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

22.08.2017

Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.

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✨ AI Kontextualisierung

Im ersten Artikel haben wir „Künstliche Intelligenz (KI)“ als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus eigener Erfahrung zu lernen und sich anzupassen. In diesem Artikel wollen wir tiefer in die Materie eintauchen. KI besteht aus vielfältigen Technologien, die das Ergebnis einer Kombination aus drei Elementen ist: Verstehen, Fühlen und Handeln.

+++ Teil 1 der Serie: Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen +++

Verstehen: Den Input verarbeiten und sinnvoll antworten

Beim Verstehen stehen Sprachverarbeitung und Wissensrepräsentation im Vordergrund. Umgesetzt auf Menschen geht es also um die typische Kette: Zuhören (oder Lesen) – Verarbeiten – sinnvoll Antworten. Natural Language Processing (NLP) kombiniert Technologien, die in der Lage sind, Sprache in gesprochener oder schriftlicher Form zu verstehen und zu generieren. Wissensrepräsentation hilft dabei, Wissen zu kommunizieren und die anschließende Entscheidungsfindung zu erleichtern, wie es beispielsweise bei digitalen Assistenten der Fall ist. So arbeitet etwa ein Team ehemaliger FH-Hagenberg Studenten mit myAlfred an einem digitalen Butler. Der Assistent soll Termine organisieren, Reisen buchen, Tische reservieren und vieles mehr.

Fühlen: Gesehenes, Gehörtes und Gespürtes verarbeiten

Das Fühlen beinhaltet maschinelles Sehen, Spracherkennung und die Weiterverarbeitung in Sensoren. Dadurch ist es möglich, die Eingabeinformationen von Kameras, Mikrofonen oder anderen Sensoren zu erfassen, zu identifizieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Angewendet wird die Technologie in den unterschiedlichsten Industrien. Das niederösterreichische Unternehmen Peschak Autonome Systeme hat sich etwa auf die Landwirtschaft spezialisiert und rüstet Traktoren zu selbstfahrenden Maschinen um. Das System nutzt Stereokameras, um ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung zu schaffen und kann so auf seine Umwelt reagieren.

Handeln: Das Verstandene und Gefühlte umsetzen

Nachdem Informationen durch Verstehen und Fühlen gesammelt sind, ist der logische dritte Schritt das Handeln. Das kommt vor allem in der industriellen Robotik zum Einsatz, wie Amazons Lagerhallen eindrucksvoll zeigen. Auch für heimische Unternehmen könnte das enormes Potential haben, man denke nur an die riesigen Lagerflächen großer Supermarktketten.

Was brauchen Maschinen, um „menschlich“ zu handeln?

Verständnis, Sensorik und Verarbeitung, also Verstehen, Fühlen und Handel, sind die drei Säulen der Künstlichen Intelligenz. Stuart Russell und Peter Norvig beschreiben in ihrem 2009 erschienen Buch „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ welche konkreten Fähigkeiten Maschinen besitzen müssen, um wie Menschen handeln zu können:

Natürliche Sprachverarbeitung
Einen Speicher für die vor oder während des Gesprächs bereitgestellten Informationen
Automatisierte Argumentation
Machine Learning, um sich an neue Umstände anzupassen und Muster abzuleiten

Wenn Maschinen nicht mehr von Menschen zu unterscheiden sind

Bekannt ist in diesem Zusammenhang der 1950 entwickelte Turing-Test. Das Testverfahren besteht zusammengefasst darin, dass sich ein menschlicher Fragesteller mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern unterhält. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller trotz intensiver Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bis jetzt hat es kein Computer geschafft, die Fragenden zu überzeugen. Einzig das russische Programm Eugene Goostman konnte 2014 rund ein Drittel aller Tester täuschen, allerdings bediente es sich einiger Tricks, wie etwa der Angabe, dass Englisch nicht die Muttersprache sei und man deshalb Verständigungsprobleme hätte.

Eingeschränkte KI: Der Schachcomputer kann keine Pizza bestellen

Der Turing-Test ist nun schon über ein halbes Jahrhundert alt und trotzdem stehen wir erst am Anfang der Entwicklung. Artificial Narrow Intelligence oder auf Deutsch „eingeschränkte künstliche Intelligenz“ beschreibt, was heute technisch möglich ist. Maschinen können sehr gut ein definiertes Set an Aufgaben lösen. Der Schachcomputer schafft es, Millionen von komplexen Zügen vorauszuberechnen, aber er kann keine Pizza bestellen.

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Mit einer Größe von drei Tennisfeldern dem Menschen ebenbürtig

Nur Maschinen mit riesiger Rechenkapazität können verschiedenste Situationen intellektuell verarbeiten, womit Artificial General Intelligence (AGI) umschrieben ist. Einige bemerkenswerte Projekte in diesem Bereich existieren bereits, wie etwa der chinesische Supercomputer „Tianhe-2“. Dieser Computer hat theoretisch die Rechenleistung, um dem intellektuellen Verständnis eines Menschen nahezukommen. Mit einer Grundfläche von fast drei Tennisfeldern ist Tianhe-2 aber nicht gerade fürs Home-Office geeignet. AGI bleibt daher vorerst großen Forschungsprojekten vorbehalten.

Mit Qubits zur Überlegenheit

Allerdings zeigte schon die Smartphone-Entwicklung, wie schnell immer bessere Rechenleistung in kleinere Geräte verbaut wurde. Mehr Rechenleistung wird wiederum die Entwicklung von entsprechender Software vorantreiben, bis vielleicht sogar Artificial Superintelligence (ASI) möglich wird. ASI wäre ein Computer, dessen Intelligenz die des Menschen überschreitet. In diesem Zusammenhang ist auch Quantum Computing ein wichtiger Begriff. Während Computer mit Bits – also Nullen und Einsen arbeiten – nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits, die mehrere Zustände einnehmen können und dadurch enorme Rechenleistungen erlauben.

Viele Meilensteine zurück – noch mehr voran

„Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals zum Thema auf der Darmouth Conference, die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde. Nach der Konferenz gab es die ersten Systeme, die als „allgemeine Problemlöser“ bezeichnet werden können. Im Jahr 1985 entwickelte der Psychologe Frank Rosenblatt mit „perceptron“ das erste neurale Netzwerk. Die 80er-Jahre brachten dann den Aufstieg des Deep Learnings, als Pionier Geoffrey Hinton einen Weg fand, um neurale Netzwerke zu trainieren und Fehler zu korrigieren. 1996 schlug IBMs Supercomputer „Deep Blue“ den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

Im Jahre 2007 gründete Li Fei-Fei, Professorin an der Standford University, mit ImageNet eine kostenfreie Online-Datenbank mit mehr als 14 Millionen verschlagworteten Bildern, die als Grundlage für neurale Netze dient. Im Jahre 2012 hörte man erneut von KI und Deep Learning, als Google Brain die Ergebnisse von „cat experiment“ veröffentlichte. Ein neurales Netzwerk hat sich selbst so trainiert, dass es Katzen aus 10 Millionen nicht beschrifteten Bildern auf YouTube erkannte.

Alle diese historischen Meilensteine zeigen, welchen langen Weg das Thema künstliche Intelligenz bereits hinter sich hat. Im dritten Teil der Artikelserie werden wir uns mehr der aktuellen KI-Forschung widmen.

+++ Kurioser Usecase: Artificial Intelligence benennt Meerschweinchen +++

Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für DerBrutkasten.com. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und dem Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert.

Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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Über drei Stockwerke der neuen Halle 7 verteilt sich das Who-is-Who der Branche. Tags zuvor füllte Amazon- und Blue-Origin-Gründer Jeff Bezos, inzwischen auch Co-CEO der KI-Industrieschmiede Prometheus, das große VivaTech Theater. An diesem Donnerstag teilen sich Frankreichs Präsident Emmanuel Macron und Indiens Premierminister Narendra Modi die politische Bühne, Modi frisch vom G7-Gipfel im französischen Evian, wo er mit Donald Trump unter anderem über Künstliche Intelligenz beraten hatte. Dazwischen Konzernlenker:innen von LVMH bis Alibaba, EU-Kommissarin Henna Virkkunen und Deutschlands Digitalminister Karsten Wildberger.

Ein Österreicher unter den „Top Voices“

Wer auf die Website der VivaTech schaut, findet ihn unter den „Top Voices“: Gleich neben Jeff Bezos ist dort Peter Steinberger gelistet. Zwischen all den globalen Namen sticht der gebürtige Oberösterreicher ins Auge. In der Entwickler:innen-Szene seit Jahren als „steipete“ bekannt, hat er mit dem viralen Open-Source-Agenten OpenClaw internationale Bekanntheit erlangt und wird hier auf der VivaTech wie ein Popstar gefeiert. Vom Wiener Startup PSPDFKit, das er mehr als ein Jahrzehnt aufgebaut hatte, ist er längst weitergezogen: Seit Februar gehört er bei OpenAI zum Team rund um den Coding-Agenten Codex.

Peter Steinberger (links) und OpenAI-Manager Thibault Sottiaux beim Panel „The Agentic Enterprise“ auf der VivaTech 2026 in Paris | Foto(c) Martin Pacher | brutkasten

Sein Panel findet im VivaTech Theater statt, dem größten Saal des Geländes. Wer einen Platz will, muss sich lange anstellen. Unter den Wartenden auch Fans, die in OpenClaw-Shirts extra aus Wien angereist sind, um ihr Idol zu sehen.

„Das ist nicht spezifisch fürs Coding“

Auf der Bühne dann ein Mann, der so gar nicht nach Rummel klingt. Steinberger spricht ruhig, zurückhaltend, bescheiden. Neben der technologischen Souveränität ist Agentic AI eines der großen Themen dieser Jubiläumsausgabe, und genau darum dreht sich sein Panel „The Agentic Enterprise: From Software Development to Everyday Work“, gemeinsam mit Thibault Sottiaux, der bei OpenAI Produkt und Plattform verantwortet.

Sottiaux‘ Kernthese: Was einen Coding-Agenten gut mache, sei nicht das Programmieren selbst, sondern die Fähigkeit, breiten Kontext zu erfassen und über lange Zeit präzise auf ein Ziel hinzuarbeiten. „Das ist nicht spezifisch fürs Coding“, sagt er. So solle aus dem Entwickler:innen-Werkzeug Codex ein Agent für Finanz-, Marketing- und Büroarbeit werden. Die Nutzung wachse nach seinen Worten derzeit schneller in Europa als in den USA.

Volles Haus: Peter Steinberger und Thibault Sottiaux (OpenAI) auf dem VivaTech Theater, der größten Bühne der Messe. Hier hatten zuvor auch Jeff Bezos und später Indiens Premierminister Narendra Modi gesprochen, der Saal war bis zum letzten Platz gefüllt | (c) Martin Pacher / brutkasten

Ein Agent für das Haus in Wien

Dann ist Steinberger an der Reihe, und er macht das Abstrakte greifbar, indem er von sich selbst erzählt. Er trenne bewusst mehrere Agenten-Kontexte: einen privaten, der alles über ihn wisse, einen für sein Haus in Wien, mit dem er etwa die Kameras kontrolliere und „manchmal meiner Putzfrau einen Streich spiele“, und einen für die Arbeit. Mit der heutigen Technik liefere ein spezialisierter Agent noch deutlich bessere und vorhersehbarere Ergebnisse als ein einzelner Alleskönner. Je mehr Kontext man dem Modell gebe, desto verlässlicher werde es.

„Das größte Hindernis ist die Vorstellungskraft“

Das größte Hindernis sei ohnehin nicht die Technik, sondern die Vorstellungskraft, „imagination“, wie er sagt. Die Lücke zwischen dem, was die Modelle könnten, und dem, was Menschen tatsächlich mit ihnen anstellten, sei so groß wie nie. Selbst ein Werkzeug wie OpenClaw hätte Monate früher entstehen können, sei aber schlicht niemandem eingefallen. Er verweist auf seinen eigenen, anfangs belächelten Blogpost vom Jahresende, in dem er beschrieb, Code zu schreiben, ohne ihn überhaupt zu lesen. Für das Jahr 2030 entwirft er daraus ein radikales Bild: eine Milliarde Programmierer:innen, die nicht wüssten, dass sie programmieren, weil sie ihre Agenten nur noch um Lösungen bäten.

Peter Steinberger unter seinen Fans bei der VivaTech 2026 in Paris. Fotos: brutkasten / Martin Pacher

Die Europa-Pointe zum Schluss

Und dann, fast beiläufig, die Pointe, die über der ganzen Messe schwebt. Auf Europa angesprochen, sagt ausgerechnet jener Mann, der zuletzt mit Verweis auf zu viel Regulierung in die USA gezogen ist, er liebe es, „dass wir Mistral haben“. In europäischen Startups stecke etwas „zutiefst Menschliches“, sie seien „in etwas Realem verwurzelt“. Als die Moderatorin fragt, ob er eines Tages zurückkehre, weicht Steinberger aus: „Vielleicht. Ich bin ohnehin ständig hier.“

Am Ende steigt er von der Bühne und wird sofort von Fans umzingelt, die Handys gezückt, Selfie um Selfie, bis das Sicherheitspersonal dazwischengeht. Peter lächelt und lässt den Rummel um seine Person über sich ergehen. Hinaus geht es schließlich über einen Seitenausgang.

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