fak10

Devlog · Folge 1 · Entwurf

„Computer, mach das.“

Ich hatte als Jugendlicher viel Zeit zum Nachdenken, und ich habe sie gern genutzt. Ich konnte stundenlang in Gedankengängen versinken. Dazu kam eine Begeisterung für Technik, für Computer und für alles, in dem auf eine Aktion eine Reaktion folgt. Ein Parcours, in dem eine Kugel etwas anstößt, das etwas anderes auslöst: So etwas konnte ich ewig ansehen.

Auf dem Wirtschaftsgymnasium kam etwas Neues dazu. Ich lernte, wie rational Menschen handeln, um ihre Bedürfnisse zu decken. Und je länger ich hinsah, desto klarer wurde mir: Das lässt sich abbilden. Wenn man die Bedürfnisse eines Menschen kennt, kann ein Computer nachvollziehen, was jemand eigentlich will. Und dann müsste man sich nicht mehr mit ihm herumquälen, wie man es damals tat.

Ich war Science-Fiction-Fan. Ich wollte den Computer aus den Filmen, zu dem man „Computer, …“ sagt, und er macht das schon. Nicht aus Bequemlichkeit allein: Ich halte Faulheit für eines der Grundprinzipien des Universums. Sie sorgt dafür, dass sich die effizienteste Lösung durchsetzt.

Excel, Java, Diplomarbeit

Programmieren konnte ich damals noch nicht. Also nahm ich, was ich hatte: Excel. Mit sechzehn fing ich an, 1996. Die älteste Fassung, die ich noch habe, ist von 1999: eine Datei namens An@lyse.xls. Auf einem Blatt standen meine Bedürfnisse als Baum, jedes mit einem Wert (wie gut es gerade erfüllt ist) und einer Priorität (wie wichtig es mir ist). In einem Zellkommentar steht der Satz, um den sich alles drehte:

„Die Handlung soll so ausgerichtet werden, dass kurz, mittel und langfristig ein möglichst hoher Befriedigungsgrad zu erwarten sei.“

Und an anderer Stelle, schon damals, die Grenze des Ganzen:

„während Mozart lebte, brach ein Krieg aus ⇒ zwei wahre Aussagen, in extensionaler Logik nicht übernehmbar“

Ein Leben lässt sich nicht in eine Tabelle zwingen, weil Dinge zu einer Zeit wahr sind, unter einer Bedingung, aus einer Sicht.

Im Sommer 2009 kam der zweite Anlauf, jetzt in Java. Das Projekt hieß Annalyse, und darin gab es zum ersten Mal eine Klasse namens Anna. Sie sollte Deutsch (und Polnisch) verstehen, mit einer Grammatik aus Kasus, Genus, Tempus und Modus, einem Wortnetz und einem Reasoner, der aus dem Verstandenen Schlüsse zieht. Ihr Ziel, so steht es bis heute in der Beschreibung: den Satz zerlegen und bestimmen, welche Aufgabe jedes Wort darin hat. Den Namen trug sie da schon lange: Seit der Excel-Tabelle heißt sie Anna, versteckt in An@lyse. Und weil ich ein paar Annas kannte, lag der Name ohnehin nahe. Anna ist also dreißig Jahre alt.

Zu der Zeit studierte ich Wirtschaftsinformatik in Siegen und traf auf das, was damals das Feld der künstlichen Intelligenz beherrschte: Ontologien und Reasoning, also Wissen als Netz aus Aussagen, aus dem ein Programm nach festen Regeln Schlüsse zieht. Meine Diplomarbeit (2010) entwarf ein Verfahren, das komplexe Daten auf Ähnlichkeit vergleicht, nach Inhalt und nach Aufbau. Vorangestellt habe ich ihr ein Zitat von Fritz Mauthner:

„Auf Ähnlichkeit, nicht auf Gleichheit ist alles Klassifizieren oder die Sprache aufgebaut.“

Dieses Problem kennt fak10 bis heute: Wann sind zwei Einträge dieselbe Person, und wann nur ähnlich?

2017 holte ich Anna wieder hervor: your-life, eine Web-App mit Anna als eigenem Modul. Sie bekam Absichten, Aussagen und eine Satzanalyse, dazu Anschlüsse an Alexa, Siri und den Messenger, und eine Sammlung von Zitaten des depressiven Roboters Marvin. Nach zwei Monaten brauchte mich die Arbeit wieder.

Der vierte Anlauf und warum er diesmal hält

2021 wagte ich es noch einmal, und diesmal hieß das Projekt fak10. Ich hatte ein paar Monate, dann brauchte mich die Arbeit wieder ganz. Das kennt jeder, der ein Herzensprojekt neben dem Beruf hat.

Was sich seitdem geändert hat, ist ausgerechnet die KI. Mit ihrer Hilfe ist die Arbeit so viel leichter geworden, dass ich den ursprünglichen Ansatz endlich fertigstellen kann. Ich baue mit der großen KI die kleine, die ich immer bauen wollte.

Warum nicht einfach die große KI?

Weil ich den Vorteil des anderen Wegs immer noch sehe.

Die großen Sprachmodelle sind beeindruckend, aber sie raten. Sie klingen sicher, auch wenn sie es nicht sind, und woher eine Antwort kommt, sieht man nicht. Sie vergessen, oder sie merken sich alles auf einem Server, den man nicht kennt. Und sie brauchen für jede Antwort ein Rechenzentrum.

Deshalb hat fak10 eine Gesprächspartnerin, Anna, die anders funktioniert: deterministisch. Sie läuft auf dem iPhone, ohne Internet. Sie versteht Deutsch über eine Grammatik, Regel für Regel: Wortart, Fall, Zeit, Verneinung. Aus einem Satz macht sie eine Aussage mit Quelle und Datum, und man kann nachvollziehen, warum sie so entschieden hat. Sie rät nicht. Wenn sie etwas nicht versteht, fragt sie nach. Und solange ein solcher Ansatz seinen Zweck erfüllt, ist er auch viel sparsamer im Stromverbrauch als ein Sprachmodell.

Anna lernt noch. Stand Ende September 2026: „Jonas ist mit Miriam verheiratet.“ versteht sie, auch verneint und in der Vergangenheit. An „Miriam gibt Clara ein Buch.“ scheitert sie noch: Wer wem was gibt, drei Beteiligte in einem Satz, das kann sie bisher nicht zusammensetzen. Statt zu raten, fragt sie nach.

Was fak10 sein soll

Über allem steht ein Satz, den ich mir irgendwann aufgeschrieben habe: Erlebnis > Ergebnis. Es geht nicht darum, ein Leben zu optimieren wie eine Kennzahl, sondern darum, gute Erfahrungen zu wählen, klug abzuwägen und mit Hindernissen umgehen zu können.

fak10 ist dafür das Tagebuch deiner Zeit. Eines, das mitdenkt:

Und es gehört dir. Kein Konto, keine Cloud für deine Daten. Wenn du für ein Dokument doch die große KI brauchst, rufst du sie, und du siehst, was hinausgeht.

Warum ich das öffentlich erzähle

Weil ein Projekt, das mit sechzehn in Excel begann, ein paar Mitlesende verdient. Ich schreibe hier ab jetzt regelmäßig: wie Anna Deutsch lernt, warum die Wortstellung im Deutschen lügt, was ein Bedürfnis von einem Ziel unterscheidet, und was schiefgeht.

Wenn du dabei sein willst, wenn fak10 erscheint: Zur Warteliste

— Maciek