Interview

Künstliche Intelligenz: „Gehirne in die Cloud laden? Absurd!“

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t3n Magazin: Das Thema künstliche Intelligenz (KI) genießt derzeit große Aufmerksamkeit. Als Laien sind wir einerseits alltäglich konfrontiert mit offenkundig nicht sonderlich intelligenten Assistenzsystemen. Auf der anderen Seite lesen wir Warnungen, dass sich künstliche Intelligenz zur Gefahr für die Menschheit entwickeln könnte. Wie lässt sich KI sinnvoll differenzieren?

Künstliche Intelligenz ist ein dehnbarer Begriff. Traditionell versteht man darunter all jene Aufgaben, die Menschen ohne zu überlegen bewältigen können, Computer jedoch noch nicht. Gute Beispiele sind Gesichts- und Spracherkennung. Wir erkennen sofort, wer eine Person ist beziehungsweise was sie sagt. Das ist Computern lange Zeit sehr schwer gefallen. Wenn man aber die zugrunde liegenden Regeln kennt und sie für den Computer formulieren kann, lassen sich wie im Schach per brute force, also unter massivem Rechenaufwand, Abermillionen von Kombinationen testen.

In dem Moment, in dem der Computer ein Problem besser lösen kann als der Mensch, fällt es dann aus dem Forschungsgebiet der KI raus und verwandelt sich in IT, in normale Computertechnologie. Die künstliche Intelligenz bleibt das, was sich am Horizont als noch nicht gelöstes Problem abzeichnet. Und da gibt es noch sehr viel zu tun.

t3n Magazin: Im vergangenen Jahr hat ein Computer erstmals einen Menschen im Go geschlagen, einem Spiel mit unzähligen Kombinationsmöglichkeiten. Gelöst wurde das Problem durch den Einsatz eines künstlichen neuronalen Netzes, das die Regeln des Spiels durch die Analyse zahlreicher Partien selbst erlernt hat. Sie haben schon vor zwanzig Jahren ein Buch über neuronale Netze geschrieben. Was hat sich seitdem geändert?

Weltmeisterschaft unter Robotern: Beim Robocup in China 2015 war auch das maschinelle Team der Freien Universität Berlin vertreten. Raúl Rojas betreut das Projekt. Er sagt, dass die Roboter weit entfernt davon seien, gegen Menschen bestehen zu können – nicht nur beim Fußball. (Foto: dpa)

Die KI-Forschung verläuft in Wellen. Phasen, in denen es viel Interesse, größere Erfolge und viel Euphorie gibt, wechseln sich mit Phasen der Ernüchterung ab. Im Moment reiten wir auf der Welle der Euphorie und man glaubt, dass man mit neuronalen Netzen nicht nur Go sondern auch alle anderen Probleme lösen kann. Ich denke, dass diese Sicht verkürzt ist. Wir werden künftig nicht alles mit brute force erledigen können, aber genau das ist bei neuronalen Netzen zumindest teilweise noch der Fall.

Man muss sich das so vorstellen: Damit ein neuronales Netz beispielsweise lernt, auf einem Bild ein Pferd von einem Baum unterscheiden zu können, muss man es mit Millionen von entsprechenden Bildern füttern. Danach kann es mit statistisch hoher Wahrscheinlichkeit diese Unterscheidung korrekt treffen und ein Pferd erkennen – aber ohne tieferes Verständnis. Wenn man den Computer fragt, warum es sich um ein Pferd handelt, würde er nicht sagen: „weil es ein Vierbeiner mit Hufen und einer bestimmten Kopfform ist“. Eigentlich hätten wir am liebsten eine solche menschliche Herleitung. Aber die Verarbeitung des Computers erfolgt noch auf einer niedrigeren Wahrnehmungsebene und unter Einsatz großer Rechenleistung.

t3n Magazin: Nicht alle teilen Ihre Auffassung, dass der Fortschritt in der KI in Wellen verläuft. In den USA gibt es eine lautstarke Bewegung um Ray Kurzweil, die fest an einen exponentiellen Fortschritt in unterschiedlichsten Bereichen der Wissenschaft und insbesondere in der KI glaubt.

Exponentielles Wachstum findet vor allem beim Bau von Mikroprozessoren statt. Die Anzahl der Transistoren in einem Prozessor verdoppelt sich alle 18 Monate, das bekannte Mooresche Gesetz ist bis heute gültig, obwohl man hier langsam an die physikalischen Grenzen kommt. Aber die Geschichte zeigt, dass sich die Ingenieure immer wieder etwas neues Einfallen lassen, um das exponentielle Wachstum in der Computerleistung aufrecht zu erhalten. Dennoch rechne ich nicht damit, dass die Entwicklung abflachen wird. Die Computer werden weiterhin schneller werden. Ray Kurzweil macht jedoch Folgendes: Er vergleicht die Anzahl der Transistoren in einem Rechner mit der Anzahl der Neuronen in einem menschlichen Hirn.

Er prognostiziert, dass Computer im Jahre 2030 eine Anzahl von 10 hoch 11 Transistoren erreichen und damit automatisch intelligenter als Menschen seien. Somit wäre in seiner Logik die Singularität, also der Zeitpunkt, in dem die Maschinen den Menschen übertreffen, erreicht. Ich denke, dass das falsch ist. Man kann Transistoren nicht mit Neuronen gleichsetzen. Ein Transistor ist ein binäres Element, basierend auf null und eins – ein Neuron ist viel komplizierter. Wir wissen schon nicht genau, was ein einzelnes Neuron leistet, geschweige denn wie viele von ihnen im Verbund arbeiten und als Netzwerk etwas qualitativ Neues erzeugen. Das Gehirn ist für uns noch immer ein großes Rätsel. Etwas so komplexes und unbekanntes mit einem Haufen Transistoren zu vergleichen, ist vermessen.

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Ein Kommentar
Steffen Hannemann
Steffen Hannemann

Geht es in der KI-Forschung nicht darum Grenzen zu überwinden. ;)
Grenzen des Lebens, Grenzen der Wissensaufnahme, wenn wir eine Superintelligenz erschaffen die über alles Wissen der Menschheit verfügt und dies eigenständig weiterentwickelt, werden wir auch durch die SuperKI bald die Möglichkeit haben unsere Wissensaufnahme zu steigern, hundert mal so viel, oder Millionen mal so viel wie heute.

Die Skepsis klingt doch sehr bekannt: Als Jules Verne seine Zukunft-Visionen beschrieben hat, war er für die Zeitgenossen ein Spinner und heute… :)