Wie kooperatives Verhalten künstliche Intelligenz menschlicher machen könnte

Kooperation ist eines der Markenzeichen des Menschseins. Wir sind, im Vergleich mit anderen Spezies, extrem sozial. Regelmäßig helfen wir anderen bei kleinen, aber wichtigen Dingen – ob wir nun jemanden beim Autofahren die Vorfahrt lassen oder Trinkgeld geben, wenn die Bedienung gut war.

Wir machen das ohne eine Garantie, etwas zurück zu bekommen. Spenden werden mit nur kleinen persönlichen Kosten, aber haben einen großen Nutzen für den Empfänger getätigt. Die Form der Kooperation, oder Spenden an Andere, wird indirekte Reziprozität genannt und hilft der menschlichen Gesellschaft zu gedeihen.

Gruppenbasiertes Verhalten beim Menschen hatte sich ursprünglich entwickelt, um der Bedrohung durch größere Raubtiere zu begegnen. Dies führte zu unserem hochentwickelten Gehirn mit sozialen Fähigkeiten, das überproportional größer ist als das anderer Spezies. Die Hypothese des sozialen Gehirns fängt diese Idee auf. Es wird davon ausgegangen, dass das große menschliche Hirn eine Folge der menschlichen Evolution innerhalb komplexer sozialer Gefüge ist, in denen Kooperation eine markante Komponente darstellt.

Indirekte Reziprozität ist wichtig, weil wir sehen, dass es eine Spendenbereitschaft in der Gesellschaft gibt – trotz des bestehenden Risikos von Trittbrettfahrern. Das sind die, die mit offenen Armen nehmen, aber nicht geben. Diese Vorstellung stellt ein komplexes interdisziplinäres Rätsel dar: Was sind die Bedingungen in der Natur, die Spenden über Trittbrettfahrerei begünstigen?

Ökonomen, Biologen, Mathematiker, Soziologen, Psychologen und andere haben alle dazu beigetragen, das Spendenverhalten zu untersuchen. Dazu zu forschen, ist dennoch eine Herausforderung, da es bedeutet, die Evolution zu beobachten. Hierbei kann Informatik einen wichtigen Anteil leisten.

Indem wir Software benutzen, können vereinfachte Gefüge von Menschen simuliert werden, in denen die Individuen sich dazu entscheiden einander zu helfen mit jeweils verschiedenen Spendenstrategien. Das gibt uns die Möglichkeit, die Evolution des Spenderverhaltens zu erforschen, indem wir nachfolgende Generationen dieser vereinfachten Gruppe kreieren. Evolution kann so beobachtbar werden, indem den erfolgreicheren Spendenstrategien eine größere Wahrscheinlichkeit zum Überleben in der nächsten Generation der Gruppe gegeben wird.

In der heutigen Zeit wird Kooperation immer wichtiger für Ingenieure und die Technologie. Viele intelligente und autonome Geräte, wie beispielsweise fahrerlose Autos, Drohnen und Smartphones treten in Erscheinung – und während diese „Roboter“ immer ausgefeilter werden, müssen wir uns mit kooperativer Entscheidungsfindung beschäftigen, für den Fall, dass diese in Kontakt mit anderen Geräten oder Menschen kommen.

Wie sollten diese Geräte sich entscheiden, einander zu helfen? Wie kann Ausnutzung durch Trittbrettfahrer verhindert werden? Durch die Überschreitung der Grenzen traditioneller akademischer Disziplinen können unsere Forschungsergebnisse hilfreiche neue Einblicke für aufstrebende Technologien bereitstellen. Das kann die Entwicklung von Intelligenz ermöglichen, die wiederum der autonomen Technologie bei der Frage, wie großzügig man in allen möglichen Situationen sein sollte, helfen kann.

Evolution modellieren

Um zu verstehen, wie sich Kooperation in sozialen Gruppen entwickeln kann, haben wir hunderttausende computersimulierte „Spendenspiele“ zwischen zufällig ausgewählten Paarspielern durchgeführt. Der erste Spieler in jedem Paar trifft die Entscheidung, ob dem anderen Spieler etwas gespendet wird – basierend auf der Einschätzung des jeweiligen Ansehens. Wenn der Spieler sich entschied, zu spenden, entstanden ihm Unkosten und der Empfänger erhielt eine Leistung. Das Ansehen jedes Spielers wurde dann, je nachdem, wie sie sich entschieden hatten, neu kalkuliert und ein weiteres Spiel wurde eingeleitet. Dies ermöglicht es uns, zu beobachten, welche sozialen Vergleichsentscheidungen mehr Erfolg ergeben.

Der soziale Vergleich ist ein weiterer Grundpfeiler menschlichen Verhaltens, den wir versucht haben, mit einzubeziehen. Durch die Entwicklung in Gruppen wurden wir routinierter darin, uns mit anderen zu vergleichen – und das ist erheblich wichtig, um sachkundige Spendenentscheidungen zu treffen. Das ist eine beträchtliche kognitive Herausforderung, wenn Gruppen groß sind, also könnte Andere dabei geholfen haben, die Evolution unserer größeren menschlichen Gehirne zu fördern.

Das spezifische Spendenverhalten, das wir in unserer Forschung genutzt haben, basierte darauf, dass Spieler Eigenvergleiche zum Ansehen machen. Das führt zu einer kleinen Anzahl an möglichen Resultaten. In Relation zu mir könnte beispielsweise das Ansehen meines Gegenübers entweder als ungefähr gleich eingeschätzt werden, alternativ auch als höher oder niedriger. Die Hauptdenkleistung ist also, das Ansehen von jemanden auf eine aussagekräftige Weise einzuschätzen.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Evolution die Spendenstrategie bevorzugt, bei denen gegeben wird, die wenigstens so viel Ansehen genießen wie man selbst. Wir nennen dies „angestrebte Homophilie“. Dies bindet zwei Hauptelemente ein. Erstens: großzügig sein unterstützt ein hohes Ansehen; Zweitens: nicht an Spieler zu spenden, die ein niedrigeres Ansehen als man selbst hat, verhindert Trittbrettfahrer.

Es ist wichtig zu beachten, dass unsere Resultate aus einem vereinfachten Modell  stammen: Die Spendenentscheidungen beinhalteten keine Ausnahmen, die vielleicht im wahren Leben auftreten können. So wird angenommen, dass wirtschaftliche Ressourcen das Verhalten lenken können, mehr also emotionale oder kulturelle Faktoren. Nichtsdestoweniger erlauben uns solche Vereinfachung, nützliche Klarheit zu erlangen.

Am wichtigsten ist, dass die Theorie des sozialen Gehirns durch unsere Forschungsergebnisse unterstützt wird: das große Menschengehirn ist eine Folge der menschlichen Entwicklung in sozialen Gefügen in denen Kooperation eine ausgeprägte Komponente ist. Dies durch EDV zu verstehen, öffnet neue Gedankengänge zur Entwicklung von ausgefeilter sozialer Intelligenz für autonome Systeme.

Dieser Artikel erschien zuerst auf „The Conversation“ unter CC BY-ND 4.0. Übersetzung mit freundlicher Genehmigung der Redaktion.


Image „Binary“ by Geralt (CC0 Public Domain)


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Roger Whitaker

Roger Whitaker

ist Professor für mobile Computernutzung und biosoziale Informatik an der Universität in Cardiff. Seine Forschung beschäftigt sich vor allem mit Smartphones, Netzwerken und dem menschlichen Wesen. Außerdem ist er Dekan der Forschung an der Hochschule für Naturwissenschaften und Ingenieurwesen.

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