Die Fortschritte der Künstliche-Intelligenz-Forschung beschäftigen im Jahr 2001, wen wundert's, die Fantasie der Popkultur und der Wissenschaft: Artificial Intelligence heißt kurz und knapp Steven Spielbergs neuer Film. Und Lingua Franca, die erfreulich sachliche geisteswissenschaftliche Zeitschrift mit interdisziplinärem Fokus, zieht in der Titelgeschichte der Septemberausgabe die Zwischenbilanz eines spektakulären AI-Langzeitprojekts. Doug Lenat, der Ende der siebziger Jahre in Stanford begonnen hatte, die Möglichkeiten lernfähiger Computersysteme zu ergründen, sitzt seit nunmehr 17 Jahren an seinem Lebenswerk: Er versucht, einer von ihm selbst entwickelten Software namens CYC Common Sense beizubringen.

Seit Mitte der Achtziger füttert Lenat sein Programm mit Alltagswissen. Ziel dieses work in progress ist ein System, das in der Lage sein soll, Informationen auf eine Weise zu verarbeiten, die unserem "gesunden Menschenverstand" nahe kommt. Eine Crux aller bisherigen Programme ist nämlich, dass sie gerade an dem scheitern, was sich für Menschen von selbst versteht. Es ist zwar möglich, Expertensysteme zu schaffen, die klar spezifizierte Aufgaben in übermenschlicher Geschwindigkeit und Genauigkeit erledigen. Aber kann man einer Maschine beibringen, zu lernen und die Lernerfahrungen miteinander in Beziehung zu setzen?

Professor Lenat glaubt fest daran. Um überhaupt mit dem Lernen anfangen zu können, muss das System, wie er bemerkt hat, bereits über eine beträchtliche Menge von Hintergrundwissen verfügen. Mit seinem Team hat er CYC also über die Jahre Millionen von Common-Sense-Daten eingegeben: "Man sollte ein Glas Wasser beim Transport mit der Öffnung nach oben halten." - "Klaustrophobiker empfinden Angst in engen Räumen." - "Krankenschwestern pflegen Kranke." - "Wenn Menschen sterben, sind sie tot." - "Tote bleiben tot." - "Wenn man eine Bronzestatue einschmilzt, bleibt die Bronze erhalten, aber die Statue ist zerstört."

Die Maschine käme freilich mit lauter Einzeltatsachen dieser Art nicht weit. Neben ihrem stets wachsenden Datenwissen verfügt sie über eine inference engine - eine Art Schlussfolgerungsmotor, der sich aus vielen hundert kleinen Modulen zusammensetzt, die zum Beispiel die Durchführung von modus ponens-Kalkülen (Wenn X, dann Y) oder chronologische Operationen ermöglichen. Im Zusammenspiel dieser beiden Strukturen - des Datenspeichers und der Kombinationsmaschine - war es nun möglich, CYC das Kunststück beizubringen, einer fiktiven klaustrophobischen Krankenschwester intelligente Reisetipps für einen Europabesuch zu geben: Vermeiden Sie den Tunnel bei der Fahrt von London nach Paris! (Klaustrophobiker mögen keine engen Räume, also keine Tunnel.) Wollen Sie nicht einen Abstecher nach Genf machen? Dort gibt es ein Rote-Kreuz-Museum. (Krankenschwestern und Rotes Kreuz haben einen gemeinsamen Fokus in der Krankenpflege.)

Das ist ja alles ganz nett, auch wenn 17 Jahre geduldigen Programmierens ein hoher Preis für solche Erfolge zu sein scheinen. Mit der Verbesserung der Rechnerleistung, der Faktenbasis und des heuristischen Instrumentariums von CYC werden sicher noch komplexere Operationen möglich.

Ein Problem ist aber auf solchem Wege nicht zu lösen. Common Sense ist nicht formalisierbar. Anders gesagt: Doug Lenat hat bei allem Fleiß eine reduktionistische Vorstellung von unserem lebensweltlichen Wissen. Der Erwerb dieses Wissens ist nicht gleichzusetzen mit dem Lernen von Axiomen und deren reflexiver Anwendung. Lebensweltliches Wissen wird von Subjekten in bestimmten Situationen erworben und gerät dann zu einer Episode von deren sich stets wandelnder Lernbiografie, mit zahlreichen Abbrüchen, seltsamen Verknüpfungen und eigenwilligen Relevanz-Akzenten.

Ohne Körper kann es kein solches situatives Wissen geben, wie uns die Phänomenologie eingehend verdeutlicht hat. Dieses Wissen kann auch nicht widerspruchsfrei im Sinn einer logischen Systematik sein, da es ja gerade dem Zurechtkommen mit jenen unversöhnlichen Widersprüchen dient, durch die sich die Lebenswelt auszeichnet. Und schließlich ist das lebensweltliche Wissen stets von dem Verdacht seiner eigenen Unzulänglichkeit bedroht.