Vom 17.05. bis zum 19.05. fand die diesjährige Google I/O statt. Eine von Entwicklern und auch genug Nicht-Entwicklern sehnsüchtig erwartete Konstante im Kosmos von Google. Das Event dreht sich – wer hätte es gedacht – nur um das eine: Google. Die Themengebiete reichen von neuer Software, wie z.B. Android O und dem Google Assistant bis hin zu Smartwatches. Das gelegentliche Feuer in der zugehörigen Küche ist natürlich nicht zu vergessen.
Auf den Spuren der künstlichen Intelligenz
Trotz der vielen Themen auf der Google I/O war ein eindeutiger roter Faden zu erkennen, der den Namen Artifical Intellegence trägt.
Die Keynote des Google CEO Sundar Pichai lies keine Zweifel daran, dass ein Wechsel von einer „mobile first world“ hin zu einer „AI first world“ ein wichtiger Schritt für die Zukunft des Unternehmens sei. Wenn man genau hinsieht, gab es eigentlich kaum eine Neuerung Googles, die das Thema der künstlichen Intelligenz nicht aufgreift.
Mit der Google Lens App beispielsweise, kehrt ein alter Bekannter zurück. Die App erinnert stark an seinen etwas vernachlässigten älteren Bruder, Google Goggles. Die Funktion bleibt im Prinzip dieselbe: Die App analysiert aufgenommene Fotos und spuckt so viel Infos dazu aus, wie sie nur kann. Im Fall von Google Lens jetzt eben deutlich besser.
Teil dieser und vieler weiterer Verbesserungen der Services von Google ist die künstliche Intelligenz. Deep Learning, Google for Jobs, Machine Learning, Automatische Antworten für Gmail, Second Generation TPU Chips – alles Stichworte, die eigentlich nur eines meinen: Künstliche Intelligenz.
Bei TPU Chips handelt es sich um eigens von Google entwickelte Chips, die speziell für maschinelles Lernen gefertigt wurden. TPU steht hierbei für Tensor Processing Units. Die TPUs beschleunigen „künstliches“ Lernen über Algorithmen und kommen bei der Verwendung bzw. Herstellung „künstlicher“ neuronaler Netzwerke zum Einsatz. Nachdem 2016 die erste Generation der TPU Chips erschien, wurde nun auf der Google I/O die zweite Generation angekündigt.
Nachfolgend könnt ihr euch unter anderem die angesprochene Keynote von Sundar Pichai anschauen:
Einen Schritt zurück
Künstliche Intelligenz ist längst kein Thema von Morgen mehr, der Umbruch läuft bereits. Die Beweise dafür sind offensichtlich. Beispielsweise hat siegte eine KI mit dem Namen DeepStack neulich in einer Runde Poker. Nicht etwa durch reinen Informationsvorsprung, sondern durch Lernprozesse. Vom Vorteil des Pokerface abgesehen, musste auch die KI Runde für Runde lernen, Poker zu spielen.
Doch nicht nur in Universitätsexperimenten findet sich AI wieder. Auch im Alltag schleicht sich der große Begriff ein. Teilweise ohne, dass wir ihn als solchen identifizieren können. Getarnt unter Anwendungsnamen und anderen Begriffen. Hier mal ein paar Beispiele:
- Gesichtserkennung
- Chatbots
- Autonomes Fahren
- Sprach- und Texterkennung
- Smarthome
Alles zu unspektakulär? Das mag wohl an den schwimmenden Grenzen des Begriffs der KI liegen. Allein eine klare Festlegung der Bedeutung und des Umfangs von Intelligenz selbst ist umstritten. Definitionen sind uneindeutig und die KI scheint wie eine Fata Morgana in der Ferne: Egal wie lange man darauf zugeht, die Distanz scheint die selbe zu bleiben. Wieso? Wir gewöhnen uns an technische Fortschritte. Reist man in der Zeit zurück, würden Chatsbots wahrscheinlich als der Super Gau der künstlichen Intelligenz bezeichnet werden. Oder als Hexerei, je nach dem wie lange man zurück reist. Heute denkt man bei einem Chatbot oder einer Texterkennung jedoch kaum sofort an KI.
Entscheidend für unsere Wahrnehmung von Rechenprozessen als KI scheint – zumindest für die heutige Vorstellung – die Lernfähigkeit zu sein. Diese ist in fast allen der oben genannten Systeme zumindest in einem gewissen Maß gegeben. Natürlich ist der Umfang des möglichen Lernprozesses je nach Algorithmus unterschiedlich. Ist dieser zu klein, stufen wir ungerne in die Kategorie „Intelligenz“ ein.
Dass die vorher beschriebene KI aber eben nicht etwa gegen Amateure, sondern gegen Poker Profis gewinnt, lässt die Gedanken in Richtung zahlreicher Sci-Fi Filme schweifen. Wie lange sind Szenarien wie iRobot oder Terminator noch reine Fiktion? Und sollte man auf die Erforschung von Künstlicher Intelligenz unter diesen Gesichtspunkten überhaupt hinarbeiten? Immerhin warnen auch passionierte und nicht minder renommierte Wissenschaftler wie Stephen Hawking und Elon Musk vor den Gefahren der Artificial Intelligence.
Des Menschen neuer bester Freund
Dabei sind die Anwendungsgebiete für KI im Alltag riesig – ja sogar unbegrenzt. In einer Serie von Tweets rät kein geringerer als Bill Gates jungen College Absolventen einen Job im AI Bereich anzustreben. Der Grund? Die unendlichen Möglichkeiten der viel umstrittenen Technologie, großes zu bewegen.
Alle Anwendungsbereiche einer ausgeprägten künstlichen Intelligenz aufzuzählen ist praktisch unmöglich. Ob es nun alltägliche Aufgaben sind, die eine KI erledigen könnte oder die risikoloserer Erforschung des Weltalls: Es gibt überall Platz für KI.
Der größte Vorteil einer „menschlichen Maschine“ besteht wohl in der Eliminierung von Risiko für den Menschen, der physischen Belastbarkeit von Maschinen und der kleineren Fehleranfälligkeit. Hieraus lassen sich alle restlichen Benefits mehr oder weniger ableiten: Forschungsmöglichkeiten in bisher unbekannten Gebieten wie z.B. den Tiefen des Ozeans, Sicherheit z.B. in Form von Kriminalitätsbekämpfung, verbesserte Medizin durch geringere Fehlerquoten und bessere Analysen oder letztendlich nur Bequemlichkeit im Alltag.
Philosophie rund um KI
Natürlich sind wir weit von einer KI in diesem Ausmaß entfernt. Aktuell ist es uns nicht möglich, die Wahrnehmung eines Menschen vollständig mit Maschinen zu analysieren und zu beschreiben, geschweige denn Wahrnehmung in solchen zu replizieren. Dementsprechend sind – zumindest zu Beginn einer menschengleichen KI – astronomische Kosten unvermeidbar. Diesen und ähnliche Nachteile wollen wir hier jedoch nicht thematisieren, sondern uns der Vorstellung einer vollständigen, breit implementierten KI hingeben. iRobot eben, ne?
Wie bereits geschildert: Die möglichen Anwendungsgebiete sind endlos. Und genau da setzt die Kritik zu KI mit ihrem größten Schock Faktor an. Die Übernahme der Menschheit durch intelligente Maschinen.
Doch was man im Schatten dieses bedrohlichen Arguments oft vergisst, ist die Tatsache, dass KI auch ohne das „Meuterei gegen ihren Macher“ – Drama einige Nachteile mit sich bringt. Beispielsweise auf dem Arbeitsmarkt. Schon heute fallen immer mehr Arbeitsplätze weg. Mit einer menschen gleichen KI gäbe es wohl keine Jobs mehr – außer eventuell im KI Bereich.
Ein Vorteil, der jedoch auch schnell zum Nachteil wird, sind die mangelnden Emotionen. Auch in Situationen, in denen ein „gesunder Menschenverstand“ gefragt ist, könnten Maschinen Probleme bekommen. Doch auch hier zeigen sich erneut die fließenden Grenzen des KI Begriffes. Wer sagt, dass es uns nicht irgendwann möglich ist Emotionen zu decodieren und in Maschinen zu replizieren? Je tiefer man in die Diskussion über einen künstlichen Menschen gerät, desto mehr driftet man auch in die Diskussion über grundsätzliche Annahmen bezüglich des Menschen ab. Entscheidend für die Frage, ob das Horrorszenario Mensch vs. KI irgendwann eintrifft ist wohl die Frage nach dem menschlichen Bewusstsein. Die Frage, welcher Natur dieses ist und ob es dementsprechend kopiert, übertragen oder künstlich in einem anderen Gefäß erschaffen werden kann. Doch dieser Frage nehmen wir uns heute nicht mehr an.
