Software, die wie Menschen denkt

Wien. "Ich bin kein Roboter." Captchas sind jene frustrierend verschwommen aussendenden Buchstaben und Ziffern, die Roboter angeblich nicht erkennen können. Menschen, die genau hinsehen, erkennen die Abfolge sehr wohl. Um sich Zutritt zu Internet-Formularen zu verschaffen, tippen sie sie in die Tastatur.

Captcha (aus dem Englischen "capture" für erfassen) heißt die Software, die als vollautomatischer Turing-Test zur Unterscheidung von Computern und Menschen verwendet wird. Es soll festgestellt werden, ob ein Mensch oder Roboterprogramm, kurz Bot, die Kommandos gibt. Captchas dienen der Sicherheit. Sie zielen darauf ab, dass Computer Maschinen von Menschen klar unterscheiden können, um zu verhindern, dass ein Roboter den Rechner hackt.

Doch nun können auch Maschinen Captchas lesen. Ein neuartiges neuronales Netzwerk macht es möglich. Dieser Software-Typ ermöglicht es der Künstlichen Intelligenz (KI), effizient und schnell zu lernen. "Das Gehirn besitzt ein Gerüst, das es uns ermöglicht, mit der Welt zu arbeiten. Wir kopieren diese Fähigkeit und übersetzen sie in ein Modell", erläutert der US-Neuroforscher Dileep George. Der KI-Experte ist Gründer des Start-up-Unternehmens Vicarious, das intelligentere Roboter bauen will.

Bunte, übereinander gelagerte Buchstaben, unscharfe Zahlen vor verschwommenem Hintergrund im fusseligen Durcheinander: Im Fachmagazin "Science" berichten George und sein Team über die Entwicklung eines "Rekursiven Kortex-Netzwerkes" (RCN), das in der Lage ist, die körnigen, verschwommen Symbole von Captcha so wie ein Mensch zu entziffern. Denn das menschliche Auge tut sich (normalerweise) einigermaßen leicht, selbst im Chaos Bilder und Texte zu erkennen. Roboter konnten das bisher nicht: Sie mussten tausende Vergleichsbeispiele abspeichern, um derart komplexe Aufgaben lösen zu können. Anders als Menschen treffen künstliche Intelligenzen nämlich keine Annahmen darüber, was sie sehen: Sie können weder generalisieren noch abstrahieren.

Genau das hat sich nun ein Stück weit geändert. George und sein Team lehren Computer, so wie Menschen Annahmen zu treffen. Sie haben nach eigenen Aussagen einen Algorithmus geschrieben, der es dem Computer ermöglicht, zu generalisieren. Er kann Muster erkennen und zwischen Konturen und Flächen unterscheiden. Er kann Objekttypen ausmachen, selbst wenn diese übereinander liegen. "Während der Trainingsphase baut der RCN Modelle der ihm präsentierten Buchstaben auf", erklärt George: "Mit der Zeit weiß der Algorithmus, wie diese Buchstaben aussehen. Und dann kann er die grundlegende Charakteristik eines Zeichens von seinen Variationen unterscheiden." Laut den Forschenden kann RCN Figuren mit 90-prozentiger Genauigkeit erkennen.

Vorstellungskraft, Hausverstand

Captchas Tage sind somit gezählt. Es ist nicht von ungefähr, dass Internet-Konzerne wie Google die Zeichen-Abfolgen zunehmend durch komplexere Bilder ersetzen. Doch auch diese haben eine begrenzte Lebensdauer. George und seine Kollegen wollen nämlich KI-Systeme auch mit Vorstellungskraft und Hausverstand ausstatten. "Roboter müssen die Welt besser verstehen und sich mit anderen Objekten auseinandersetzen können", stellte George im Interview mit Amerikas "National Public Radio" in Aussicht.

Wie die Welt dann aussehen könnte, zeigt auch der neue Alpha Go-Roboter von Deepmind, der Google-Tochter für KI. "Alpha Go Zero" lernte nämlich das komplizierte japanische Brettspiel Go von selbst. Er wurde lediglich mit den Spielregeln gefüttert, alles andere ist das Ergebnis von Versuch und Irrtum. "Alpha Go Zero" übte zunächst drei Tage lang die Regeln auf beiden Seiten des Spielbretts. Aus erfolgreichen Zügen baute er Strategien auf. Danach trainierte der KI-Autodidakt noch 40 Tage, um am Ende seine Vorgänger-Software zu besiegen, die erst im Mai über Go-Weltmeister Ke Jie triumphiert hatte.

Menschen üben sich seit 2500 Jahren in Go. Künftig könnten sie von Maschinen lernen. Und da auch die Sicherheitsschranken vor ihnen fallen, haben sie uns vielleicht bald in der Hand.