Dr. Nandakishore Banerjee, Geschäftsführer der Isardata Computer- und Softwarevertriebs GmbH Wolfratshausen

Was verstehe ich unter KI? Ich will nicht noch eine intelligente Definition der KI - oder Künstliche Intelligenz- aus der Taufe heben. Dagegen möchte ich einige Produkte der Kl aufzählen. Es sind: die Maustechnik, die Oberflächen von "Star", "Lisa", "Macintosh" oder GEM, die CAD/CAM-Grafik. Denn alle diese Produkte versuchen, das Verhalten des menschlichen Benutzers an seinem Arbeitsplatz nachzubilden. Natürlich sind auch Expertensysteme Kl-Produkte - Produkte allerdings nur unter der Voraussetzung, daß sie auch kommerziell eingesetzt werden.

Patrick Henry Winston hat in seinem sehr lesenswerten Buch "Artificial Intelligence" (Addision-Wesely Publishing, 1984, 2. Auflage), zwei Ziele der Kl in den Vordergrund gestellt. Sie heißen Computer nützlicher machen ("to make computers more useful") sowie die Voraussetzungen der Intelligenz zu verstehen ("to understand the principles that make intelligence possible").

Die Beschäftigung mit dem ersten Ziel sei laut Winston die Aufgabe der Informatiker, während Psychologen, Linguisten und Philosophen sich primär mit dem zweiten Ziel beschäftigen.

Die KI-Techniken sind sehr häufig Ergebnisse der Bestrebungen der Informatiker, ihre Arbeit am Computer zu vereinfachen, zum Beispiel durch mächtigere Repräsentationssprachen, mit denen Objekte und Beziehungen zwischen Objekten beschrieben, geordnet werden. Je mächtiger die Repräsentationssprache, desto leichter ist es für den Programmierer, einen komplexen Sachverhalt transparent, vonständig und gleichzeitig effizient (das heißt mit einem Minimum an Aufwand für Implementierung und Test) darzustellen beziehungsweise abzuarbeiten. Weitere Vehikel, um die Programmierung von komplexen Sachverhalten komfortabler zu machen, sind etwa mächtigere Suchtechniken, Kontrollmechanismen etc. Alle diese Methoden, die es dem Programmierer gestatten, seine Programmierpraxis effizienter (für sich und für den Geldgeber) und effektiver (für den Benutzer) zu gestalten, sind fast ohne Ausnahme in den Labors der KI-Forscher entstanden. Einige typische Anwendungsbereiche der KI sind natürlichsprachliche Systeme, Robotik, Expertensysteme, Bild-/ Sprachverstehen. Besonderes Kennzeichen: Mehrdeutigkeit und Komplexität der Probleme und Unsicherheit über Lösungsschritte. Um diese Situation in den Griff zu bekommen brauchen sowohl die Entwickler als auch die Anwender der KI-Lösungen mächtige, das heißt ausdrucksstarke Oberflächen. Die Anwenderprogrammierer und ihre Chefs müssen einige moderne Expertensysteme oder CAD-Systeme gesehen haben, um zu begreifen was alles ihre kommerziellen Programme nicht anbieten!

Ich wage zu behaupten, daß nur diejenigen kommerziellen DV-Lösungen überleben werden, die sich die Kerneigenschaften der KI-Technik zu eigen machen. Das heißt vor allem, daß Benutzerfreundlichkeit nicht irgendein, sondern das Designkriterium für Anwenderprogramme schlechthin werden muß. Es ist der Ehrgeiz der KI, daß Programme auf der Oberfläche sich so verhalten wie ihre Benutzer bei der Lösung von Problemen.

Nicht der Mensch paßt sich der Maschine an, sondern umgekehrt. So betrachtet ist Benutzerfreundlichkeit wahrscheinlich der wichtigste Produktivitätsfaktor der Kl-Technik. Die kommerzielle DV-Praxis von heute ist aber immer noch vergleichbar mit dem Auto der ersten Stunde. Um ein Auto fahren zu können, mußte man damals zuerst ein Automechaniker werden. Entsprechend groß war die Angst und Ehrfurcht der Normalverbraucher vor dem Auto sowie ihre Bewunderung für den Fahrer, sprich Mechaniker. Genauso ist das Verhältnis heute zwischen den DV-Laien, Programmierern und der Maschine. Die Programmierer sind für die oder die DV-Abteilungen für die Fachabteilungen - die Medizinmänner von heute. Diese Situation ist sowohl gesellschaftspolitisch als auch wirtschaftlich unhaltbar. Die Arbeitsweise eines kommerziellen DV-Programms muß dem Benutzer genauso transparent erscheinen wie die eines Taschenrechners. Das Programm muß auch ebenso leicht zu bedienen sein. Gerade diese Voraussetzungen können durch

verstärkte Nutzung der KI-Technik erfüllt werden. Zum Beispiel durch Nutzung der Erklärungstechnik der Expertensysteme.

Die kommerziellen Programme werden durch die wachsende Integration von Teillösungen zunehmend komplexer. Sie würden mit Sicherheit an Effektivität und Vertrauenswürdigkeit gewinnen, wenn die Programmierlogik, die hinter der Problemlösung steht, dem Benutzer - und ich meine wirklich den Laienbenutzer - nach Bedarf sichtbar und nachvollziehbar gemacht werden könnte.

Oder, zum Beispiel, durch Nutzung der Technik der Prototypbildung.

Wenn alle DV-Manager und ihre Programmierberater sich dazu entschließen könnten, keine Lösung zu implementieren, ohne vorher unter Beteiligung der Anwender einen (Wegwerf-)Prototyp gebaut zu haben, dann bliebe Entwicklern und Anwendern vieles erspart. Zur Prototypbildung braucht man nicht unbedingt, Lisp oder Prolog. Auch mit Cobol kann man einen Prototyp bauen, wenn auch nicht so effektiv in einer Sprache, die Algorithmen und Daten nicht unterschiedlich behandelt.

Alle, ob Softwarehauser oder gewichtige DV-Abteilungen der Großunternehmen, alle, die dennoch unverdrossen produktivitätshemmende, benutzerfreundliche Medizinmann-Software weiterproduzieren, werden in Zukunft sehr hohes Lehrgeld zahlen müssen, um sich vor einem sicheren Bankrott zu retten. Denn ich kann mir nämlich nicht vorstellen, daß die heranwachsende Generation, die zu Hause auf dem Personal Computer intelligente Schachspiele, komfortable Desktop-Software und Programmierwerkzeuge benutzt, sich im Berufsleben damit abfindet, daß sie wochenlang Kurse besucht, anschließend dicke Manuale wälzt, ihre Finger zeilen- und bildschirmweise wundtippt und das Ganze auch noch als moderne Datentechnik akzeptieren muß. Die DV-Abteilungen müssen schon heute anfangen, jene Techniken zu lernen, mit denen die Attraktivität ihres Angebots an DV-Lösungen erheblich verbessert werden kann, damit ein schwerwiegender Konflikt mit den Fachabteilungen von morgen nicht vorprogrammiert wird.

Zum Umlernen haben die Manager und Entwickler der kommerziellen DV-Welt nicht mehr viel Zeit. Denn die KI-Technik ist im hohen Maße auch eine Anschauung. Sie stellt den Benutzer in den Mittelpunkt, ermöglicht eine aktive Mitgestaltung der Lösungen durch die Benutzer. Das muß man aber, als Entwickler oder DV-Manager, zunächst einmal wollen und dann üben, um es danach schließlich beherrschen zu können.