21.08.2017

I.E.C.T. Summer School: Zwischen Mensch vs Maschine und selbstfahrenden Autos

Zum Auftakt der dritten I.E.C.T. Summer School on Entrepreneurship, die IT-Pionier Hermann Hauser und sein Team in diesem Jahr erstmals im Co-Workingspace der Werkstätte Wattens veranstalten, wurde ausführlich über Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung gesprochen.
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(c) Johannes Felder

Künstliche Intelligenz ist die nächste große Welle der technologischen Entwicklung und wird eine wesentliche Basistechnologie der Zukunft sein. Das ist die vorherrschende Meinung der führenden A-I.-Experten Österreichs, die im Rahmen der I.E.C.T.-Veranstaltung „The State of A.I. – Riding the 6th Wave of Computing – or drown?”, auf der Bühne einer ehemaligen Fertigungshalle des Traditionsunternehmens Swarovski referierten. So stellten der Investor und Technologievisionär Hermann Hauser, Alois Saria, Leiter des Human Brain Project-Ausbildungsprogramms sowie Robert Trappl, Chef des österreichischen Forschungscenters für künstliche Intelligenz, die Inhalte ihrer aktuellen Interessen und Forschungsprojekte kurzweilig und in Englischer Sprache dar. Neben den Teilnehmern der Summer School schauten I.E.C.T. Capital Partners, Vertreter der Wirtschaftskammer, einige Speaker und Projektleiter des Europäischen Forums Alpbach, der österreichische A.I.-Stammtisch, Repräsentanten der Initiative AustrianStartups, zahlreiche Tiroler Unternehmen sowie internationale Investoren sowie Mitglieder der jungen Wirtschaft Österreich in der Werkstätte Wattens vorbei und zeigten sich sehr interessiert an den präsentierten Themen.

+++ Hermann Hauser bringt Startups aus der ganzen Welt nach Tirol +++

Mensch vs Maschine

Den Anfang der dreiteiligen Vortragsserie machte an diesem Abend Hermann Hauser, der den intelligenten Menschen mit der intelligenten Maschine verglich. Dabei zog er unter anderem einen Vergleich zwischen der Leistung von Neuronen und von Transistoren. Obwohl die künstlichen “Gehirnzellen” das menschliche Pendant bei vergleichbaren Parametern wie Größe und Geschwindigkeit schon jetzt überholen, sei die Rechenleistung unserer Gehirne aktuell noch um ein zehnfaches Höher, als das, was vergleichbare, technische Innovationen bieten könnten. “Das Binärsystem, das Informationen nur durch Nullen und Einsen transportiert, geht davon aus, dass die Dinge entweder richtig, oder falsch sind. Die Wahrheit ist jedoch, dass alle Dinge eine bestimmte Wahrscheinlichkeit haben. Auch diese Tatsache wird von Neuronen aktuell noch viel besser adressiert”, so Hauser zu Beginn seines Vortrags.

Intelligenz als “knowing what to do next”

Er setzt mit weiteren Vergleichen von Mensch und Maschine fort und stellt mit amüsierter Abgeklärtheit, Gehirne Computern, Ohren Mikrophonen (bzw. der neuesten Errungenschaft, Beamforming Microphones) und Augen Kameras gegenüber. Selbstverständlich übersteigen die Leistungen der künstlichen Sinneswahrnehmungen bei weitem jene des Menschen. Intelligenz definiert Hermann Hauser in diesem Kontext übrigens wie folgt: “Zu wissen, was als nächstes zu tun ist (knowing what to do next)”. Zudem würden die künstliche Intelligenzen eventuell bessere Entscheidungen treffen als Menschen, denen das “Genie-Problem” im Weg stehen würde.

Erste intuitive Handlung eines Computers

Denn wir Menschen seien sehr schlecht darin, uns das richtige zu wünschen, erklärt Hauser und präsentiert das Beispiel des Spielcomputers AlphaGo, der das chinesische Nationalspiel “Go” beherrscht und es zustande gebracht hat, einen genialen Zug zu spielen, der aufgrund seiner Außergewöhnlichkeit mit einer intuitiven Handlung gleichzusetzen ist. Es sei die erste intuitive Handlung eines Computers gewesen. Der IT-Pionier ist zudem davon überzeugt, dass es in den nächsten fünf bis zehn Jahren ganz normal sein wird, in einem selbstfahrenden Auto zu sitzen, das durch unzählige Sensoren, Kameras und Radare im Straßenverkehr viel sicherer unterwegs sein wird.

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Hermann Hauser, (c) Johannes Felder

Vision einer digitalen Zukunft

Für Alois Saria, dem Leiter des Ausbildungsprogramms des Human Brain Project, das Neurowissenschaften, Informatik und Medizin verbindet, ist A.I. alles, was Prinzipien, die dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, auf Maschinen überträgt. Im Rahmen des internationalen Programms wird versucht, die Architektur des Gehirnnetzwerks zu kopieren. Dies wird in zahlreichen Versuchen und Simulationen getestet, unter anderem auch an Modellen. Um im Bereich des “Neuromorphic Computings” weiter zu kommen, gibt es im Rahmen des Programms ein Kurrikulum, das verschiedene Wissenschaften lehrt und auf interdisziplinäre Projekte setzt, das von Saria geleitet wird.

Redaktionstipps

A.I aus philosophischer Perspektive

Den Abschluss der Vortragsserie macht an diesem Abend Robert Trappl, vom österreichischen Forschungsinstitut für Artificial Intelligence (OFAI), der die künstliche Intelligenz aus einer philosophischen Perspektive betrachtet und vor allem betont, dass “niemand den Anspruch erhebt, dass Maschinen Emotionen haben”. Menschen würden, wissenschaftlich erwiesen, aktuell bessere Entscheidungen treffen, da sie auch emotional handeln. Sein Institut hat schon erfolgreich Startups wie Grape oder Updatemi dabei unterstützt, ihre Geschäftsideen mit Hilfe von A.I. erfolgreich umzusetzen. “In Zukunft wird alles digital verfügbar sein”, prognostiziert er zum Abschluss seiner Präsentation.

Gesellschaftliche Auswirkungen und Ethik

In einer Podiumsdiskussion, moderiert von Clemens Wasner, dem CEO und Founder von enlite.ai, ist das zentrale Thema eine Zukunft, in der künstliche Intelligenzen viele monotone Arbeiten übernehmen werden. “Die Entwicklung der entsprechenden Roboter, die Menschen bei einfachen Tätigkeiten und Fabriksarbeiten ersetzen können, wird allerdings noch sehr lange dauern”, sagt Robert Trappl. Er stellt zudem die Möglichkeit der Entwicklung einer künstlichen Superintelligenz in den Raum, was jedoch tatsächlich niemand vorhersagen könne. Nach wie vor seien biologische Systeme viel komplexer als technische. Alois Saria betont, dass sich im Zuge der Digitalisierung die Art der Jobs verändern wird, sowie auch die die Aufgaben der Mitarbeiter. Er würde es in diesem Zusammenhang aber beispielsweise nicht für sinnvoll halten, alle Krankenschwestern oder Therapeuten durch Maschinen zu ersetzen.

Rechtzeitige Evaluierung der gesellschaftlichen Konsequenzen

Andy Hopper, Professor für Informatik und Leiter des Computerlabors der Universität Cambridge, zeigt sich ebenso optimistisch und erklärt, dass der Erfolg von A.I. auch davon abhängt, das Geheimnis hinter der Leistung des menschlichen Gehirns zu entschlüsseln. Trotz aller Chancen und Möglichkeiten, die A.I. für uns Menschen bereithält, betonen die Experten auch die Notwendigkeit einer rechtzeitigen Evaluierung der gesellschaftlichen Konsequenzen und der sozialen Auswirkungen, da unter anderem viele Jobs durch den technischen Fortschritt obsolet werden. Rechtzeitig entsprechende ethische Grundsätze für den Umgang mit A.I. zu entwicklen, sollte ebenfalls auf der Agenda stehen.

A.I. wird vor keinem Sektor halt machen

Der Abend endete mit Snacks und Networking, das für den einen oder anderen Gast bestimmt zu neuen geschäftlichen Beziehungen führte. A.I. ist jedenfalls schon jetzt dabei, einige Bereiche unseres Lebens stark zu verändern, wird vor keinem Sektor halt machen und als nächster Schritt in der digitalen Revolution auch unsere Gesellschaft nachhaltig transformieren. Veranstaltungen wie diese tragen jedenfalls dazu bei, Entscheidungsträger, Influencer und Early Adopter schon frühzeitig zu bilden. DerBrutkasten nutzte den Abend zudem für ein ausführliches Interview mit Hermann Hauser.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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