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Wissenschaft:Wie ein "Jugend-forscht"-Sieger Apple überholte

Robert Bamler forscht in Kalifornien.

Ein iPod als Lexikon: Von Robert Bamlers Weg zum Jugend-forscht-Sieg berichtete die SZ am 4. Mai 2006. Heute lebt er in Kalifornien. Das Bild zeigt ihn auf einer Bootsfahrt vor Newport Beach.

(Foto: Privat)

Robert Bamler überlistete einst den iPod und brachte Wikipedia auf das Gerät - ganz ohne Internet. Heute forscht der Münchner in Kalifornien.

Es war der 9. Januar 2007, als Steve Jobs auf einer Entwicklungskonferenz in San Francisco das erste iPhone vorstellte. Damit leitete der Technikhersteller Apple eine neue Stufe der digitalen Revolution ein. Zwar gab es schon auf den Klapp- und Schiebe- oder noch altmodischer: Riegelhandys Internet, das war aber höchstens zum Herunterladen von Klingeltönen gut. Quasi über Nacht konnten Besitzer des iPhones auf einmal von überall auf das Wissen der Welt zugreifen und es in die Hosentasche stecken. Schon ein Jahr vor Steve Jobs hatte das ein 19-jähriger Student aus München geschafft: Im Rahmen des Jugend-forscht-Wettbewerbs hatte Robert Bamler die freie Online-Enzyklopädie Wikipedia auf seinen iPod gebracht.

Das war natürlich kein iPod mit großem Farbbildschirm, einem intuitiv zu bedienenden Touchscreen mit brillanten Farben, geschweige denn einem Internetzugang. Es war der iPod Mini, eigentlich nur eine blechgewordene Musikbibliothek mit einem kleinen, beleuchteten Display, das auf wenigen Zeilen Interpreten, Titel, Name des Albums und vielleicht noch den Ladezustand des Akkus anzeigte. Das Gerät wurde über das Clickwheel bedient, ein berührungsempfindliches Klickrad. Auf dem Siegerfoto von "Jugend forscht" - Robert Bamler hatte sich mit dem "oberschlauen iPod-Lexikon in der Hosentasche" den Bundessieg in der Kategorie Mathematik und Informatik gesichert - hält er stolz das kleine Gerät hoch.

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Sein kristallklarer Blick durch die dünndrahtige Brille lässt großen Wissensdurst erahnen. Natürlich machte er mit seiner Erfindung aus der Online-Enzyklopädie ein Offline-Lexikon, denn technisch war es mangels Internetzugang damals nur möglich, einen Ist-Zustand der sich ständig erweiternden und aktualisierenden Wikipedia auf den iPod zu spielen. In der prä-hyperdigitalen Epoche, so mutet diese Zeit vor dem iPhone, als der Brockhaus noch kein Staubfänger war, zwölf Jahre später an, war die Idee bahnbrechend, zumal es scheinbar nicht mehr brauchte als ein Musikabspielgerät und einen klugen Kopf mit Sinn für mobiles Wissen.

Aber natürlich war das nicht alles: "Anders als bei heutigen Smartphones sah der Hersteller Apple Erweiterungen durch Apps offiziell nicht vor. Es gab aber eine Gruppe von hartnäckigen Tüftlern, die es geschafft hatte, eine alternative Bedienoberfläche auf das Gerät zu spielen, die man erweitern konnte. Auf deren Arbeit aufbauend programmierte ich eine App, die eine zuvor aufgespielte Momentaufnahme der Wikipedia durchsuchen und die Artikel auf dem winzigen Display anzeigen konnte", sagt Bamler heute. Die deutschsprachige Wikipedia hatte damals etwa eine halbe Million Artikel, berichtet er, in komprimierter Form nahm das etwa 700 Megabyte ein, ein Sechstel der gesamten Speicherkapazität des iPods.

Kein ganzes Jahr später war die Idee dann obsolet, weil das iPhone kam. "Seitdem bin ich nicht mehr der Einzige, der bei Unterhaltungen mit gerade eben nachgeschlagenen Fakten nervt", sagt Bamler. Heute macht er Karriere in Kalifornien, wenn auch nicht im digitalen Epizentrum Silicon Valley mit Apple, Google, Facebook. Nach seinem Physikstudium an der TU München und der Promotion in Köln verschlug es Bamler in die Vereinigten Staaten nach Pittsburgh in Pennsylvania. Dort arbeitete er in einem Forschungslabor von Disney, im Department für Erlebnisparks. Da gebe es Roboter, Unikate, die man nicht einfach bestellen könne, erklärt der gebürtige Münchner. Deshalb unterhält der Konzern eine eigene Forschungsabteilung.

Machine Learning ist heute Bamlers Thema

Mittlerweile ist er an der Universität in Irvine im Südosten von Los Angeles beschäftigt. Dort befasst sich Bamler mit Machine Learning, versucht also, Computern besseres Verständnis von Menschen beizubringen. Er selbst erklärt das so: "Traditionelle Computerprogramme laufen nach sehr exakten, aber starren Regeln ab. Menschen können im Gegensatz dazu auch aus emotionalen, inexakten oder lückenhaften Beobachtungen Schlüsse ziehen. Das versuchen wir, auch Computern beizubringen, damit diese zum Beispiel eine E-Mail vom Deutschen ins Arabische übersetzen oder anhand von Blutmessungen in Krankenhäusern vor dem möglichen Ausbruch einer Epidemie warnen können."

Sein spezielles Interesse gilt aber Algorithmen, also statistischen Methoden, die aus vergleichsweise kleinen Datenmengen lernen und korrekte Schlüsse ziehen können. Grundsätzlich gilt nämlich: Je mehr Daten einem solchen Algorithmus zur Verfügung stehen, desto präziser werden seine Vorhersagen. Denn das ist es, was Algorithmen tun. Sie werten Daten aus, anhand derer sie die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines bestimmten Ereignisses ermitteln. Vorhersagen sind ungleich schwerer zu treffen, wenn nur wenige Daten zur Verfügung stehen. Ein Beispiel dafür ist die rückwärtige Bildersuche im Internet: Anhand eines eingespeisten Fotos kann die Bildersuche per Algorithmus die Person darauf identifizieren und den dazugehörigen Namen ermitteln. Das setzt natürlich eine möglichst üppige Quellenlage, also viele Bilder der Person im Internet, voraus - damit der Algorithmus das eingespeiste Bild mit den vorhandenen abgleichen und so ein Ergebnis finden kann. Das klappt noch nicht einwandfrei, Bamler testete es extra mit einem alten Bild von sich.

Aktuell arbeitet er an einer Methode, die anhand von Millionen historischer und aktueller Bücher Veränderungen von Sprache erkennt. "Zum Beispiel möchte ich wissen, ob sich in Reaktion auf gesellschaftliche Neuerungen wie der Industrialisierung oder der MeToo-Debatte der Gebrauch bestimmter Wörter verändert hat. So etwas in diesem Umfang manuell zu untersuchen, wäre aufgrund der hohen Datenmenge utopisch, und dabei würden unterbewusst sicher auch die persönlichen Meinungen der beteiligten Wissenschaftler in die Ergebnisse einfließen." Algorithmen nehmen Menschen also lästige Arbeit ab und sind am Ende objektiver.

Für die Zukunft wünscht sich der heute 32-jährige Robert Bamler vor allem eine Integration von Programmierkenntnissen in den Lehrplan deutscher Schulen, schließlich sei man heutzutage in fast allen Berufen regelmäßig mit der Verarbeitung digitaler Daten konfrontiert. Und für sich selbst? Vor 13 Jahren hat er "Jugend forscht" gewonnen, was macht er in 13 Jahren? "Ich hoffe, ich werde in der Zeitung von jungen Jugend-forscht-Teilnehmenden lesen, die sich getraut haben, etwas Neues zu erschaffen."

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