Künstliche Intelligenz Arbeitsmarkt wie für Fußballer

Es ist ein sehr spezieller Arbeitsmarkt, bevölkert von den klügsten Informatikern, Mathematikern, ehemaligen Schach-Champions. Nun verändert das Geld, das die Konzerne in das Feld pumpen, auch die universitäre KI-Forschung. Jahrzehntelang war sie ein Biotop der Entwicklungen, wo unangepasste Typen wie Schmidhuber aufblühen konnten. Er hat auch schon Arbeiten zur Algorithmen-Kunst veröffentlicht und spekuliert gerne, dass die Menschen wohl nur ein "Zwischenschritt" in der Evolution seien.

Jetzt muss er sich einer neuen Realität stellen: "Obwohl ich mit knapp 52 Jahren bald meine Midlife-Crisis kriege, muss ich auf meine alten Tage noch Unternehmer werden und raus aus dem akademischen Elfenbeinturm. Ich muss den Mitarbeitern neben der Möglichkeit, im besten Labor zu arbeiten, auch noch Aktienoptionen bieten." Die großen Unternehmen, die jetzt einsteigen, hat er auch schon als "Kannibalen" beschimpft. Guten Studenten, erzählt er, würden "teilweise Ablösesummen im Millionenbereich geboten, ein bisschen wie bei Fußballern".

"Möhre her oder ich föhne dich!"

Künstliche Intelligenz braucht oft noch menschliche Unterstützung. Wie Microsofts Sprachassistentin Cortana zu ihren scherzhaften Antworten kommt. Von Mirjam Hauck mehr ...

Computer und Eitelkeiten

Wenn jemand eine Demonstration von Schmidhubers KI-Forschung will, sagt er nur: "Nehmen Sie Ihr Smartphone in die Hand." Die Spracherkennung Google Voice etwa versteht, was der Nutzer will, auch aufgrund ihres sogenannten Long Short Term Memory (LSTM), einer Entwicklung aus Deutschland. "Die haben wir seit 1995 an der TU München und in der Schweiz mit europäischen Steuergeldern entwickelt. Das verwenden jetzt alle, vor allem amerikanische Firmen wie blöd." Ohne seine Forschung wäre Google lange nicht so weit, sagt Schmidhuber.

Überhaupt sprechen die großen Köpfe erstaunlich offen über die Frage: "Wer hat's erfunden?" Apple kaufte in den vergangenen Jahren mehrere Firmen, die an künstlicher Intelligenz arbeiten, aber Facebooks LeCun nimmt den Hardware-Hersteller nicht ernst: "Was die machen, ist keine Forschung", sagt er. "Das ist nur Entwicklung von Technologie." Im Gespräch ist es der einzige Moment, in dem seine Stimme leicht flackert. "Wer forscht, veröffentlicht wissenschaftliche Publikationen, die unabhängig überprüfbar sind", sagt er. Wissenschaft sei mehr als die bloße technische Umsetzung. "Man muss es auch analysieren können. Nur so machen wir Fortschritte." Die Anzahl der Publikationen, die Apple veröffentlicht hat: null. Apple wollte sich auf Nachfrage nicht äußern.

Hinton sagt, ohne das auf einen bestimmten Konkurrenten beziehen zu wollen: "Ich finde es nicht gut, wie sich manche Wettbewerber gegenüber der Forschungs-Community verhalten. Sie verwenden öffentlich zugängliche Forschung und schlagen daraus Profit. Selbst tragen sie aber nichts bei. Wenn das alle so machen würden, wäre es ein Desaster."

Facebook und Google sind dazu übergegangen, Teile ihrer Infrastruktur quelloffen verfügbar zu machen, das bedeutet: Forscher können sie überprüfen und die Systeme nutzen. Die Strategie dahinter erklärt Buchautor Domingos: "Die Konzernen wollen die nächste Stufe der Entwicklung kontrollieren. Sie konkurrieren um Top-Talente. Es ist einfacher, neue Wissenschaftler zu gewinnen, wenn die mit den quelloffenen Produkte vertraut sind."

Für KI-Experten sei es verlockend, nicht nur bei einem namhaften Unternehmen zu arbeiten, sondern gleichzeitig auch die Forschung veröffentlichen zu können. Ausgeschlossen von der Offenherzigkeit sind KI-Systeme, die eng an konkrete Facebook- oder Google-Produkte geknüpft sind. Da geht es dann doch zu sehr ums Geschäft, um die KI-Gemeinde teilhaben zu lassen.

Die Grenzen

Maschinenlernen wird Domingos zufolge eine zentrale Rolle bei der Frage übernehmen, wie die kommende Generation von IT-Systemen aussehen wird. Doch noch gebe es Hürden. Domingos erzählt von einem Kollegen, dessen neuronales Netzwerk lernte, zwischen Hunden und Wölfen zu unterscheiden: "Das klappte sehr gut. Aber dann stellte sich heraus, dass in allen Hundebildern im Hintergrund Schnee zu sehen war - und bei den Wölfen nicht."

Die Maschine hatte also nicht gelernt, wie ein Hund aussah, sondern sich nur den Schnee eingeprägt. Von ähnlichen Problemen berichten andere KI-Forscher: Eine Maschine, die einen Bus korrekt erkennen kann, will plötzlich einen Strauß erkennen, nachdem ein paar Pixel im Bild verändert werden (der Mensch erkennt absolut keinen Unterschied zwischen beiden Bildern).

So richtig verstanden haben KI-Forscher noch immer nicht, wonach ihre Algorithmen urteilen. Aber dank Google und Facebook haben sie jetzt immerhin genug Geld zur Verfügung, um es herauszufinden.

Mensch, Maschine!

Das IBM-System "Watson" diagnostiziert Krebserkrankungen, empfiehlt Geldanlagen und besiegt nebenher jeden Gegner in Quizshows. Ein Gespräch mit seinem "Betreuer". Interview von Johannes Boie mehr...