Der Computer-Maschinen-Mensch

Der Computer-Maschinen-Mensch

Author D.Selzer-McKenzie

Video: http://youtu.be/wI-PBjFNdjo

Bald wird es Maschinen

geben, die intelligenter sind

als wir. Sie beginnen bereits,

unsere Welt zu begreifen.

Sie erkennen Bilder. Sie inter-

pretieren komplexe Daten.

Sie sind sogar in der Lage,

selbstständig zu lernen, auch

aus eigenen Fehlern. Und ihre

FVON CHRISTIAN SCHWÄGERL [TEXT] UND MARKUS MÜLLER [FOTOILLUSTRATIONEN]

 

I

EIN MENSCHEN¬BILD FÜR DIE •      MASCHINEN

MÄRZ 2023, CHARITE, BERLIN. Die Frau ist nachts mit brennenden Schmerzen in der Brust aufgewacht. Nun steht ihre Wartenummer auf einem blau leuchtenden Armband, das ihr die Schwester in der Not¬aufnahme umgelegt hat: 122. Doch schon eine Viertelstunde später leuchtet das mit etlichen Sensoren bestückte Armband rot auf: Die automatische Gesundheitssoftware hat einen drastischen Anstieg in der Herz-infarktgefahr für die Frau erkannt - und ihre Nummer von 122 auf 1 verändert. Die Software greift auch auf Daten der Decken¬kamera zurück, die minimale Veränderun¬gen im Gesichtsausdruck der Patientin er¬kannt hat. Zwei Pfleger eilen mit einer Trage zu ihr, eine Ärztin ruft: „Schnell, zu mir!"

Intelligente Maschinen zu bauen, die se-hen, verstehen, selbstständig entscheiden, die so schlau sind wie Menschen oder gar schlauer - davon träumen Wissenschaft¬ler schon lange. Aber bis vor wenigen Jah¬ren kamen sie dem Ziel einer künstlichen Intelligenz kaum näher. Ja, 1997 siegte

 

der IBM-Supercomputer „Deep Blue" über den Schachweltmeister Garri Kaspa-row. Doch mehr als Schachspielen ver¬mochte das Ding nicht. 99,99 Prozent un¬serer Lebenswelt blieben ihm ein Rätsel.

„Deep Blue" wäre nicht in der Lage gewesen, die Möbel im Saal zu beschrei-ben oder gar die Stimmungen der betei-ligten Menschen zu benennen. Wäre Kas-parow mit einem Lachanfall vom Stuhl gefallen, der Rechner hätte stumpf den nächsten Spielzug errechnet.

Die Welt ist kein Schachbrett. Unsere soziale Wirklichkeit besteht aus einem Geflecht von Beziehungen, Gefühlen, Überraschungen, Anblicken, Gerüchen. Intelligent zu sein bedeutet auch, aus die¬sem Durcheinander Sinn zu gewinnen, um schnell handeln zu können. Und Hin¬tersinn, etwa um Gefahren zu beurteilen.

Dazu werden Maschinen nie in der Lage sein, prophezeite 2003 Marvin Min-sky vom Massachusetts Institute of Tech-nology, einer der Pioniere der künstlichen Intelligenz. Die Idee solch schlauer Ma¬schinen sei „hirntot". Computer seien al¬lenfalls zu stupiden Tätigkeiten wie auto¬matischen Flugbuchungen in der Lage: „Kein Rechner wird es schaffen, sich in

 

einem Raum umzusehen und dann zu gen, was was sich dort befindet."

Doch Minsky lag falsch. Was nic.7.-funktionierte, war der alte Ansatz, Corniytern Wissen fest einzuprogrammieren. Ge¬rade als Minsky kapitulierte, trat eine neue Generation von Forschern an: mit Methz-den, die es Rechnern erlauben, aktiv n. lernen, sich des Gelernten zu erinne= und es in neuen Situationen anzuwenden.. Jetzt werden die Früchte ihrer Arbeit re2_

IT-Konzerne wie Google und Micrz-soft stecken Milliarden in das Gebiet. D Superrechner „Watson", Nachfolger „Deep Blue" bei IBM, wird unter andere= darauf trainiert, Gespräche mit Ärzte zu führen und sie bei der Diagnose vom Krankheiten zu unterstützen. Er soll ge¬zielt Fragen formulieren und Antwortet verstehen. Er bezieht Krankenakten ei und lernt ständig aus wissenschaftlichem Veröffentlichungen - auch aus denen. Je erst vor einer Sekunde veröffentlicht

den. Er ist auch um 2 Uhr nachts une-müdlich und fragt nach dem, was der As vielleicht unberücksichtigt lässt.

„Wir kommen in das Zeitalter echte kognitiver Systeme, die nicht nur Schal.. oder Quizshows spielen", sagt Dirk Wirz.-

 ortschritte sind spektakulär. kopp, der Chef des deutschen IBM-Tech¬nologiezentrums, „sondern die uns dabei helfen, mit der Komplexität der Welt umzugehen und Entscheidungen schnell und objektiv zu treffen." Er hält die Mög¬lichkeiten künstlicher Intelligenz für un¬begrenzt: „Sie lernt aus Erfahrung, kann sehen, hören und riechen, sie behandelt jeden Menschen als Individuum. Sie ver¬steht, wie viel ein Mensch versteht, wie Menschen miteinander kommunizieren, und sie lernt aus jeder Interaktion."

Die Welt, zerlegt in Billiarden Daten-punkte und zusammengesetzt gemäß der Softwarelogik - damit beginnt ein neues Kapitel in der Technikgeschichte: das der denkenden und handelnden Maschinen, die über ein Bild von uns Menschen und der Welt um uns herum verfügen.

DOCH WOHIN FÜHRT DAS? Werden die Maschinen bald klüger sein als Men-schen? Mächtiger? Perfekter? Oder über¬mächtig - aber trotzdem fehleranfällig? Wem werden sie dienen, wenn sie etwa, wie geplant, die künstliche Beatmung von Schwerkranken kontrollieren oder Autos steuern: dem Nutzer - oder seiner Versi-cherung? Dem IT-Konzern - oder der Ge¬sellschaft? Oder verfolgt künstliche Intel¬ligenz ganz eigene Interessen?

Solche Fragen wischt Fei-Fei Li mit ausholender Handbewegung beiseite. Zu viel Zukunftsspekulation ist der Direkto¬rin des Stanford-Laboratoriums für künst¬liche Intelligenz, einer der weltweit ersten Adressen des Gebiets, suspekt. Sie findet es anspruchsvoll genug, einem Rechner beizubringen, einfache Objekte wie Gitar¬ren oder Schaufeln zu erkennen.

Als ihr Kollege Minsky das Feld für hirntot erklärte, war die gebürtige Chine-sin noch nicht lange aus dem Hochland von Tibet zurück, wo sie ein Jahr lang die Medizinpraktiken von Nomaden unter-

 

sucht hatte. In den USA begann sie, einen Knackpunkt künstlicher Intelligenz zu lösen: Selbstständige Maschinen müssen zunächst lernen zu sehen und zu verste¬hen, was um sie herum passiert. Hoch¬auflösende Kameras allein reichen dazu nicht. Entscheidend ist der Schritt von Millionen Pixeln zur Welt-Wahrnehmung.

Der Weg zu Fei-Fei Li führt im Gates-Gebäude der Stanford-Universität vorbei an Studenten, die Greifarme programmie¬ren, an Jungforschern, die Weltraumrobo¬ter entwerfen. Unter Lis Regie arbeiten 14 Ingenieure, Psychologen, Linguisten, Genetiker und Gehirnforscher daran, Maschinen das Laufen, Wahrnehmen und Denken beizubringen.

Das Labor für künstliche Intelligenz gehört zum akademischen Herz des Sili-con Valley, der Puls schlägt schnell. „Wir sind erst in fiinf Minuten verabredet", sagt Fei-Fei Li knapp. Exakt fünf Minuten lang tippt sie ihre E-Mails zu Ende, dann erst wendet sie sich ihrem Besucher zu: „Un¬ser Ziel ist es, dass Computer erkennen können, was für eine Geschichte sich ge¬rade auf einem beliebigen Bild abspielt."

Dafür hat Fei-Fei Li eine gigantische Sammlung aus mehr als 14 Millionen akri¬bisch kategorisierten Fotos angehäuft, ein Sammelsurium von banalen Szenen: Ein Mann, der seine Gitarre stimmt; ein Bau¬arbeiter mit Schaufel; ein Mädchen, das auf einem Trampolin springt. Für eine Maschine sind das nur Unmengen farbi¬ger Punkte. Es sei denn, sie verfügt über einen von Fei-Fei Lis Algorithmen.

„Wir trainieren unsere Systeme, Ob-jekte zu identifizieren, Bilder in Kategori¬en einzuordnen und zu beschreiben", sagt Fei-Fei Li. Die Ergebnisse sind beeindru¬ckend: „Mann in schwarzem T-Shirt spielt Gitarre", spuckt der Rechner etwa aus. Oder: "Arbeiter in orangefarbener Weste arbeitet auf der Straße." Stecken dahinter

 

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Seit fünf Jahren S1 so gewaltig, dass selbs: 17 nen. Einmal im Jahr eine Weltmeisterscha::: ---hen statt. Bei der „In-az-messen sich die Proga_=e und Universitäten

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Selbst die besten Programme

gen aber noch viel Blödsinn. Ur.:e7 Bild eines Mädchens, das au: 21.27_ Trampolin einen Salto schlägt. schrie= eine sonst treffsichere Software: ...Ein Cowgirl schwenkt die Fahnen der USA und Kanadas" - nur weil die Farben der Kleidung und des Trampolins denen der Flaggen ähneln. Unter dem Bild eines Flugdrachens, auf dem ein Gesicht auf-gedruckt ist, stand: „Ein Mann, der auf einem Snowboard durch die Luft fliegt."

2014 präsentierten Forscher eine ganze Sammlung von Bildern, mit denen sich selbst die schlauesten „neuralen" Al-gorithmen täuschen lassen.

Dennoch: Wie lange wird es dauern, bis Maschinen seltener danebenliegen als Menschen? Bis sie, zumindest in man¬cherlei Hinsicht, schlauer sind als wir? Es könnte schneller gehen, als wir das für möglich halten, und die Folgen könnten übel sein, warnt Nick Bostrom von der Universität Oxford (siehe Seite 126).

Fei-Fei Li gehen apokalyptische War¬nungen ebenso auf die Nerven wie rosige Techno-Träume. Wenn die Leute wüss¬ten, wie schwer unser Job ist, würden sie nicht so übertreiben, sagt sie. „Es gibt noch fundamentale Probleme zu lösen, denn ein Objekt richtig zu identifizieren heißt noch nicht, dass man seine Bedeu-tung im Kontext versteht."

Aus ihrer Sicht geht es nicht darum, dass Maschinen menschliche Intelligenz erreichen, sie könnten auf andere Art in-telligent sein: „Sowohl Vögel als auch Flugzeuge fliegen, aber auf ganz andere Art", sagt sie. Selbst wenn Maschinen-In¬telligenz stark wächst, erwartet sie nichts Böses: „Es wird kein brutaler Terminator-Roboter an die Türe klopfen, vielmehr werden uns schrittweise viele nützliche Anwendungen zu Diensten sein."

Fei-Fei Li empfände es bereits als Triumph, in ihrer Forscherlaufbahn einen intelligenten Helfer mit Kameraaugen und Sensoren für Notaufnahmen zu ent¬wickeln, der die bedürftigsten Patienten zu identifizieren hilft.

OKTOBER 2031, in einem Bürogeb. bei Gütersloh. „Hey, du musst jetzt r. draußen gehen, abspannen, am besten au--z..±--Wiese dort drüben. Genau. Tief ausatmen. Das Vorstellungsgesprächhart. Du Du wirst den Job nicht bekommen, .zre-du hast dich gut geschlagen. Kennst du zze—sen Baum hier, ein Tulpenbaum, schau, wer er blüht. Deinen nächsten Termin habe abgesagt, so mies wie du dich gerade Willst du mit der Frau sprechen, die dort der Bank sitzt? Ihr würdet gut zusammet-passen, ihr habt gemeinsame Bekannte. SriL ich nach einem Film fiir euch suchen? Da-iir würde ich deine Chinesischstunde absage_`

WIE COMPUTER DIE WELT BEGREIFEN: MIT DEN TRICKS UNSERES GEHIRNS

 

„Deep Learning" - so nennt sich das Verfahren, das der Entwicklung von künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten eröffnet. Mit dieser Methode gehen Computer bei der Wahrnehmung der Welt ähnlich vor wie unser menschliches Gehirn bei der Verarbeitung von Sinnesein¬drücken.

Beispiel Bilderkennung: Bereits vor So Jahren entdeckten Neurowissenschaftler bei Experimenten mit Affen, wie das Gehirn aus dem Licht, das durch die Pupille auf die Netzhaut fällt, das gesehene Bild erschafft. Unser Bild von der Welt entsteht als Abfolge zahlreicher, von der Netzhaut bis in unterschiedliche Hirnregionen aufeinander aufbauender Verarbeitungs¬stufen. Bei jedem dieser Schritte bereiten Nervenzellen die eintreffenden Signale auf besondere Weise auf und leiten eine Zusammenfassung davon an die nächst¬höhere Ebene weiter. Schritt für Schritt

 

reift so aus dem reinen physikalischen Reiz das gesehene Bild heran.

Schon in dent98oer Jahren erkannten Informatiker, dass sich dieses Prinzip der „neuralen Netze" auch nutzen lässt, um komplizierte Phänomene rechnerisch zu beschreiben. Seit einigen Jahren werden verstärkt Algorithmen entwickelt, mit denen Computer, ähnlich wie das Hirn, die Wirklichkeit schrittweise analysieren können. Ein Foto zum Beispiel besteht im ersten Schritt aus Pixeln, im zweiten aus Kanten und Kontrasten, im dritten aus Objekten. Bis dann diese Teile und Ebenen im Kontext als ganzes Bild verarbeitet werden, ihre Beziehung zueinander der Szene noch eine weitere Dimension geben kann. Und damit Bedeutung.

Oder: Die Schallwellen der menschlichen Stimme werden zuerst als Frequenzen verarbeitet, dann als Phoneme, dann als Silben, als Wörter, als Wortkombinationen,

 

bis der ganze Satz errechnet ist. Weil n::: den Frequenzen auch die Tonhöhen in Berechnung einbezogen werden, kann solches Programm sogar die Stimme e Menschen von der anderer untersche ü Die rasant wachsende Rechenkraft ermöglicht es Computern seit Neuestem Bilder, Sprache oder Texte quasi in Ecl-

itzez in viele solcher Schichten zu zerlegen. Anfangs gelang nur die Berechnung von zwei oder drei Schichten, heute sind es mehr als zehn. Erleichtert wird das du: die ungeheure Menge an Vergleichsdaten die das Internet zur Verfügung stellt. Vie,e Milliarden Fotos sind im Netz versamrnel-: und Millionen von Videos. Damit wird es möglich, dass Programme immer detail-liertere Parallelen und Unterschiede zwischen den Dingen erkennen - und 2E:2 diese Weise zum Beispiel lernen, Katzen von Hunden zu unterscheiden, was no. bis vor wenigen Jahren als unmöglic Mehr Silicon Valley geht nicht: Im Glas-turm dort residiert Microsoft, dahinter Amazon, das Hauptquartier von Google liegt fast in Sichtweite. Mittendrin: einige Hundert Quadratmeter China. Auf den Fluren der Firma Baidu wird Mandarin gesprochen, viele der Programmierer, die zwischen Tischtennisplatten und Kickern an weißen Tischen sitzen, sind Chinesen.

Andrew Ng (ausgesprochen „Eng"), ein sportlicher, schlaksiger Typ, geboren in Großbritannien, die Eltern aus Hong-kong, hat 2011 „Google Brain" gegründet. Dort hat er die Technologien vorange¬bracht, mit denen Rechner des IT-Gigan-ten heute Bilder und Sprache erkennen. Ein Meilenstein war ein Algorithmus, der beim Durchsuchen von YouTube-Videos von selbst entdeckte, dass es auf der Erde

 

Katzen gibt; niemand hatte der Maschine etwas von der Existenz dieser Tiere ge¬sagt. Seither gilt Ng als Star der KI-Szene.

Im Mai 2014 sorgte er für Aufsehen, weil er als Chefwissenschaftler zu Baidu wechselte, dem chinesischen Gegenstück zu Google. Es verfügt über eine der meist-besuchten Internetseiten der Welt, hat Hunderte Millionen Kunden. Andrew Ng soll künstliche Intelligenz in deren Leben bringen. Und das, glaubt er, wird alles ver¬ändern: „Wir sind durch künstliche Intel¬ligenz in einem Prozess, der die Welt so fundamental prägt, wie die industrielle Revolution es getan hat. Nur schneller."

Gerade kommt er vom Mittagessen mit einem Hirnforscher, jetzt redet er über sein Ziel, dass Mensch und Masch:ne fließend miteinander kommunizieren. „In wenigen Jahren wird die Hälfte aller Suchanfragen über Kamerabilder und ge¬sprochene Sprache ausgelöst werden", sagt er. Und nahezu alle Dinge werden über Software verbunden sein: Kühl¬schränke, Autos, 3-D-Drucker und Milliar¬den Sensoren - viele davon an oder in un¬seren Körpern. Das „Internet der Dinge".

Baidus neuesten Schritt in die flie-ßende Kommunikation von Mensch und Maschine hat Ng im Dezember vorge¬stellt: „Deep Speech", eine Spracherken-nungssoftware, die Gesagtes auch dann erkennt, wenn im Hintergrund die U-Bahn rattert oder Kellner mit Geschirr klappern. An ioo 000 Stunden Sprach¬aufzeichnungen hat ein Rechner gelernt, englische Sprache unter schwierigsten Bedingungen zu identifizieren. Für einen Menschen wären das mehr als elf Jahre des Zuhörens. Kleinkinder brauchen drei bis vier Jahre, um Sprache zu verstehen. Dem Rechner reichten wenige Wochen.

Aus dem, was ein Mensch sagt und wie er es sagt, kann eine intelligente Ma-schine Schlüsse ziehen: Wie ist die Stirn-

 

mung? Was braucht mein Besitzer? „Dann kann Werbung exakt auf die Lebenslage eines Menschen zugeschnitten werden", sagt Ng. Ein Mensch könnte morgens auf¬wachen, und als Erstes Werbung für ein Medikament sehen - weil er schlecht geschlafen hat, aber an diesem Tag ein Vorstellungsgespräch ansteht. Sein KI-Assistent hat ihm per autonomer Drohne Kleidung besorgt, die zum Dresscode der Firma passt, und er hat Lebensmittel, die müde machen, schon seit Tagen aus dem Kühlschrank verbannt. Das System stellt be:_rr. Frühstück Fragen und bewer¬tet ±e

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dass der Perso:-.3_77.f:        _

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ten Schwächen des Bewerbers eilige: e det bekommt. Es geht um mehr: darum. digital nackt dazustehen gegenüber den KI-Systemen von Konzernen, die ausge-feilte Psychogramme über uns anlegen und unsere Wünsche manipulieren.

Schon heute behaupten Forscher, sie könnten anhand von 150 Facebook-Likes ein Psychogramm eines Menschen erstel¬len, inklusive sexueller Orientierung. Kombiniert mit Ortsdaten aus Handys und Überwachungskameras, mit digitalen Spuren von Einkäufen und sozialen Ver¬bindungen entsteht ein hochaufgelöstes Abbild ganzer Gesellschaften.

Über den Datennetzen thronen Ge-heimdienste, denen künftig restlos nichts mehr verborgen bleiben wird, weil überall „smarte Sensoren" eingebettet sind und auch das noch entschlüsseln, was weit entfernt vom Mikrofon gesprochen wird.

Ng antwortet auf Bedenken dieser Art Als Unternehmen sind wir abhängig da-von, dass unsere Kunden unsere Produkte mögen und ihre Privatsphäre respektiert wissen, denn sonst sind sie mit ein paar Fingerbewegungen bei der Konkurrenz."

Ein Risiko bereitet Andrew Ng aller-dings wirklich Sorgen: Massenarbeitslo-sigkeit. Früher wurden Feldarbeiter durch Traktoren ersetzt, dann Fließbandarbei¬ter durch Roboter. Jetzt trifft es ganz neue Schichten - mit großem Tempo.

Beispiel Übersetzer: Die Kommunika¬tionsform Skype bietet bereits Echtzeit-Übersetzungen an, die aus dem „Hallo" eines Deutschen in Sekundenbruchteilen ein „Hello" für einen Amerikaner ma¬chen, und umgekehrt. Dazwischen steckt ein gigantisches System, das bei jedem Gespräch dazulernt. Extrem praktisch, aber stirbt der Übersetzerberuf bald aus?

Beispiel Lagerarbeiter: In den Hallen von Amazon orchestrieren Algorithmen das Heer von Robotern, das Waren aus Regalen holt und an Menschen zum Ein¬packen übergibt. Immerhin das machen Menschen mit ihrem Fingerspitzengefühl noch besser und billiger.

Die Unternehmensberatung A.T. Kearney erwartet, dass allein in Deutsch¬land neun Millionen Jobs verschwinden, wenn intelligente Maschinen sich ausbrei¬ten. Betroffen wären Lastwagenfahrer, de¬ren Trucks künftig automatisch ans Ziel fahren, Fach- und Agrararbeiter - aber auch Journalisten und Rechtsanwälte. Schon heute werden Artikel über Finanz¬daten oder Erdbeben automatisch ver¬fasst. Software ist in Entwicklung, um in Anwaltskanzleien Anfragen zur Rechts-lage zu analysieren und zu beantworten.

Den neun Millionen Verlierern, so A.T. Kearney, stehen nur rund 1,5 Millio¬nen Jobs gegenüber, die in der KI- und Ro-boterindustrie neu entstehen. In den USA geht die Angst um, dass künstliche Intel-

 

ligenz die Kluft zwischen Arm und Reich vertieft. Hier die Herren der Algorithmen, deren Milliarden sich an der Wall Street durch KI automatisch vermehren. Dort das Heer der Ersetzbaren und Ersetzten.

Zukunftsfest sind neben Berufen, in denen Menschen Computersysteme ent-wickeln und steuern, vor allem „weiche" Tätigkeiten, die Einfühlsamkeit, Humor und soziale Kompetenzen verlangen. The¬rapeuten, Ärzte, Musiker gehören dazu. Mitarbeiter in Hotels. Oder Clowns.

Andrew Ng ist überzeugt, dass künst¬liche Intelligenz neue Berufe hervorbrin¬gen wird, so wie die industrielle Revolu¬tion das getan hat: „Früher waren die meisten Menschen Bauern, heute haben die meisten andere, neue Berufe. Genau¬so wird das bei der KI-Revolution sein."

II . 1- WIRKUNG

MAI 2034, BUNDESTAG. Sehr geehrte Abgeordnete, wie jedes Jahr möchte ich Be¬richt über unseren Weg in die KI-Gesellschaft ablegen. Ja, viele sehen den Prozess kritisch. Als Kanzlerin teile ich die Ansicht, dass wir genau hinsehen müssen. Aber: Die Krimina¬lität ist um 8o Prozent gesunken, seit uns künstliche Intelligenz Verbrecher aufspüren lässt, bevor sie ihre Tat begehen. Unsere Stra¬ßen sind sicherer geworden, weil Menschen auf autonome Autos umsteigen. Wir können uns besser auf Stürme und Fluten vorberei¬ten, seit die Vorhersagen über Monate fehler¬frei sind. Der Preis ist das, was früher Pri¬vatsphäre hieß. Aber ich glaube, es lohnt sich.

Wozu gibt es Google? Der Technikexperte Kevin Kelly wollte das ganz am Anfang, als die Firma noch nicht das große Geld verdiente, auf einer Party direkt von Larry

 

Page erfahren. Die kühle Antwort des Google-Mitgründers klingt denen, die da¬mals dabei waren, bis heute in den Ohres „Oh, we're really making an AI." - „Weign du, in Wahrheit entwickeln wir künstliche Intelligenz."

Die Milliarden täglicher Suchanfra-gen von Nutzern haben einen tieferen Zweck: Sie lassen die Software lernen -nicht nur Offensichtliches, wo gerade be¬sonders viele Menschen nach Grippe goc-geln oder welcher Star im Kommen

Ne in: Jede Anfrage hilft dem System, se_ Welt- und Menschenbild aufzubauen.

„Google nutzt seine KI nicht, = Suchanfragen besser zu beantwor_ Sondern es nutzt die Suchanfragen. —7 seine KI zu verbessen", sagt Kevin Ke heute. Das ist Teil eines größeren Pia:-In kürzester Zeit hat Google elf Firn- e -

aufgekauft, die an Robotern und   :_-

cher Intelligenz arbeiten. Und gerade 7 - der Konzern einen Militärflughafen 7 ten im Silicon Valley für 6o Jahre vor. .± -US-Regierung gepachtet - um dort u7: f -anderem intelligente Maschinen das 1-7_ 2.7 deln im freien Gelände üben zu lassen

Der wichtigste Kauf fand im Ja:.

statt. Für so o Millionen Dollar e --nahm Google DeepMind, ein britisz:... Start-up, auf dessen Webseite kaum r.-.e als das Firmenmotto steht: „Solve Inie - gence". Wir lösen das Problem der In:e -ligenz. Gemeint ist: ein für alle Mal.l'Or_z einer universellen Lernmaschine, die a_ denkbaren Facetten der KI in sich vere 7 -

„Damit das Lernen von allein schiebt, statten statten wir unsere Algorithmen mit internen Belohnungssignalen aus'. sagt DeepMind-Forscher Alex Graves. Die Rechner laben sich am Lernen „wie Kinder, die etwas Süßes finden, es essen und sich wohlfühlen". Zucker braucht es dafür nicht, die „Belohnung" besteht aus Code. Jede Entscheidung, die sich als rich-tig erweist, gibt ein positives Feedback ans System. Der Rechner „spürt" das (noch) nicht, aber er ist darauf program-miert, die Belohnungen zu maximieren.

Derzeit lassen die 5o Mitarbeiter bei DeepMind ihre Lernprogramme in Videospielwelten trainieren. Der nächste Schritt, so Graves, wird es sein, das in die echte Welt zu übertragen - mit einem Roboter mit Muskelkraft etwa, der selbst über seine Aktionen entscheidet. Spätes¬tens wenn es so weit ist, dass solche Robo¬ter frei herumlaufen, sieht Graves große Fragen auf uns zukommen. Sollen Ma¬schinen auf Dauer Sklaven bleiben? „Viel¬leicht braucht es für wahre Intelligenz die Fähigkeit, Nein zu sagen. Etwas anderes zu tun, als der Programmierer will?"

OB ES GOOGLE SEIN WIRD oder eine andere Firma, die als Erste eine umfas¬sende künstliche Intelligenz entwickelt, ist zweitrangig. Wirklich revolutionär ist, dass in Zukunft Privatfirmen unser Leben mit Sensoren durchdringen und ihre Algo¬rithmen die entstehenden Daten mitein¬ander verknüpfen können.

Der Wandel verläuft schleichend. An vielen, scheinbar unverdächtigen Stellen

 

werden wir bereits ausgerechnet, bewer-tet: An Staatsgrenzen berechnen Algorith¬men, wer besonders genau kontrolliert werden sollte. Onlineshops schlagen uns Produkte vor, je nachdem, wo wir vorher gesucht haben. Was oft bedeutet: Wer viel auf Luxusseiten surft, dem werden auto¬matisch teurere Angebote unterbreitet.

Die Energiewende, mehrheitlich be-fürwortet, wird nur gelingen, wenn alle Solarpaneele und Windräder, aber auch alle Waschmaschinen und Wasserkocher verbunden werden im smart grid, dem intelligenten Stromnetz. Sensoren, die im Haushalt den Energieverbrauch messen, registrieren zugleich, wann wer wo eine Maschine bedient, wann jemand zu Hau¬se ist, ob allein, zu zweit, zu mehreren. und in welchem Raum sich Menschen aufhalten. KI-Systeme können dann viel¬leicht aus Energieverbrauchsmustern er¬rechnen, wie glücklich eine Beziehung ist.

Den KI-Systemen spielt ein Umstand in die Hände, über den wir nur selten sprechen. Wir Menschen beschreiben uns als „frei", als würden wir in jedem Mo¬ment die Wahl haben, was wir als Nächs¬tes tun. Das schmeichelt uns, aber so ist es nicht. Wir sind von Maschinen so leicht

 

ausrechenbar, weil wir so erwartbare Le-ben führen: Wo wir schlafen, unsere Wege zu Schule und Arbeit, die Orte, an denen wir Freunde treffen - vieles ist täglich gleich. Das liefert KI den Stoff, unser Ver¬halten vorherzusagen. Sie ist meisterhaft darin, Regelmäßigkeiten zu entdecken. Um dann Abweichungen zu registrieren.

Die positive Lesart: KI hilft uns künf¬tig mit zahllosen Services im Alltag. Sie macht uns Menschen schlauer, weil das gesamte Weltwissen für uns allgegenwär¬tig wird. Die Wirtschaft wird effizienter, die Forschung beschleunigt.

Aber in einer vorausberechneten Ge¬sellschaft hat ungekannte Macht. wer möglichst v:iele Datencizeler.

und in seine Rer;-rnd-r-_eu-leperice. kkezte:

und Drohnen ebispeis          Dte     

neue Dimensionen sariaier

Aber die Spielregeln einer7Geselec,''-'.. mit maschineller Intelligenz s'zid. ungeklärt. Technikexperte Kevin KeU sieht eine „KI-Oligarchie" am Entstehen, eine Herrschaft der IT-Giganten. Und er findet das ebenso unausweichlich wie umfassende, persönliche Transparenz.

Regierungen könnten dagegenhalten und strenge Gesetze erlassen, um unge-

hemmte Durchleuchtung zu verbieten. Menschen könnten versuchen, die Algo-rithmen auszutricksen oder für sie un-sichtbar zu werden. Wahrscheinlich ist aber, dass KI den Weg aller Technik geht: Zuerst erscheint sie wie Zauberei, dann wird sie normal, schließlich unsichtbar wie Luft, weil sie so selbstverständlich ist.

Die Frage, wohin die schnellen Fort-schritte führen, beunruhigt inzwischen selbst KI-Protagonisten. Im Januar 2015 veröffentlichte das Bostoner Future of Life Institute einen „offenen Brief" mit dringenden offenen Fragen. Dazu zählt, wer eigentlich haftet, wenn Maschinen mit künstlicher Intelligenz Fehler bege¬hen und etwa einen Autounfall verursa¬chen. Ihre Hersteller, ihre Eigentümer, die Nutzer? Auch die Frage nach einem mög¬lichen militärischen Einsatz und dem Da-tenschutz wird als Top-Priorität genannt. Zu den Unterzeichnern zählen auffallend viele Mitarbeiter von Google - und die Gründer von DeepMind selbst.

 

DEZEMBER 2049, GENE Der Tag der Entscheidung beginnt mit einer Prozession. In Kolonne fahren die Limousinen der Staatschefs zum Schweizer Forschungszen¬trum für künstliche Intelligenz. Die ganze UN-Vollversammlung will den schwarzen Kasten sehen, der im Sicherheitstrakt des Ge¬bäudes steht. Er ist nicht größer als ein Kühl¬schrank. Als alle da sind, sagt der Instituts¬chef er wolle auf große Worte verzichten, jeder wisse ja, um was es gehe: „Sollen wir unser Werk mit dem Internet verbinden?"

Das Bistro „piper" liegt in einem Gewer-begebiet bei Lugano, zwischen dem Ran¬gierbahnhof und einer Tankstelle. Die Spielautomaten bimmeln. Der Wirt ser¬viert einem Mann mit Dreitagebart und schwarzem Barett auf dem Kopf Tortel¬lini. Der Gast sieht aus wie ein französi-

 

scher Künstler, der sich im Jahrhunder geirrt hat. Er wirft einen Blick in eir_e Boulevardzeitung, schaut hinaus in der_ Regen. Die analoge Trostlosigkeit des Ge¬werbegebiets interessiert ihn nicht. Er

in Gedanken woanders. Bei der Frage. c das Wissen aller Menschen in einen

gen Liter rechnender Materie passt.

Der Mann heißt Jürgen Schmidln.:1:-e oder: „You_again Shmidhoobuh", wie er sich bei Vorträgen in Amerika vorsteh Sein Name fällt immer, wenn man mit Ex¬perten über künstliche Intelligenz spriz_*_-: Viele Algorithmen, mit denen Face'Dzce, und Google ihre Rechner schlauer mi-chen, stammen aus Schmidhubers 1(017:

Smalltalk ist seine Sache nicht. Tie.rT-stapeln auch nicht. Schon fünf Minuzer nach dem Kennenlernen rechnet er hocr. um welchen Faktor sich die Leistung eines Menschenhirns übertreffen lässt.

„Unsere Zivilisation strebt uriw_E.-sentlich seit jeher darauf zu, eine kiirs-che Intelligenz zu bauen", sagt er. _74-ir

können in unserer Lebenszeit noch erwar¬ten, dass es relativ kleine Maschinen ge¬ben wird, die so viel rechnen können wie alle Menschenhirne der Welt zusammen."

Schmidhubers Weltbild, das ist schon beim Espresso klar, ist durch und durch mathematisch. Er nennt Gott den „Gro¬ßen Programmierer" und glaubt, dass restlos alles im Kosmos in Software be¬schreibbar ist. Hier sieht er die eigentliche Rolle der KI: eine möglichst kurze, exakte Beschreibung aller jemals gemachten Beobachtungen zu schaffen. Die Welt¬formel. Maschinen werden auf dem Weg dorthin zu Wissenschaftlern und Künst¬lern, untersuchen Gewebeproben auf Krebszellen, suchen in den Tiefen des Alls nach Leben und unbekannten Naturge¬setzen, eröffnen neue Musikdimensio¬nen. Alles nur als Fingerübungen quasi.

Vom Bistro sind es nur ein paar Schritte zu einer rosafarbenen Halle. Durch neonhelle Flure geht es in die Räu¬me des Dalle-Molle-Forschungsinstituts für künstliche Intelligenz, an dem Schmid-huber als Kodirektor arbeitet. Es ist hier normal, dass Roboter an Regalen hoch¬klettern und Drohnen den Korridor ent-langfliegen. In einem der Räume sitzt ein Roboter mit Babygesicht vor einem Schachbrett. Es geht nicht ums Spielen -er soll die Figuren mit menschengleichem Fingerspitzengefühl greifen lernen.

Schmidhuber, 1963 geboren, hat als Jugendlicher in der Münchner Stadtbü-cherei alles über Physik verschlungen. Irgenwann fiel ihm auf, dass es ein bes-seres Ziel gebe, als Physiker zu sein: „Ei-nen künstlichen Physiker zu bauen, der schlauer ist, als man es selbst je sein könnte. Und der sich immer weiter ver-bessert, ohne Limit."

Während sich Kollegen wie Fei-Fei Li in Bescheidenheit üben und ständig be¬tonen, wie wenig ihre Systeme noch kön-

 

nen, spricht Schmidhuber ganz selbstver¬ständlich über die nahende Zeit einer allumfassenden künstlichen Intelligenz.

Es kümmert ihn wenig, dass sich die Warnungen vor den Folgen einer solchen Entwicklung häufen. So unterschiedliche Charaktere wie der Astrophysiker Stephen Hawking und der Milliardär Elon Musk mahnen, dass eine sich selbst optimieren¬de Maschinenintelligenz sich gegen ihre Schöpfer wenden könnte. Hawking glaubt ohnehin, dass die Menschheit ins All aus¬wandern muss, um zu überleben.

„Eigentlich ist seit den 198oer Jahren kein wesentliches Argument dazugekom¬men", sagt Schmidhuber. Er stellt den Warnern ein „optimistisches Szenario" entgegen. „Wir werden ablehnenswerte Anwendungen von künstlicher Intelligenz sehen, auch militärische", sagt er, „aber die lebensverbessernden Anwendungen werden überwiegen." Wie immer schon in der Technologiegeschichte: „Mit Elektri¬zität kann man zwar elektrische Stühle bauen, aber vor allem Städte erleuchten."

Sobald aber die Maschinen-Intelli-genz der menschlichen überlegen ist, er-wartet Schmidhuber etwas Neues: Smar¬te Systeme, glaubt er, werden dann das Interesse an uns Menschen verlieren. „Wenn sie eine Entwicklung, die bei uns Menschen von der Geburt bis zum Er¬wachsenwerden zo Jahre dauert, in zo Millisekunden vollziehen - was sollten wir ihnen dann noch geben können?"

Der Forscher sitzt im schwachen Winterlicht in einem Raum voller Robo-ter. Die Grenzen von Wissenschaft und Science-Fiction verfließen in dieser Däm¬merstunde. Angst, das ist seine Botschaft, brauchten wir nicht zu haben. Wir seien wohl später einmal für Maschinen, was für uns heute die Ameisen am Amazonas seien. Die lassen wir doch auch leben. So¬lange sie nicht in unsere Häuser krabbeln.

 

Wie beruhigend.

Auch einen Fluchtweg ins All brauch¬ten wir nicht. Schmidhuber zufolge werden die Maschinen die Erde vor uns verlassen. Im Asteroidengürtel gebe es Unmengen an Rohstoffen für selbstrepli¬zierende KI-Fabriken. Dort könnten die Maschinen „unglaublich kreativ" sein, während die Menschen auf der Erde blie¬ben, in ihrer „Atmosphäre voller giftigem Sauerstoff, der Roboter bloß rosten lässt."