Definition Was ist das Moravecsche Paradox?

Das Moravecsche Paradox wurde in den 1980er-Jahren von Forschern aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Robotik formuliert. Es besagt, dass viele für Menschen schwierig erscheinende Aufgaben von Rechnern oder Robotern mit wenig Aufwand zu lösen sind. Im Gegensatz dazu sind für Roboter oder Computer einige für Menschen einfach auszuführende Tätigkeiten, die beispielsweise auf ihren sensomotorischen Fähigkeiten basieren, nur mit hohem Aufwand und viel Rechenkapazität zu erledigen.

Das Moravecsche Paradox ist ein vom austro-kanadischen Wissenschaftler Hans Peter Moravec und weiteren Forschern in den 1980er-Jahren formuliertes Prinzip. Moravec gilt als einer der Vorreiter der Roboterentwicklung. Er ist an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh tätig. Von ihm stammen zahlreiche Veröffentlichungen zu den Themen Künstliche Intelligenz, Robotik, Futurologie und Transhumanismus.

Das Moravecsche Paradox besagt, dass viele für Menschen einfach auszuführende Tätigkeiten für Roboter und die Künstliche Intelligenz nur schwer und mit großem Rechenaufwand zu erledigen sind. Umgekehrt führen Roboter und Rechner mit relativ geringem Aufwand viele für Menschen schwierig erscheinende Tätigkeiten schneller und besser als Menschen aus. Das liegt unter anderem daran, dass Computer und Roboter dem Menschen mathematisch und logisch überlegen sind, aber es hinsichtlich ihrer sensomotorischen Fähigkeiten kaum mit den Fähigkeiten von Kleinkindern aufnehmen können.

Menschen empfinden sensomotorische Aufgaben, die von Computern nur mit großem Aufwand und viel Rechenleistung zu lösen sind, als leicht, da der Mensch mit seinem Gehirn und seinem Körper evolutionär mit der für diese Aufgaben benötigten maßgeschneiderten „Hardware“ ausgestattet ist. In der Regel erledigt der Mensch diese Aufgaben unbewusst und fehlerfrei. Das Moravecsche Paradox hat sich auch für künstliche neuronale Netze und moderne KI-Modelle als gültig erwiesen.

Ursachen und Hintergründe für das Moravecsche Paradox

Sensomotorische Aktivitäten laufen beim Menschen größtenteils ohne bewusstes Nachdenken, intuitiv und fehlerfrei ab. Der Mensch ist evolutionär für solche Tätigkeiten „perfekt ausgestattet“. Das Lösen von Denk- oder Rechenaufgaben hingegen erfordert bewusstes Nachdenken und das Anwenden von teils komplexen mathematischen und logischen Regeln. Diese Regeln müssen erlernt und verstanden werden, um sie richtig einzusetzen. Fehler beim Anwenden der Regeln führen zu falschen Ergebnissen. Tätigkeiten wie Greifen erscheinen dem Menschen einfacher als Rechnen, obwohl auch sie zur korrekten Ausführung viel „Rechenleistung“ benötigen.

Zur Beschreibung dieses Verhaltens wird beim Menschen auch zwischen sogenanntem schnellen und langsamen Denken unterschieden. Der Mensch besitzt quasi zwei Denksysteme: ein schnelles für automatische und emotionale Tätigkeiten und ein langsames für logisches und absichtliches Denken.

Computer verhalten sich anders. Sie sind von Grund auf für das Anwenden von Rechenregeln konzipiert. Die Hardware besitzt Rechen- und Logikschaltkreise, die die erforderlichen Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit und fehlerfrei ausführen. Allerdings tun sich Computer, Roboter und Künstliche Intelligenz schwer damit, dynamisch angepasst mit der Umwelt und ihren Objekten zu interagieren. Sie benötigen für jede korrekte Reaktion entsprechende Regeln, die zuvor einprogrammiert oder über Trainingsvorgänge erlernt werden müssen. Für einen korrekten Gesamtablauf müssen alle Regeln oder alle erlernten Vorgänge richtig zusammenspielen. Das Potenzial für falsches Reagieren und fehlerhafte Ergebnisse ist groß. Vor allem Situationen, die sich dynamisch verändern und vorher nicht genau beschrieben oder erwartet werden können, stellen Rechner- und Robotersysteme vor große Herausforderungen.

Beispiele für das Moravecsche Paradox

Es gibt zahlreiche Beispiele für das Moravecsche Paradox. Im Folgenden sin stichpunktartig einige Beispiele von Aufgaben und Tätigkeiten aufgeführt, die von Menschen, Computern und Robotern unterschiedlich schwierig zu erledigen oder zu lösen sind:

• Computer sind dem Menschen bei Spielen wie Schach, Dame oder Go überlegen. Schon Computer mit relativ geringer Rechenleistung erzielen erstaunliche Fähigkeiten und schlagen selbst Großmeister oder Profispieler.

• Menschen können sich auf unterschiedlichem Terrain sicher fortbewegen. Roboter oder Maschinen sind jeweils nur für den Einsatz in bestimmten Situationen oder Geländearten geeignet.

• Roboter erreichen trotz hoher Rechenleistung und fortschrittlichster Sensorik hinsichtlich ihrer sensomotorischen Fähigkeiten, ihrer Wahrnehmung und Mobilität kaum das Niveau eines Kleinkinds.

• Robotern fällt es schwer, Gegenstände korrekt zu erkennen und sicher zu greifen. Sie benötigen große Rechenleistung, ausgefeilte Sensorik und Bilderkennung mit Künstlicher Intelligenz. Menschen erledigen solche Tätigkeiten intuitiv.

• Viele Kommissionierungsaufgaben in der Logistik werden nach wie vor von Menschen erledigt, da Roboter bei vielen einfachen Aufgaben scheitern oder ihr Einsatz zu großen Aufwand verursachen würden und nicht rentabel wäre.

Moravecsches Paradox und Künstliche Intelligenz

Das Moravecsche Paradox gilt auch für die Künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netzwerke. Allerdings ist die Künstliche Intelligenz aufgrund ihrer Fähigkeit, per Training selbstständig zu lernen, besser dafür geeignet, auf sich verändernde, dynamische Situationen zu reagieren. Training und Betrieb von künstlichen neuronalen Netzwerken und KI-Modellen sind zwar mit viel technischem, zeitlichem und finanziellem Aufwand verbunden, doch ist die KI dadurch in der Lage, flexibler zu agieren. Diese Flexibilität lässt sich mit vordefinierten, strikt programmierten Regeln kaum erreichen.

In einigen Bereichen erzielen KI-Systeme mittlerweile Ergebnisse, die mit menschlichen Leistungen vergleichbar sind oder sie teils sogar übertreffen. Beispiele hierfür sind die Bild- und Mustererkennung, Bildgenerierung, Textgenerierung, Textzusammenfassung, Textübersetzung, Spracherkennung, Ausführung komplexer Bewegungen oder Bin Picking (Griff in die Kiste). Nach wie vor gilt aber das Moravecsche Paradox. Für diese Aufgaben, die Menschen mehr oder weniger intuitiv bewältigen, muss ein großer technischer Aufwand betrieben werden.

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