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Digital-Life-Design-Konferenz: Wie werden in Zukunft leben?

In München treffen sich in diesen Tagen Vordenker aus aller Welt, um über ihre Visionen von Innovation, Digitalisierung, Wissenschaft und Kultur zu sprechen.

Wie Künstliche Intelligenz (KI) unsere Welt verändern wird

Professor Dr. Jürgen Schmidhuber

Wiss. Direktor, KI-Labor IDSIA (USI & SUPSI) und Präsident, NNAISENSE

Professor Dr. Jürgen Schmidhuber
  • Computer sind heute eine Million Mal schneller als in den 1980er-Jahren
  • Unsere Forschung wird auch in der Spracherkennung und Medizin eingesetzt
  • In nicht zu ferner Zukunft werden erste KIs so schlau sein wie kleine Tiere

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Künstliche Intelligenzen (KIs) werden künftig fast alles erlernen, was Menschen können – und noch viel mehr. Bisher wurden Computer alle zehn Jahre 100 Mal schneller, pro Euro Herstellungskosten. Hält der Trend an, wird es bald preiswerte Geräte mit der rohen Rechenleistung eines menschlichen Gehirns geben – und ein paar Jahrzehnte später welche mit der Rechenleistung der gesamten Menschheit. Die dazugehörige, selbstlernende Software wird kaum hinterherhinken: Es sind künstliche, neurale Netzwerke, die durch Erfahrung lernen, durch Ausprobieren und Scheitern.

Unsere Hartnäckigkeit zahlte sich aus

Als ich in den 1980er-Jahren begann, an neuralen Netzwerken zu arbeiten, waren Computer eine Million Mal langsamer als heute, und wir konnten damals mit unseren ersten funktionstüchtigen, neuronalen „Deep Learning“-Maschinen nur kleine Spielzeugexperimente durchführen. Aber unsere Hartnäckigkeit zahlte sich aus: Seit 2009 gewann mein Team weit mehr Wettbewerbe zum maschinellen Lernen als jedes andere Team. Zudem erzielten wir die ersten übermenschlichen Ergebnisse bei visueller Mustererkennung. Google, Microsoft, IBM, Baidu und viele andere Firmen nutzen heute unsere neuralen Netze, die unter anderem die beste Handschrifterkennung, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung oder Bilderkennung ermöglichten. Letztere kommt zum Beispiel bei selbstfahrenden Autos oder bei der Krebsfrüherkennung zum Einsatz.

Oft werde ich gefragt: Kannst Du mir mal was vorführen? Dann antworte ich: Hast Du ein Smartphone? Seit 2015 basiert Googles Spracherkennung nämlich auf unseren Methoden, die Google Voice dramatisch verbesserten und nun für über eine Milliarde Nutzer verfügbar sind. Grundlage sind zwei Methoden aus meinem Labor: das sogenannte „Lange Kurzzeitgedächtnis“ (Long Short-Term Memory, LSTM), ein rückgekoppeltes neuronales Netzwerk, das viel besser funktioniert als frühere Netzwerke dieser Art, sowie ein dazugehöriges Lernverfahren namens „Connectionist Temporal Classification“ (CTC). Google nutzt unser LSTM zudem für viele andere Dinge, wie das Erstellen von Bildunterschriften und das automatische Beantworten von e-Mails. Irgendwann wird Google wohl zu einem riesigen LSTM werden. :-)

Noch Anfang der 2000-er Jahre interessierte sich kaum jemand

Wir haben „Deep Learning“-Methoden wie LSTM mit der Hilfe von öffentlichen Geldern entwickelt, die wir aus Deutschland, der Schweiz und der EU erhielten, und zwar in einem Zeitraum, der als „Winter der Neuronalen Netzwerke“ bekannt ist: Damals, in den 1990-er Jahren und Anfang der 2000er-Jahre, interessierte sich kaum jemand für neurale Netzwerke. Ja, seit den 1990-er Jahren haben europäische Steuerzahler die Forschung finanziert, die jetzt bedeutenden Anwendungen einiger der wertvollsten amerikanischen und asiatischen Firmen zugrunde liegen. Auch DeepMind (für 600 Millionen Dollar an Google verkauft) wurde stark von unseren ehemaligen Studenten beeinflusst: Zwei ihrer ersten vier Mitarbeiter und ihre ersten Doktoranden in Künstlicher Intelligenz und dem Maschinellen Lernen stammen von uns. Aber die Senioren und Pioniere der grundlegenden Lernalgorithmen und Methoden für Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) haben ihren Sitz immer noch in der Schweiz oder sind mit unserer Firma NNAISENSE verbandelt.

Kinder und selbst kleine Tiere sind immer noch schlauer als unsere besten selbstlernenden Roboter. Aber ich denke, dass wir es in der nicht allzu fernen Zukunft schaffen werden, eine KI zu bauen, die durch neuronale Netzwerke schrittweise lernen wird, so klug zu werden wie ein kleines Tier, dabei zu planen und zu schlussfolgern und stets neue Probleme in leichter zu lösende (oder schon gelöste) Unterprobleme herunterzubrechen. Unsere formelle Theorie des Spaßes erlaubt uns sogar, Neugierde und Kreativität zu implementieren, um künstliche Wissenschaftler und Künstler zu bauen.

Vielleicht werden superkluge KIs eines Tages rasch das Sonnensystem besiedeln

Ist tierähnliche KI erst einmal erreicht, wird der Schritt zu menschenähnlicher KI vielleicht nicht mehr groß sein. Die Evolution brauchte Milliarden von Jahren, um schlaue Tiere hevorzubringen, aber dann nur noch ein paar zig Millionen Jahre bis hin zum Menschen. Das ging also plötzlich hundert Mal schneller. Das heißt: Haben wir erst mal tierähnliche KI, wird menschenähnliche KI wohl bald nachfolgen, mit wahrhaft grenzenlosen Auswirkungen. Jedes Geschäftsfeld wird sich ändern, die gesamte Zivilisation wird sich ändern, ALLES wird sich ändern. Und vielleicht werden superkluge KIs rasch das Sonnensystem besiedeln, und dann innerhalb von ein paar Millionen Jahren die gesamte Galaxie.

Hinweis: NNAISENSE arbeitet an solchen Zielen (und spricht mit Investoren).

Digital Life Design (DLD) ist ein internationales Netzwerk aus Vordenkern in den Bereichen Digitalisierung, Wissenschaft und Kultur. Bis Dienstag diskutieren Experten wie Professor Dr. Jürgen Schmidhuber in München über Innovationen und Trends. DLD ist Teil von Hubert Burda Media, dem Mehrheitsgesellschafter der XING AG.

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Veröffentlicht:

Professor Dr. Jürgen Schmidhuber
© Wort & Bild Verlag/Eleana Hegerich
Professor Dr. Jürgen Schmidhuber

Wiss. Direktor, KI-Labor IDSIA (USI & SUPSI) und Präsident, NNAISENSE

Jürgen Schmidhuber (Jg. 1963) ist ein deutscher Informatiker, der zu den bekanntesten Entwicklern künstlicher Intelligenz zählt. Google, Apple und viele andere führende Firmen nutzen die in seinem Forschungsteam am Schweizer Labor IDSIA (USI & SUPSI) entwickelten maschinellen Lernmethoden. Der Münchner forscht seit seiner Jugend an einer Künstlichen Intelligenz, die ihn selbst übertrifft. Er sagt: „Die Entwicklung wahrer künstlicher Intelligenz ist das letzte Bedeutsame, das der Mensch noch leisten kann.“

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