{"id":96801,"date":"2025-06-22T07:19:20","date_gmt":"2025-06-22T05:19:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kulturvision-aktuell.de\/?p=96801"},"modified":"2025-12-02T16:48:01","modified_gmt":"2025-12-02T15:48:01","slug":"ki-religion-1-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.kulturvision-aktuell.de\/?p=96801","title":{"rendered":"Der hei\u00dfe Draht zu Gott?"},"content":{"rendered":"

Bringt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) den Menschen n\u00e4her zu Gott? Foto: pixabay<\/em><\/span><\/p>\n

\u00dcber K\u00fcnstliche Intelligenz und Religion (1)<\/p><\/blockquote>\n

W\u00e4hrend manch einer in Anbetracht der Weltlage an der Intelligenz der Menschheit zweifelt, f\u00fchrt die K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ihren Siegeszug durch s\u00e4mtliche Lebensbereiche fort. Ob Diagnosealgorithmen in der Medizin oder ChatGPT im Unterricht, die „Computer, die sich selbst programmieren“ (Pedro Domingos) erf\u00fcllen wertvolle und wichtige Aufgaben. Doch k\u00f6nnen sie auch f\u00fcr die Religion eine Rolle spielen? Sind sie eine Art Ersatzpriester oder lediglich ein hilfreiches Werkzeug, mit dem man gute Predigten schreibt? In einer zweiteiligen Artikelserie gehen wir der Frage nach, welche Rolle KI f\u00fcr die Religion spielen kann und ob KI die Menschen n\u00e4her zu Gott bringt. Hier, im ersten Teil, geht es dabei um Begriff, Geschichte und Funktion von KI, w\u00e4hrend in Teil zwei verschiedene Beispiele diskutiert werden<\/a>, wo KI in der Religion Anwendung findet.<\/strong><\/p>\n

Was ist Intelligenz?<\/h2>\n

Was Intelligenz ist, scheint umstritten: Reicht es, gut Schach spielen zu k\u00f6nnen? Oder ist intelligent, wer sich auch geschickt durch die soziale Umwelt bewegt? Und sind die kriegerischen Auseinandersetzungen, die die Weltlage aktuell dominieren, Ausdruck von strategischer Intelligenz oder von abgrundtiefer Dummheit (von fehlender Moral ganz zu schweigen)? Wenn schon keine Einigkeit dar\u00fcber erzielt werden kann, was Intelligenz \u00fcberhaupt ist, dann k\u00f6nnte bezweifelt werden, dass der Begriff „K\u00fcnstliche Intelligenz“ Sinn macht. Der Begriff selbst geht auf John McCarthy, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon zur\u00fcck. Die KI-Pioniere stellten im August 1955 einen Antrag auf F\u00f6rderung eines Forschungsprojektes<\/a>, bei dem sie innerhalb von zwei Monaten eine Maschine entwickeln wollten, die all das kann, was Menschen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Lesetipp<\/strong>: Mit K.I. Krimis als Seefahrer in unerforschte Welten<\/a><\/p>\n

Stetes Auf und Ab<\/h2>\n

Die Geschichte hat gezeigt, dass das Projekt etwas l\u00e4nger brauchen sollte als die zwei geplanten Monate. Dennoch sind die Aktivit\u00e4ten der vier Wissenschaftler in ihrer Bedeutung nicht zu untersch\u00e4tzen. Sie reihen sich ein in eine lange Geschichte der Versuche, menschen\u00e4hnliche Maschinen zu bauen. Schon der sogenannte Mechanische T\u00fcrke aus dem Jahr 1769 war ein solcher Versuch, der sich letztlich aber als F\u00e4lschung herausstellte: Das Wesen, das die Form eines Menschen hatte und wie ein Urzeitroboter wirkte, konnte etwa Schach spielen. Es sorgte f\u00fcr viel Verwirrung, bis es 1835 durch Edgar Allan Poe entlarvt wurde. In der Maschine sa\u00df ein Mensch, der f\u00fcr die „menschlichen“ F\u00e4higkeiten sorgte. Die Mathematisierung und Mechanisierung der Logik durch Gelehrte wie Gottfried Wilhelm Leibniz und George Boole bereitete dann den Boden daf\u00fcr, dass McCarthy und seine Kollegen den Versuch unternehmen konnten, s\u00e4mtliche menschlichen Fertigkeiten einer Maschine beizubringen. Seither folgt die Entwicklung intelligenter Maschinen einem stetigen Auf und Ab: Sogenannte KI-Winter folgen Hochzeiten der Forschung. Aktuell befinden wir uns in einer solchen Hochzeit, nachdem vor wenigen Jahren ChatGPT die digitale Welt erobert hat.<\/p>\n

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\nSchachspielen erfordert logische Fertigkeiten. Foto: pixabay<\/em><\/span><\/p>\n

Schwieriger als Schach<\/h2>\n

Doch bringt uns dieser Blick auf die Geschichte weiter in der Frage, was intelligent an KI ist? Gl\u00fccklicherweise m\u00fcssen keine definitorischen Fragen gekl\u00e4rt werden, um \u00fcber KI zu sprechen. Ein mehr auf die Funktion von KI gerichteter Blick gen\u00fcgt. So schreiben etwa Mustafa Suleyman und Michael Bhaskar in ihrem 2025 auf deutsch erschienenen Buch „The Coming Wave. K\u00fcnstliche Intelligenz, Macht und das gr\u00f6sste Dilemma des 21. Jahrhunderts<\/a>“ (C.H. Beck), dass KI diejenige Wissenschaft sei, die Maschinen beibringt, menschen\u00e4hnliche F\u00e4higkeiten zu erlernen. Als besonders einfach gelten regelbasierte F\u00e4higkeiten wie etwa das Schachspiel. So wundert es nicht, dass bereits im Jahre 1997 der Mensch im Schach von einem Computer besiegt wurde. Mehr Schwierigkeiten hat ein Computer mit denjenigen menschlichen F\u00e4higkeiten, die gef\u00fchlt keinen gro\u00dfen gedanklichen Aufwand ben\u00f6tigen, im Detail aber hochkomplex sind: Das Erkennen einer Person auf einem Foto etwa oder das Verstehen eines Zeitungsartikels.<\/p>\n

Wie Peter einen Hund erkennt<\/h2>\n

Doch seit der Entwicklung des sogenannten „Deep Learning“ in den fr\u00fchen 2000er-Jahren ist auch dieses Problem gel\u00f6st. Die Idee dahinter: Man ahmt menschliches, auf der Aktivit\u00e4t von Neuronen basierendes Denken und Wahrnehmen nach. Genauso, wie die Neuronen in unserem Gehirn gewisserma\u00dfen Schaltstellen sind, die Informationen weitergeben (Output), wenn sie einen bestimmen Input bekommen, funktionieren Algorithmen ebenfalls als mathematische „Informationsweitergabesysteme“. Nehmen wir zur Veranschaulichung an, dass Peter einen Hund vor sich stehen sieht. In seinem Gehirn l\u00e4uft die visuelle Information ein, dass dort vor ihm ein vierbeiniges, haariges Wesen steht, und die entsprechenden Neuronen in Peters Gehirn, die f\u00fcr solche F\u00e4lle verantwortlich sind, „feuern“. Zugleich werden Neurone aktiv, die mit der auditiven Information – der Hund bellt n\u00e4mlich – versorgt werden. Und so bildet sich in Peter die Erkenntnis, dass er seinen Hund Bello sieht und ihn streicheln sollte.<\/p>\n

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\nDient als Vorbild f\u00fcr das maschinelle Lernen („Deep Learning“): Neurone des menschlichen Gehirns. Foto: pixabay<\/em><\/span><\/p>\n

Komplexer Prozess<\/h2>\n

Entwickler von KI ahmen diese Vorgehensweise nach, indem sie mathematische Operationen erstellen, die ganz \u00e4hnlich funktionieren: Ein derartiges k\u00fcnstliches Neuron empf\u00e4ngt Informationen und „informiert“ weitere k\u00fcnstliche Neuronen, sobald eine (vorgegebene) Schwelle an Informationsmenge erreicht ist. Damit wird es m\u00f6glich, einem Computer das Foto eines Hundes zu zeigen. Eine erste Schicht von Neuronen pr\u00fcft dann zum Beispiel die Farbe eines jeden Bildpixels (ist es schwarz oder wei\u00df?) und gibt die Information an eine zweite Schicht weiter. Die wiederum pr\u00fcft ganze Pixelreihen und fragt danach, ob sich irgendwo Kanten oder Ecken befinden. Hat sie die entsprechende Information zusammengesetzt, geht geht es weiter, bis ganze Areale auf dem Foto identifiziert und dann als Hund klassifiziert werden. Nat\u00fcrlich ist der Prozess deutlich komplexer und es gibt unterschiedliche Methoden, dem Algorithmus zu erm\u00f6glichen, das, was er sieht, als Hund zu kennzeichnen.<\/p>\n

Vom Bild zur Sprache<\/h2>\n

Diese Beschreibung gen\u00fcgt aber, um deutlich zu machen, wie Algorithmen die F\u00e4higkeit des Sehens erlangen. Einen Schritt weiter – und mit noch mehr Komplexit\u00e4t behaftet – ist das Verstehen von Sprache. Mit sogenannten Large Language Models (LLMs), die vor wenigen Jahren entwickelt wurden, konnte indes auch diese H\u00fcrde \u00fcberwunden werden. Die dazugeh\u00f6rigen Algorithmen nutzen nicht nur Informationen \u00fcber das Vorliegen von Buchstabenketten, so wie etwa Bilderkennungsalgorithmen Informationen \u00fcber Farbpixel verarbeiten. Spracherkennungsalgorithmen wissen \u00fcber die Rolle eines Wortes in einem ganzen Satz Bescheid. So k\u00f6nnen sie nicht nur Buchstaben zu W\u00f6rtern formen, sondern den Sinn von W\u00f6rtern in einem ganzen Satz „verstehen“. Heute nutzen t\u00e4glich gut 10 Millionen Menschen ChatGPT, das auf einem solchen LLM beruht. ChatGPT ist dabei weit mehr als die Suchmaschine wie etwa Google. ChatGPT ist ein Algorithmus, der anhand einer riesigen Menge an Texten gelernt hat, wie Buchstaben zu W\u00f6rtern und W\u00f6rter zu S\u00e4tzen gebildet werden. Und er kann mit diesem Wissen Sprache generieren: Fragt man den Chatbot etwas, dann gibt er Antworten. Freilich, diese Antworten sind letztlich Neukombinationen aus den W\u00f6rtern der Texte, mit dem die Programmierer ChatGPT trainiert haben. Weil dieser Korpus aber enorm gro\u00df und der Algorithmus \u00e4u\u00dferst komplex ist, kann ChatGPT auf nahezu alle Fragen Antworten geben. Ob diese immer stimmen? Wir kommen darauf zur\u00fcck. Von Interesse ist zun\u00e4chst, dass ChatGPT (oder ein anderes LLM) nat\u00fcrlich auch auf religi\u00f6se Fragen eine Antwort geben kann. Es k\u00f6nnte die sonnt\u00e4gliche Predigt f\u00fcr den Gottesdienst erstellen – oder gleich den ganzen Gottesdienst halten. Welche Formen nimmt religi\u00f6se KI an und hat das alles seine Berechtigung? Wir werden es im zweiten Teil dieser Artikelserie sehen.<\/p>\n

Die Artikel dieser Serie basieren auf einem Vortrag, den der Autor bei der Volkshochschule (VHS) Oberland<\/a> gehalten hat. Der erste Teil der Serie erscheint am 22. Juni 2025, der zweite Teil eine Woche sp\u00e4ter am 29. Juni 2025. Wer sich \u00fcber Geschichte, Technik und die Probleme von KI informieren m\u00f6chte, findet im Buch „Alles \u00fcberall auf einmal. Wie K\u00fcnstliche Intelligenz unsere Welt ver\u00e4ndert und was wir dabei gewinnen k\u00f6nnen<\/a>“ von Miriam Meckel und L\u00e9a Steinacker (Rowohlt, 2024) eine gute Einf\u00fchrung in die Thematik.<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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