09.06.2020

Was würde Charles Darwin von der Singularity halten?

Wie spielen das menschliche Gehirn und Künstliche Intelligenz zusammen? Und was würde Charles Darwin dazu sagen, dass wir Maschinen erschaffen, die intelligenter sind als wir selbst? Ein Rück- und Ausblick.
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Der Leitsatz „Survival of the fittest“ von Charles Darwin ist allgegenwärtig. Er prägte nicht bloß unsere Sicht auf die Biologie, auch ökonomisch und gesellschaftlich interpretieren wir ihn ständig neu, passen ihn dem Zeitgeist an. Derweil hat ihn der Begründer der Evolutionstheorie auch selbst unterschiedlich interpretiert. Meinte er in der ersten Phase seiner Forschung damit noch das „erfolgreiche Fortpflanzen“ innerhalb einer Spezies, so deutete er ihn später auch als die „erfolgreichere Anpassung an eine sich verändernde Umwelt“. Vom Konzept der „natürlichen Auslese“ nahm Darwin über die Jahre Abstand, es wurde zu oft falsch interpretiert.

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Darwin schuf essentielle, naturwissenschaftliche Grundlagen. Seine Theorien wurden aber auch ideologisch vereinnahmt und missbraucht. Denken wir an den Sozialdarwinismus. Der Versuch, den Darwinismus auf unsere Gesellschaften umzulegen, zählt nicht zu den Stilblüten unserer Geschichte. Sie mahnen uns, sorgfältig mit der Interpretation solcher Grundlagen umzugehen. Verzichten können wir allerdings nicht darauf, beschreiben sie doch für uns gültige Gesetzmäßigkeiten, auf die man neue Thesen stützt.

Über den freien Willen und richtige Entscheidungen

Betrachten wir zunächst „die Entscheidung“, als wichtigstes Element der Überlebensstrategie eines jeden Individuums. Die Art, wie täglich tausendfach entschieden wird, sowie die Konsequenzen daraus. Sie gestalten unser Leben und unsere Arbeit. Sie bestimmen über Erfolg- und Misserfolg. Bei Tieren gehen Forscher mehr oder weniger davon aus, dass Entscheidungen über Verhaltensmuster vererbt, bzw. durch Nachahmung erlernt und bestätigt werden.

Sie sprechen vom Entscheidungs-Determinismus. Das bedeutet, dass Entscheidungen im Prinzip vorherbestimmt sind. Lebewesen würde diese nur mehr abrufen, situationsbezogen und kombinatorisch. Spannend wird es, wenn wir uns Entscheidungsprozesse beim modernen Menschen ansehen. Die Sicht auf unsere Ratio und den aufgeklärten Homo Sapiens Sapiens ist stark geprägt vom sogenannten „freien Willen“. Dieser baue auf eigenen, unabhängigen Analysen sowie eigenen Entscheidungen auf, die der selbstbestimmte Mensch treffe.

Vom unfreien freien Willen

Wie vom Blitz getroffen mussten deshalb Humanisten und Ethiker reagieren, als wir von führenden Neurobiologen lernten, dass es mit dem freien Willen nicht so weit her sei wie gedacht. Bei einfachen Organismen sind Wille und Entscheidungsmuster so simpel, dass wir sie vorhersagen können, wenn wir uns alleine ihr Nervensystem ansehen. Von ihnen bis hin zu komplexeren Lebewesen und dem Menschen finden sich immer dieselben Nervenzellen und Gesetzmäßigkeiten, auf deren Basis sie funktionieren.  Nur Komplexität und Quantität der Nervenzellen unterscheiden sich.

Das ist eine entscheidende Erkenntnis. Selbst komplexeste Verhaltensweisen im Menschen beruhen also auf dieser Wirkweise. Für die Neurowissenschaften bedeutet dies, und die Erkenntnis gilt bei der Mehrheit der Wissenschaftler global als gesichert, dass auch beim Menschen der Wille, die Entscheidungen sowie alle kognitiven Prozesse vorherbestimmt sind. Sie sind vor allem abhängig vom Zustand des jeweiligen Nervensystems. Diese festgelegte Vorgehensweise des Gehirns und seiner Nervenzellen waren biologisch betrachtet essentiell für die erfolgreiche Entwicklung des Menschen.

Doch wenn alle Entscheidungen vorherbestimmt sind, weshalb kann man diese nicht richtig vorhersagen? Weil Determinismus nicht bedeutet, dass die Signale in den Neuronen immer gleich linear auf Reize reagieren. Geringste Unterschiede in der Ausgangsbasis gestalten den ultra-komplexen Verlauf schon anders. Dafür reicht etwa eine winzige Abweichung in den Signalen der Neuronen. Diese kann zu etwas Neuem führen, etwas das nicht vorhersehbar ist. Wir nennen diese Abweichung – Kreativität.

Menschliche und künstliche Entscheidungen

Der Mensch versucht seit jeher, seine Erfindungen zu verbessern und er tut dies nicht selten, indem er Anleihen aus der Natur nimmt, die geradezu ideal designt scheint. So sind Entwickler Künstlicher Intelligenz (KI) dazu übergegangen, das menschliche Gehirn nachzubauen. Beim Aufbau sogenannter neuronaler Netze platzieren sie, ähnlich wie beim menschlichen Gehirn, viele Neuronen und verbinden diese miteinander.

Ein neuronales Netz sieht dabei weniger chaotisch wie ein menschliches Gehirn aus, sondern es besteht aus über einander liegenden Schichten (Layers), auf denen die Neuronen fein säuberlich an einander gereiht werden. Ein Neuron ist dabei ein Informationszustand, es reagiert auf einen Reiz von außen. Sehr ähnlich wie in der Natur, kann man bei sehr einfachen neuronalen Netzen möglicherweise vorhersehen, zu welchem Ergebnis die Künstliche Intelligenz kommen werde. Bei komplexeren Systemen, zum Beispiel solchen mit Millionen von Neuronen, wird es unmöglich, transparent zu machen, weshalb nun ein bestimmtes Ergebnis heraus kam. Manche bezeichnen sie deshalb als „blackbox“. Kritiker wie Regulatoren fordern daher eine „explainable ai“ („eine erklärbare KI“, Anm.), was Wissenschaftler vor schwierige Probleme stellt. Denn wie erfasst man Millionen verschiedener Zustände von Neuronen und deren Wirkungsweisen transparent und für Menschen erklärbar?

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Das Ergebnis einer Berechnung in einem neuronalen Netz ist übrigens eine Entscheidung. Genauer gesagt, es ist eine Entscheidung mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit versehen, wie richtig diese sei. Und wie wir von der Biologie und den Neurowissenschaften lernten, auch ein künstliches, neuronales Netz lernt (autonom) bei komplexen Aufgaben von menschlichen Entscheidungen.

Nehmen wir zum Beispiel eine KI, die lernt, Katzen von Hunden zu unterscheiden. Es reicht nicht, der KI einfach tausende Bilder der Tiere zu „füttern“. Vielmehr muss vorab ein Mensch bei jedem Bild entscheiden, was er sieht: Ist es ein Hund oder eine Katze? Man nennt diesen Vorgang „labeling“. Und weil das bei großen Datensätzen mitunter eine recht aufwendige Sache ist, lagern sie viele Firmen nach Indien aus, wo mittlerweile hunderttausende Menschen damit beschäftigt sind, für KI-Systeme zu „labeln“ oder zu „annotieren“, wie man den Vorgang bei sprachlichen Korpora nennt. Die Muster, die menschlichen Entscheidungen, eingepflegt als Daten, sie bilden also die Basis für die Künstliche Intelligenz.

Die Stärke der schwachen Künstlichen Intelligenz

Anders als beim Menschen, fokussiert diese zunächst auf Nischen oder begrenzte Aufgaben, wir nennen sie „schwache KI“. Dort aber wird die KI oft deutlich „intelligenter“ als der Mensch, weil sie in klar abgegrenzten Domänen einfach viel mehr Daten simultan trainieren kann. Eine selbstfahrende KI in Autos beispielsweise profitiert von Millionen gefahrener menschlicher Test-Kilometer. Eine Diagnose-KI von Krebszellen hat Millionen richtig diagnostizierter MRTs gesehen und entscheidet darauf basierend. Und eine KI-Gesichtserkennung erkennt nicht Hunderte oder Tausende Menschen wieder, sondern Milliarden, wenn sie nur genügend Daten zum Trainieren hatte.

Qualität und Quantität helfen

Wenn ich Ihre Aufmerksamkeit jetzt noch genieße, dann haben Sie vielleicht schon an zwei Schlussfolgerungen meiner Erzählung gedacht. Qualität und Quantität der Daten sind entscheidend. Hat ein Tier-Rassist in unserem erfundenen Beispiel alle Chiwawas aus Bosheit als „Katzen“ gelabelt, dann erkennt die KI womöglich den Großteil aller Hunde und Katzen korrekt, aber Chiwawas und ähnlich aussehende Hunde sind und bleiben für sie Katzen. Wir sprechen von „Bias-KI“. Das ist Künstliche Intelligenz mit „Vorurteilen“.

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Wenngleich das verwirrt, denn die KI ist an sich nicht vorurteilsanfällig. Aber hat man sie mit menschlichen „Vorurteils-Daten“ trainiert, was soll sonst dabei herauskommen als „simulierte Vorurteile“? Und wollen wir, dass unsere KI nicht bloß Hunde und Katzen sondern auch Perser-Katzen, Doggen und Dackel richtig erkennt, dann braucht sie umso mehr, richtig „gelabelte“ Daten. Ihre Entscheidungen werden richtiger, wenn die menschlichen Entscheidungen davor korrekt waren. Erfolgreiche Entscheidungen sind determiniert, egal ob sie tierisch, human oder künstlich sind und dasselbe gilt für falsche und schlechte Entscheidungen.

Was würde Charles Darwin zu Künstlicher Intelligenz sagen?

Inzwischen machen wir große Fortschritte in KIs in klar abgegrenzten Domänen, lernen dort besser, auch im Sinne des Menschen, zu entscheiden: Beim Autofahren, Krebs diagnostizieren, Fonds-Management und Fehlerfinden in Fertigungsprozessen. Parallel beginnen wir, diese KIs zu kombinieren und schaffen entscheidungsfähigere Software, die parallel in verschiedenen Bereichen bessere Leistungen erbringt als wir Menschen selbst. Und wenn diese gesteigerte Intelligenz uns gesünder, sicherer und glücklicher macht, dann soll es so sein. Einige besonders gut dotierte Institute streben aber besonders hoch hinaus. Sie versuchen die „general ai“ zu erschaffen, um irgendwann in der „Singularity“ zu münden. Das ist jener „Urknall“, in dem die künstliche die menschliche Intelligenz millionenfach übersteigen wird und der nur mehr wenige Jahrzehnte von uns weg sein könnte.

Vielleicht würde Charles Darwin als Forscher der „Singularity“ gelassen gegenüberstehen, es als natürlichen Verlauf der Evolution betrachten; als einen Prozess der Auslese, dem Siegen schneller und richtiger Entscheidungen über langsame und falsche. Vielleicht würde Darwin uns Menschen bedauern, weil wir als ehemalige „Krönung der Schöpfung“ (Darwin war ursprünglich Theologe., Anm.) etwas erschaffen haben, das uns derart überlegen ist und droht, uns evolutionär zu ersetzen. Aber vielleicht würde Darwin uns auch beglückwünschen. Weil wir Menschen eine höhere Intelligenz entwickeln konnten als die eigene, um all unsere großen Probleme zu lösen. Hoffen wir abschließend, er würde uns beglückwünschen und wünschen wir uns noch viel Kreativität.


Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Das neue bsurance Management Team: CTO Pedro Antunes, CEO Emmanuel Chéret, CPO Raffaela Grün (c) bsurance, Emmanuel Chéret

Das Wiener InsurTech Startup bsurance schlägt neue Wege ein. Heute morgen wurde bekannt, dass Gründer und CEO Lorenz Gräff sowie drei weitere Co-Founder das Unternehmen verlassen – sie haben ihre Anteile abgegeben.

Daneben hat Uniqa Ventures seine Anteile an bsurance aufgestockt. Nach Angaben des Uniqa-Ventures-CEO Andreas Nemeth hält der Investment-Arm der Uniqa Insurance Group nun 45 Prozent der Firmenanteile. Uniqa Ventures war bereits 2018 im Zuge einer Seed-Runde bei bsurance einstiegen und hatte 2019 bei einer 4 Mio. Euro schweren SeriesA-Runde erneut investiert. Damals war auch Signa Innovation eingestiegen – der Investment-Arm von Rene Benkos mittlerweile insolventen Immobilien-Imperium.

“Wir haben Anteile aufgestockt, da die Signa Innovation im Zuge der Neuordnung auch aussteigen wollte”, sagt Nemeth nun gegenüber brutkasten. Dies sei schon im Dezember des Vorjahres passiert, so Nemeth.

Das alte Management verlässt indes das Unternehmen und ein neues Leaderboard rückt nach: Darunter der in Frankreich geborene CEO Emmanuel Chéret neben CTO Pedro Antunes, seit 2019 bei bsurance, COO und CPO Raffaela Grün, seit 2018 bei bsurance tätig, und CIO Hermann Fried.

Management und Mitarbeitende sollen 55 Prozent erhalten

Geschäftsführende Chéret, Antunes und Grün halten gemeinsam mit Mitarbeitenden von bsurance nun 30 Prozent der Firmenanteile. Rechtsanwalt Robert Bachner 25 Prozent – aber nur so lange, “bis das ESOP (Anm.: Employee Stock Option Plan – eine Möglichkeit zur Mitarbeiterbeteiligung) eingerichtet ist”, erklärt Uniqa-Ventures CEO-Andreas Nemeth im brutkasten-Gespräch.

Danach sollen Mitarbeitende und Management 55 Prozent der Firmenanteile von bsurance halten. “Da hat sich nicht viel geändert”, meint Nemeth. Summa summarum seien also “ein paar Leute aus dem alten Team nachgerückt”, während sich das bisherige Managementteam zurückzieht.

“Für das alte Gründerteam ist es ein Abschied, für das neue Team ein Aufbruch in eine gemeinsame Zukunft”, so Uniqa-Ventures-CEO Andreas Nemeth gegenüber brutkasten und meint weiter: “Wir freuen uns, dass wir mit dem gebürtigen Franzosen Emmanuel Chéret einen erfahrenen Startup-Gründer und Top-Insurtech Experten als neuen CEO gewinnen konnten, der aus Frankreich viel Erfahrung im Online Versicherungsvertrieb und dem Aufbau des Bancassurance Kanals bei Luko mitbringt.” Chéret war zuvor unter anderem auch bei CheckYeti Öterreich im Business Development tätig.

CEO und Gründer Lorenz Gräff hatte in einem LinkedIn-Posting Montagfrüh bereits angekündigt, dass alle Co-Founder ihre Anteile an bsurance verkauft haben. Über Details zur Transaktion wurde Stillschweigen vonseiten des Founderteams vereinbart, heißt es von Co-Founder Gräff auf brutkasten-Anfrage.

Seit Beginn enge Zusammenarbeit mit Uniqa Ventures

Gegründet wurde bsurance von CEO Lorenz Gräff, Manfred Schmiedl, Andreas Struggl und Franz-Xaver Burner im Jahr 2017. Vor über fünf Jahren holte sich das Wiener Startup ein Series-A-Investment in Millionenhöhe. Ziel war die Expansion. Mit seinem Investment im Jänner 2019 stiegen neben dem Corporate-Venture-Capital-Arm von Uniqa auch weitere Investoren ein, die insgesamt vier Millionen Euro in das InsurTech investierten.

Schon damals sprach Andreas Nemeth, CEO von Uniqa Ventures, äußerst positiv über das “umsetzungsstarke Team mit einer überzeugenden und rasch skalierbaren Geschäftsidee”. Bsurance reagierte auf die steigende Bedeutung der Digitalisierung – und arbeitete daran, auch den Versicherungsmarkt in Europa digital fit zu machen. Damit entwickelte bsurance “schnell abschließbare und komplexitätsreduzierte Versicherungslösungen” für den “individuellen Bedarf nach Risikoabsicherung”.

Das InsurTech bietet digitale Versicherungsprodukte über ein B2B2C-Modell an, die sich über “die Cloud-basierte digitale Plattform von bsurance vollständig automatisiert” abwickeln lassen. Die Anbindung an Kooperationspartner erfolgt über eine API-Schnittstelle.

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AI Summaries

Was würde Charles Darwin von der Singularity halten?

  • Wie wir von der Biologie und den Neurowissenschaften lernten, auch ein künstliches, neuronales Netz lernt bei komplexen Aufgaben von menschlichen Entscheidungen.
  • Die Muster, die menschlichen Entscheidungen, eingepflegt als Daten, sie bilden also die Basis für die Künstliche Intelligenz.
  • Ihre Entscheidungen werden richtiger, wenn die menschlichen Entscheidungen davor korrekt waren.
  • Erfolgreiche Entscheidungen sind determiniert, egal ob sie tierisch, human oder künstlich sind und dasselbe gilt für falsche und schlechte Entscheidungen.
  • Vielleicht würde Charles Darwin als Forscher der “Singularity” gelassen gegenüberstehen, es als natürlichen Verlauf der Evolution betrachten; als einen Prozess der Auslese, dem Siegen schneller und richtiger Entscheidungen über langsame und falsche.

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