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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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