19.03.2018

Chris Boos: Mit AI zur besseren Zukunft oder zur „Idiocracy“?

Mit Chris Boos trat ein Vordenker der Robotik und des maschinellen Lernens in Wien beim jährlichen "ÖAMTC Future Talk" auf. Er sprach über die Befreiung des Menschen durch die Automatisierung und die Notwendigkeit für die Automobilindustrie, sich mit innovativen Produkten und Services neu zu erfinden.
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Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Werden uns Roboter in puncto Denkleistung bald überholen? Sind Elon Musks Befürchtungen, wonach diese künstliche Intelligenz der Maschinen eine Bedrohung für die Menschheit darstelle, ernst zu nehmen? Oder wird der Gründer von u.a. Tesla und SpaceX, dem Millionen für die Umsetzung von technologischen Visionen zujubeln, unerhört bleiben – ein Kassandrarufer im schlimmsten Fall? Geht es nach Chris Boos, dürfen wir aufatmen. Der CEO der 1995 von ihm gegründeten Arago GmbH mit Sitz in Frankfurt, New York und dem Silicon Valley meint, dass ein tatsächliches Selbstbewusstsein der künstlichen Intelligenz derzeit nicht absehbar ist. Zwar werde immer wieder vor einer KI gewarnt, die uns alle (vorsätzlich) umbringt. Dem stelle er gerne ein anderes Beispiel gegenüber: „Den Roboter, der sagt: ‚Ich liebe dich‘ – und der es auch so meint“. Beides ist laut Boos Fiktion: „Vielleicht ist das möglich – aber niemand weiß, wie“.

+++ Interview: “Wir werden die KI-Dividende ernten können” +++

Es gibt nicht die eine KI

Am 16. März 2018 sprach Boos, bevor er eine Keynote bei der Gala zum Automobilpreis „Marcus“ hielt, im Rahmen des jährlichen „ÖAMTC Future Talk“ darüber, wie künstliche Intelligenz die Mobilität verändern wird. Dabei stellte er u.a. klar, dass in der Diskussion drei Arten von Artificial Intelligence (AI) vermischt werden: die „Narrow AI“, die „General AI“ und die „Super AI“.

„Wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern.“

Narrow AI umfasse das, was viele Startups machen: Die Entwicklung einer Insellösung zur Optimierung technologischer Abläufe. Etwa die Effizienz steigernde Überwachung und Steuerung einer Tomaten-Zucht im Glashaus: „Das mag recht gut funktionieren. Aber wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern, weil die Dinger einfach nicht rot werden“.

Die General AI kann sich selbst weiterentwickeln: „Je öfter sie angewandt wird, desto schneller lernt sie dazu“, führt Boos in die Grundlagen des „Machine Learning“ ein. Und er legt damit auch Grenzen dar. Zwar können Computer Rechenleistungen weit über der Kapazität des menschlichen Gehirns bewältigen; abstraktes Problemlösen verlangt aber nach mehr: Es sind all die biochemischen Einflüsse, die auf das Gehirn wirken, die unser Denken mit ausmachen. Boos schließt daraus: „Eine wirklich funktionierende, umfassende KI benötigt eine Kombination aus vielen Technologien“. Auch wenn es von der General zur Super AI nur ein verhältnismäßig kurzer Weg wäre – weil dabei eine exponentielle, sich beschleunigende Entwicklung entstehen würde, sei aktuell nicht absehbar, ob und wann wir diesen Weg überhaupt finden.

Chris Boos beim ÖAMTC Future Talk:

Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Was automatisierbar ist, wird intelligent

In diesem Sinn beschränke sich die Ausbreitung der KI auf all jene Bereiche, in denen Abläufe automatisiert werden können. Womit selbstfahrende Autos ein logisches Anwendungsfeld darstellen. Gaspedal, Bremse, Schaltung und Lenkrad, motorische Kraftübertragung auf die Räder, dazu eine Reihe von Sensoren und Kommunikationsschnittstellen, gesteuert von einem Computer: Elon Musk nannte es Tesla und hat die Welt damit in Serie begeistert.

„Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre nicht zweckmäßig“

Chris Boos, der mit der Arago GmbH die Software HIRO entwickelt hat – das steht für „Human Intelligence Robotically Optimized“, denkt aber auf einer anderen Ebene: Es sei nicht primär das autonome Fahren, mit dem die krisengeschüttelte Automobilindustrie sich in die Zukunft rettet, sondern der Gedanke des „Sharing“ und ihrer damit verbundenen Neuerfindung. Ein Auto zu besitzen sei ja eigentlich wenig effizient: Man hat verhältnismäßig lange Stehzeiten und einen raschen Wertverlust. Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre darum nicht zweckmäßig. Für den Konsumenten ergebe sich durch durch Miet- und Sharing-Konzepte sogar eine Ersparnis von bis zu 90 Prozent.

Die Zukunft des Autos heißt Vielfalt

Allein schon aufgrund der unterschiedlichen Ansprüche für verschiedene Fahrten entstehe künftig ein erhöhter Bedarf zum Modellwechsel, aber auch für neue Dienstleistungen. Wer über Nacht schlafend zu einem Businesstermin kutschiert werden will, um im Unterschied zum frühmorgendlichen Flug stressfrei und ausgeruht anzukommen, hat einen anderen Anspruch als eine Familie, die einen Ausflug in die Berge angeht. Diese Bedürfnisse zu erkennen und das eigene Geschäftsmodell mit neuen Produkten und Dienstleistungen anzupassen sei zugleich die Herausforderung und die Chance der klassischen Automobilproduzenten.

Nicht zielführend ist laut Chris Boos die Strategie, dass jedes Unternehmen von Grund auf sein eigenes selbstfahrendes Auto entwickeln will. Man sehe am Beispiel von Tesla, aber auch bei Google, dass Quereinsteiger das effizienter machen, und man habe es auch an der Einführung und Akzeptanz der Navi-Systeme gesehen: Nachdem Autohersteller teure Eigenentwicklungen etablieren wollten, waren sie ab einem gewissen Zeitpunkt gezwungen, günstige Lösungen von Google, Apple & Co. zu implementieren bzw. Schnittstellen zu schaffen – weil diese besser waren und die Kunden es verlangten.

Freiheit nutzen, oder „Idiocracy“? – „Wir können das selbst entscheiden“

Befreiung für neue Aufgaben

Der vielfach geäußerten Befürchtung, künstliche Intelligenzen könnten mit der weiteren Automatisierung viele Menschen den Job kosten, hält Boos entgegen: Jene Firmen, die in der Vergangenheit Personal gehalten statt zur kurzfristigen Kosteneinsparung abgebaut haben, hätten damit die Nase vorn. Wer auf neue Herausforderungen rasch reagieren muss, brauche einfach erfahrene Fachkräfte.

Tatsächlich wäre die Übernahme menschlicher Arbeit durch künstliche Intelligenzen allerdings eine Befreiung. Wenn die Gesellschaft bestimmte Aufgaben an Maschinen auslagert, werden Ressourcen frei, um ganz neue Problemstellungen anzugehen. Am Ende werde der Mensch sich entscheiden müssen, so Chris Boos: Wollen wir die neue Freiheit nutzen um uns darum zu bemühen, das in vielen Gegenden der Welt bestehende Elend zu verringern? Oder lehnen wir uns zurück, weil die Maschinen unsere Grundversorgung übernehmen, und entwickeln uns unter zunehmender Medienberieselung zur gut unterhaltenen „Idiocracy“? – „Wir können das selbst entscheiden“.

+++ Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick +++


⇒ Zur Page von Boos‘ Unternehmen Arago

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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