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

05.04.2018

Wo steht die Artificial Intelligence wirklich?

Was ist Artificial Intelligence und was wird nur so genannt? Und wo auf dem Weg zu den Science-Fiction-Vorbildern aus Star Trek und Co stehen wir?

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✨ AI Kontextualisierung

Die Faszination für künstliche Intelligenz (AI) bzw. vom Menschen geschaffene Intelligenz ist fast so alt wie die Menschheit selbst. Bereits in der griechischen Mythologie finden sich mechanische, aus Bronze gefertigte Diener, die über eigenständigen Willen verfügen. Die Geburtsstunde des Begriffs Artificial Intelligence war 1956, als sich unter der Führung von Marvin Minsky eine Gruppe von Wissenschaftlern für einen achtwöchigen Workshop in Dartmouth traf, in dem der Grundstein für die Disziplin gelegt wurde. Doch was ist heute der Stand der Dinge in der Artificial Intelligence?

AI lässt sich grob folgendermaßen unterteilen:

Narrow AI: Systeme, die eng abgesteckte, repetitive Aufgaben automatisieren können, z.B. Bilderkennung,
Artificial General Intelligence: AI, die in der Lage ist, selbstständig neue Probleme zu erkennen und zu lösen, z. B. Data in Star Trek
Conscious AI: Sie verfügt über ein eigenes Bewusstsein und Emotionen, z.B. HAL 9000 in „2001: Odyssee im Weltraum“.

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Stand der Dinge in der Artificial Intelligence

Die gewählten Beispiele zeigen: Alle heutigen als AI betitelten Systeme fallen unter Narrow AI, da sie weder in der Lage sind, das Gelernte zu generalisieren, noch Emotionen fühlen können oder gar über ein eigenes Bewusstsein verfügen. Der Befund zum Stand der Dinge in der Artificial Intelligence ist also – zumindest für Science Fiction Fans – eher ernüchternd.

Von Machine und Deep Learning

Innerhalb der Narrow AI sind es vor allem Machine Learning und im Speziellen Deep Learning, die den aktuellen Hype losgetreten haben. Machine Learning ist eine Technik, die bereits seit den 1950ern existiert. Sie beschreibt Algorithmen, die sich in Abhängigkeit von den Eingangsdaten selbst anpassen können. Auf diese Art können Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen erkannt werden, um darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Typische Anwendungsgebiete für Machine Learning sind etwa Spamfilter, Prognosesysteme (z. B. Wetter oder Real Estate) sowie Betrugserkennung.

Deep Learning, das eine Subkategorie von Machine Learning darstellt, basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, weshalb die Begriffe Deep Learning und (Artificial) Neural Networks fast austauschbar verwendet werden. Das Kernelement sind dabei künstliche Neuronen, die eine beliebige Anzahl von Eingängen haben können, aber nur einen Ausgang. Für jeden Eingang gibt es ein sogenanntes Gewicht, das bestimmt, wie wichtig er für den Ausgang ist.

Lernen durch Errors

Das „Deep“ in Deep Learning bezieht sich auf die Anordnung der Neuronen, die oft in mehreren Schichten erfolgt. Am Ausgang des gesamten Netzes erfolgt mittels der sogenannten „Error Function“ eine Überprüfung, wieweit der Vorhersagewert vom tatsächlichen Wert der Trainingsdaten abweicht. Dieser Error wird danach dazu verwendet, die Gewichte der einzelnen Neuronen zu adjustieren – das System lernt somit. Vereinfacht sieht das bei einer Vorhersage über Wohnungspreise folgendermaßen aus: Das neuronale Netz erhält als Eingangsdaten eine Liste an Wohnungen, bei denen neben dem Verkaufspreis und der Lage auch Daten wie z. B. Verkäufer und Maklerbüro zu finden sind. Nach mehreren Durchläufen erkennt das Netz, dass z.B. „Verkäufer“ und „zuständiges Maklerbüro“ nur einen sehr geringen Einfluss auf den Verkaufspreis haben, und setzt dementsprechend die Gewichte für die entsprechenden Eingänge neu.

Viele Anwender, wenige „echte AI-Startups“

Soviel zum technologischen Stand der Dinge in der Artificial Intelligence. Zu beachten gibt es in der Beurteilung von AI-Produkten aber noch einen weiteren Punkt. Denn die meisten Firmen, die Artificial Intelligence nutzen, haben sie nicht selbst kreiert. Was unterscheidet also ein „echtes AI-Startup“ von reinen Anwendern?

Hier ein paar Anhaltspunkte:

Erstellen und Trainieren von eigenen Modellen (Deep Learning, Machine Learning)
Eigenständige Implementierung von domänenspezifischen Lösungen, teilweise on top von bestehenden AIFrameworks wie z. B. Google TensorFlow, PyTorch oder Keras, und
über Verwendung und Kombination von Frameworks hinausgehende Anwendungen. Im Fall von ChatbotFrameworks wie IBM Watson und Facebooks wit.ai wären das z.B. eigene Sprachmodelle für Umgangssprache.

Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Unabhängigkeit und Wertschöpfung

Aufgrund der geopolitischen Lage sei es zentral, mit der „Konkurrenz aus den USA und Asien mithalten zu können“, sagt Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner. Sie präzisiert: „Wenn wir die Schlüsseltechnologien nicht in der Hand haben, dann steigt unsere Abhängigkeit sowohl politisch, aber vor allem auch wirtschaftlich. Was das heißt, haben wir in den letzten Jahren hautnah zu spüren bekommen.“

Außerdem sieht sie eine Chance für den Wirtschaftsstandort Österreich: „Wir erwarten uns neue Jobs, neue Unternehmen und dadurch auch neue Wertschöpfung, aber vor allem auch Wohlstand in der Zukunft.“ Während andere Branchen laut Mikl-Leitner wegen der wirtschaftlichen Lage verloren gingen, habe die Raumfahrt Potential. „Es gibt in der Raumfahrt ein Wachstum von zehn Prozent pro Jahr. Raumfahrttechnologie und auch Bahntechnologie sind die am schnellsten wachsenden Bereiche weltweit und da wollen wir natürlich auch mit dabei sein.“

LH-Stellvertreter Stephan Pernkopf betont: „Die Verlängerung des ESA-Phi-Lab ist wichtig, um zu zeigen, dass wir auch in angespannten Budgetzeiten in Zukunftstechnologien investieren.“

Vier Ausschreibungen, mehr als 150 Einreichungen

Seit seiner Einführung im Jahr 2024 gab es vier Ausschreibungsrunden, in denen insgesamt über 150 Projekte eingereicht wurden. Einreichungen seien weiterhin laufend möglich. Die Förderung betrage zwischen 200.000 und 500.000 Euro die Projekte würden 12 bis 24 Monate begleitet werden. Der Schwerpunkt liege auf Upstream-Technologien, also der Hard- und Software für Satelliten und Raumfahrzeuge und ihren Betrieb. Das Programm verbindet die Finanzierung mit Unterstützung u. a. bei Geschäftsmodellen, Marktanalyse und Skalierung.

Im ESA Phi-Lab Austria werden aktuell 13 Projekte umgesetzt. Dabei sind Firmen wie Peak Technology, R-Space oder auch Gate Space beteiligt. Letztere designte einen Satelliten, der im Februar nächsten Jahres von SpaceX in den Orbit geschossen werden soll. Der Beaconsat ist Österreichs erster Militärsatellit und soll Angriffe auf Navigationssignale sichtbar machen.

Der Beatconsat (Bildmitte) wurde von Gate Space im Auftrag des Verteidigungsministeriums entwickelt. | © brutkasten

Auf Space Factory folgt Ausbau von Space Hub

Im Sommer dieses Jahres wurde die Space Factory, eine Infrastruktur für Prototyping und Tests, gegründet (brutkasten berichtete). Nun folgt der Ausbau des Space Hubs, um Platz für mehr Firmen zu schaffen. Aktuell sind dort zehn Unternehmen tätig. „Als österreichischer Generaldirektor bin ich wirklich sehr beeindruckt, wie dynamisch die Szene hier ist, wie schnell sich das aufbaut und wie vorwärtsschauend die Region Niederösterreich, aber Österreich insgesamt ist. Die Industrie ist aufgewacht und sehr aktiv. Das rennt jetzt“, sagt ESA-Generaldirektor Josef Aschbacher.

Space Region Lower Austria

In Niederösterreich möchte man „Raumfahrt weiterdenken“ und arbeitet daher an der Initiative „Space Region Lower Austria“. Von Seibersdorf über Wiener Neustadt bis zum Flughafen Wien-Schwechat sollen Forschungseinrichtungen und Unternehmen besser vernetzt werden und unter einer Dachmarke auftreten. „Wir stehen für Raumfahrttechnologie, wir wollen im internationalen Wettbewerb auch mitspielen können. Wir wollen uns von den USA und letztendlich auch von Asien abheben können“, sagt Mikl-Leitner.

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