Welche Faktoren trugen zum Rückgang der KI-Forschung in den 1970er Jahren bei?
What factors contributed to the decline of AI research in the 1970s?
Unrealistic expectations, a lack of funding, the challenge of producing significant results, and the discovery of a number of fundamental limitations that AI scientists could not overcome in the 1970s all contributed to the decline of AI research in that decade
Unrealistische Erwartungen, fehlende finanzielle Mittel, die Herausforderung, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, und die Entdeckung einer Reihe grundlegender Einschränkungen, die KI-Wissenschaftler in den 1970er Jahren nicht überwinden konnten, trugen alle zum Niedergang der KI-Forschung in diesem Jahrzehnt bei
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Der erste KI-Winter 1974-1980
In den 1970er Jahren war die KI der Kritik und finanziellen Rückschlägen ausgesetzt. Die KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, vor denen sie standen, nicht erkannt. Ihr enormer Optimismus hatte die Erwartungen ins Unermessliche gesteigert, und als die versprochenen Ergebnisse ausblieben, wurden die Mittel für die KI gestrichen. Gleichzeitig wurde das Gebiet des Konnektionismus (oder der neuronalen Netze) durch Marvin Minskys vernichtende Kritik an den Perceptrons für zehn Jahre fast vollständig stillgelegt. Trotz der Schwierigkeiten mit der öffentlichen Wahrnehmung der KI in den späten 70er Jahren wurden neue Ideen in der logischen Programmierung, dem logischen Denken und vielen anderen Bereichen erforscht.

Die Probleme
In den frühen Siebzigern waren die Fähigkeiten von KI-Programmen begrenzt. Selbst die beeindruckendsten Programme konnten nur triviale Versionen der Probleme bewältigen, die sie lösen sollten; alle Programme waren in gewisser Weise "Spielzeuge" Die KI-Forscher stießen in den 1970er Jahren auf einige grundlegende Grenzen, die nicht überwunden werden konnten. Obwohl einige dieser Grenzen in späteren Jahrzehnten überwunden wurden, halten andere das Feld bis heute in Atem.

Begrenzte Computerleistung: Es gab nicht genug Speicher oder Verarbeitungsgeschwindigkeit, um etwas wirklich Nützliches zu erreichen. Ross Quillians erfolgreiche Arbeit über natürliche Sprache wurde zum Beispiel mit einem Wortschatz von nur zwanzig Wörtern demonstriert, weil das alles war, was in den Speicher passte. Hans Moravec argumentierte 1976, dass Computer immer noch millionenfach zu schwach seien, um Intelligenz zu entwickeln. Er schlug eine Analogie vor: Künstliche Intelligenz erfordert Computerleistung, so wie Flugzeuge Pferdestärken benötigen. Unterhalb einer bestimmten Schwelle ist es unmöglich, aber mit zunehmender Leistung könnte es schließlich einfach werden. In Bezug auf Computer Vision schätzte Moravec, dass allein die Fähigkeit der menschlichen Netzhaut, Kanten und Bewegungen in Echtzeit zu erkennen, einen Allzweckcomputer mit einer Leistung von 109 Operationen pro Sekunde (1000 MIPS) erfordern würde. Im Jahr 2011 waren für praktische Computer Vision Anwendungen 10.000 bis 1.000.000 MIPS erforderlich. Zum Vergleich: Der schnellste Supercomputer im Jahr 1976, der Cray-1 (der zwischen 5 und 8 Millionen Dollar kostete), schaffte nur etwa 80 bis 130 MIPS, und ein typischer Desktop-Computer erreichte damals weniger als 1 MIPS.
Unüberschaubarkeit und die kombinatorische Explosion. 1972 zeigte Richard Karp (aufbauend auf Stephen Cooks Theorem von 1971), dass es viele Probleme gibt, die wahrscheinlich nur in exponentieller Zeit (in der Größe der Eingaben) gelöst werden können. Die Suche nach optimalen Lösungen für diese Probleme erfordert unvorstellbare Mengen an Computerzeit, außer wenn die Probleme trivial sind. Das bedeutet mit ziemlicher Sicherheit, dass viele der "Spielzeug"-Lösungen, die von der KI verwendet werden, wahrscheinlich nie zu nützlichen Systemen heranwachsen werden.
Allgemeingültiges Wissen und logisches Denken. Viele wichtige Anwendungen der künstlichen Intelligenz, wie z. B. das Sehen oder die natürliche Sprache, erfordern einfach enorme Mengen an Informationen über die Welt: Das Programm muss eine Vorstellung davon haben, was es gerade sieht oder worüber es spricht. Das setzt voraus, dass das Programm die meisten Dinge über die Welt weiß, die auch ein Kind weiß. Forscherinnen und Forscher entdeckten bald, dass dies eine wirklich riesige Menge an Informationen ist. Niemand konnte 1970 eine so große Datenbank aufbauen und niemand wusste, wie ein Programm so viele Informationen lernen könnte.
Moravecs Paradoxon: Theoreme zu beweisen und Geometrieprobleme zu lösen ist für Computer vergleichsweise einfach, aber eine vermeintlich einfache Aufgabe wie das Erkennen eines Gesichts oder das Durchqueren eines Raums, ohne gegen etwas zu stoßen, ist extrem schwierig. Das erklärt, warum die Forschung im Bereich des Sehens und der Robotik bis Mitte der 1970er Jahre so wenig Fortschritte gemacht hat.
Das Rahmen- und Qualifikationsproblem. KI-Forscher (wie John McCarthy), die mit Logik arbeiteten, entdeckten, dass sie gewöhnliche Schlussfolgerungen, die Planung oder Standardschlussfolgerungen beinhalten, nicht darstellen konnten, ohne die Struktur der Logik selbst zu verändern. Sie entwickelten neue Logiken (wie nicht-monotone Logiken und Modallogiken), um zu versuchen, die Probleme zu lösen.
Das Ende der Finanzierung
Siehe auch: KI-Winter
Die Behörden, die die KI-Forschung finanzierten (wie die britische Regierung, DARPA und NRC), waren frustriert über den mangelnden Fortschritt und stellten schließlich fast alle Mittel für die ungerichtete KI-Forschung ein. Das Muster begann bereits 1966, als der ALPAC-Bericht erschien, in dem die Bemühungen um maschinelle Übersetzung kritisiert wurden. Nachdem das NRC 20 Millionen Dollar ausgegeben hatte, stellte es die Förderung ein. 1973 kritisierte der Lighthill-Bericht über den Stand der KI-Forschung in England das völlige Versagen der KI bei der Erreichung ihrer "grandiosen Ziele" und führte zur Auflösung der KI-Forschung in diesem Land.(In dem Bericht wurde das Problem der kombinatorischen Explosion als Grund für das Versagen der KI genannt.) Die DARPA war sehr enttäuscht von den Forschern, die am Programm "Speech Understanding Research" an der CMU arbeiteten, und strich einen jährlichen Zuschuss in Höhe von drei Millionen Dollar. Ab 1974 war es schwer, Mittel für KI-Projekte zu finden.

Hans Moravec machte für die Krise die unrealistischen Prognosen seiner Kollegen verantwortlich. "Viele Forscherinnen und Forscher waren in einem Netz zunehmender Übertreibungen gefangen." Es gab jedoch noch ein weiteres Problem: Seit der Verabschiedung des Mansfield Amendment im Jahr 1969 stand die DARPA unter zunehmendem Druck, "missionsorientierte direkte Forschung statt ungerichteter Grundlagenforschung" zu finanzieren. Die Finanzierung der kreativen, freilaufenden Forschung, die in den 60er Jahren stattgefunden hatte, würde nicht mehr von DARPA kommen. Stattdessen flossen die Gelder in konkrete Projekte mit klaren Zielen, wie z. B. autonome Panzer und Gefechtsführungssysteme.

Kritik von anderen Universitäten
Siehe auch: Philosophie der künstlichen Intelligenz
Mehrere Philosophen hatten starke Einwände gegen die Behauptungen der KI-Forscher. Einer der ersten war John Lucas, der argumentierte, dass der Gödelsche Unvollständigkeitssatz zeige, dass ein formales System (z. B. ein Computerprogramm) niemals die Wahrheit bestimmter Aussagen erkennen könne, ein Mensch hingegen schon. Hubert Dreyfus machte sich über die gebrochenen Versprechen der 1960er Jahre lustig und kritisierte die Annahmen der Künstlichen Intelligenz, indem er argumentierte, dass das menschliche Denken in Wirklichkeit nur sehr wenig "Symbolverarbeitung" und sehr viel verkörperte, instinktive, unbewusste "Kenntnisse" beinhaltet. 120] John Searle versuchte 1980 mit seinem Argument des chinesischen Zimmers zu zeigen, dass ein Programm die Symbole, die es verwendet, nicht "verstehen" kann (eine Eigenschaft, die "Intentionalität" genannt wird). Wenn die Symbole für die Maschine keine Bedeutung haben, so Searle, kann die Maschine nicht als "denkend" bezeichnet werden.

Diese Kritik wurde von den KI-Forschern nicht ernst genommen, weil sie oft so weit von der Sache entfernt zu sein schien. Probleme wie Widerspenstigkeit und vernünftiges Wissen schienen viel unmittelbarer und ernster zu sein. Es war unklar, welchen Unterschied "Know-How" oder "Intentionalität" für ein tatsächliches Computerprogramm machten. Minsky sagte über Dreyfus und Searle: "Sie verstehen das falsch und sollten ignoriert werden." Dreyfus, der am MIT lehrte, wurde die kalte Schulter gezeigt: Er sagte später, dass sich KI-Forscher "nicht trauten, mit mir zu Mittag zu essen." Joseph Weizenbaum, der Autor von ELIZA, empfand die Behandlung von Dreyfus durch seine Kollegen als unprofessionell und kindisch. Obwohl er Dreyfus' Positionen offen kritisierte, machte er "absichtlich deutlich, dass man einen Menschen nicht so behandeln sollte."

Weizenbaum begann, ernsthafte ethische Zweifel an der KI zu haben, als Kenneth Colby ein "Computerprogramm, das einen psychotherapeutischen Dialog führen kann", auf der Grundlage von ELIZA schrieb. Weizenbaum störte sich daran, dass Colby ein geistloses Programm als ernstzunehmendes therapeutisches Werkzeug ansah. Eine Fehde begann, und die Situation wurde nicht besser, als Colby Weizenbaums Beitrag zu dem Programm nicht anerkannte. 1976 veröffentlichte Weizenbaum das Buch Computer Power and Human Reason (Computermacht und menschliche Vernunft), in dem er die Meinung vertrat, dass der Missbrauch künstlicher Intelligenz das Potenzial hat, das menschliche Leben zu entwerten.

Perceptrons und der Angriff auf den Konnektionismus
Ein Perceptron war eine Form des neuronalen Netzwerks, das 1958 von Frank Rosenblatt eingeführt wurde, der ein Schulkamerad von Marvin Minsky an der Bronx High School of Science gewesen war. Wie die meisten KI-Forscherinnen und -Forscher war er optimistisch, was ihre Leistungsfähigkeit angeht, und sagte voraus, dass "Perceptrons irgendwann in der Lage sein werden, zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Sprachen zu übersetzen". In den 1960er Jahren wurde ein aktives Forschungsprogramm zu diesem Paradigma durchgeführt, das jedoch mit der Veröffentlichung von Minskys und Paperts Buch "Perceptrons" (1969) abrupt zum Stillstand kam. Darin wurde festgestellt, dass die Möglichkeiten von Perceptrons stark eingeschränkt sind und dass die Vorhersagen von Frank Rosenblatt stark übertrieben waren. Die Wirkung des Buches war verheerend: 10 Jahre lang wurde im Bereich Konnektionismus so gut wie gar nicht geforscht. Schließlich belebte eine neue Generation von Forscherinnen und Forschern das Gebiet wieder, und danach wurde es zu einem wichtigen und nützlichen Teil der künstlichen Intelligenz. Rosenblatt erlebte dies nicht mehr, da er kurz nach der Veröffentlichung des Buches bei einem Bootsunfall starb.

Logik und symbolisches Denken: die "Neats"
Die Logik wurde bereits 1959 von John McCarthy in seinem Advice Taker-Vorschlag in die KI-Forschung eingeführt. 1963 entdeckte J. Alan Robinson eine einfache Methode zur Implementierung der Deduktion auf Computern, den Resolution and Unification Algorithm. Einfache Implementierungen, wie sie McCarthy und seine Schüler/innen Ende der 1960er Jahre versuchten, waren jedoch besonders schwerfällig: Die Programme benötigten astronomisch viele Schritte, um einfache Theoreme zu beweisen. Ein fruchtbarerer Ansatz für die Logik wurde in den 1970er Jahren von Robert Kowalski an der Universität Edinburgh entwickelt und führte bald zur Zusammenarbeit mit den französischen Forschern Alain Colmerauer und Philippe Roussel, die die erfolgreiche logische Programmiersprache Prolog schufen. Prolog verwendet eine Teilmenge der Logik (Horn-Klauseln, eng verwandt mit "Regeln" und "Produktionsregeln"), die eine nachvollziehbare Berechnung ermöglichen. Regeln sollten auch weiterhin einflussreich bleiben und die Grundlage für Edward Feigenbaums Expertensysteme und die weitere Arbeit von Allen Newell und Herbert A. Simon bilden, die zu Soar und ihren vereinheitlichten Erkenntnistheorien führen sollten.

Die Kritiker des logischen Ansatzes stellten wie Dreyfus fest, dass Menschen bei der Lösung von Problemen nur selten Logik anwenden. Experimente von Psychologen wie Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman und anderen lieferten den Beweis dafür. McCarthy entgegnete, dass es irrelevant ist, was Menschen tun. Er argumentierte, dass wir Maschinen brauchen, die Probleme lösen können - und nicht Maschinen, die wie Menschen denken.

Frames und Skripte: die "Raufereien"
Zu den Kritikern von McCarthys Ansatz gehörten auch seine Kollegen am MIT im ganzen Land. Marvin Minsky, Seymour Papert und Roger Schank versuchten, Probleme wie "Story Understanding" und "Object Recognition" zu lösen, bei denen eine Maschine wie ein Mensch denken musste. Um gewöhnliche Begriffe wie "Stuhl" oder "Restaurant" verwenden zu können, mussten sie die gleichen unlogischen Annahmen treffen wie Menschen. Leider lassen sich solche unpräzisen Begriffe nur schwer in der Logik darstellen. Gerald Sussman stellte fest, dass "die Verwendung einer präzisen Sprache zur Beschreibung von im Wesentlichen unpräzisen Konzepten diese nicht präziser macht." Schank bezeichnete ihre "anti-logischen" Ansätze als "schmuddelig", im Gegensatz zu den "ordentlichen" Paradigmen von McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell und Simon.

1975 stellte Minsky in einem bahnbrechenden Aufsatz fest, dass viele seiner "schäbigen" Forscherkollegen dieselbe Art von Werkzeug verwenden: einen Rahmen, der all unsere Annahmen über etwas erfasst, die wir mit unserem gesunden Menschenverstand machen. Wenn wir zum Beispiel das Konzept eines Vogels verwenden, gibt es eine Konstellation von Fakten, die uns sofort in den Sinn kommen: Wir könnten annehmen, dass er fliegt, Würmer frisst und so weiter. Wir wissen, dass diese Fakten nicht immer wahr sind und dass Schlussfolgerungen, die auf diesen Fakten basieren, nicht "logisch" sind, aber diese strukturierten Annahmen sind Teil des Kontexts von allem, was wir sagen und denken. Er nannte diese Strukturen "Frames". Schank benutzte eine Version von Frames, die er "Skripte" nannte, um erfolgreich Fragen zu Kurzgeschichten auf Englisch zu beantworten.
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