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17.05.2018

AI-Pionier Sepp Hochreiter: „Überlegen, selber das erste Auto zu bauen“

Interview. Der an der Johannes Kepler Universität Linz lehrende Sepp Hochreiter gilt als einer der Väter der Artificial Intelligence. Wir haben mit ihm unter anderem über die Grenzen der AI und selbstfahrende Autos gesprochen.

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✨ AI Kontextualisierung

Sepp Hochreiter stellte 1991 von der Öffentlichkeit vorerst unbeachtet das Konzept des Long Short-Term Memory vor. Heute gilt er als einer der Väter der Artificial Intelligence und sein LSTM-Network ist die Grundlage für Machine Learning, Deep Learning, Text Recognition und viele andere Technologien. Wir haben mit ihm über Entwicklung der Artifical Intelligence, Quantencomputing und Fashion Blogs gesprochen.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Was hat sich seit der Einführung der LSTM-Netzwerke Ende der 90er in Sachen Artificial Intelligence getan?

Wir haben vor kurzem Jubiläum gefeiert. Das 20-jährige Jubiläum der Ablehnung des ursprünglichen LSTM-Papers. Wobei die Geschichte schon früher beginnt: Ich habe LSTM schon 1991 in meine Diplomarbeit hineingeschrieben und nicht einmal mein Supervisor (Anm.: Jürgen Schmidhuber) hat es gesehen. Die Diplomarbeit war auf Deutsch, die komplette LSTM-Architektur war aber schon vorhanden. Dann, nachdem ich den Phd in München angefangen habe und über etwas ganz anderes geschrieben habe, das heute auch sehr populär geworden ist – das Flat Minimum – hat mich mein Supervisor wieder auf das LSTM angesprochen und wir haben dann 1995 versucht das LSTM in einer Konferenz unterzubringen, sind aber abgelehnt worden. Dann 1997 haben wir es als Journal Paper publiziert – das ist das Paper, das jetzt immer zitiert wird. Mir war schon 1991 klar, dass LSTM funktioniert. Der einzige Unterschied zu heute war: Damals hatten wir keine so großen Rechner und Datenmengen. Das hat sich dann später geändert.

Ich bin dann nach 1997 in Richtung Bio-Informatik gegangen, weil es in Medizin und Biologie Bedarf an Datenanalysen gab. Mein Supervisor hat das LSTM aber weiterverfolgt und auch verschiedene Forschungsprojekte gemacht. Es hat immer funktioniert, trotzdem hat es keiner so richtig wahrgenommen, bis dann mit Handschriftenerkennung und anderen Dingen, die ersten Challenges gewonnen wurden, bei denen sich gezeigt hat, dass LSTM besser funktioniert, als alles andere. Dann wurde es sehr schnell von Google aufgegriffen. Google hatte so viele Daten und so enorme Rechenpower, dass man dann erst das wahre Potential des LSTM Netzwerks gesehen hat. Heute, wie man weiß, ist es in Alexa von Amazon, in Android, in iOS – in allen für die Sprachverarbeitung wesentlichen Anwendungen.

Wo liegen denn heute die Grenzen der AI?

Mein Ziel ist eine General AI zu bauen. Eine AI, die man als Rohmodell verkaufen kann. Diese KI soll zuerst einmal alle Objekte erkennen können, die man so in der Welt sieht. Dann soll sie hören – vor allem Sprache, aber auch andere Geräusche. Dann soll die KI kommunizieren, am besten durch Natural Language. Dann soll sie die Umgebung auch manipulieren können – Dinge bewegen, Knöpfe drücken. Das kann sie alles lernen, ohne für eine spezielle Aufgabe geschult zu sein. Und dann stelle ich mir vor, dass man so eine AI, der man alles beigebracht hat, an ganz verschiedene Firmen verkauft. Die eine Firma braucht einen Chauffeur, dann fährt die KI Auto, bei der anderen Firma kocht sie. Eine andere KI wird zu einem Altenpfleger, eine andere wird Straßenkehrer und so weiter. Der Punkt ist, dass die KI schon so gut vortrainiert ist, dass sie nur noch kurze Zeit braucht, um spezielle Aufgaben zu erlernen. Da sind wir heute noch nicht – was die KI dazu bräuchte ist Weltverständnis.

Ein Beispiel bei selbstfahrenden Autos: Es geht Wind. Wenn der Wind geht, dann biegen sich Bäume – vielleicht sogar ein bisschen hinein auf die Straße. Als Mensch verstehe ich: Wind bläst, Bäume biegen sich. Aber wenn sich Bäume biegen, fallen sie nicht um. Wenn aber eine KI durch eine Allee fährt und auf einmal beugt sich ein Baum auf die Straße, könnte sie eine Vollbremsung für angebracht halten, weil sie denkt, dass dieser Baum gerade auf die Straße fällt. Nur durch das Weltbild weiß ich, dass das eben nicht passieren wird. Ein anderes Beispiel, wenn eine KI einen Text liest: Ich weiß mit einem Messer kann ich in der Küche Zwiebel schneiden, aber mit einem Messer kann ich auch jemanden umbringen. Um diese zwei Anwendungen von Messer zu verstehen, braucht es wahnsinnig viel Weltwissen, das die KI heute nicht hat. Und um Weltwissen zu erzeugen braucht es riesige Datenmengen.

Welche Rolle spielt denn neben den Datenmengen die Computing-Power?

Im Moment ist die schnelle Hardware in der Forschung die große Limitation. Wir können zum Beispiel viele Sachen nicht in selbstfahrende Autos bringen, die wir offline machen können. Ich kann nicht so viel Batterie in so ein Auto reinstecken, dass ein Großrechner betrieben werden kann. Das heißt: Jetzt müssen wir schauen, dass man diese komplizierten Netzwerke herunter bricht auf ein ganz kleines Gerät. Ein anderes Beispiel: Wir sind mit den zehn größten Pharmafirmen der Welt in einem Konsortium, die auch ihre Daten zusammenlegen. Auch da ist die Hardware der limitierende Faktor. Wir haben nicht genügend GPUs, nicht genügend Rechenpower, um die ganzen Daten von den Pharmafirmen zu verarbeiten. Wir könnten schon viel besser sein, aber die Hardware hinkt nach.

„Wir überlegen, selber das erste Auto zu bauen.“

Denken Sie, dass die Quantencomputer-Technologien Auswirkungen haben könnten?

Ich bin da sehr skeptisch, weil ich seit 20 Jahren immer wieder das Stichwort Quantencomputing höre und ich bisher, bis auf ganz einfache Algorithmen für wirkliche Mini-Problemchen, nicht viel gesehen habe. Ich weiß nicht, ob das durchschlägt. Wenn es durchschlägt, wäre das natürlich eine riesen Sache. Viel hat sich als unrealistisch herausgestellt. Aber: Es gibt schon Firmen, die darauf setzen: Google ist zum Beispiel darauf eingestiegen. Ich bin nur ein bisschen enttäuscht, weil ich schon vor 20 Jahren gehört habe, dass jetzt demnächst der Quantencomputer kommen wird.

+++ Quantencomputer: Eine Lösung für die AI? +++

An welchen Projekten arbeiten Sie gerade mit Ihrem Team?

Das eine ist das Self Driving Thema. Wir haben hier eine Kooperation mit Audi, jedoch ist die deutsche Autoindustrie viel zu behäbig. Wir überlegen, selber das erste Auto zu bauen.

Das nächste große Thema ist Medizin, speziell Drug Design, weil wir festgestellt haben, dass man in einer frühen Phase mit KI viel besser biologische Effekte hervorsagen kann. Die Pharmazeutische Industrie hat Entwicklungskosten von 1,6 Milliarden Euro und braucht 12 Jahre im Durchschnitt für ein Medikament. Wenn ich nach 10 Jahren eine Milliarde Euro reingesteckt habe und dann ist es doch nichts, ist das schlecht. Wenn ich das vorher weiß, spare ich unheimlich viel Geld und Zeit. Das haben die verstanden.

Ein anderes Thema ist die Textverarbeitung – ein Bereich, in den ich tiefer hineingehen möchte. Das gesamte menschliche Wissen liegt in Text vor. Schulbücher, wissenschaftliche Publikationen, Ge-setzestexte, Wikipedia: Alles was sich die Menschen erarbeitet haben, wurde meist textuell niedergelegt. Wenn eine KI Zugriff auf diesen Schatz der Menschheit bekommt und das auch richtig verarbeiten und interpretieren könnte, würden wir mit dem Weltverständnis einen sehr großen Schritt weiter kommen. Das ist eine riesige Chance, die sich jetzt gerade eröffnet. Textanalyse ist aber sehr breites Feld. Automatische Übersetzungen gehören auch dazu. Damit wird die digitale Welt für ein viel breites Publikum zugänglich, weil es völlig egal wird, in welcher Sprache eine Seite ursprünglich formuliert wurde.

Dann haben wir zum Beispiel ein Projekt mit Zalando, bei dem es um Fashion Blogs geht. Dort ist die Idee, dass weltweit alle Fashion-Blogs analysiert werden. Stellen Sie sich vor: In San Francisco war die super coole Party. Dort haben alle ein schwarzes T-Shirt angehabt, mit einem schwarzen Hut. Auf Facebook kommt ein Posting – super Party, super Typen – mit Bild. Jetzt werden Bild und Text analysiert und festgestellt, wie die Typen aussehen und was sie für Gemeinsamkeiten haben. Dann weiß Zalando: In San Francisco stehen jetzt gerade alle auf dieses Schwarze T-Shirt mit Hut. Öffne ich jetzt die Website von Zalando in San Francisco und falle in die Zielgruppe, dann kommt genau dieses schwarze T-Shirt mit Hut auf der ersten Seite. Und weil das die coolen Typen auf der Party angehabt haben, kauf ich mir das. Zalando möchte weltweit Modetrends verfolgen – welche Trends schwappen wohin über, was wird wo kommen. Das wäre eine KI, die sich auf Mode und Fashion spezialisiert.

⇒ Hochreiter auf Wikipedia

Dieses Interview erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Beim World Venture Forum in Kitzbühel hielt Martin Ohneberg auf Einladung von Initiator Berthold Baurek-Karlic die Rede zum Gala-Dinner: über Europa im globalen Kontext. Seine Botschaft, die er im brutkasten-Gespräch wiederholt: Europa hat kein Ideen-, sondern ein Umsetzungs- und Kapitalproblem. Und: „Wir reden nicht von einer Krise, sondern von einer Transformation.“ In der Transformation bringe Warten nichts.

Ohneberg weiß, wovon er spricht. Der Vorarlberger Industrielle übernahm 2011 die HENN Gruppe und baute den Verbindungstechnologie-Spezialisten zum Nischen-Weltmarktführer bei Ladeluft-Schnellkupplungen für die Automobilindustrie aus – eine Position, die das Unternehmen bis heute hält. Während die Branche mitten in einer schmerzhaften Transformation steckt, richtet er seine Gruppe nun auf einen Megatrend aus, der von KI-Rechenzentren bis zu humanoiden Robotern reicht: Kühlung.

Im Gespräch mit brutkasten erklärt Ohneberg, warum Europa beim Thema Souveränität den letzten Moment erreicht hat, weshalb das Self-driving Car der echte Game Changer wird und was passieren muss, damit der Kontinent nicht zum reinen Anwender fremder Technologien wird.

brutkasten: In deiner Rede beim World Venture Forum hast du die Formel „Europe discusses, America decides, Asia acts“ aufgegriffen. Gleichzeitig läuft gerade die Debatte um Europas digitale Souveränität. Ist da ein Momentum?

Martin Ohneberg: Wenn Europa jetzt beim Thema Souveränität nicht aufwacht, wird es ganz schwierig. Ich glaube, es ist der letzte Moment. Das wurde erkannt, der Draghi-Report hat seinen Teil dazu beigetragen. Jetzt muss gehandelt werden. Die Frage ist: Haben wir noch eine Chance, das Ruder herumzureißen? Die Gefahr ist, dass wir vom Land der Innovation und der Produktion zum Land der Anwender werden. Und leicht wird das nicht: Kapital ist der Rohstoff der Zukunft. Wenn man sich den Börsengang von SpaceX anschaut, sind das Dimensionen, da können wir in Europa nicht mit. Wir haben tolle Ideen und viele tolle Startups. Aber wenn man anschaut, wo sie skalieren und wo sie das Geld holen, ist es dann doch Amerika.

Was muss auf europäischer Ebene passieren? Sollte die öffentliche Beschaffung etwa gezielt europäische Lösungen bevorzugen?

Man kann das leicht sagen, aber es ist diffiziler, als oft geglaubt wird. Unsere Abhängigkeiten sind in vielen Technologien und bei seltenen Erden inzwischen so groß, dass es extrem schwierig ist, sich stärker gegen andere Nationen aufzustellen. Dazu fehlt die Geschlossenheit: 27 Länder, jeder agiert selbst, Frankreich anders als Deutschland. Natürlich macht es Sinn, die europäische Wirtschaft stärker zu schützen. Aber die eigentlichen Probleme liegen tiefer: Wir haben keinen einheitlichen Kapitalmarkt, weshalb das Geld, das in Europa durchaus vorhanden ist, hauptsächlich nach Amerika geht. Die Bürokratie ist überbordend. Und wir müssen wegkommen von den Überschriften, ob das jetzt Green Deal heißt oder Industrial Acceleration Act, und in die Umsetzung kommen. Europa ist prädestiniert für tolle Strategien und Visionen. Am Ende mangelt es an der konsequenten Umsetzung.

Woran scheitert die?

Wir haben tolle Universitäten, Innovationen, eine starke Industrie. Aber wir bringen es nicht auf die Straße, weil Europa ein zu komplexes Gebilde ist. Allein die Geschwindigkeit: Bis etwas durch Parlament und Kommission ist, vergehen im Schnitt rund 18 Monate. Bis es in Kraft tritt, reden wir von zwei, drei Jahren. Wir sind aber in einer Zeit angekommen, in der Speed der Key ist. Es passieren ja Dinge, aber sie passieren halt außerhalb Europas. Das ist eigentlich das Thema. Die Konsequenz: Bei uns wird gegründet und entwickelt, skaliert wird in Amerika. Und dann importieren wir die Produkte wieder, die wir selbst erfunden haben.

Du bist mit HENN Zulieferer der Automobilindustrie. Bei VW und anderen ist enormer Druck im System. Wie nimmst du die Lage wahr?

Das, was jetzt in Europa passiert, ist meiner Ansicht nach erst der Beginn. Da wird noch mehr kommen. Vor ein paar Jahren hat man für diese Zeit von 125 Millionen produzierten Autos weltweit gesprochen, wir sind jetzt bei rund 90 bis 92 Millionen. Global wird wenig Wachstum vorhanden sein, dafür kommt ein massiver Verdrängungswettbewerb zwischen den Regionen, der nach aktuellem Stand zugunsten Asiens ausgehen wird. Wichtig ist mir die Unterscheidung: Wir reden nicht von einer Krise, sondern von einer Transformation. Eine Krise geht vorbei, ob Corona, Suezkanal oder Energiepreise. Die Transformation bleibt. In der Krise kannst du durchtauchen, in der Transformation bringt Warten nichts. Du musst handeln und gestalten.

Du siehst den nächsten großen Schub bei Self-driving Cars. Warum ausgerechnet dort?

Weil sich die Mobilität damit noch einmal fundamental verändert. Beim E-Auto ist der Customer Benefit de facto der Ausstieg aus fossilen Brennstoffen. Das ist ideologisch, ob das ein riesiger Kundenvorteil ist, kann man diskutieren. Das Self-driving Car hat den echten Customer Benefit: Ich muss nicht mehr selbst fahren und kann jederzeit einsteigen. Wenn man sich anschaut, was Waymo, Huawei und andere schon auf der Straße haben und welche Datenmengen dort täglich generiert werden, kann man sich vorstellen, wie schnell das gehen wird. Für die Zulieferindustrie heißt das: extreme Standardisierung und Konsolidierung. Autos werden modular. Man kauft künftig ein „Skateboard“ mit vier Rädern, Batterie und integrierter Software, das Self-driving-Modul wird eingeschoben wie früher das erste Navi ins Auto. Und es wird die Foxconns geben, die das komplette Modul fertigen.

Wie stellt sich HENN darauf ein?

Wir kommen aus einer Nische, in der wir bis heute Weltmarktführer sind, der Ladeluft, und transformieren uns in einen Markt, der groß, aber extrem kompetitiv ist. Wir sind de facto in einem Red Ocean unterwegs. Deshalb richten wir die Gruppe stark auf den Megatrend Kühlung aus. Überall, wo verstärkt Elektrizität eingesetzt wird, braucht es Kühlung, und künftig immer öfter Wasserkühlung, weil die Leistungen so hoch sind. Die Rechenzentren, die jetzt gebaut werden, müssen alle wassergekühlt werden. Das ist unser Heimspiel: Da haben wir erste Anwendungen, Prototypen und intensive Gespräche. Dazu kommen Renewables wie Windkraft. Und humanoide Roboter, die aktuell noch luftgekühlt sind, künftig aber ebenfalls wassergekühlt werden müssen.

Stichwort Humanoide und Physical AI: Hat Europa dort überhaupt eine Chance?

Die Voraussetzungen wären da: Wir haben die Ingenieure, die klassische Industrie, hohe Innovationstätigkeit. Und die Notwendigkeit ist hundertprozentig gegeben: Demografisch müssen wir in Automatisierung und Robotik investieren, Punkt. Aber aktuell passiert wieder fast alles außerhalb Europas. Wenn Europa Souveränität ernst nimmt, muss spätestens bei den Humanoiden sichergestellt sein, dass es ein europäisches Produkt gibt, weil der Vergleich zum Menschen so nahe ist. Wenn China, die USA oder andere unsere Humanoiden in den Produktionshallen steuern, weiß ich nicht, ob das so angenehm ist. Es gibt positive Schritte wie die große Finanzierungsrunde von Neura Robotics mit Partnern wie Bosch und Schaeffler. Aber das Kapital fließt insgesamt wiederum nicht nach Europa. Die große Frage wird sein: Wie hoch ist unser Wertschöpfungsanteil? Dass wir anwenden werden, davon bin ich überzeugt. Ob wir ein eigenes Ökosystem aufbauen können, das entscheidet sich jetzt.

Zum Abschluss: Was gibst du Gründer:innen mit, die jetzt starten?

Es gibt nichts Besseres, als Unternehmer zu sein. Das ist die Champions League der Wirtschaft. Es kann jeder Unternehmer werden. Man braucht den Mut zu sagen: Jetzt mache ich den Sprung. Und dann Konsequenz. Aber es muss klar sein: Eine Unternehmerkarriere hat immer Höhen und Tiefen. Der Unternehmer ist der Einzige, der wirklich Risiko nimmt. Er ist bis zum Schluss auf dem Schiff.

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