Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

16.12.2019

#unchAIn, Teil 1: Was ist eigentlich Intelligenz?

Bei der neuen Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. In einem Deep Dive beantworten Expertinnen dazu die heikelsten Fragen rund um das Thema KI. Beginnen wir also mit den Basics: Was ist eigentlich Intelligenz?

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✨ AI Kontextualisierung

Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Tech-Themen unserer Zeit – denn es gibt wohl keinen Bereich des politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens, der nicht das Potenzial hat, von KI grundlegend verändert zu werden. Zugleich gibt es in diesem Bereich viele Falschinformation und überzogene Erwartungen. Bei dem Projekt „#unchAIn – Demystifying AI“ kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen der jeweiligen Felder – von Philosophie über Wissenschaftbis zum Management – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die wichtigsten Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz.

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Zum Beginn der Artikelserie stellen wir grundlegenden Fragen zu diesem Thema: Wie definiert man eigentlich Intelligenz? Wie funktioniert das menschliche Gehirn, und wie macht es uns intelligent? Diese Fragen werden beantwortet von der AI-Expertin und Quantenphysikerin Dilek Demir, Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai, dem Philosophen Reid Blackman und Nancy Nemes, Founder Ms. AIA und #humanAIze, sowie CEO von Nemes Ventures.

Wie definiert man Intelligenz?

Dilek Demir, AI-Expertin und Quantenphysikerin: Intelligenz ist die Fähigkeit, Informationen im Zuge der emotionalen Intelligenz zum richtigen Zeitpunkt zu lernen, zu verstehen, zu speichern, wiederaufzurufen und wiederzuverwenden.

Dr. Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai: Menschliche Intelligenz umfasst die Möglichkeit, situationsspezifisch zu reagieren, die Neugier und eine sich über die Generationen weiterentwickelte Problemlösungskompetenz, sowie das Lernen aus bereits Erlebtem, also Fehler nicht immer wieder zu machen.

Nancy Nemes, Founder Ms. AI und #humanAIze, CEO Nemes Ventures: Das Verständnis der menschlichen Intelligenz entwickelt sich im Laufe der Zeit. Und obwohl es verschiedene Definitionen dafür gibt, müssen wir noch viel mehr tun, um die menschliche Intelligenz wirklich zu verstehen. Momentan definiere ich menschliche Intelligenz gerne als die Fähigkeit, Emotionen und emotionales Wissen zu erzeugen, wahrzunehmen, und darauf zuzugreifen; Emotionen kreativ, reflektierend und effektiv zu regulieren, um das intellektuelle Wachstum zu fördern; sowie klug aus Erfahrungen zu lernen, um sich an Umgebungen anzupassen und diese zu formen.

Reid Blackman, Philosoph: An dieser Stelle ist es sinnvoller, das zu fragen, was Philosophen als eine „metaphysische Frage“ bezeichnen: „Was ist Intelligenz?“ oder „Was macht Intelligenz aus?“ oder „Was ist die Natur der Intelligenz.“ In der Beantwortung einer dieser Fragen erhalten Sie verschiedene Darstellungen darüber, was Intelligenz ist. Und alle diese Darstellungen werden verschiedenen Gegendarstellungen unterschiedlicher Stärke ausgesetzt sein. Was diese verschiedenen Sichtweise und Analysen zusammenführt, ist die Tatsache, dass sie von einer Reihe von Beispielen ausgehen werden, bei denen die Menschen mehr oder weniger übereinstimmen, dass sie eine Art von Intelligenz besitzen.

Natürlich werden wir auf mehr oder weniger durchschnittliche, erwachsene Menschen verweisen und sagen: „Sie haben Intelligenz“. Ein Zeichen ihrer Intelligenz ist die Fähigkeit, sich an Ketten des Denkens zu beteiligen. Sie können zum Beispiel darüber nachdenken, wie sie das bekommen, was sie wollen – das, was wir „Means/End Reasoning“ nennen können. Sie können auch darüber nachdenken, ob es sich lohnt, diese Ziele überhaupt zu verfolgen. Wir nennen das „Ends Reasoning“. Und wir können beobachten, dass andere Tiere sich mit Means/End-Reasoning beschäftigen, aber nicht mit Ends Reasoning.

Nemes: Auf der Technologieseite sollten wir zwischen maschineller Intelligenz, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Maschinelle Intelligenz ist, wenn Maschinen mit einigen (aber nicht allen) Aspekten der menschlichen Intelligenz programmiert werden, einschließlich Lernen, Problemlösung und Priorisierung. Es besteht aus verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens, sowie Automatisierungstechniken. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Computern, verfügbare Informationen zu verarbeiten und zu neuen Lösungen zu kombinieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Daher haben wir auf dem Weg zur KI (der höchsten Form der rechnergestützten Intelligenz) maschinelles Lernen und dessen Entwicklung, die maschinelle Intelligenz.

Blackman: Mathematisches Denken ist eine andere Art des Denkens. Wir machen es die ganze Zeit. Es scheint ein Merkmal unserer Intelligenz zu sein. Es stellt sich jedoch heraus, dass sich Maschinen mit mathematischem Denken beschäftigen können – wir nennen sie Rechner! Man könnte sagen: „Sie sind nicht wirklich an der Argumentation interessiert“, oder so etwas in der Art. „Es sind alles Nullen und Einsen, also ist es keine Argumentation“, könnte man sagen. Aber dann möchte ich darauf hinweisen, dass, wenn wir uns mit dem Denken beschäftigen, es sich immer um neuronale Zündungen und Synapsen handelt. Und daraus würde niemand rückschließen, dass Menschen nicht denken.

Es würde mich also nicht stören, wenn die Leute die Rechner als eine Art von Intelligenz beschreiben würden. Interessanterweise dachte Renee Descartes, dass eine Maschine nie in der Lage sein würde, sich mit mathematischem Denken zu beschäftigen, denn das war etwas, was nur der menschliche Verstand tun konnte. Das war eines der vielen Dinge, bei denen er falsch lag.

Wie funktioniert das menschliche Hirn, und wie macht es uns intelligent?

Blackman: Ganz allgemein würde ich sagen, dass das Gehirn eine Komplexität aufweist, die es möglich macht, dass es zum Beispiel glauben, begehren, hoffen, Angst haben, sowie zum Beispiel sehen oder hören kann.

Demir: Es ist bekannt, dass das Gehirn aus einem Bündel von wenigen Millionen neuronaler Cluster besteht, die mit Lichtgeschwindigkeit arbeiten und interagieren. Die interessantesten und herausforderndsten Teile sind die Nerven, die zu den Synapsen oder synaptischen Verbindungen führen. Hier, im Zusammenspiel mit den chemischen Wechselwirkungen und geladenen Ionen, findet der Informationsfluss statt, und das ist sehr interessant. Bisher wurden einige Krankheiten im Zusammenhang mit dem ZNS-System des Menschen beobachtet… und das ist schon fast alles, was wir darüber wissen.

Claus: Wenn wir wüssten, wie das Gehirn als Ganzes arbeitet, bräuchten wir wahrscheinlich nicht so lange, bis wir Maschinen ähnliche Abläufe beibringen. De facto bleibt uns aber genau das verborgen. Wir zerlegen einzelne Charakteristika, Fähigkeiten und Prozesse in unzähligen Studien und untersuchen sie mit Hilfe verschiedener Ansätze, Methoden und in mehreren Disziplinen. So kommen wir Stück für Stück zu neuen Erkenntnissen. Gleichzeitig fehlt uns aber der gesamtheitliche Überblick über alles, was die Menschheit heute über das Gehirn weiß. Maschinen haben in dieser Hinsicht eine Fähigkeit, die uns Menschen nach vorne katapultieren könnte: Die Verarbeitung massenhafter Daten. Sobald die massenhafte Datenverarbeitung zum Beispiel im Bereich der Erforschung des Gehirns mit der menschlichen Intelligenz verknüpft wird, haben wir die Chance, zu durchblicken, was alles in unserem Kopf passiert und was Intelligenz ausmacht.

Nemes: Das menschliche Gehirn ist das komplexeste Organ im menschlichen Körper und komplexer als jede bekannte Struktur des Universums. Unser Gehirn hat fast 100 Milliarden Neuronen, die Informationen in Form von elektrischen Signalen sammeln, verarbeiten und weitergeben. Bisher wissen wir jedoch nicht, wie die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in den Eigenschaften dieser Zellen für menschliche kognitive Fähigkeiten wie Intelligenz von Bedeutung sind. Wissenschaftler, die im Rahmen des Human Brain Project arbeiten, haben zum ersten Mal einen direkten Zusammenhang zwischen der Größe der Gehirnzellen und dem IQ-Niveau entdeckt. So würden größere Neuronen im Temporallappen des Gehirns, die elektrische Signale mit höherer Geschwindigkeit erzeugen, zusammenhängen mit höheren Verarbeitungsraten und höherem Intelligenzniveau. Zu sagen, dass das Gehirn „wie ein großer Computer funktioniert“, ist eine ziemliche Vereinfachung, da es so viel mehr gibt, was das menschliche Gehirn einzigartig und intelligent macht. Zum Beispiel könnten wir ohne das Gehirn nicht atmen, sprechen, singen, spielen, lieben, arbeiten oder uns erinnern. Einzigartig menschlich ist es, abstrakte Konzepte zu verstehen, zu handhaben und zu erfinden, uns auszudrücken und unser Wissen zu nutzen, um unsere Umwelt zu manipulieren. Darwinisten (wie ich) glauben, dass die menschliche Intelligenz nur eine bestimmte Überlebensstrategie unter vielen anderen ist. Und während wir Computerprogramme haben, die Schach besser spielen können als der beste menschliche Schachspieler, haben wir immer noch keine einzige Maschine (man kann es auch „Roboter“ nennen), die wie eine Katze springen oder wie ein Adler sehen oder fliegen kann. Es heißt zudem, Kultur, Fürsorge und Altruismus seien einzigartig menschlich.

Demir: Wir wissen also nicht viel über das menschliche Gehirn. Es werden nur Bereiche des Gehirns spezifiziert, und dennoch beobachtet die Medizin ständig neue knifflige und große Unterschiede in diesem Bereich. Eine Sache, die ich liebe und gelernt habe, ist, über ein bestimmtes Thema nachzudenken, indem ich Artikel lese, mit den richtigen Kollegen interagiere und die richtigen Dokumentationen anschaue. Ich bin mir nicht sicher, ob ein Gehirn uns intelligent macht. Es ist vielmehr das Zusammenspiel weniger verschiedener Parameter. Gefühle werden zum Beispiel überhaupt nicht beobachtet, aber sie sind auch in diesem Spiel ein wichtiger Faktor.

Deshalb kann ich hier nur eine Hypothese vorschlagen, und diese wäre die folgende: Ich denke, dass die Quantenphysik eine große Rolle im Prozess des Denkens, der Informationsspeicherung und des Wiederaufrufs von Informationen im menschlichen Gehirn spielt. Die Tatsache, dass es sich um geladene Ionen handelt, ist für mich ein Indikator dafür, dass dort eine gewisse „Quantenmagie“ stattfindet.

Im nächsten Teil der Serie werden wir uns mit der Frage beschäftigen, ob Maschinen die menschliche Intelligenz kopieren können. Somit nähern wir uns schrittweise dem komplexen Thema der Künstlichen Intelligenz an.

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Wer Innovationsmanagement hört, denkt an Methoden, an Design Thinking, Scouting, Stage Gates. Hans Sailer nennt etwas anderes zuerst: Empathie. Ohne Draht in die Fachabteilungen und in den Vorstand komme man nicht weit, weil dort das Wissen liege. Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, in dem sich Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz austauschen, und dabei beobachtet, wie sich ihre Rolle laufend verändert hat: von Ideenmanagement über Open Innovation bis zum Corporate Venturing.

brutkasten: Was war der ausschlaggebende Grund, Innox zu gründen? Gab es eine Vision oder hat sich das organisch entwickelt?

Hans Sailer: Es hat keine Vision gegeben. Am Anfang war einfach ein Treffen von fünf Firmen, die sich austauschen wollten. Dabei waren A1, Magna, Siemens, Erste Bank und der ÖAMTC. Wir sind von einer Firma zur anderen gefahren und haben uns zum Beispiel angehört: Wie macht Siemens Innovation, welche weltweiten Ideen-Wettbewerbe gab es, was waren die Learnings? Mich hat das persönlich immer interessiert, ich hatte damals kein Geschäftsinteresse. Aus diesen fünf Firmen hat dann jeder gesagt: „Du, ich kenne da noch einen, kann die oder der mitgehen?“ So ist das über die Jahre gewachsen. Ich habe das fast zehn Jahre ohne Geschäftshintergrund gemacht, das war privates Vergnügen. Wir haben sogar eine Reise nach Hamburg gemacht und das Airbus Innovation Lab besucht.

Wann kam der Schritt in die Selbstständigkeit?

Irgendwann hat Casinos Austria gesagt: „Warum machst du dich nicht selbstständig?“ Da habe ich mir gedacht: Jetzt bin ich fünfzig. Wenn ich es jetzt nicht mache, dann mache ich es nie. Also habe ich gekündigt und mich selbstständig gemacht. Und dann ist es richtig losgegangen, weil ich gesehen habe, was passiert, wenn du deine ganze Energie konzentriert in eine Sache legst. Gleichzeitig kam die Pandemie. Ich habe geschaut: Was kann ich einem Innovationsmanager jetzt liefern, was er gut brauchen kann? Wir haben digitale Austausch-Treffen organisiert, bei denen Firmen erzählt haben, welche Plattformen sie verwenden. Und ich habe gesehen: Online erreichst du viel mehr Leute. Da ist es auch in Deutschland losgegangen. Die deutschen Firmen tauschen sich genauso gerne aus wie die Österreicher und die Schweizer.

Was braucht ein guter Innovationsmanager, eine gute Innovationsmanagerin?

Das Wichtigste ist Empathie. Weil er oder sie Zugänge ins ganze Unternehmen braucht, ob zum Vorstand oder in eine Fachabteilung. Wenn man diesen Draht nicht aufbauen kann, wird es ganz schwierig, denn das Know-how liegt in den Fachabteilungen. Eine große Unterscheidung, die man machen muss: Bin ich Innovator:in oder bin ich Innovation Facilitator:in? Das war am Anfang oft stark verschwommen. Die Rolle der Innovationsmanager:innen hat sich seither laufend geändert und ändert sich gerade wieder extrem stark.

Inwiefern?

Als ich angefangen habe, gab es die ganzen Venturing-Bestrebungen noch gar nicht. Venturing ist in großen Firmen in der M&A-Abteilung passiert. Damals ging es in Corporates eher um Ideenmanagement-Plattformen und das Nutzen der internen Intelligenz, bald kam Open Innovation mit allen externen Stakeholdern, dann ist Design Thinking aufgekommen und ein verbessertes Trend- und Foresight-Management. Ab etwa 2015 kam das Venturing dazu, und plötzlich musstest du wissen: Wie kooperiere ich mit einem Startup? Wie bewerte ich ein Startup? Dieses Know-how hat ein Innovationsmanager vorher nie gebraucht. Das war auch für Corporates keine leichte Aufgabe, da ist viel Geld für diese Learnings ausgegeben worden.

Hans und Karin Sailer von Innox im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

In dem Zusammenhang fällt oft der Begriff „Innovationstheater“.

Da muss man vorsichtig sein. Natürlich kann man Sichtbarkeit überbetonen, dann ist es Theater. Aber wenn ich nicht sichtbar mache, was meine Innovationsabteilung leistet, werde ich nicht wahrgenommen, und dann arbeiten die Abteilungen auch nicht gerne mit mir. Das ist ein feiner Grat. Wir haben oft erlebt, dass die Sichtbarkeit über externe Medien größer war als intern: Ohne Artikel in einer Zeitung bist du in der eigenen Firma gar nicht aufgefallen. Bei denen, die nie etwas auf die Straße gebracht haben, bin ich beim Vorwurf des Innovationstheaters dabei. Aber das wollte auch nie jemand bewusst.

Wie ordnest du Corporate Venturing in Österreich im Vergleich zu Deutschland ein?

Die Deutschen sind ein bisschen mutiger, haben vielleicht auch mehr Geld und nehmen Dinge als Erste in die Hand. Projekte, die wir bei der Innovationsagentur Hyve in Deutschland gemacht haben, haben wir zwei Jahre später in Österreich umgesetzt. Das Venturing ist dort schneller losgegangen, aber auch bei uns wurde es in einigen Corporates ordentlich aufgezogen. Dass Venturing auch ein Hype war, ist unbestritten, und wie bei jedem Hype gibt es Gewinner und Verlierer. Aber man kann aus heutiger Sicht nicht sagen: Das bringt nichts, das muss zurückgefahren werden. Man muss fragen: Wie gut ist es gemacht worden? Wenn du etwas komplett Neues herausbringst, brauchst du mindestens sieben Jahre, bis du damit etwas verdienst. Diesen langen Atem haben wenige Firmen. Jede Firma muss für sich draufkommen, ob das Vehikel zu ihr passt. Nur weil es bei einer anderen funktioniert hat oder nicht, heißt das nichts für die eigene.

Welchen Stellenwert hat Innovation in der aktuellen Wirtschaftskrise?

Dass Innovation näher ans Kerngeschäft geführt wird, ist sichtbar. In Krisen wird üblicherweise viel zusammengefahren, das hat man in der Pandemie ganz stark gesehen. Aber es kommt der Punkt, an dem alle Firmen sagen: „Ohne Innovation werden wir das nicht schaffen.“ Dann werden Innovationsabteilungen wieder größer aufgestellt, und diese Schwankungen tun mir oft weh. Ganz schlimm ist es, wenn eine Abteilung komplett aufgelöst wird. Dann verlierst du oft die Personen, die die kurzen Wege in die Firma hatten. Bis sich das jemand Neuer wieder erarbeitet hat, vergehen zwei Jahre. Das wird oft übersehen, wenn man zusammenspart. Vorteile durch Innovation erhalte ich dann nicht schnell auf Knopfdruck.

Und welche Rolle spielt KI?

So ein gutes Hilfsmittel hatten wir noch nie. Ich glaube, dass das Innovationsmanagement dadurch gerade wieder eine spannende Rolle bekommt. Die IT ist der technologische Enabler, aber nicht die Abteilung, die für die Transformation sorgt. Innovationsmanager:innen werden in Zukunft Orchestratoren von mehreren KI-Agenten sein: ein Agent für Foresight, einer für Patentprüfungen, einer für Potenzialanalysen. Wofür du früher zwei Wochen oder einen Monat gearbeitet hast, das bekommst du plötzlich in ein paar Minuten. Dann wird die Entscheidungsgeschwindigkeit zum KPI: Wie schnell kann ich mich auf ein Thema festlegen? Innovationsmanager:innen brauchen künftig eine Ahnung von Vibe Coding und davon, wie man KI-Agenten bestmöglich verwendet. Aber genauso muss man wissen, wie die eigene Firma tickt. Nur weil eine neue Technologie kommt, ist sie nicht sofort erfolgreich. Es geht immer mit dem Tempo, in dem du die Transformation machst. KI alleine wird dabei aber auch nicht die eierlegende Wollmilchsau sein. Entscheidend wird das Thema Ownership: Wer schnallt sich Ideen um und läuft die notwendigen Extrameilen, und wie realisiert man sie dann gemeinsam? Da wird es weiter Menschen brauchen, die ihre Firmen gut kennen, Know-how und ein Feingefühl für People-Management haben.

Ihr habt Ende August wieder euer Summercamp veranstaltet, diesmal bei der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der FFG. Was ist die Idee hinter dem Format, und was waren heuer die wichtigsten Erkenntnisse?

Das Summercamp dient dem Zweck, sich mit möglichst vielen Innovationsmanager:innen aus anderen Unternehmen und anderen Branchen zu vernetzen, auf die man sonst nicht zugehen würde. Genau dieser Cross-Industry-Austausch ist wichtig, um neue Impulse zu bekommen und Partner für gemeinsame Projekte zu finden. Wir machen das mit interaktiven Übungen zu aktuellen Innovationsthemen, das ist ein bisschen wie zwei Tage intensives Speed-Dating mit ganz viel positiver Energie. Heuer waren wieder knapp 100 Personen dabei, die ihr Wissen teilen und offen über ihre Erfahrungen sprechen. In den Sessions ging es an den Beispielen AVL Creators Co-Lab und Wiener Stadtwerke um erfolgreiche Cross-Industry-Kooperationen, mit dem Lufthansa Innovation Hub um AI Augmented Leadership und mit Miele um Intrapreneurship versus Venture Building. aws und FFG stellten gemeinsam mit Infineon, Bionic Surface und XBC erfolgreiche Förderprojekte vor.

Unsere wichtigste Erkenntnis: Die Zusammenarbeit in Ökosystemen bringt Unternehmen viele Vorteile, dafür braucht es aber das Commitment aller Beteiligten, vor allem des oberen Managements, sowie eine gute Orchestrierung und moderierte Begleitung. Wir haben außerdem gesehen, dass Förderorganisationen Firmen mit ganz unterschiedlichen Services unterstützen, nicht nur mit Finanzierungen. Und KI bringt sehr unterschiedliche Erwartungshaltungen ins Unternehmen: Was sich das Management vorstellt und was in den Abteilungen tatsächlich möglich ist, liegt in der Praxis oft weit auseinander. Eine wesentliche Aufgabe der Innovationsabteilungen ist es, voranzugehen, gesichertes Wissen aufzubauen, mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten und eine vorteilhafte KI-Nutzung breit in der Firma zu etablieren.

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