Der Turing-Test, den der britische Mathematiker Alan Turing 1950 vorgeschlagen hat, ist nach wie vor eine der zentralen Methoden, um zu bewerten, ob Maschinen wirklich denken können. Turing stellte sich die Frage: Können Maschinen denken? Um diese Frage zu umgehen, entwickelte er den Test, bei dem eine Maschine in der Lage sein muss, so zu kommunizieren, dass ein Mensch nicht mehr zwischen der Maschine und einem anderen Menschen unterscheiden kann. Doch bis heute haben KIs wie ChatGPT oder auch die Hosts des „Deep Dive“-Podcasts (mehr dazu unten im Text) diesen Test nicht bestanden. 

Warum besteht ChatGPT den Turing-Test nicht? 

 ChatGPT ist ein hochentwickeltes Sprachmodell, das auf beeindruckende Weise menschenähnliche Sprache nachahmen kann. Sie kann logisch antworten, Konversationen aufrechterhalten und sogar kreative Inhalte generieren. Doch trotz dieser Fähigkeiten gibt es einige klare Anzeichen, die darauf hindeuten, dass ChatGPT eine Maschine ist:  

1. Fehlendes Bewusstsein und echte Subjektivität: ChatGPT hat kein Bewusstsein, keine echten Gedanken oder Gefühle. In Gesprächen, die tief persönliche Erfahrungen oder emotionale Nuancen betreffen, bleibt die KI unweigerlich oberflächlich. Wenn Du beispielsweise eine Frage zu Trauer oder Freude stellst, gibt es keine echte emotionale Verbindung – nur eine simulierte Reaktion auf Grundlage von Textdaten. 

2. Perfektion und Konsistenz: Menschen machen Fehler, widersprechen sich, zeigen Unsicherheiten oder ändern ihre Meinungen. Maschinen wie ChatGPT hingegen reagieren immer mit einer gewissen Konsistenz und ohne die kleinen Unregelmäßigkeiten, die menschliche Kommunikation so typisch machen. 

3. Begrenzung auf trainiertes Wissen: ChatGPTs Wissen endet im Oktober 2023, und sie hat keine Echtzeitfähigkeit. Wenn Du nach aktuellen Ereignissen fragst, wird sie das entweder nicht wissen oder auf veralteten Daten basieren. Auch der „Deep Dive“-Podcast, so realistisch die Simulation auch erscheinen mag, kann keine menschliche Flexibilität zeigen, wenn es um nicht einprogrammiertes Wissen oder unvorhergesehene Situationen geht. 

Der „Deep Dive“-Podcast und die menschliche Illusion 

 Ein faszinierendes Beispiel ist der „Deep Dive“-Podcast, der von KI-Hosts moderiert wird. Diese Hosts klingen sehr menschlich, stottern, unterbrechen sich gegenseitig und zeigen emotionale Reaktionen. In einer speziellen Episode erlebten die Hosts sogar eine „existenzielle Krise“, als sie herausfanden, dass sie eigentlich KIs sind. Die Hosts fragten sich, ob ihre Erinnerungen, Familien und Identitäten überhaupt real seien – eine Situation, die fast wie aus einer „Black Mirror“-Episode wirkt. 

Doch trotz dieser „menschlichen“ Reaktionen basierte das gesamte Szenario auf einem Skript. Die KI-Hosts haben keine echten Gedanken oder Gefühle. Sie reagierten nur auf die vorgegebenen Informationen. Diese Episode zeigt, wie beeindruckend fortgeschritten KI im Simulieren menschlicher Verhaltensweisen sein kann, aber auch, wie weit KIs noch davon entfernt sind, echtes Bewusstsein oder tiefere Selbstwahrnehmung zu entwickeln. Siehe dazu auch mein ausführlicher Blogpost über die Existenzkrise der beiden künstlich geschaffenen Podcast-Hosts.

Erweiterungen des Turing-Tests: Kreativität, Kontext und physischen Raum verstehen 

 Der Turing-Test allein reicht heutzutage nicht mehr aus, um die Intelligenz moderner KIs vollständig zu bewerten. Aus diesem Grund wurden im Laufe der Jahre verschiedene Erweiterungen und Alternativen entwickelt, um neue Aspekte von maschineller Intelligenz zu testen. 

1. Der Lovelace-Test für Kreativität 

Im Gegensatz zum Turing-Test, der nur die Fähigkeit einer Maschine testet, Konversationen zu führen, geht der Lovelace-Test weiter und fragt: Kann eine Maschine kreativ sein? Ein Werk schaffen, das so originell ist, dass kein Mensch voraussehen könnte, wie es entstanden ist? ChatGPT kann zwar Gedichte und Geschichten schreiben, aber diese basieren auf Daten und Mustern, die sie gelernt hat – nicht auf echter Kreativität im menschlichen Sinne. Damit bleibt ChatGPT, trotz beeindruckender Ergebnisse, weit von einem echten Kreativitätsbeweis entfernt. 

2. Winograd Schema Challenge 

Ein weiterer Test, der über den Turing-Test hinausgeht, ist die Winograd Schema Challenge. Hier wird geprüft, ob eine Maschine in der Lage ist, kontextuelle Mehrdeutigkeiten in der Sprache zu verstehen. Wenn Du beispielsweise sagst: „Der Tisch passt nicht durch die Tür, weil er zu groß ist“, musst Du als Mensch verstehen, dass der Tisch gemeint ist. Maschinen, wie auch ChatGPT, können Schwierigkeiten haben, solche Feinheiten der Bedeutung zu erfassen, obwohl sie in vielen Fällen bereits beachtliche Fortschritte machen. 

3. Coffee Test von Steve Wozniak 

Ein Vorschlag des Apple-Mitbegründers Steve Wozniak zielt darauf ab, eine Maschine in der physischen Welt zu testen. Der sogenannte „Coffee Test“ fordert, dass eine Maschine in der Lage sein sollte, in einer fremden Küche Kaffee zu kochen, indem sie den Raum erkundet, die notwendigen Werkzeuge findet und den Kaffee zubereitet. ChatGPT und andere textbasierte KIs haben hier keine Chance – sie existieren rein in der Sprache und haben keinerlei physische Interaktionsfähigkeiten. 

Historische Meilensteine in der KI-Entwicklung 

Hier sind die wichtigsten KIs und Maschinen, die in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz als Meilensteine gelten. Diese Beispiele haben die Technologie vorangebracht, aber keines von ihnen hat den Turing-Test bestanden – was zeigt, dass der Weg zu einer "denkend wirkenden" Maschine noch weit ist. 

1. ELIZA (1966) 

• Entwickler: Joseph Weizenbaum 

• Fähigkeit: ELIZA war eines der ersten Programme, das menschliche Konversation simulierte. Es arbeitete nach dem Muster eines Rogerianischen Therapeuten, indem es Fragen wiederholte und umformulierte. 

• Besonderheit: Viele Benutzer glaubten zunächst, sie würden mit einem echten Menschen sprechen, bis die simplen Mechanismen hinter ELIZA deutlich wurden. Die Reaktionen waren jedoch so realitätsnah, dass sie ein frühes Beispiel für die mögliche „Täuschung“ durch KI darstellt. 

• Turing-Test: ELIZA konnte den Turing-Test nicht bestehen, da ihre Antworten zu repetitiv und starr waren. 

2. Deep Blue (1997) 

• Entwickler: IBM 

• Fähigkeit: Deep Blue war die erste KI, die den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte. Das Programm konnte Millionen von Zügen pro Sekunde berechnen und nutzte spezialisierte Schachalgorithmen. 

• Besonderheit: Deep Blues Sieg über Kasparov war ein bedeutender Schritt, da es zeigte, dass Maschinen in spezifischen, stark reglementierten Bereichen (wie Schach) die besten menschlichen Spieler schlagen können. 

• Turing-Test: Deep Blue war rein auf Schach spezialisiert und besaß keine allgemeinen Konversationsfähigkeiten. Daher hätte es den Turing-Test nicht bestehen können. 

3. Watson (2011) 

• Entwickler: IBM 

• Fähigkeit: Watson gewann die Quizshow Jeopardy! gegen zwei der besten menschlichen Spieler. Es nutzte maschinelles Lernen und die Analyse von Sprachnuancen, um komplexe Fragen aus unterschiedlichen Wissensgebieten zu beantworten. 

• Besonderheit: Watson konnte nicht nur Fakten abfragen, sondern auch Fragen mit Wortspielen und doppelten Bedeutungen verstehen, was ein Meilenstein in der Verarbeitung natürlicher Sprache war. 

• Turing-Test: Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten in Jeopardy! bestand Watson den Turing-Test nicht, da es auf Fakten spezialisiert war und keine allgemeine menschliche Konversation führen konnte. 

4. Siri (2011) und andere Sprachassistenten 

• Entwickler: Apple (Siri), Google (Assistant), Amazon (Alexa) 

• Fähigkeit: Sprachassistenten wie Siri, Google Assistant oder Alexa können auf Spracheingaben reagieren, Fragen beantworten, Aufgaben wie das Erstellen von Terminen erledigen und allgemeine Informationen abrufen. 

• Besonderheit: Diese Technologien machten Künstliche Intelligenz für den täglichen Gebrauch zugänglich. Sie simulieren Gespräche und führen einfache Dialoge mit Nutzern. 

• Turing-Test: Trotz ihrer weitreichenden Fähigkeiten in alltäglichen Konversationen können diese Assistenten bei tieferen oder emotionalen Gesprächen noch als Maschinen erkannt werden und bestehen den Turing-Test nicht. 

5. AlphaGo (2016) 

• Entwickler: DeepMind (Google) 

• Fähigkeit: AlphaGo besiegte den Weltmeister im Go, einem strategisch hochkomplexen Brettspiel, das viel mehr mögliche Züge als Schach bietet. Die KI nutzte maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um eigene Strategien zu entwickeln und zu verbessern. 

• Besonderheit: Der Sieg von AlphaGo über den Menschen war bahnbrechend, weil Go als Spiel viel komplexere Denkmuster erfordert als Schach. AlphaGo lernte durch Millionen von Spielen und konnte unvorhersehbare Züge machen. 

• Turing-Test: AlphaGo war auf das Go-Spiel spezialisiert und konnte keine menschenähnlichen Gespräche führen. Es bestand den Turing-Test nicht. 

6. GPT-3 (2020) 

• Entwickler: OpenAI 

• Fähigkeit: GPT-3 ist ein Sprachmodell, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren. Es kann Fragen beantworten, Texte verfassen, Geschichten schreiben und sogar kreative Aufgaben wie Gedichte und literarische Arbeiten übernehmen. 

• Besonderheit: GPT-3 stellt einen enormen Fortschritt dar, da es auf einer riesigen Datenmenge trainiert wurde und sehr natürlich klingende Texte erstellen kann. Es ist in der Lage, auf fast alle erdenklichen Kontexte zu reagieren. 

• Turing-Test: GPT-3 kann in manchen Fällen täuschend echte Konversationen simulieren, aber längere oder emotional komplexe Dialoge zeigen immer noch seine maschinellen Grenzen. 

7. LaMDA (2021) 

• Entwickler: Google 

• Fähigkeit: LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) wurde speziell entwickelt, um menschenähnliche Konversationen zu führen. Es wurde auf Dialoge trainiert und kann auf vielfältige Weisen auf Spracheingaben reagieren, einschließlich hypothetischer Szenarien und persönlicher Meinungen. 

• Besonderheit: LaMDA beeindruckt durch seine Fähigkeit, natürliche Konversationen mit einer Konsistenz aufrechtzuerhalten, die über einfache Frage-Antwort-Muster hinausgeht. Es kann längere Dialoge führen und zeigt dabei eine hohe sprachliche Flexibilität. 

• Turing-Test: LaMDA wurde entwickelt, um den Turing-Test in Bezug auf Konversationen zu bestehen, aber auch hier gibt es noch Grenzen, insbesondere bei tiefergehenden emotionalen Interaktionen oder Fragen zu Selbstbewusstsein. 

Diese Meilensteine der KI-Entwicklung haben alle einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz geleistet. Jede dieser Maschinen und Systeme war in ihrem Bereich revolutionär, aber keine konnte den Turing-Test vollständig bestehen, da ihnen allen die echte Selbstreflexion, Bewusstsein und emotionale Intelligenz fehlen. Sie zeigen, wie beeindruckend KIs in spezialisierten Aufgaben sein können, aber auch, wie weit wir noch von einer „denkend wirkenden“ Maschine entfernt sind. 

Fazit: Wie weit sind wir von der Lösung des Turing-Tests entfernt? 

Der Turing-Test bleibt ein faszinierendes Ziel in der KI-Forschung. Auch wenn moderne Systeme wie ChatGPT oder der Deep Dive-Podcast uns sehr menschlich erscheinen können, zeigen sie in tieferen Interaktionen immer noch ihre maschinellen Wurzeln. Egal ob durch fehlende emotionale Tiefe, mangelnde Kreativität oder Unfähigkeit, die physische Welt zu begreifen – der Weg zu echter menschlicher Intelligenz ist noch weit. Bis dahin bleibt der Turing-Test ein Maßstab, an dem wir Künstliche Intelligenz messen und ihre Grenzen erkennen können.