Wir beginnen mit dieser als 'Flussüberquerungsrätsel' bezeichneten, Wikipedia entnommenen Geschichte. Dort können Sie mehr über die Hintergründe und weitere 'Propositiones' erfahren:

Wolf, Ziege und Kohlkopf sollen über den Fluss, aber der Bauer kann mit dem kleinen Boot nur Wolf oder Ziege oder Kohlkopf mitnehmen. Wie kann er verhindern, dass der Wolf die Ziege bzw. diese den Kohlkopf frisst. Da bleibt nur übrig, zunächst die Ziege mitzunehmen. Aber dann wird es schwieriger, oder?

Wenn man Ihnen aber eine kleine Hilfe gewährt, löst sich der Knoten. Man muss Sie nur darauf bringen, dass dem Bauern ja auch Rücktransporte möglich sind. Also geben wir Ihnen an dieser Stelle keine Lösung des Gesamtproblems, sondern vertrauen darauf, dass Sie jetzt leicht auspuzzeln können, ob er überhaupt etwas, was oder wen er jeweils mit zurücknehmen muss, damit keine unangenehme Situation entsteht.

Unsere Frage ist eine völlig andere, nämlich: Gehört ein Computerprogramm, das solche Aufgaben löst, schon zur Künstlichen Intelligenz? Da werden vielleicht sogar damit befasste Wissenschaftler 'Ja' sagen. Wir aber wollen dem ein entschiedenes 'Nein' entgegensetzen.

Von Alan Turing (1912 - 1954) stammt der nach ihm benannte Test zum Überprüfen des Vorhandenseins künstlicher Intelligenz. Vereinfacht dargestellt unterhält sich ein Mensch eine bestimmte Zeit schriftlich einmal mit einem Menschen und dann wieder mit einer Maschine, jeweils in einem anderen Raum. Zu wie viel Prozent ordnet er Mensch und Computer den Antworten richtig zu?

Sie ahnen schon, wir halten die beiden Beispiele nicht für vergleichbar, die Lösung des Problems oben für einen Computer ein Klacks. Unten so zu tun, als sei er ein Mensch, finden wir nicht nur deutlich schwerer, sondern auch von der Summe der zu lösenden Probleme einer anderen Liga zugehörig.

Wir haben natürlich ein ganz bestimmtes Ziel für KI im Auge, nämlich uns eines Tage das völlig autonome Fahren zu ermöglichen, also Level 5 wie versprochen. Versuchen Sie sich nur einen Augenblick lang vorzustellen, was auf einer Stadtstraße alles passieren kann und Sie zu Reaktionen zwingt. Um in dieses komplexe Thema einzuführen, erwähnen wir hier das Beispiel der Fuzzy Logik.

Manche modernen elektronisch gesteuerten Automatikgetriebe können auf einen Wahlschalter für Power/Economy verzichten. Das Steuergerät ermittelt über die vorhandenen Sensoren, ob der/die Fahrer/in lieber im Leistungs- oder im Wirtschaftlichkeitsbereich fahren möchte. Doch wie entscheidet das Steuergerät? Ein Beifahrer wäre wohl eher in der Lage, nach einer bestimmten Strecke zu beurteilen, ob leistungsbewusst oder ökonomisch gefahren wird. Die Regeln menschlichen Denkens auf den Computer zu übertragen, ist Aufgabe der Fuzzy-Logik.

Sie führt deshalb eine Zugehörigkeitsvariable (Wert zwischen '0' und '1') ein. Damit wäre auf obigem Diagramm die Temperatur 59,5°C durch eine bestimmte Zugehörigkeitsfunktion dem Bereich 'heiß' und durch eine andere Zugehörigkeitsfunktion dem Bereich 'warm' zuzuordnen. Das schwarze Diagramm (rechts) zeigt dazu verschiedene Abhängigkeiten. Die Zugehörigkeit wird meist in Form eines Dreiecks (blau), eines Trapezes (rot) oder einer Normalverteilung (braun) dargestellt. Dazwischen ergeben sich Schnittmengen, bei denen die auf der X-Achse aufgetragenen Werte sowohl dem einen als auch dem anderen Bereich meist mit unterschiedlichem Zugehörigkeitswert zuzuordnen sind. Beim Trapez erreicht dann in der Mitte ein bestimmter X-Bereich den Zugehörigkeitswert 1.

Bei unserem Beispiel mit dem Wählschalter werden also z.B. bestimmte Gaspedalstellungen mit unterschiedlichen Zugehörigkeitswerten bestimmten Bereichen (wenig, etwas mehr Gas usw.) zugeordnet. Auf die gleiche Art werden noch andere Variablen aufgenommen, z.B. die Geschwindigkeit, mit der das Gaspedal betätigt wird. Am Ende werden mehrere Variablen mit ihren Zugehörigkeitswerten gegeneinander verrechnet und es kommt - obwohl es sich um 'unscharfe' Werte handelt, ein eindeutiges Ergebnis heraus, Power oder Economy.