Die Geistes-Ingenieure der 80er Jahre

00:00:00: Besser wissen, der Podcast von Golem.de.

00:00:05: Hallo und herzlich willkommen zu einer weiteren Ausgabe.

00:00:07: Mein Name ist Martin Wolff und ich bin Podcastbeauftragter von Golem.de.

00:00:10: Und ich befinde mich heute im Deutschen Museum in München, genauer gesagt in der Bibliothek des Deutschen Museums.

00:00:16: In München, obwohl wir einige Folgen hatten, die sich mit Archiven und Bibliotheken auseinandergesetzt haben,

00:00:21: geht es aber heute überhaupt nicht um Archive und Bibliotheken.

00:00:23: Ich bin mit Dr. Helen Piel hier verabredet, um über die Geschichte oder um Teilaspekte der Geschichte der künstlichen Intelligenz in Deutschland zu reden.

00:00:34: Frau Dr. Piel, erstmal, was machen Sie denn hier am Deutschen Museum?

00:00:39: Ja, also einmal schön, dass Sie hier bei uns in München sind.

00:00:42: Und ja, ich bin wissenschaftliche Mitarbeiterin im Forschungsinstitut für Technik und Wissenschaftsgeschichte hier am Deutschen Museum.

00:00:49: Das Deutsche Museum hat nicht nur die Ausstellungsgebäude, die Ausstellungen, die wahrscheinlich allen etwas sagen,

00:00:54: sondern auch die erwähnte Bibliothek und ein wissenschafts- und naturgeschichtliches Archiv,

00:00:59: sondern auch ein Forschungsinstitut, wo Forschungsprojekte zur Natur- und Wissenschaftsgeschichte oder der Geschichte der Naturwissenschaften durchgeführt werden und der Technikgeschichte.

00:01:09: Und da hatten wir ein Projekt mit fünf Leuten zur Geschichte der künstlichen Intelligenz in der Bundesrepublik.

00:01:15: Jetzt ist es ja nicht so üblich, dass man am Museum forscht, glaube ich.

00:01:19: Also ich meine, gelesen zu haben, es gibt so acht oder neun Forschende Museen überhaupt nur in ganz Deutschland.

00:01:24: Ist das was Besonderes, wenn man an einem Museum forscht?

00:01:27: Sie haben ja sicherlich ihre Ausbildung, Sie haben ja bestimmt ihr Studium nicht hier gemacht, sondern irgendwo anders.

00:01:32: Ist das irgendwie anders, wenn man hier forscht?

00:01:35: Also man hat natürlich den Vorteil, wenn man Objektforschung zum Beispiel machen möchte,

00:01:41: das war jetzt bei KI, ist mit Objekten jetzt ein bisschen schwieriger, weil das zum Teil ja Software- und Computerprogramme sind,

00:01:48: aber es gibt natürlich, oder es gab die Informatikausstellung hier im Deutschen Museum, also wer Computergeschichte macht,

00:01:54: kann auch da die Ausstellungsobjekte natürlich mit einbeziehen oder mit der Kuratorin für Informatik zusammenarbeiten.

00:02:01: Und man hat schon den Anschluss so ein bisschen an die Kuratorinnen und Kuratorinnen,

00:02:05: die natürlich die Objekte ganz anders kennen, als man die jetzt als traditionelle Historikerin kennt.

00:02:10: Also ich habe meine Ausbildung mit Texten gemacht, ich habe hauptsächlich Bücher gelesen und Texte gelesen

00:02:16: und so hat man schon die Möglichkeit mal auch ein bisschen eine andere Sicht auf die Geschichte zu kriegen,

00:02:21: mit dem man an die Objekte selber dran geht, auch wenn das jetzt in unserem Projekt leider nicht so ganz der Fall war, ein Team.

00:02:27: Also wir haben mal überlegt, wie man KI ausstellen könnte, aber das ist durchaus ein schwieriges Thema,

00:02:31: weil es halt sehr Kopfarbeit ist.

00:02:35: Ja, und am Ende läuft es dann immer auf so einen etwas unbeholfenen Robot dahinaus, die einem dann Fragen beantworten.

00:02:40: Das hatten wir jetzt vor ein paar Jahren, als ich auf der Elektronikmesse CES war, da hatten die dann auch so Roboter vorgestellt,

00:02:48: deren Gesichtszüge sich so ein bisschen realistischer bewegten und die im Hintergrund so eine Art,

00:02:55: ich glaube, da war Chet Chipi die noch nicht mal da, aber nur die Fragen beantworten konnte.

00:02:59: Ja, und das wirkt jetzt alles nicht so, also nur das ist jetzt nicht beeindruckend, um es mal vorsichtig auszupfen.

00:03:05: Also es sieht irgendwie komisch aus, ja.

00:03:08: Aber bevor wir jetzt zum konkreten Projekt kommen, trotzdem wollte ich noch mal darauf hinweisen,

00:03:12: also das deutsche Museum auf jeden Fall eine Reise wert, liegt hier auf der Museumsinsel, wunderschön,

00:03:15: mitten in, na mitten in München würde ich jetzt nicht sagen, aber schon ziemlich zentral und an der ISA.

00:03:20: Wir haben hier einen schönen Raum, in dem wir auf die ISA gucken könnten, die unten nett vorbei fließt.

00:03:25: Museumskaffee und alles, also ich kann mir auch vorstellen, hier zu arbeiten ist irgendwie bestimmt ziemlich toll.

00:03:29: Wie kam es denn dazu, dass Sie dann hier gelandet sind und wie kam es denn dazu, dass Sie Wissenschaftsgeschichte studiert haben?

00:03:35: Das ist über Umwege.

00:03:37: Angefangen habe ich mit Kulturwissenschaften, das habe ich in den Niederlanden studiert und das war ein so genanter Forschungsmaster,

00:03:46: der hieß "Cultures of Arts, Science and Technology" und da bin ich dann über meinen Betreuer von der Masterarbeit immer stärker

00:03:52: in die Wissenschaftsgeschichte rutschen, habe dann auch mein PhD-Programm in Wissenschaftsgeschichte gemacht

00:03:57: und dann war die Stelle hier ausgeschrieben, bzw. das Projekt ausgeschrieben.

00:04:01: Es gab fünf Stellen innerhalb dieses Projektes, die dann, man konnte dann sagen, welches man am liebsten machen würde

00:04:09: und dann wurde natürlich ein bisschen ausgelost, dass die fünf Leute auch zusammenpassen.

00:04:12: Also es war das Oberthema Geschichte der künstlichen Intelligenz und dann fünf Einzelgebiete der KI,

00:04:19: weil KI-Geschichte so breit oder so groß ist, dass man jetzt geht jetzt erstmal ins Detail in fünf Teilgebiete

00:04:26: und das haben wir dann vier Jahre lang gemacht.

00:04:30: Haben Sie irgendwie so Erwartungen gehabt, als Sie da reingegangen sind?

00:04:34: Also ich meine, wenn Sie vor, das Projekt ist abgeschlossen und Sie sagen gerade, vor vier Jahren war das,

00:04:40: das ist eine Zeit, da gab es Chechi-Bitiau noch nicht.

00:04:44: Wir waren so genau an dem, also 2019 hätte es anfangen sollen.

00:04:48: Es hat sich dann ein bisschen verschoben, wir haben 2020 angefangen.

00:04:51: Also 2019 war noch das Wissenschaftsjahr, künstliche Intelligenz, so mit den zehn Köpfen,

00:04:56: ich glaube, wie hatten Sie das genannt, die zehn Köpfe der deutschen KI-Geschichte und so, also das fing so ein bisschen an,

00:05:02: aber dass das dann so in die Luft geht mit Bildprogrammen und diesen Chatprogrammen,

00:05:09: hatten wir jetzt glaube ich auch alle nicht so ganz auf dem Schirm.

00:05:13: Na, die einen so machen.

00:05:14: Das hätte jetzt niemand voraussehen können.

00:05:16: Aber hat das sich, meine ich, während man dann daran arbeitet und man täglich sieht,

00:05:21: was die Leute früher gedacht haben, zum Beispiel, wie das sein könnte,

00:05:24: und wenn man dann sieht, was es wirklich ist, was hat das so mit ihnen gemacht?

00:05:28: Also Sie haben das bestimmt ja so ein bisschen verfolgt.

00:05:30: Also wir haben schon ein bisschen geguckt, das Spannende ist ja einmal,

00:05:33: wir haben uns die sogenannte alte KI angeguckt, das war so 60er-Jahr bis später 80er,

00:05:39: früher 90er-Jahre ist hauptsächlich symbolverarbeitende KI gemacht worden.

00:05:44: Das wird auch ganz gerne GO-Fly genannt, Good Old Fashioned Artificial Intelligence.

00:05:49: Und das, was KI heute macht, ist neuronale Netze.

00:05:52: Das ist ein ziemlich anderes Grundprinzip, das eher auf Statistik basiert.

00:05:59: Also insofern war es spannend, diese statistischen Ansätze gab es auch in den 50er-Jahren schon.

00:06:03: Die sind aber zum Teil einfach für die Rechnerleistungen noch nicht so gut waren.

00:06:08: So Ende der 60er erst mal wieder in den Hintergrund getreten.

00:06:11: Es gab ein paar einzelne Forschungsgruppen, die haben das weiter durchgeführt,

00:06:14: auch in den 80er-Jahren, aber erst so Ende der 80er sind nur diese konnexionistischen

00:06:18: oder neuronale Netzan setze wieder groß geworden.

00:06:20: Und dass die heute dann mit den Rechnerleistungen so hin,

00:06:24: die durch die Decke gegangen sind, das war schon faszinierend zu sehen.

00:06:28: Aber einen Teil der KI-Geschichte war auch immer diese Rückschläge.

00:06:33: Sie haben immer sehr viel versprochen, was natürlich für Fördergeldanträge

00:06:37: sinnvoll ist oder auch in der Wissenschaftskommunikation.

00:06:40: Aber es ist nie so viel darum gekommen.

00:06:43: Ein Satz von John McCarthy, der den Begriff geprägt hat in den 50ern, war immer,

00:06:48: wir mussten feststellen, künstliche Intelligenz ist schwerer, als wir uns das gedacht haben.

00:06:53: Wer hätte das angenommen?

00:06:56: Es gibt ja auch immer noch Leute, die sagen, es gab ja dann diese sogenannten KI-Sommer

00:07:01: und KI-Winter, Zeiten, in denen KI plötzlich mal hochkam und alle darüber geredet haben

00:07:06: und ein bisschen erschlauern waren, weil ein Computerprogramm eine Antwort geben konnte.

00:07:09: Sie haben halbwegs plausibel klang.

00:07:11: Und dann gab es aber auch immer die KI-Winter, wo das Ganze wieder eingemottet wurde.

00:07:14: Es gibt auch heute noch Leute, also ich meine, wir werden alle erleben, wie es weitergeht.

00:07:18: Ich würde sagen, aber es gibt auch heute noch Leute, die sagen, ja, okay, das war es.

00:07:22: Viel schlauer werden die Dinger nicht, viel mehr werden die nicht bringen,

00:07:25: außer diese Mustererkennung.

00:07:26: Und wir werden auch in drei, fünf, zehn Jahren noch da sitzen und sagen, ja, okay,

00:07:29: Chat-V-P-T kann irgendwas machen und kann einen Aufsatz zusammenfassen,

00:07:34: das wird nie wirklich eine Intelligenz sein.

00:07:36: Das werden wir alles noch miterleben.

00:07:38: Aber kommen wir zum konkreten Projekt.

00:07:40: Ich sage jetzt nochmal den Projektnamen.

00:07:41: Projekt IGI, IGGI, Ingenieur, Geist und Geistes-Ingenieure,

00:07:46: eine Geschichte der künstlichen Intelligenz der Bundesrepublik Deutschland.

00:07:49: Das ist natürlich schon sehr dick, so dick ist aber dann der Band, der dabei rausgekommen ist, doch nicht, oder?

00:07:55: Das waren so zwei, 300 Seiten oder so.

00:07:57: Wir verlinken das natürlich in den Show-Notes.

00:07:59: War das der Anspruch, da allumfassend irgendwie ran zu gehen?

00:08:03: Also der Band, den Sie erwähnen, da sind jetzt praktisch fünf Fallstudien erst mal drin,

00:08:07: aus den fünf Teilgebieten.

00:08:09: Jeder von uns schreibt jetzt nochmal ein eigenes Buch.

00:08:11: Das heißt, da soll noch ein bisschen mehr dann bei rauskommen am Ende.

00:08:15: Aber das ist so ein bisschen die Frage.

00:08:19: Wir haben uns jetzt jeder auf unser Teilgebiet fokussiert, die kann ich auch kurz mal nennen,

00:08:23: also es war automatisches Beweisen.

00:08:25: Das war so ab den 60er-Jahren-Programme, die versucht haben,

00:08:28: mathematische Theoreme automatisch zu beweisen, dann Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung,

00:08:34: Expertensysteme und die Kognitionswissenschaft.

00:08:37: Das heißt, da gibt es jetzt erstmal fünf Detailstudien zu.

00:08:41: Und dann ist durchaus die Frage, ob man irgendwann mal so eine Synthese schreibt,

00:08:46: dass man das mal zusammenfasst.

00:08:48: Aber genau genommen sind auch die fünf Teilgebiete ja noch nicht alle KI-Teilgebiete.

00:08:52: Man könnte sich noch die Robotik angucken oder die Programmsynthese

00:08:56: oder ein bisschen mehr die Methoden.

00:08:58: Wir hoffen, dass es dann noch weiter Projekte gibt,

00:09:00: dass man dann irgendwann vielleicht auch mal so Vergleiche anstellen kann,

00:09:04: auch national oder internationale Vergleiche mal ein bisschen weitergucken kann.

00:09:08: Wie hat sich die Kain in den USA entwickelt, auch in der DDR.

00:09:11: Also da gibt es ein Projekt im Moment, das vergleicht BRD und DDR.

00:09:15: Wir haben uns jetzt rein auf die Bundesrepublik konzentriert, aber auch da.

00:09:19: Das fängt so langsam an, das wird noch spannend, was da noch rausgegraben wird.

00:09:24: Das glaube ich natürlich auch.

00:09:25: Und mir ist natürlich auch aufgefallen als XDDR-Bürger,

00:09:28: das ist nicht gleich als XDDR-Kind, dass da keine Ostdeutschen Geschichten drin waren

00:09:33: und die hatten ja auch so was mit Küwanetik und allem.

00:09:35: Aber das ist klar, da muss man dann eben nochmal separat gucken.

00:09:38: Ihr Beitrag dazu war, dass Münchner Intellektik-Komitee,

00:09:42: Diskussionsforung und Netzwerk in der frühen deutschen Koordnitionswissenschaft will.

00:09:47: Dazu müssen wir jetzt erstmal kurz Koordnitionswissenschaft erklären für ich Dich.

00:09:51: Das ist kein Problem.

00:09:53: Also ich denke, ein Unterschied kann man sagen, die künstliche Intelligenzforschung

00:09:58: ist eher ingenieurwissenschaftlich orientiert oder anwendungsorientiert.

00:10:01: Die versuchen wirklich, Programme oder Systeme zu entwickeln,

00:10:05: die nach der ursprünglichen Definition Verhalten simulieren,

00:10:10: dass man beim Menschen intelligent nennt würde.

00:10:12: Das ist sowas wie Problemlösen oder Sprachverarbeitung.

00:10:15: Und die Koordnitionswissenschaft ist mehr erklärungsorientiert.

00:10:18: Also die will verstehen, wie der Mensch oder natürliche kognitive Systeme,

00:10:23: wie sie das auch manchmal nennen, also wie der Mensch denkt, problemelöst wahrnimmt.

00:10:27: Und dafür nutzen sie aber den Computer.

00:10:30: Also sie haben diese Idee, dass der Mensch ein Informationsverarbeiten des Systemes,

00:10:35: das ist der KI und der Koordnitionswissenschaft gleich.

00:10:38: Und mit dieser Idee des Menschen als Problemlösen,

00:10:43: als Informationsverarbeiten des Wesen oder des Systemes,

00:10:49: kognitive Systeme versuchen sie jetzt zu erklären, wie denkt der Mensch,

00:10:52: wie löst der Mensch Probleme.

00:10:53: Und dann schreiben sie auch zum Teil Computerprogramme,

00:10:56: von denen sie glauben, so könnte das im Gehirn ablaufen

00:10:59: und wenn die dann im Computer ablaufen können,

00:11:01: dann ist das ein Hinweis, dass es möglicherweise eine vernünftige Theorie ist.

00:11:06: Und wenn das Computerprogramm nicht abläuft,

00:11:08: dann wird halt nochmal die Theorie überarbeitet,

00:11:11: weil diese Informationsverarbeitenden Prozesse offensichtlich

00:11:14: nicht logisch aufeinander abfolgen.

00:11:19: Das ist eine interessante Schnittstelle zwischen sozusagen der so ein bisschen anthropologischen

00:11:26: oder anthropozentrischen Forschungsansätzen und der Informatik, oder?

00:11:30: Also es brauchen ja auch spezielle Leute, die so oder hatten die Leute,

00:11:33: die für sie programmiert haben.

00:11:35: Oder konnten die selber schon so denken, dass sie selber programmieren konnten?

00:11:38: Also das sind, das war unterschiedlich.

00:11:40: Die, also die Koordinationswissenschaft spricht von sich aus,

00:11:44: als Interdisziplin ist mal ein Begriff, der genannt worden wurde.

00:11:47: Also meistens wird aufgezählt, die Informatik bzw. KI gehört da stark zu,

00:11:51: die Psychologie, die Lingoistik, die Philosophie, die Neurowissenschaften

00:11:57: und die Anthropologie.

00:11:59: Dass das so Ansätze sind, die da alle mit rein spielen.

00:12:01: Und in frühen Projekten haben die zum Teil dann Informatiker*innen

00:12:06: und Psycholog*innen zusammengearbeitet.

00:12:08: Und in den Projektanträgen, die ich gesehen habe,

00:12:10: stand dann zum Teil auch von den psychologischen Instituten.

00:12:13: Wir brauchen Rechner und wir brauchen Kurse für unsere Leute,

00:12:16: dass die mal programmierende lernen können.

00:12:19: Und in den frühen Projekten waren das zum Teil Leute,

00:12:22: die dann mit der Mathematik angefangen haben im Studium

00:12:25: und dann auf Umwegen dann in der Koordinationswissenschaft gelandet sind,

00:12:29: die dann halt so programmieren, sie selber beigebracht haben

00:12:33: oder so, die die Anfänge des Programmierens gelernt hatten.

00:12:35: Aber das war schon, das musste man auch dann erst mal lernen.

00:12:39: Man musste erst mal die Hardware anschaffen,

00:12:41: die zum Teil ja noch in den Großrechenzentren standen,

00:12:44: wo man sich dann gestritten hat.

00:12:46: Oder in der Warteliste war, bis man dann Rechenzeit bekommen hat

00:12:50: und erst mal wirklich die Leute ausbilden.

00:12:52: Das stellte mir auch schwierig vor, den dann zu erklären,

00:12:56: wieso man jetzt für so ein Projekt Rechenzeit braucht.

00:13:00: Also das versteht ja dann auch gar keiner mehr.

00:13:02: Ich meine, die Leute, die dann die wahrscheinlich verwaltet haben,

00:13:05: also wenn man sich früher vorstellt, da gibt es einen großen Rechner,

00:13:07: man beantragte ein Zeitslott für seine Berechnung.

00:13:10: Und dann kommt einer und sagt, naja, ich wollte mal gucken,

00:13:12: wie das so ist mit dem menschlichen Gehirn.

00:13:14: Und dann lasst ihr mal so, dann liegen die auch, ja, nie,

00:13:16: aber wir würden jetzt gerne mal eine physikalische Berechnung kommen.

00:13:18: Da hat man wahrscheinlich Schwierigkeiten,

00:13:21: da seine Priorität zu bekommen, nämlich an.

00:13:23: Das war auch zum Teil dann die Argumente von psychologischen Instituten,

00:13:27: die das so in den 70er Jahren angefangen haben

00:13:30: und die dann auch in den 80er Jahren die gesagt haben,

00:13:32: wir haben ja auch zeitsensitive Experimente.

00:13:34: Also das muss ja auch zum Teil über längere Zeiträume laufen

00:13:37: oder man muss die Versuchspersonen bestimmte Sachen machen.

00:13:41: Und das war dann ein Argument auch selber, Rechner irgendwann anzuschaffen.

00:13:44: Ja.

00:13:46: Und die Gruppe, die Sie besonders untersucht haben,

00:13:50: die war jetzt dann auch Münchenzentrisch,

00:13:52: die war dann plötzlich, die war nicht plötzlich,

00:13:54: die war schon sehr lokal hier orientiert, oder?

00:13:56: Genau, das war, also Münchner Intellektikkomitee,

00:13:59: das ist eine Bezeichnung, der der vollständige offizielle Name ist ein bisschen länger.

00:14:03: Das war der Münchner Arbeitskreis für künstliche Intelligenz

00:14:07: und Kognitionswissenschaften oder Kognitive Science.

00:14:09: Manchmal haben sie auf den englischen Begriff noch genommen,

00:14:12: M.I.K., München Intellektikkomitee war dann wesentlich kürzer und einfacher.

00:14:16: Das war eine Gruppe, die um drei junge Forscher entstanden sind,

00:14:22: entstanden ist, die mal gesagt hat Anfang der 80er,

00:14:25: da ist dieses Forschungsfeld KI, da ist dieses Forschungsfeld Kognitionswissenschaft.

00:14:30: Wir wissen aber gar nicht, wer hier in München an welcher Uni zu diesen Themen forscht

00:14:35: und was genau das ist, wie die Definitionen jetzt sind.

00:14:38: Und man müsste sich mal treffen, um das mal so ein bisschen zu diskutieren.

00:14:42: Und die haben dann 1982 erstmal so einen Aufruf gestartet

00:14:48: und haben dann auch, ich glaube, bei dem ersten Treffen schon 30 interessierte Leute

00:14:52: von den drei Unis hier in München und dem Max-Planck-Institut für Psychiatrie zusammen gehabt

00:14:57: und auch aus der Industrie zum Teil Leute, die gesagt haben,

00:15:00: künstliche Intelligenzforschung, Kognitionswissenschaft ist ein spannendes Thema.

00:15:04: Wir machen ein bisschen was dazu, aber wir wissen auch nicht,

00:15:07: was die Kolleginnen nebenan machen.

00:15:09: Und das hat dann fast zehn Jahre lang hier in München,

00:15:12: haben die sich regelmäßig getroffen und diskutiert.

00:15:14: Was auch interessant ist, und aus heutiger Sicht so ein bisschen,

00:15:18: ja, also das ist so eine 80er-Jahre-Geschichte.

00:15:22: Also kein Internet, also ich erinnere daran,

00:15:25: dass die erste E-Mail in Deutschland empfangen wurde im Jahr 1984

00:15:28: von einem Mann namens Professor Zaun,

00:15:30: zudem es einen Podcast in diesem Podcast-Archiv gibt,

00:15:33: mit dem ich mich darüber unterhalten habe.

00:15:35: Also 1982, wenn Sie sagen, wer forst dazu, es gibt nicht,

00:15:39: wie man das einfach so herausfindet.

00:15:41: Man kann nicht irgendwo was eintippen

00:15:43: und dann kriegt man eine Liste von den Leuten, die da mal forschen oder so.

00:15:45: Und man kann ja auch nicht einfach anschreiben und dann mal sagen,

00:15:48: ja, Mensch, wie sieht es denn aus?

00:15:49: Sondern man muss eben wirklich zu Fuß oder mit der Post

00:15:52: oder irgendwie gucken, dass man diese Leute zusammengetrommelt bekommt.

00:15:55: Und das ist denen auch gelungen.

00:15:57: Den Gründer dieses Committees, wen haben Sie denn da gekriegt

00:16:01: und wie viele waren es denn am Ende?

00:16:04: Also das hat angefangen mit drei Leuten,

00:16:07: das waren Christian Frecksager, hat Dierlich und Ulrich Vorbach,

00:16:10: die hier am Max-Planck-Institut für Psychiatrie

00:16:14: von der Bundeswehr-Union und dann später an der TU München waren,

00:16:17: zusammen auch mit Wolfgang Bibel, der schon eine recht große Gruppe

00:16:21: an der TU München in der Informatik hatte,

00:16:23: zu künstlicher Intelligenzforschung oder Intellektik,

00:16:26: das ist der Begriff, den er bevorzugt hat.

00:16:28: Die haben angefangen mit so um die 30 Leute,

00:16:31: die aus Wissenschaft und Industrie kamen

00:16:33: und zu Hochzeiten hatten sie 90 knapp 100 Leute auf der Adressatenliste.

00:16:38: Wie viele dann immer vor Ort tatsächlich da waren,

00:16:41: ist jetzt nicht mehr herauszufinden.

00:16:43: Das Interesse war schon groß, auch zum Teil über München heraus,

00:16:46: Sie haben mit dem österreichischen Arbeitskreis für Kognitiv-Science

00:16:51: gab es Austausch und zum Teil auch waren Adressaten aus Hamburg

00:16:56: und ähnlich, da die sind wahrscheinlich nicht zu den Treffen unbedingt gekommen,

00:16:59: aber sind natürlich über die Protokolle von den Treffen

00:17:02: und die Anfragen für wer trägt mal vor über sein Forschungsprojekt,

00:17:07: natürlich dann den Gäste aus ganz Deutschland

00:17:09: und auch international nach München gekommen.

00:17:12: Jetzt war das erste Treffen, 13. Dezember 1982

00:17:16: und gesagt wurde, wir wollen Fragen aus den verschiedenen Gebieten,

00:17:19: bei denen Intelligenz, Kognition eine zentrale Rolle spielt, diskutieren.

00:17:24: So, das ist ja auch super breit gefasst.

00:17:28: Also wie fühlt man sich da angesprochen,

00:17:30: wurde das dann irgendwie konkreter?

00:17:32: Also Gerhard Dierlich hat mir erzählt,

00:17:35: das war eine Sache, die sie diskutieren wollten,

00:17:37: wenn sie gesagt haben, diese Definitionen standen noch nicht so ganz fest zum Teil.

00:17:41: Also "Cognitive Science" ist lange in Anfang der 80er-Jahre

00:17:45: oft noch mit dem englischen Begriff benutzt worden in Deutschland,

00:17:48: bis sich dann so Mitte Ende der 80er-Jahre-Kognitionswissenschaft durchgesetzt hat

00:17:53: oder dann auch regelmäßig genutzt wurde.

00:17:55: Und "Künstliche Intelligenz" ist so in den 60ern zum Teil viel noch

00:18:00: in Anführungszeichen gesetzt worden

00:18:02: und in den 70er-Jahren dann hat sich das durchgesetzt und gefestigt,

00:18:06: aber da wurde auch immer noch diskutiert,

00:18:08: ob "Künstliche Intelligenz" klingt so wie "Künstliche Blumen"

00:18:11: oder ist der Begriff auch ein bisschen komisch?

00:18:14: Soll man das nicht "Kognitive Systeme" und "Verfahren" nennen,

00:18:17: das war ein Begriff, den sie in Hamburg zum Teil benutzt haben.

00:18:21: Definitionsmäßig haben sie sich dann nicht großartig festgesetzt,

00:18:26: die haben gesagt, wir reden jetzt mal über Expertensysteme,

00:18:29: das ist wichtig in der KI-Forschung, dann gab es da Vorträge zu

00:18:33: und dann später, als die neuronalen Netze wieder aufkam,

00:18:36: haben sie dazu Vortragende eingeladen, zur Sprachverarbeitung gab es Vorträge.

00:18:41: Also das ist relativ breit geblieben.

00:18:44: Expertensysteme haben Sie gerade erwähnt, das sind Systeme,

00:18:47: die auf einem speziellen Zweck hin ausgerichtet sind, ne?

00:18:50: Genau, da gab es so die Idee, wir, das sind die sogenannten Wissensingenieure,

00:18:55: Interviewen zum Beispiel einen Arzt oder eine Ärztin

00:18:58: und dann wird dieses Wissen des Arztes oder der Ärztin in das Computerprogramm

00:19:03: mit so einem Regelsystem, wenn dann Regeln einprogrammiert,

00:19:06: das bei Diagnosen unterstützen sollte, also relativ speziell auf einen Wissenskorpus

00:19:10: sozusagen zugeschnitten.

00:19:12: Das ist eine Haufen Arbeit und am Ende ist es wahrscheinlich

00:19:16: mit einer normalen Datenbank ein.

00:19:18: Also ohne despektieren, klingen zu wollen den Alt-Vorderen gegenüber,

00:19:22: aber heutzutage klingt das natürlich alles ein bisschen sehr,

00:19:25: aber andererseits ist natürlich die Sache, man muss ja irgendwo angefangen

00:19:29: und das ist, was Sie getan haben, ja?

00:19:31: Genau, und ich meine, das war dann, die Ärztin oder die Ärztin waren auch nicht ganz so glücklich,

00:19:35: die saßen dann vom Rechner und mussten 20, 30, 40 Fragen beantworten

00:19:39: und am Ende kam dann mit so und so viel Wahrscheinlichkeit raus,

00:19:42: das ist Hautkrebs oder das ist einfach nur eine rote Verfärbung der Haut oder so ähnlich

00:19:47: oder die Diskussion, die relativ oder die immer geführt werden,

00:19:52: nimmt uns jetzt der Computer die Arbeit weg.

00:19:55: Das Argument der Systementwickler, weil man dann das soll unterstützend wirken.

00:19:59: Das ist auch nicht alles, was Sie gerade sagen, das ist ein bisschen disavühelter.

00:20:04: Oder? Da gibt es ganz viel von dem, was Sie gerade gesagt haben,

00:20:07: ist heute inklusive auch dem Punkt, man kann das nur in Anführungszeichen schreiben

00:20:12: mit der Künstlerintelligenz, den ich auch sofort unternehmen.

00:20:15: Sicherlich, die Leute, die haben das beschäftigt, haben sofort das schreiben würden.

00:20:17: Also alles kommt einem bekannt vorher.

00:20:19: Die Diskussionen sind ebbenflow, aber sie kommen zum Teil in leicht veränderter Form wieder.

00:20:25: Entweder heute sind es die Künstlerinnen und Künstler, die sagen,

00:20:29: wenn man einfach nur den Punkt genau dette.

00:20:33: Und damals waren es viele Ärztinnen und Ärzte, auch Richter.

00:20:36: Es gab dann Expertensysteme, die in die Richtung oder die, die bei Ölbohrungen,

00:20:40: die Proben dann analysiert haben, gab es dann Diskussionen,

00:20:45: ob man das sinnvoll weiterverfolgen soll.

00:20:48: Die Post hat ein System gehabt.

00:20:51: Und die Frage ist, ob sie dann auch wirklich so funktionieren, wie man sich das geplant hat.

00:20:56: Das war eine Schwierigkeit, die ganzen schönen theoretischen Ideen dann am Ende auch in die Anwendung zu bringen.

00:21:03: Wahrscheinlich auch mit der Hoffnung, dass, also ich könnte mir vorstellen,

00:21:06: dass die Leute, wenn sie dann diskutiert haben, auch immer so ein bisschen in der Hoffnung dahin gegangen sind,

00:21:10: vielleicht habe ich was übersehen.

00:21:12: Vielleicht sagt genau die eine Person oder hat genau die eine andere Person einen Ansatz in ihrem Gebiet,

00:21:16: der genau das macht, was ich jetzt gerade nicht sehe.

00:21:19: Und dann kann ich mir vorstellen, wenn die Leute dann da sitzen und sagen,

00:21:22: ich würde ein System bauen, das Fragen beantwortet, deren Antworten ich vorher da eingegeben habe,

00:21:28: was nachher in Arbeit ist, dann wird sich die Person wahrscheinlich die Frage stellen,

00:21:32: früher oder später gibt es da nicht irgendwas elegantes.

00:21:35: Das kann ich nicht irgendwas tun, um zu verhindern.

00:21:38: Und dann kann ich mir vorstellen, dass die Leute dann da saßen und versucht haben zu diskutieren,

00:21:41: okay, was könnten Ansätze sein, was könnten Dinge sein,

00:21:43: die unsere, auch einfach die Arbeit, um überhaupt solche Systeme zu erschaffen, zu erleichtern.

00:21:49: Was waren so Inhalte?

00:21:53: Für die Expertensysteme.

00:21:55: Ja, für die Gespräche, wenn man sich getroffen hat. Was waren so Inhalte noch?

00:21:59: Also es gab einmal den Ansatz bei der Expertensysteme, dass man nur ein Grundsystem schafft

00:22:03: und dann kann jeder sein eigenes Wissen da draufpacken, also auch, um das zu vereinfachen.

00:22:09: Mit Sprachverarbeitung war natürlich immer schwierig, das ist ja an die Muttersprache im Prinzip gebunden.

00:22:15: Also wenn es da internationale Konferenzen gab, wenn jetzt ein französisches Team was vorgestellt hat

00:22:21: und die ganzen Beispiele in Französisch waren, ist das für die anderen dann schon wieder schwierig gewesen.

00:22:26: Man hat natürlich versucht sich irgendwie dann auch mit internationalen Projekten so ein bisschen auszutauschen.

00:22:32: Es gab immer wieder Diskussionen, dass in Europa mehr theoretisch gearbeitet wurde,

00:22:36: in den USA wesentlich schneller in tatsächliche Entwicklungen eingestiegen wurde,

00:22:42: was sicherlich zum Teil auch finanzielle Gründe hatte,

00:22:45: dass die in den USA stark von Militär, also von DARPA, von dem Department for Defense Research mit unterstützt wurden

00:22:53: oder von der Navy in Europa gab es da zum Teil eher Diskussionen.

00:22:57: Soll man sich von Militär forschen lassen?

00:22:59: Oder es gab halt an den Unis noch nicht die Ausstattung.

00:23:03: Und obwohl es da auch wieder einige KI-Forschende sagt,

00:23:05: das ist ein bisschen übertrieben, dass die USA so gut sein und die Deutschen nur hinterher gelaufen.

00:23:11: Also je nachdem, wie man fragt, standen die Deutschen doch nicht so schlecht da.

00:23:15: Ich habe mir aufgeschrieben, das Einpunkt bei der Koopnitionswissenschaft

00:23:19: und diesen frühen Forscherinnen und Forschern eben auch war Menschmaschine in der Aktion.

00:23:26: Und da geht es ja dann wirklich um ganz konkrete Sachen. Um was ging es denn da?

00:23:30: Also da sind mehrere KI-Teilgebiete eigentlich, die dann mit rein spielen, die Koopnitionswissenschaft,

00:23:35: aber auch Expertensysteme und Sprachverarbeitung, natürlich die sprachliche Kommunikation.

00:23:40: Und das spielt alles miteinander.

00:23:42: Also der Aspekt der Koopnitionswissenschaft da drin war,

00:23:46: man hat sich gesagt, insbesondere in den 80ern, als immer mehr Leute mit Computern gearbeitet haben,

00:23:51: die es jetzt nicht unbedingt gelernt hatten.

00:23:53: Also vorher waren es die Programmierer, Programmiererinnen oder wirklich an den Universitäten Leute,

00:23:58: die damit gearbeitet haben und als immer mehr in die Büros.

00:24:01: Und dann später ja auch in den Privathalthalt kam, hat man sich gesagt,

00:24:04: wir müssen die Computerprogramme irgendwie so formulieren oder schreiben,

00:24:09: dass jetzt auch der Laie ohne Großartig 1 sich einarbeiten zu müssen,

00:24:14: ohne ständig Fehlermachts zu machen, dass auch diese Personen jetzt mit dem Computer umgehen können.

00:24:19: Und da hat die Koopnitionswissenschaft gehört, ja, wir müssen jetzt verstehen,

00:24:23: wie was läuft im Kopf des Menschen ab, wenn er mit dem Computer umgeht.

00:24:26: umgeht und dann der KI-Respekt ist auch was läuft in der Maschine ab.

00:24:30: kann die Maschine sich ein Bild des Menschen machen, der mit ihm arbeitet.

00:24:33: Das mentale Modell hat man das genannt und welches mentale Modell hat der Mensch, der

00:24:38: Benutzer, die Benutzerin, die mit dem Computer arbeitet, im Sinne von, dass man gesagt hat,

00:24:44: Mensch, Maschine, Kommunikation, wo Mensch und Maschine auf einer Ebene sind und miteinander

00:24:48: vernünftig kommunizieren und wissenden Anführungszeichen, was der jeweils andere Partner in dieser

00:24:55: Kommunikation überein selbst weiß und auch über die Aufgabe weiß, die es zu behandeln gibt.

00:25:00: Dass der Computer dann, wie man das heute auch kennt, wenn man einfach eine Fragestellung hat,

00:25:06: dass man Hilfe braucht, dass der Computer dann diese Fragen beantworten kann.

00:25:09: Dass man sagt, ich will jetzt das und das Problem lösen bei einem Designprojekt zum Beispiel

00:25:14: und der Computer dann Hilfestellungen leisten kann, indem, eben wie bei Expertensystem,

00:25:19: das das Wissen vorher einprogrammiert ist, das kann man auch in den 80er Jahren auch mit Bildschirmen,

00:25:26: also mit Fenstern und Menüführungen und so was, das man da überlegt hat.

00:25:29: Wie kann man die am besten entwerfen, entwickeln, dass wenigstens möglich Fehler passieren,

00:25:35: dass die relativ intuitiv zu erlernen sind und da haben viel KI und Koordinationswissenschaft

00:25:41: damit reingespielt in diese Mensch-Maschine-Interaktionsforschung in den 80ern.

00:25:45: So dass man dann eben eine grafische Benutzeroberfläche plötzlich hat,

00:25:51: auf der Metaphern für bestimmte Dinge wie der Mülleimer der Papierkörper, das Dataisymbol,

00:26:00: das heute immer noch vorhandene schöne Speichernsymbol mit der Diskette zum Beispiel dargestellt werden.

00:26:06: Ja, das können wir vorstellen.

00:26:08: Und aber damals war das auch noch nicht gesetzt.

00:26:10: Es gab auch Leute, die durchaus gesagt haben, ja, diese ganze Geschichte mit dem Bildschirm

00:26:14: und der grafischen Nutzer-Eulichs, Holzweg, wir machen Sprache.

00:26:17: Genau, dass man das rein mit Kommando zeilen oder so, das war ja vorher viel.

00:26:23: Ja, oder sprechen, reden mit dem Computer, reden dann.

00:26:25: Ja, da war die Sprachverarbeitung natürlich, diese natürliche Sprachverarbeitung,

00:26:30: es gab die eine Idee, dass man in der Programmiersprache mit dem Computer kommuniziert

00:26:35: oder dass man in der natürlichen Sprache, was natürlich den meisten geläufiger ist,

00:26:39: mit dem Computer kommuniziert und dann auch die andere Idee,

00:26:43: wir übergehen den Teil und sprechen gleich mit wirklich mit Audio,

00:26:47: mit dem wir mit Mikrofonen oder ähnlichem arbeiten.

00:26:50: Da gab es erstaunliche Entwicklungen.

00:26:51: Also, es gab tatsächlich Systeme, wo Computer dann schon reden konnten

00:26:54: und dann irgendwie auch so ein bisschen Sprache verschwindet.

00:26:57: Aber dadurch, dass natürlich auch aus heutiger Sicht die Dinge so dermaßen untermotorisiert waren,

00:27:02: ist natürlich dann plötzlich ein großer Teil des Computers damit beschäftigt,

00:27:04: überhaupt erst mal umzusetzen, dass die Person, die da vorsitzt, versucht hat zu sagen,

00:27:10: bevor sie uns das Problem lösen kann.

00:27:11: Also, oder auch grafische Nutzeroberfläche.

00:27:14: Ich muss ja erst mal eine Hardware haben, die schafft diese ganzen Pixel darzustellen

00:27:19: und die ganzen bunten Farben für den lustigen Mülleimer.

00:27:21: Und wenn diese Rechenleistung als Hardware in Hardware umgesetzt so teuer ist,

00:27:27: dass sie den Computer preisverzählenfach, da muss man sich auch die Frage gefallen lassen,

00:27:31: ist das Ganze irgendwie sinnvoll.

00:27:32: Also, da verstehe ich auch die Leute, die sagen, ja, komm, Leute,

00:27:34: leise mal bitte eine Kommandozeile machen, dann sollen die da halt...

00:27:36: Das hat ja vorher auch funktioniert.

00:27:38: Genau.

00:27:39: Und das ist, ich meine, ja, und heutzutage sitzen wir natürlich schön mit unseren Smartphones

00:27:45: und haben acht Millionen Farben und können Bilder machen und analysieren lassen

00:27:49: und gucken natürlich da in diese Zeit zurück.

00:27:51: Und das eine hat das andere ja aber auch befeuert.

00:27:54: Wäre es nicht so gewesen, dass die Leute mehr Computerinteraktion gebraucht hätten,

00:28:00: dann hätten auf der anderen Seite, wäre die Hardware ja gar nicht entwickelt worden,

00:28:04: nehme ich an, die ermöglicht hat, den nächsten Schritt zu machen.

00:28:07: Also, das musste ich ja auch gegenseitig befeuert haben.

00:28:09: Also, das hat schon auch zusammengespielt.

00:28:11: Einmal, die Ergonomie-Fragen waren natürlich zum Teil als Restriktion,

00:28:15: aber dann natürlich auch wieder, man musste die befolgen.

00:28:18: Also, da gab es, da war Europa relativ schnell, dass die angefangen haben mit

00:28:22: ja, Arbeitsrechtsschutzlichen Sachen einmal, dass die mit eingeflossen sind.

00:28:27: Und ich weiß, bei den Expertensystemen gab es zum Teil auch,

00:28:30: da gab es erstmal ganz spezielle Listmaschinen.

00:28:32: List war dieses List-Processing, die Sprache, die viele KI-Forscher benutzt haben

00:28:37: in der Zeit und die hatten spezielle Listmaschinen.

00:28:40: Und als sie dann versucht haben, das in die Anwendung in die Firmen zu bringen,

00:28:43: die konnten sich die Listmaschinen dann zum Teil nicht leisten und dann mussten die,

00:28:48: gab es erstmal Überlegungen, wie kann man das vielleicht so programmieren,

00:28:51: dass es auch auf den eher Standardcomputern, auf den Standardrechnern läuft.

00:28:55: Und das hat zum Teil funktioniert und zum Teil war das auch schwierig

00:29:02: und hat möglicherweise auch dazu geführt, dass die Expertensysteme

00:29:05: halt nicht so wirklich in die Anwendung gekommen sind, wie man es sich das gewünscht hat.

00:29:08: Die Rechenkapazitäten dann doch andere waren auf den Rechnern, die die Firmen hatten,

00:29:14: als dass jetzt die Großforschungen hatten.

00:29:19: Und dann darf man ja nicht vergessen, dass das alles Kraut und Rüben war,

00:29:22: was die Standards anbetraf.

00:29:24: Also es war ja eine Zeit, in der Computer nicht Computer war.

00:29:27: Also heute, ich meine, selbst wenn Leute, wenn es den Unterschied zwischen Mac und PC

00:29:32: in gewissen Rahmen noch gibt, ist das lange nicht so extrem, wie es damals war.

00:29:37: Also ich kann Daten von der einen Maschine zu anderen ohne Probleme transferieren.

00:29:43: Und ich brauche ja nicht mal mehr einen Datenträger.

00:29:44: Gut, okay, lassen wir das mal weg.

00:29:45: Aber selbst wenn man noch einen Datenträger bräuchte,

00:29:47: ist es kein Problem, den von einem Mac auf einem PC und anders herumzumachen.

00:29:51: Und damals war ja schon selbst das, war ja vollkommen unvorstellbar.

00:29:54: Wenn ich das, wenn ich ein Band aus irgendeiner PDP-Elf rausgeknippert habe,

00:29:59: das will ich jetzt mal nehmen, was was ich IBM PC verklickern,

00:30:04: dann wird es halt schon lustig.

00:30:05: Das hat man dann gemerkt, wenn natürlich die Anträge auf Rechner gestellt wurden,

00:30:08: also auf Gelder für Rechne, dass viele deutsche Geldgeber gesagt haben,

00:30:12: kauf doch bitte Siemens oder Nixdorf.

00:30:15: Und die Forscher dann gesagt haben, wir brauchen aber eine IBM,

00:30:17: weil die ganze Software aus den USA kommt.

00:30:22: Und wenn wir jetzt nicht bei 0 anfangen und das alles wieder selber programmieren,

00:30:26: sondern von den Kollegen schon die Software zugeschickt bekommen,

00:30:29: dann brauchen wir auch eine IBM oder eine Deckwachs oder so.

00:30:33: Das waren schon auch Diskussionen, was das Ministerium gesagt hat,

00:30:37: oder die deutsche Forschungsgemeinschaft kauft auch bitte deutsche Rechner.

00:30:42: Und die Forscher dann gesagt haben, ja würden wir ja, aber es funktioniert halt besser,

00:30:46: weil die Forschung zum Teil oder hauptsächlich auf den amerikanischen Rechnern läuft.

00:30:52: Und das ist ein Hände-Eye-Problem, also die Rechner werden,

00:30:56: die Leute wollen die Rechner nicht kaufen, weil die Software nicht läuft,

00:30:59: die Software wird nicht entwickelt, weil niemand diese Rechner hat.

00:31:02: Das ist total toll.

00:31:03: Also wenn man von heute so drauf guckt, ist es alles,

00:31:09: es passiert auch alles in Zeitlupe, ne?

00:31:11: Also so wie die Treffen eben angesetzt werden, man geht dahin,

00:31:16: dann werden Anträge gestellt, das zieht sich alles,

00:31:19: währenddessen geht draußen die Geschicht,

00:31:21: weiter und Rechner Architekturen entwickeln sich alles wird schneller,

00:31:24: das ist vielleicht dann obsolet, was man hat.

00:31:26: Man muss gucken, okay, da gibt es dann plötzlich Befindlichkeiten,

00:31:30: kauft doch bitte den deutschen Rechner oder so.

00:31:32: Also das ist ja alles doch recht gemächtlich aus heutiger,

00:31:36: also wenn Sie gucken aus einer, Sie haben heute studiert,

00:31:39: Sie sind in der heutigen Zeit so groß geworden,

00:31:42: wenn man da dann so reinguckt, kommt dann das alles ein bisschen steinzeitlich vor?

00:31:46: So Anträge können sich immer noch ziehen.

00:31:48: Okay, okay.

00:31:49: Das kann sich immer noch sechs Monate oder noch länger ziehen,

00:31:52: bis man dann ein Jahr oder nein hört.

00:31:54: Heute hat man natürlich auch noch Vergabeverfahren,

00:31:58: dass man sagt, ich will irgendwas teureres kaufen,

00:32:01: dass man erst einmal Vergabeverfahren einleiten muss,

00:32:03: dass man Angebote einholt und die vergleichen muss.

00:32:07: Das jetzt wesentlich schneller geht, weiß ich nicht.

00:32:09: Okay, vielleicht ein bisschen schlechtes Beispiel,

00:32:12: aber die Kommunikation ist noch was anderes.

00:32:14: Das hat sich natürlich geändert.

00:32:15: Ich meine, die haben dann in München das Beispiel,

00:32:19: dass ich kenne, auch Anfang der 80er,

00:32:21: also Christian Frexer hat in den USA studiert.

00:32:25: Das heißt, er ist als Studierender in Berkeley gewesen und in Stanford

00:32:29: und hat da das Ganze mit Aparnetz und E-Mail kennengelernt

00:32:31: und als er dann 1982 zurück nach München kam und gesagt hat,

00:32:35: elektronische Briefe oder sowas war nicht,

00:32:39: dann hat er versucht, ein Computer-Netzwerk für die Informatik hoch zu ziehen.

00:32:43: Dann hat er gesagt, das mussten die zum Teil aus dem Institut dann selber bezahlen.

00:32:46: Das war bei der Deutschen Post den Antrag stellen

00:32:48: und für die Leitung und Modem und so was.

00:32:52: Dann wurde in den 1980er Jahren das Deutsche Forschungsnetz langsam aufgebaut.

00:32:55: Das sollte sich so an dieses Aparnetz anlehnen.

00:32:58: Aber da gesehen hat die Kommunikation natürlich

00:33:01: immer wesentlich teurer, wenn man alles per Post verschickt hat.

00:33:04: Weil natürlich auch die Leitungen bei der Post teuer waren.

00:33:08: So gesehen ist natürlich der internationaler Austausch leichter geworden.

00:33:14: Ja, und man kann auch Dinge einfach suchen.

00:33:15: Man kann einfach was eingehen und man bekommt halt,

00:33:17: man bekommt nicht nur Zugriff auf die Datenbanken.

00:33:21: Also ich denke mal, ein O-Pak oder so von irgendeiner Bibliothek,

00:33:26: man vielleicht damals sogar auch schon digital gehabt hat,

00:33:28: obwohl ich wahrscheinlich, ist das auch Quatsch,

00:33:30: wahrscheinlich gab es nicht mal die Digital.

00:33:31: Aber sagen wir mal, dass wir...

00:33:32: Die noch in die Zettelkästen zum Teil...

00:33:33: Aber sagen wir mal, der O-Pak wäre digital.

00:33:36: Es ist komplett ausgeschlossen,

00:33:37: dass dann die darin enthaltenen Werke und wissenschaftlichen Abhandlungen digital vorliegen.

00:33:43: Genau.

00:33:43: Man kann nicht einfach nachgucken, okay, was hat denn der jetzt?

00:33:45: Sie haben sich wirklich noch das Sonderdruck, also wenn man jetzt was veröffentlicht hat,

00:33:50: heute schickt man die PDF rum.

00:33:51: Früher hat man dann vom Verlag Sonderdruck bekommen

00:33:54: und die dann an die Kollegen und Kolleginnen per Post verschickt.

00:33:56: Und ich habe hier was geschrieben, das könnte dich interessieren.

00:33:59: Große Teile der Arbeitszeit damals, nehme ich an,

00:34:02: sind einfach mit so was draufgegangen, oder?

00:34:04: Also ich kann mir nicht anders vorstellen,

00:34:05: weil ich meine, ich muss mal, man muss hier überlegen,

00:34:07: man will ja auch nicht was doppelt machen.

00:34:09: Man will ja nicht was machen,

00:34:10: sondern die anderen Personen sind irgendwo 30 Meter weiter oder 300 Kilometer weiter auch schon gemacht haben.

00:34:16: Ja, also da waren natürlich die Konferenzen dann immer wichtig,

00:34:19: dass man sich wirklich innerhalb Deutschlands, also gab es den German Workshop on Artificial Intelligence,

00:34:25: er hat Ende der 70er angefangen, und seit Anfang der 80er hieß er dann WY-GWAI.

00:34:32: International gab es, oder gibt es immer noch, die International Joint Conference

00:34:37: on Artificial Intelligence, die ist 1983 auch in Deutschland organisiert worden von Forschen in Karlsruhe.

00:34:43: Also das war natürlich dann immer wichtig, auch die Tagungsbände, dann die Proceedings.

00:34:48: Wenn man selber bei der Tagung nicht war,

00:34:50: konnte man sich wenigstens den Tagungsband dann holen und gucken,

00:34:54: wer hat denn über was geredet,

00:34:56: lohnt es sich mal in die USA für drei Monate zu reisen und mit den Leuten in Stanford zusammenzuarbeiten.

00:35:04: Okay, also ja, klar, natürlich, dann da kommen dann gebündelt Informationen von so Tagungen,

00:35:10: umso wichtiger es ist dann auch, dass Leute dann da vor Ort sind.

00:35:13: Ich habe hier noch einen Aspekt aufgeschrieben, der so ein bisschen zurück geht,

00:35:17: auf das wir vorhin schon hatten, dass die Leute, die in diesem Kreis drin waren,

00:35:24: die ja schon interdisziplinär waren, die auch nicht so wenige waren,

00:35:28: also sie haben jetzt gerade nochmal erwähnt,

00:35:30: einer von den Gründern kam auch aus den USA und hat ja eben auch schon mal über den Atlantik hinweg geguckt.

00:35:35: Aber was sie damals auch gesagt haben, ist,

00:35:38: dass Fälsch, Mensch und Informationstechnologie sei unübersieber und unübersichtlich,

00:35:43: voll von Ambivalenzen und Konflikten und es herrschte noch weitgehendes Misstrauen und Skepsis

00:35:48: zwischen Systemdesignern, Psychologen bzw. Sozialwissenschaftlern.

00:35:51: Also die waren nicht nah beieinander, da waren Klüfte.

00:35:56: Es gab immer noch Konflikte, sie haben interdisziplinäre Workshops ausgerichtet.

00:36:02: Es gab auch interdisziplinäre Forschungsprojekte,

00:36:06: dann auch von der DFG gefördert, in Mitte der 80er Jahre.

00:36:11: Und ein Punkt, der öfter genannt wurde, ist wirklich,

00:36:14: so gerne man interdisziplinär zusammenarbeiten wollte.

00:36:18: Es gab oft Schwierigkeiten im Vokabular,

00:36:21: wenn der Philosoph von Repräsentation spricht und die Psychologin von Repräsentation spricht

00:36:26: und eine Linguistin von Repräsentation spricht, heißt es nicht, dass alle drei das Gleiche meinen.

00:36:32: Was die Zusammenarbeit dann schon mal erschwert,

00:36:34: es gab ein Projekt, die haben überlegt, ob sie praktisch so eine Apokabel-Liste erst mal zusammenstellen

00:36:40: und Glossar damit jeder weiß, worüber reden wir hier eigentlich, wenn wir diese Begriffe benutzen.

00:36:46: Ja, und zum Teil auch die, wie gesagt, in der Menschmaschinen-Kommunikation sind ja nicht nur KI oder Informatiker und Psychologinnen zusammengekommen,

00:36:55: sondern auch Arbeitspsychologinnen und die haben alle ihre eigenen Begriffe gehabt und auch ihre eigenen Schwerpunkte zum Teil.

00:37:03: Und das musste man erst mal ausloten und das hat mal besser funktioniert und mal schlechter funktioniert.

00:37:08: Die Vorwürfe, das ist alles viel zu wage, was wir hier machen, die gab es zum Teil.

00:37:14: Das glaube ich gern.

00:37:15: Jetzt haben Sie im Rahmen des Projektes aber auch einen Schwerpunkt gehabt, der so ein bisschen auf Aural History lag.

00:37:22: Denn bestimmte Aspekte des Ganzen, die auch so gerade auf persönlicher Ebene abliefen,

00:37:26: kann man natürlich jetzt schlecht herauslesen aus den teilweise sowieso wahrscheinlich nicht so gut findbaren Unterlagen über die jeweiligen Treffen,

00:37:33: weil man macht jetzt auch nicht ein Protokoll über jedes Wort, was da gesprochen wurde.

00:37:38: Das heißt, Sie haben Kontakt gehabt mit den Leuten, die damals daran gearbeitet haben,

00:37:43: haben Sie auch mal die Vorhergestellt, wie die das aus heutiger Sicht so sehen?

00:37:48: Weil ich meine, das sind alles Leute, die mitbekommen, wie ihr fällt, gerade nebenan explodiert.

00:37:55: Wurde das mal so ein bisschen thematisiert, was sagen die so?

00:37:58: Also bei ein paar Interviews hat man gemerkt, wir hatten ihnen ja alle gesagt, wir wollen über die Geschichte reden.

00:38:04: So hat man oft angefangen, aber viele wollten dann doch lieber über ihre aktuellen Projekte sprechen,

00:38:08: was für uns dann wieder nicht so interessant war.

00:38:11: Also auch ein vom Projekt aus her gesehen, das ist ja schön, was Sie heute machen,

00:38:15: aber wir wollten eigentlich wissen, was Sie in den 80ern gemacht haben.

00:38:19: Und natürlich zum Teil immer gesagt, ja wichtig, dass Sie das jetzt mal aufschreiben,

00:38:22: dass die Leute auch wissen, das hat fast mittlerweile 70 Jahre Geschichte.

00:38:28: Weil man jetzt ausgeht, von der Begriff wurde glaube 1955 das erste Mal so offiziell in einem Schriftstück verwendet.

00:38:37: Das sind 70 Jahre Geschichte mittlerweile.

00:38:39: Wobei der sich natürlich auch komplett geändert hat.

00:38:42: Und wahrscheinlich in zwei Jahren, wenn wir darüber reden, noch was ganz anderes, also je nachdem, was passiert,

00:38:47: kann es dann noch mal ganz was anderes bedeuten.

00:38:50: Weil auch heute würde man sagen, weil Sie es am Anfang gesagt haben,

00:38:52: der eine sagt so, der andere sagt so, also wenn man es korrekt sagen würde, würde man auch sagen,

00:38:55: ja, es handelt sich um Maschinen lernen, es handelt sich um neuronale Netze.

00:38:58: Weder die Worte künstlich noch Intelligenz haben da jetzt irgendwie großartig was drin verloren in dem ganzen Komplex.

00:39:04: Also das gibt auch so ein Begriffswandel.

00:39:06: Ja, und auch so vielleicht sind bei einigen Leuten vielleicht auch eine Änderung des Ziels,

00:39:11: dass sie am Anfang wirklich noch gesagt haben, wir wollen Intelligente in Anführungszeichen Maschinen bauen

00:39:16: oder wirklich die Eherrichtung von Netze- und Wissenschaften.

00:39:19: Wir wollen verstehen, wie das funktioniert und wollen einen Computer bauen, der genau so arbeitet, wie der Mensch arbeitet.

00:39:25: Und andere haben gesagt Hauptsache, es funktioniert egal wie.

00:39:28: Dass dann eher so die Ingenieurwissenschaftlich orientierte,

00:39:31: und die Kailin gesagt, ob das jetzt das Gleiche ist, wie das bei Menschen funktioniert, ist egal Hauptsache,

00:39:36: das Ergebnis ist intelligent.

00:39:38: Also da gab es sicherlich auch bei dem ein oder anderen Verschiebungen,

00:39:42: wir fokussieren uns lieber auf das, was funktioniert anstatt da jetzt...

00:39:46: Was am Ende passiert ist, also heute ist die Mustererkennung des, was läuft und ob das Ding im Hintergrund mogelt.

00:39:53: Wenn man von draußen rausguckt, mogelt das natürlich.

00:39:55: Das ist nichts, das weiß nichts, aber letztlich ist es egal.

00:39:58: Früher hätte man gesagt, ja es muss alle Grammatikregeln wissen, und es muss wissen,

00:40:02: warum der dritte Fall so und so, und dreimal links abbiegen.

00:40:05: Ne, muss es nicht, am Ende zählt, dass was hinten rauskommt, wie Helmut Kohl in den 80ern so schön gesagt hat.

00:40:11: Aber gut, ich stelle trotzdem noch mal die Frage, oder gehe noch mal in die Richtung,

00:40:15: wenn die heute noch dran forschen,

00:40:17: war ihr Erfahrung jetzt so, dass die Leute, die sie befragt haben,

00:40:21: sind die immer noch mit dem gleichen Thema beschäftigt,

00:40:23: oder sind die dann ganz ausgestiegen oder ist teils teils?

00:40:27: Was kann man da so sagen?

00:40:28: Die sind schon alle in der KI geblieben.

00:40:31: Sie haben dann zum Teil halt wirklich die,

00:40:34: also sie sind ja praktisch groß geworden mit diesem symbolverarbeitenden Ansatz,

00:40:38: wo man davon ausgegangen ist, Informationsverarbeitung funktioniert über Symbolverarbeitung.

00:40:43: Also es gibt irgendeine Art von Symbol und die werden verändert,

00:40:46: und dann kommt Input/Output, in dem diese Veränderung stattfinden.

00:40:50: Und dann kam dieser Wandel mit diesen neuronalen Netzen, wo man sagt,

00:40:54: das Wissen ist nicht in Symbolen irgendwie gespeichert,

00:40:56: sondern in diesen Verbindungen und Verknüpfungen.

00:40:59: Und also zum Teil hat sich dann natürlich die Forschungsprojekte geändert,

00:41:03: dass diejenigen, die noch über die 80er/90er hinausgeforscht haben,

00:41:07: dann eher Fibridemodelle gemacht haben,

00:41:09: zum Beispiel Symbolverarbeitung und neuronale Netze verbunden haben,

00:41:11: oder wirklich stärker dann in neuronale Netze Forschung gegangen sind.

00:41:15: Einige haben es auch die ganze Zeit gemacht,

00:41:18: die eher dann so mit den Neurowissenschaften verbunden waren.

00:41:22: Aber da mussten sie sich natürlich auch anpassen.

00:41:25: Es gab einen Amerikaner, der hat auf ein deutsches Forschungsprojekt geguckt,

00:41:29: Mitte der 90er, hat gesagt, ich weiß, was für wir das hier immer noch Symbolverarbeitung macht.

00:41:33: Und die hat gesagt, wir haben Mitte der 80er angefangen,

00:41:37: wir wollten jetzt nicht mitten im Projekt umstagen.

00:41:39: Aber es gab dann parallel ein anderes Projekt,

00:41:41: das war dann schon wieder rein auf neuronalen Netze Basis,

00:41:44: oder die haben sich eher diese, nach diesem Forschungsparadigme dann gearbeitet.

00:41:49: 10 Jahre ungefähr gab es das Münchner Intellektik-Komitee,

00:41:54: und dann ist es so ein bisschen zerfasert und zu Ende gegangen.

00:41:58: Ich meine, da reden wir dann auch über Anfang der 90er,

00:42:00: es gab tatsächlich eine neue Möglichkeit der Kommunikation,

00:42:04: und wie Sie gerade gesagt haben, Paradigmen haben sich geändert,

00:42:07: und Themen sind anders geworden.

00:42:09: Gab es denn irgendwas Handfestes, was bei rausgekommen ist?

00:42:13: Also bei Münchner Intellektik-Komitee so direkt nicht,

00:42:17: das ist immer eine lokale, recht informell organisierte Gruppe gewesen.

00:42:21: Es sind natürlich einige, die Mitglieder waren,

00:42:23: die haben später Professuren übernommen, eigene Forschungsgruppen aufgebaut.

00:42:28: Also so gesehen hat sich natürlich, was ergeben,

00:42:30: diese persönlichen Netzwerke, die die aufgebaut haben,

00:42:33: hat natürlich den Karrieren geholfen.

00:42:35: Aber sie haben jetzt nicht irgendwie ein großes Forschungsprojekt zusammen

00:42:39: auf die Beine gestellt oder die Lehre dominiert in München.

00:42:44: Wie Sie am Anfang schon gesagt haben,

00:42:46: kann man jetzt erwarten, dass dazu aber trotzdem noch ein Band von Ihnen erscheint,

00:42:51: ansonsten kann man das nachlesen,

00:42:52: erstmal in der Veröffentlichung, die wir auch in den Schonungsverlinken,

00:42:56: aber ich muss jetzt am Ende jetzt nochmal nachfragen.

00:42:58: Sie, also Wissenschaftsgeschichte,

00:43:01: ich fände ein furchtbar spannendes Gebiet, an dem Sie überhaupt forschen.

00:43:04: Ich frag mich, Sie zum Beispiel weiß ich aus dem Vorgespräch,

00:43:09: kommen aus der Biologiegeschichte.

00:43:10: Jetzt machen Sie was zu Kognitionswissenschaften.

00:43:13: Das könnte man sagen, ja, irgendwie hat es schon ein bisschen was mit dem Erzgegner,

00:43:15: aber irgendwie hat auch alles mit allen was miteinander zu tun.

00:43:18: Muss man da dann immer so tief einsteigen können,

00:43:21: dass man die Sachen auch versteht?

00:43:22: Ich stelle mir das auch, also einerseits sehr abwechselndreich vor,

00:43:26: aber andererseits, wenn man aus der Biologie kommt

00:43:29: und jetzt plötzlich irgendwas über eine urinale Letzte,

00:43:31: man muss ja mit den Leuten, mit denen man sie unterhält,

00:43:34: sich auch auf Augen wie unterhalten können.

00:43:36: Muss man ein bisschen was wissen, und zwar wesentlich mehr,

00:43:38: als ich, der podcast macht und für 40 Minuten herkommt,

00:43:41: bis man was plappert und dann wieder nach Hause gehen darf.

00:43:43: Wie kompliziert ist das?

00:43:44: Also das erste Jahr war ziemlich viel Lesen.

00:43:48: Erstmal wirklich sich reinlesen.

00:43:50: Weil, wie gesagt, das Projekt, was ich vorgemacht hatte,

00:43:54: war zur Geschichte der theoretischen Evolutionsbiologie.

00:43:57: Da kam zwar ein bisschen Mathematik oder bisschen Formeln vor,

00:44:03: aber ich habe ja nie Mathematik oder Biologie studiert.

00:44:06: Und da muss man sich schon erstmal reinsetzen.

00:44:09: Und dann kann man sich natürlich entscheiden,

00:44:11: wie tief man reingehen möchte.

00:44:13: Also ich bin jetzt eher so auf dieser Institutionen-Ebene gewesen,

00:44:15: habe mir geguckt, wo kam die Fördergelder her,

00:44:18: welche Gruppen haben miteinander gearbeitet,

00:44:20: worüber haben sie gearbeitet.

00:44:21: Eine Kollegin, die wollte richtig ins Detail,

00:44:24: hat sich die Manuals durchgelesen von den Rechnern und wirklich geguckt,

00:44:27: welche Speichersysteme waren da drin,

00:44:30: und wie haben die die Arbeiten beeinflusst?

00:44:31: Da gibt es unterschiedliche Ansätze, wie tief man reingehen möchte.

00:44:35: Es gibt zum Teil auch Wissenschaftshistoriker, Historikerinnen,

00:44:38: die haben erst Physik studiert und dann Physikgeschichte gemacht.

00:44:41: Die kam natürlich in anderen Zugang,

00:44:43: als jetzt jemand, wie ich der aus der Kulturwissenschaft komme,

00:44:46: und dann auf diese Themen guckt.

00:44:48: Die können natürlich richtig in die Tiefe gehen, wenn sie möchten.

00:44:51: Wobei ich mir vorstellen kann, dass das mitunter auch hinderlich ist,

00:44:54: weil man will ja eigentlich...

00:44:55: Ich meine, das wird zu den Gevorstaben haben die ja schon produziert.

00:44:57: Das muss man nicht reproduzieren.

00:44:58: Man muss nicht schreiben, die haben dann das gemacht,

00:45:00: und muss dann eins zu eins sagen, was da passiert ist,

00:45:03: weil das ist ja schon publiziert.

00:45:04: Das ist ja der Punkt an der Forschung gewesen.

00:45:06: Insofern ist es von oben drauf, gucken vielleicht auch nicht so schlecht.

00:45:09: Aber ist das ein großer Punkt, dass Sie sich dann immer in neue Sachen reinarbeiten können?

00:45:13: Ist das was Spaß macht an dem Job, den Sie machen?

00:45:15: Das macht auf jeden Fall Spaß.

00:45:17: Weil das ist so breit, Wissenschaft ist so breit.

00:45:19: Ich habe während des Masters auch über Physik ein bisschen was gemacht.

00:45:23: Einfach da mal reinzugucken und was natürlich viel macht,

00:45:26: wenn man dann auf der anderen Ebene macht, was im Moment auch immer wichtig ist.

00:45:29: Wie funktioniert Wissenschaft überhaupt?

00:45:31: Wie arbeiten Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen,

00:45:33: um dann auch ein bisschen zu verstehen?

00:45:35: Es gibt nicht die eine Meinung oder es gibt Leute, die laufen 30 Jahre in eine Sackgasse.

00:45:41: Und die Idee kommt dann aber vielleicht 20 Jahre später wieder.

00:45:46: Und ist dann doch sinnvoll, dass man einfach mal versteht,

00:45:48: wie dieses Wissenschaftssystem funktioniert, wie die Leute arbeiten.

00:45:52: Dass es Sackgassen gibt, dass es viel Teamarbeit gibt,

00:45:56: dass es nicht unbedingt das eine Genie gibt,

00:45:59: dass alleine die großen Entwicklungen dann macht.

00:46:03: Das ist auch das Spannende, dass viel natürlich in der Wissenschaftskommunikation oft untergeht.

00:46:09: Da werden die Ergebnisse präsentiert, die kommen dann in der Presse durch.

00:46:12: Aber dieser ganze Prozess dahinter, wie oft die Leute um die Ecke gelaufen sind,

00:46:16: weil der Ansatz nicht funktioniert, bis sie dann mal bei dem Ergebnis sind.

00:46:20: Also das ist immer wieder faszinierend.

00:46:22: Und die Menschen auch, die Geschichten hinter den Menschen, die man dann irgendwie mitbekommt.

00:46:26: Also wie Sie sagen, das ist so ein Mensch, der so eine Sackgasse,

00:46:28: man stellt sich ja dann auch vor, okay, wie hat der gedacht?

00:46:31: Oder wie hat die irgendwie, wie Sie damit umgegangen,

00:46:34: dass ständig alle gesagt haben, sorry, aber das ist Unsinn, was du da ...

00:46:37: Das ist schon spektakulär.

00:46:41: Unabhängig davon, dass Sie an der Geschichte jetzt natürlich noch arbeiten,

00:46:44: was ist denn das nächste, was Sie machen wollen?

00:46:47: Oder wenn Sie es auch suchen können,

00:46:49: entweder wenn Sie schon was haben, können Sie es mir sagen,

00:46:51: oder aber wenn Sie es auch suchen könnten, was würden Sie denn gerne machen?

00:46:53: Also ich habe noch so zwei halbfaltige Ideen in der Schublade einmal,

00:46:59: was mich nur interessieren würde, die Wissenschaftskommunikation von den KI-Leuten.

00:47:03: Also es gab da immer mal wieder Ideen von den KI-Forschenden selber,

00:47:07: die gesagt haben, wir müssen unser Fach mal vernünftig erklären,

00:47:10: weil sie nicht zufrieden waren mit dem, was in der Presse passiert ist.

00:47:14: Das ist vollkommen richtig.

00:47:15: Dass wir nochmal ein spannendes Projekt generell in die Wissenschaftskommunikationsgeschichte

00:47:20: das einzufliegen und auch aus meiner Dissertation noch die frühe Computernutzung in der Biologie

00:47:27: gab da einen, der gesagt, ich habe mir dann das Programmieren beigebracht

00:47:31: und dieses Programm geschrieben, aber mal so ein bisschen den Computer in anderen Disziplinen.

00:47:36: Weil es ja nicht nur in der KI, sondern auch, wie der eine Kollege Flora Müller herausgabert hat,

00:47:41: die Linguisten haben ja früh mit dem Computer gearbeitet.

00:47:43: Also das war jetzt seins in der Sprachverarbeitung, aber auch, wie gesagt, die Biologenbiologie hat

00:47:48: den Computer irgendwann für sich entdeckt und die ganzen anderen,

00:47:52: also wirklich diese Universalmaschine, die in unterschiedlichen Feldern benutzt wurde

00:47:57: und was da alles, auch Ideen mit Hoffnungen und Disziplinen.

00:48:03: Ja, passt ja auch, ist ja jetzt so ein Schlagwort in Deutschland in den letzten ein, zwei Wochen geworden,

00:48:07: Digitalisierung. Da kann man bestimmt noch was machen, auch in der Forschung.

00:48:11: Also ich kann mir vorstellen, da gibt es bestimmt auch...

00:48:13: Und da gibt es noch 10 Jahre.

00:48:15: Also vielen, vielen Dank, Frau Piel, dass Sie mir Rede und Antwort gestanden haben

00:48:18: und uns das ein bisschen erläutert haben und auf jeden Fall ein super spannendes Projekt.

00:48:22: Wie gesagt, wir verlinken das Projekt, wir verlinken die Publikation.

00:48:26: Und wenn da noch was dazukommt, dann gucken wir, dass wir das da irgendwie auch noch reinbekommen.

00:48:30: Und ich hoffe, dass wir uns auch noch mal wieder treffen und vielleicht über ein wissenschaftliches Thema reden.

00:48:35: Vielen Dank fürs Zuhören.

00:48:37: Für Themenanregungen, Kritik und Blumenstreuse gibt es die e-mail-adresse podcast@golm.de

00:48:43: und auf Wunsch eines einzelnen Hörers gibt es auch jetzt die e-mail-adresse podcast@golm.de,

00:48:49: weil er das falsch geschrieben hatte und meinte, könnte ihr nicht da einen Catchall machen.

00:48:54: Das ist was wir getan haben.

00:48:56: So ist es.

00:48:57: Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.

00:48:59: Danke fürs zuschauen.