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der Anfangsjahre legte sich jedoch bald. In nicht wenigen Fällen machte sich aufgrund
der erreichten (Miss-) Erfolge sogar eine pessimistische und depressive Grundhaltung
breit. Bei manchen Wissenschaftlern ging dieser Sinneswandel sogar soweit, dass sie der
KI den Rücken kehrten und zu konstruktiven Kritikern avancierten (u. a. Feigenbaum).
Dieser Wechsel namhafter Wissenschaftler an das andere „Ufer“ führte jedoch in vielen
Fällen dazu, dass diese Flucht vor der scheinbaren Ausweglosigkeit, den einen oder an-
deren motivierte, an seiner Sache noch intensiver weiterzuarbeiten. Korrekterweise muss
man gestehen, dass man sich und seine Fähigkeiten überschätzt hatte. Der Versuch, das
Jahrtausend alte Problem innerhalb weniger Jahrzehnte lösen zu wollen, wurde vielerorts
aufgegeben. Man beschränkte sich nunmehr auf kleine Erfolge, gestreng nach dem Motto:
„Weniger ist mehr“, und es wurde eine KI-Forschung betrieben, die vor allem eine dualis-
tische Zielsetzung hatte:
As engineering, Artificial Intelligence is concerned with concepts, theory, and practise of building
intelligent machines. As science, Artificial Intelligence is developing concepts an vocabulary to help
us to understand intelligent behavior in people another animals.
Aufgrund der mangelnden Einsichten, die sich den Einzelwissenschaften bot, lag es nahe,
die Einzelergebnisse zusammenzutragen und miteinander zu kombinieren. Gerade auf-
geschlossene und nicht zu sehr auf die hart verkrusteten Akademie-Streitigkeiten ausge-
richtete Forscher taten sich zusammen und arbeiteten gemeinsam an konkreten Projekten.
Künstliche Intelligenz ist die Forschung darüber, wie man Computer Dinge ausführen lassen kann,
die zur Zeit noch vom Menschen beherrscht werden (Rich
1988
).
Diese Sichtweise legt ihren Schwerpunkt auf die Erarbeitung von Konzepten, die es er-
möglichen, praxisgerechte Aufgabenstellungen besser vom Computer, als vom Menschen
bearbeiten zu lassen. Nachteil dieser Auffassung: Sie ist an den gegenwärtigen Stand
gebunden und trägt dem dynamischen Charakter der Wissenschaft nicht Rechnung. Der
informatorische Ansatz zeichnet sich vor allem darin aus, dass er, ausgehend von den Un-
zulänglichkeiten der klassischen Methodik der Informatik, nach neuen Methoden sucht:
Künstliche Intelligenz ist die Untersuchung der Verfahren zur Lösung exponentiell schwieriger Pro-
bleme in endlicher Zeit durch Applikation von Wissen über den Problembereich.
Demnach muss die Künstliche Intelligenz solche Methoden entwickeln, mit denen sich
Probleme praktikabel lösen lassen. Praktikabel bedeutet in diesem Zusammenhang, dass
die gefundenen Lösungen nicht hundertprozentig exakt und eventuell auch nicht unbe-
dingt optimal sein müssen. Brauchbar müssen sie eben sein!
Unter Künstlicher Intelligenz versteht man demnach das intradisziplinäre Fachgebiet,
dessen Gegenstand es ist, mit Hilfe von technischen Systemen und unter Einsatz spezi-
fischer Methoden und Technologien solche Leistungen hervorzubringen, dass diese nach
