24.08.2019

„Jedes Unternehmen, das relevant bleiben will, muss ein KI-Unternehmen werden.“

Welchen Entwicklungsstand hat Künstliche Intelligenz derzeit? Wo kann sie eingesetzt werden? Und welche Rolle spielt Europa dabei? Über diese und andere Fragen rund um das Thema KI diskutierten Experten im Rahmen der IECT Summer School 2019 von Hermann Hauser.
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ARM-Gründer und Tech-Investor Hermann Hauser: „Eine der nächsten Wellen von AI, die im Gesundheitswesen stattfinden wird, könnte eine europäische Welle sein.“ (c) IECT
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„KI ist keine Frage der Wahl, sondern eine Frage des Überlebens.“ Mit diesen Worten unterstrich Venture Capitalist Siraj Khaliq die Wichtigkeit künstlicher Intelligenz für Unternehmen beim State of AI-Event, das vergangenes Wochenende in der Werkstätte Wattens im Zuge der IECT Summer School 2019 stattfand. Neben Khaliq waren weitere internationale AI-Experten aus unterschiedlichen Bereichen geladen, um die Zukunft der Technologie zu diskutieren.

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Als „europäischer Bill Gates“ wurde etwa Hermann Hauser von brutkasten-Gründer Dejan Jovicevic vorgestellt, der die Diskussionsrunde an diesem Abend führte. Auch mit dabei waren Nancy Nemes, Gründerin von „Ms. AI – Künstliche Intelligenz für und mit Frauen“ und Hazem Al Nakib, Gründer des Cambridge Blockchain Forums und des Cambridge Blockchain Hubs. Als Speaker auf der Bühne und später ebenfalls in der Gesprächsrunde standen noch Dat Tran, Leiter der AI Abteilung von Axel Springer und eben Siraj Khaliq, ehemaliger Informatiker und Mitbegründer der erfolgreichen Atomico-Beteiligung The Climate Corporation, mittlerweile selbst Venture Capitalist bei Atomico.

Europas Stärken und Schwächen in der AI-Branche

„Jedes Unternehmen, das relevant bleiben will, muss zu einem KI-Unternehmen werden“, erklärt Khaliq. Nancy Nemes wittert digitalen Darwinismus und gibt etwa zu bedenken: „Realistisch zu sein bedeutet, jetzt aktiv zu werden.“ Wer nicht aktiv werde, werde verlieren und zwischen den USA und China untergehen.

Allerdings böte Europa, so die Runde, grundsätzlich ein gutes Klima für das Aufkommen neuer Technologien. Auch Talent gebe es genug. Hermann Hauser präsentierte Zahlen, die dies unterstreichen: Europa hat heute 5,5 Millionen Entwickler, in den USA gibt es 4,4 Millionen.

Dejan Jovicevic, Nancy Nemes, Hazem Al Nakib, Siraj Khaliq, Hermann Hauser und Dat Catran (v.l.n.r) (c) IECT

Nancy Nemes sieht europäische Stärken, die heute noch nicht effizient genutzt werden: „Europa brachte viele erstaunliche Elemente mit sich. Deep Learning wurde in Frankreich entwickelt, das erste fahrerlose Auto wurde 1996 mit Mercedes in Deutschland entwickelt. Wir haben alle Elemente, die wir brauchen, aber wir sind noch nicht wirklich in Kontakt mit dem, was wir tun können.“ Was in Europa zudem fehle, seien große Erfolgsstories. In Europa werde geforscht und entwickelt, doch in den USA und in China verstehe man es besser, aus den Entwicklungen ein Geschäft zu machen. Das liege hauptsächlich daran, dass Forscher und Unternehmen dort viel enger zusammenarbeiten als es in Europa der Fall ist.

Brexit-Chaos schafft neuen Zusammenhalt

Außerdem müsse der breiten Bevölkerung bewusst gemacht werden, dass sich die Ansprüche an den Menschen in den nächsten 20 Jahren ändern werdeb. „Deshalb“, meint Nancy Nemes, „müssen wir jetzt sicherstellen, dass die Bevölkerung AI nicht aus Angst oder aus Unglauben blockiert, sondern willkommen heißt.“ Gleichzeitig warnt sie davor, aus den Entwicklungen im AI-Bereich ein Rennen zu machen: „Es wäre das falsche Rennen. Das Ergebnis wäre negativ. Vielmehr sollten wir gemeinsam voran streben.“

Zusammenhalten heißt es auch von Seiten Hermann Hausers. Auf den Brexit und seine Auswirkungen auf die AI-Forschung angesprochen, findet er doch einen positiven Aspekt: „Der Rest von Europa ist sich dadurch wieder näher gekommen. In Italien beispielsweise spricht niemand mehr von einem Austritt.“

AI wird Arbeitsplätze schaffen

Der geladene AI-Chef der Verlagsgruppe Axel Springer, Dat Tran, beschreibt seine Abteilung als eine, die sich die Alltagstauglichkeit von AI auf die Fahne geschrieben hat. Der breiten Masse fehle es heute – auch da sind sich alle Experten am Podium einig – noch an Verständnis. Der Begriff rufe das Bild einer gottgleichen Maschine in den Köpfen hervor, der eigentliche Nutzen von AI sei vielen nicht bewusst.

Dat Tran unterstreicht, dass AI in Zukunft Arbeitsplätze schaffen werde. Diese werden sich von den aktuellen Jobs unterscheiden, aber man werde nach wie vor – und immer mehr – Menschen brauchen, zum Beispiel bei der Verarbeitung von Daten. Daten seien es auch, die für den Erfolg von AI entscheidend sind. Sein Beispiel: Axel Springer produziert viel Text und somit viele Daten. Diese werden für Deep Learning genutzt. Während man aber im Bereich der Bilderkennung und auch beim  Vergleich von Bildern durch Technologie schon ziemlich weit sei, so gibt es laut Dat Tran noch kein AI-Produkt, das sinnvolle Texte, speziell in anderen Sprache außer der englischen, erstellen kann.

Künstliche Intelligenz in verschiedenen Ausprägungen

Siraj Khaliq nennt Netflix als Beispiel für ein Unternehmen, das AI im Sinne von computergenerierten Vorhersagen für sich nutzt. Netflix sammelt Daten, mit denen auf die Vorlieben der einzelnen Nutzer zugeschnittene Filme vorgeschlagen werden. Khaliq wiederum unterscheidet von AI Systemen dieser Art solche, die auf Basis dessen, was sie herausfinden, tatsächlich aktiv werden: In einem der Google Datenzentren nutze man ein solches AI-System zum Beispiel zur Kühlung. Das System entscheide nicht nur, wann die Ventilatoren eingeschaltet werden sollen, sondern schalte sie auch tatsächlich ein. „Dadurch hat man die Kühlkosten um 40 Prozent gesenkt“, lässt er das Publikum wissen. Für selbstfahrende Autos hingegen führt man wiederum mehrere AI Systeme zusammen, damit sie auch sehr komplexe Entscheidungen treffen können.

Was die breite Öffentlichkeit schließlich unter Künstlicher Intelligenz versteht,  die Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI – Artificial General Intelligence), müsste laut Khaliq in der Lage sein, so wie der Mensch Wissen aus einem Bereich auf einen anderen anzuwenden. Davon sei die Wissenschaft allerdings noch weit entfernt, betont er.

Hermann Hauser zeigt sich zum Ende der Diskussion schließlich optimistisch: „Eine der nächsten Wellen von AI, die im Gesundheitswesen stattfinden wird, könnte eine europäische Welle sein.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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