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Serhat Çinar ist Student der allgemeinen Informatik an der Fachhochschule Köln. Während seines Studiums sorgte er unter seinen Kommilitonen immer wieder für Erstaunen, wenn er beispielsweise innerhalb weniger Tage “nur um den Prozessor besser zu verstehen” einen lauffähigen Mikroprozessor Emulator in Java implementierte. Später legte er seinen Schwerpunkt auf die Erforschung von neuronalen Netzen. Er ist einer der begabtesten Informatiker, die mir bislang begegnet sind. Außerdem ist er Musiker, Autor einiger Kurzgeschichten und generelles Kreativtalent.

Erzähle mal ein bisschen über dich, wie kamst du eigentlich zum Programmieren?

Schon als kleines Kind, so mit 10 Jahren, war mein Berufswunsch Erfinder zu werden. Ich hatte also recht früh eine Affinität zur Wissenschaft, die sich im Laufe meines weiteren Lebens ausbaute. Vor einigen Jahren erzählte mir ein Bekannter, dass er mit dem Computer alles Mögliche steuern könne. Er berichtete, dass er Motoren an seine Gardinen angebracht hätte und mit dem Computer diese Gardinen öffnen und schließen könne. Nach diesem Erlebnis war ich natürlich sofort vom Computerfieber angesteckt und wollte auch einen haben. Schließlich war es 1988 und ich war gerade mal zwölf Jahre alt. Mein erster Rechner war also das Urgestein der Homecomputer schlechthin, der Schneider CPC 464. Leider gab es damals nicht sehr viele Spiele für den Computer, darum habe ich angefangen einige vorgegebene Programme aus Büchern abzutippen und zu modifizieren. Ich habe lange daran in Basic programmiert, bis dann der C64 angesagt war. Von da an wurde nur noch gespielt, bis zu dem Tag, an dem ich mir eine Action Replay Cartridge kaufte und jemanden kennen lernte, der Assembler auf dem C64′er beherrschte. Ich fing an Minidemos in Assembler zu schreiben, mit Scrolltext und Sprites Dann kam der Amiga und es wurde wieder nur gespielt. Außerdem schrieb ich Musik auf dem ProTracker. In der Oberstufe begann ich erst durch den Informatikunterricht in der Schule wieder mit der Programmierung ich lernte dort Turbo Pascal und MS Basic.

Wie kamst du dann auf die Idee Informatik zu studieren?

Immerhin hatte ich schon seit ich zwölf war mit Computern zu tun. Ich habe angefangen Perl zu programmieren und habe Aufträge für Firmen angenommen. Sozusagen ist mein Hobby zum Beruf geworden. Ich habe zunächst versucht Mathematik an der Uni Köln zu studieren und gemerkt, dass ich eigentlich gar keine Lust darauf hatte. Dann habe ich mich für Informatik an der Fachhochschule eingeschrieben, wo alles weniger theoretisch und mehr praktisch gelehrt wird. Das Programmieren kommt meinem Kindheitstraum, Erfinder zu werden, auch recht nahe. Man löst Probleme indem man Programme schreibt, wodurch jedes Programm den Charakter einer neuen Erfindung hat.

Du bist mathematisch interessiert, was macht die Mathematik so interessant?

Wenn man einmal eine Formel verstanden hat oder noch besser: selbst darauf gekommen ist wie etwas funktioniert, dann erkennt man, dass die Mathematik sehr spannend sein kann. Ich finde auch, dass die Mathematik ein Fuß der Philosophie ist, weil sie die Wahrheit verfolgt. Wenn man Erkenntnisse in der Mathematik erlangt, dann ist das so als würde man tiefe Einblicke ins Universum erhalten . Es ist, als würde man ein Gedicht oder ein Lied schreiben, lesen oder hören, dass einen im innersten der Seele berührt.

An dieser Stelle mein Lieblingszitat aus dem Film „Pi“:

„restate my assumptions:
1. Mathematics is the language of nature.
2. Everything around us can be represented and understood through numbers.
3. If you graph these numbers, patterns emerge.
Therefore: There are patterns everywhere in nature”

Welches mathematische Problem würdest du am liebsten lösen?

Schwer zu sagen, es gibt einige mathematische Probleme, die sehr interessant sind. Ich würde versuchen ein mathematisches Modell des menschlichen Geistes zu schaffen.

Was war bisher das interessanteste Projekt an dem Du beteiligt warst?

Das interessanteste Softwareprojekt, an dem ich bislang beteiligt war, war das Projekt Smartreport. Es handelte sich dabei um eine Intranet Anwendung für Investmentbroker. Wir mussten das komplette Wissen einer Bank aussaugen und in eine Anwendung stecken. Ich habe dabei hauptsächlich Wissen aufbereitet und in der Vorbereitungsphase das Projekt geleitet.

Meine jetzige Arbeit mit neuronalen Netzen finde ich ebenfalls sehr interessant. Ich habe während des Studiums ein Programm geschrieben, mit dem man künstliche neuronale Netze darauf trainieren kann, Noten eines Liedes zu klassifizieren und prognostizieren. So kann man dem Netz beibringen ein Musikstück zu improvisieren. Das Programm befindet sich allerdings noch im Anfangsstadium.

Also ist dieses Programm in der Lage durch Inspiration neue Lieder zu erstellen?

Von Inspiration kann man eigentlich nicht reden, aber es gibt hierbei einige Parallelen zur menschlichen Art und Weise zu lernen. Es lernt anhand der Art von vorgegebenen Liedern wie Melodien oder Notenabfolgen aufeinander passen. Gibt man dem Netz zwei Lieder in einer bestimmten Tonart oder eines verwandten Musters, so erlernt es dieses Muster schnell und kann dieses dann replizierten. Das neue Stück ist dabei im Grunde das Produkt einer Variation, die durch eine Art Zufallsgenerator entsteht, also ist es noch keine tatsächliche improvisierte Musik.

Es gibt jedoch bereits viele Softwareanbieter, die mit künstlichen neuronalen Netzen in den Musikmarkt eingestiegen sind. Räumst du der künstlichen Intelligenz auf den Musikmarkt in Zukunft Chancen ein? Glaubst du, dass es erfolgreiche Lieder geben wird, die rein von künstlichen neuronalen Netzen erstellt wurden?

Ich denke schon. Aber es wird noch einige Zeit dauern, denn in den meisten Bereichen in denen wir neuronale Netze oder auch andere aktuelle neue Technologien benutzen, stecken wir noch in den Kinderschuhen. Wenn man zum Beispiel Sprachsynthese betreibt, ist es sehr wichtig die Sprache korrekt zu sprechen, mit Hochbetonung, Tiefbetonung und dem Gefühl, mit dem man die einzelnen Silben ausspricht. Das sind alles Dinge, die man zunächst wissenschaftlich sezieren muss um schließlich daraus ein Mathematisches Modell erstellen zu können. Die neuronalen Netze übernehmen lediglich die “Drecksarbeit” die interessanten Daten aus dem Datenbrei herauszufischen. Aber man braucht eine fundierte Codierung des Bereiches. Das gilt auch für die Musik. Also wenn man einem neuronalen Netz eine Komposition ermöglichen möchte, dann muss man ihm die Essenz der Musik an sich, die Gefühle und den Kontext zur Verfügung stellen. Dieser Bereich ist noch nicht so weit, als dass er programmatisch modellierbar wäre. Während man als Mensch im Bereich der Musik sofort hören kann, dass sich zwei Töne zusammen nicht harmonisch anhören, muss man dem künstlichen neuronalen Netz zunächst einmal die Kategorisierung von musikalischen Assoziationen beibringen, die für uns so offensichtlich ist. Attribute wie „fröhlich“ oder „traurig“ sind dem Netz aus seiner Mathematischen Perspektive zunächst unbekannt. Diese Feinheiten sind noch nicht mathematisch aufbereitet.

Schon 1988 gab es im 64′er Magazin Interviews mit KI Forschern die behaupteten, dass sie in Zukunft ihr Hirn auslesen lassen würden und, unabhängig von ihren Körpern, ewig leben würden. Heute spricht Raymond Kurzweil in „The Age of Intelligent Machines“ davon, dass erst in einigen Dekaden computerisierte Geräte entstehen werden, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen. Was ist in der Zwischenzeit passiert? Warum sind KI Forscher so pessimistisch geworden?

Ich glaube das liegt daran das man in der Zwischenzeit viel mehr über die Funktionsweise des Gehirns gelernt hat und auch verstanden hat, was die grundlegenden Elemente des Denkens sind. Am Anfang des letzten Jahrhunderts hat man herausgefunden wie Zellen des Gehirns, also die Neuronen, arbeiten. Im Laufe der nächsten Jahrzehnte wurden mathematische Modelle darüber aufgebaut, die schließlich die künstlichen neuronalen Netze ermöglichten. Aber erst heute, mit Techniken wie der Computer-Tomographie, weiß man wie es im Gehirn aussieht, wenn der Mensch denkt

. Man erkannte dadurch, dass das Gehirn und der Mechanismus des Denkens ein um mehrere Größenordnungen komplexeren Apparat darstellt als man angenommen hatte. KI Forscher mussten einsehen, dass das bisschen wissenschaftliche Material welches uns zurzeit vorliegt nur den Beginn zum Verständnis des Denkens darstellt.

Ein Vergleich dazu (obwohl man ja künstliche neuronale Netze nicht ohne weiteres mit biologischen neuronalen Netzen vergleichen kann): Um menschliches, komplexes Denken darzustellen, braucht man 100 Milliarden Gehirnzellen die mehrere Billionen Verbindungen untereinander haben.. Ein schneller Computer kann heute gerade mal 1000 bis 5000 Neuronen mit wenigen zehntausenden Verbindungen simulieren. Das entspricht in etwa der Nervenzellsammlung einer Schnecke. Hinzu kommt, dass die neuronalen Netze lediglich die Verflechtung der Gehirnzellen abbilden, während biologische Gehirne noch jede Menge chemische Botenstoffe (bspw. Adrenalin, Serotonin, Testosteron, Östrogen etc.) benutzen. Phänomene wie Schizophrenie werden auf den Mangel an bestimmten Botenstoffen zurückgeführt. Solche Modelle sind in künstlichen neuronalen Netzen erst Ansatzweise vorhanden und in der Praxis noch nicht verbreitet. Hinzu kommt auch, das künstliche neuronale Netze recht homogen sind, jedes Neuron funktioniert gleich. Im menschlichen Gehirn ist das etwas anders. Es gibt eine Vielzahl an verschieden funktionierenden Neuronen.
Wir bewegen uns also derzeit noch auf der untersten Evolutionsstufe, was Nervengeflechte angeht.

Wann, wenn überhaupt, glaubst du wird die erste Maschine den Turing Test bestehen? (Anm: Alan Turing entwickelte 1950 einen Test, der die Fähigkeit einer Maschine zu intelligentem Verhalten misst)

Das ist nicht einfach zu beantworten. Wir stricken hier ja ein Tuch von allen Ecken gleichzeitig. Es gibt Forscher, welche Software entwickeln die zum Beispiel Texte interpretieren und wiedergeben kann, andere entwickeln Sprachanalyse und Spracherkennung. Wieder andere arbeiten an optischer Erkennung. Aber das sind alles nur die Spitzen des Eisbergs. Wann es soweit sein wird, kommt nicht zuletzt auch darauf an, wie viel Rechenleistung uns zur Verfügung gestellt wird. Wenn die Entwicklung im bisherigen Tempo verläuft, brauchen wir bestimmt noch 50 bis 100 Jahre bevor wir

von reiferen Ansätzen von Künstlicher Intelligenz sprechen können. Dennoch gibt es bereits zum jetzigen Zeitpunkt recht interessante Ansätze, teilweise sogar Programme, mit denen man sich unterhalten kann. Zwar nur über begrenzte Themengebiete und über das Wetter, aber die Ansätze sind vielversprechend. Dennoch sind wir sehr weit von der menschlichen Vielfältigkeit entfernt.

Alan Turing nahm an, daß die Grenze zum Erreichen der Intelligenzschwelle (Turing Test) dann überschritten werden kann, wenn der Computer mehr als 10^9 bits Speicher hat. Das wären 119 Mbyte. Besteht nicht die Gefahr, dass sich auch die Prognose über die Abhängigkeit zwischen der Leistungsfähigkeit des Netzes zur Rechnergeschwindigkeit als trügerisch erweist?

Ich weiß nicht genau, woraus Turing seine Zahl ableitet. Aber um noch mal den Vergleich zur Tierwelt zu ziehen: Es gibt beispielsweise eine Spinnenart, die „Porscha“, die nicht viel mehr Gehirnzellen besitzt als andere Insekten. Diese Spinnenart gilt als sehr „intelligent“, denn sie versteht es jede andere Spinnenart strategisch zu „besiegen“. Sie kann auch andere Spinnenarten durch Imitation nachahmen. Des weiteren kann sie das Netz einer fremden Spinne betreten, ohne von ihr bemerkt zu werden. Außerdem können zwei Spinnen dieser Spezies durch Gesten (winken mit den vorderen Beinen) kommunizieren.

Die Natur hat es gelernt, mit möglichst wenig „Rechenleistung“ ein Maximum an Ergebnis zu erzielen. Wir Menschen sind mit den jetzigen Computer da eher wie Dynamitfischer. Außerdem ist hier auch die Frage angebracht, wann man überhaupt von Intelligenz reden will. Ist eine Spinne bereits intelligent? Oder eine Labormaus? Oder muss man erst ein Gedicht schreiben können?

Maschinen sind spezialisiert auf eine Aufgabe, die sie recht unflexibel, aber dafür besser und schneller lösen können als Menschen. Mit dem Computer hat der Mensch auch eine Maschine geschaffen, die durch das Rechnen die geistigen Fähigkeiten des Menschen erweitert und irgendwann vielleicht übersteigen kann. Dadurch ist sie flexibler als eine Bohrmaschine und kann durch eigenständiges Lösen von Problemen eine Art Kreativität an den Tag legen. Douglas R. Hofstädter schreibt in seinem Buch „Gödel, Escher, Bach – Ein endloses geflochtenes Band“ folgendes:

“Man kann die Entstehung von KI auf den Augenblick ansetzen, an dem mechanische Verrichtungen Aufgaben übernahmen, die bisher nur der menschliche Geist zu bewältigen vermochte.”

Zur Rechengeschwindigkeit möchte ich noch folgenden Aspekt los werden:

Es geht beim menschlichen Gehirn nicht um Megahertz. Es geht mehr um Parallelität und konnektionistische Strukturen. Im Gehirn sind stets mehrere hundert, ja hunderttausende Neuronen gleichzeitig aktiv. Wir haben uns der Rechenmaschine auf eine sehr einfache Art angenähert, nämlich dem Sequentiellen verarbeiten. In Zukunft wird sich dies stärker auf die parallele Verarbeitung konzentrieren, womit wir der menschlichen Leistung wieder näher kommen werden.

Auch interessant sind Ansätze, die biologischen neuronalen Netze als Rechner zu nutzen. Ich erinnere da nur an das Experiment mit den Rattengehirnzellen in der Petrischale, welche einen Flugsimulator steuern. Biologische neuronale Netze sind für künstliche Intelligenz prädestiniert. Sicherlich sogar besser als künstliche neuronale Netze. Wir stehen aber auch hier am Anfang. Mit Hilfe der KNN werden wir wohl noch einige Zeit das Gehirn und die KI erforschen. Aber irgendwann wird das von uns manipulierte biologische Vorbild dies sicherlich ablösen können.

Wie kann die KI unseren Alltag verändern?

Sehr schwer zu sagen. Das kommt darauf an, worauf wir bei der Erschaffung von KI Wert legen. Es gibt natürlich viele Scifi Szenarios, zum Beispiel jenes, dass das die künstliche Intelligenz von uns die Nase voll bekommt und uns bekämpft. Die Frage ist in wieweit wir eine künstliche Intelligenz eine eigene Existenz erlauben. Wir können natürlich ein Netz als eine Art gefühlloses Orakel erbauen, welches auf alle Fragen die wir haben Antworten suchen kann, aber nicht selbst in der Lage ist, Gefühle zu entwickeln.

Glaubst du, dass es auch Alltagsanwendungen für KI geben wird?

Es wird viele Anwendungen geben. Wir werden uns zum Beispiel mit unserem Inventar unterhalten können. Das Inventar wird sich auch an uns anpassen können. Man stelle sich vor man betritt die Wohnung und der Computer erkennt, in welcher Laune man sich befindet und passt Licht und die Musik an die eigene Stimmung an. Wir bewegen uns dort jedoch auf einem zwei schneidigem Schwert, denn was der Mensch besser kann als alle Maschinen ist das Denken. Jeder Schraubendreher kann eine Schraube schneller wechseln als der Mensch mit seinen bloßen Händen, genauso kann ein Produktionsroboter ein Auto schneller schweißen als ein Industriearbeiter. Das einzige Besondere was dem Mensch als Werkzeug bleibt ist seine geistige Fähigkeit und genau diese wird ihm in Zukunft auch genommen. Das heißt Maschinen und Roboter werden das Denken schneller erledigen können als wir. Es ist zu erwarten, dass dies anfänglich nicht anders ablaufen wird als die Diskussion um Gentechnik. Eine Menge Menschen werden sich dagegen stellen und sagen das können wir nicht machen und letztendlich wird es doch passieren.

Letztendlich ist die KI in ihrer jetzigen Form bereits fester Bestandteil unseres Alltages. Oder könnten wir ohne Computer noch irgend etwas Steuern? Und OCR oder Speech-To-Text sind bereits Standardanwendungen im Officebereich geworden. Die Integration von einfacher KI in unseren Alltag ist ein fließender Prozess und es wird auch so bleiben.

Im Moment arbeitest du an deiner Diplomarbeit, kannst du uns bereits etwas darüber erzählen?

Zurzeit arbeite ich an Zeitreihenprognosen. Hierbei hat man eine Reihe von Messwerten, die in einem zeitlichen Kontext stehen. Zum Beispiel Wetterdaten von Köln über ein Jahr, zwei Jahre. Dann gilt es anhand der Daten eine Funktion zu finden, die es uns ermöglicht die nächsten Werte mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsgrenze vorauszusagen so dass abgeschätzt werden kann, wie das morgige Wetter sein wird.

Das Neue an meiner Diplomarbeit ist, dass ich diese Art der Prognose mit neuronalen Netzen kombiniere, es gibt schon eine Reihe von Arbeiten in dieser Richtung und ich werde mit meiner hoffentlich einen weiteren Beitrag leisten können.

Wenn du eine Programmiersprache wärst, welche würdest du sein und warum?

Ich wäre natürlich gerne Java, aber ich glaube nicht dass ich Java bin. Ich fühle mich eher wie ein Grundtyp, ein float. Der kann sehr viel darstellen und wie der Name schon sagt, ist er ständig im Fluss

Was treibst du neben dem Studium, oder den Computernahen Dingen des Lebens?

Ich gehe gerne mit Freunden aus. Gerade versuche ich auch etwas mehr Sport in mein Leben zu integrieren. Außerdem lese ich gerne auch Bücher, besonders populärwissenschaftliche Werke und Science Fiction im Stile von Gibson, Sterling oder Asimov.

Ansonsten haben eigentlich fast alle Freizeitbeschäftigungen irgendwie mit dem Computer zu tun, denn der Computer ist nun mal das Allzweckwerkzeug schlechthin. So mache ich etwas Grafikbearbeitung, Musik und schreibe ab und an auch ein paar Zeilen Prosa.

Wenn Du einen Wunsch frei hättest würdest du…

1000 weitere Wünsche wünschen, oder, falls das nicht geht, den Weltfrieden.

Vielen Dank für das Interview.