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.

/artikel/venionaire-kuenstliche-intelligenz-teil2

✨ 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.

Redaktionstipps

„Brain Hacking“: Technologien, die ins Gehirn des Menschen dringen

18.06.2017

Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?

03.07.2017

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.

Deine ungelesenen Artikel:

Martin Pacher

28.05.2026

SecurITe holt zweistellige Millionen-Seed-Finanzierung für Healthcare-Cybersecurity

Das auf Healthcare spezialisierte Cybersecurity-Startup SecurITe – gegründet von einem Silicon-Valley-Heimkehrer und dem österreichischen Health-IT-Pionier x-tention – hat eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich abgeschlossen. Für eine Frühphasenfinanzierung in Österreich eine außergewöhnliche Größenordnung.

/artikel/securite-holt-zweistellige-millionen-seed-finanzierung-fuer-healthcare-cybersecurity

Martin Pacher

28.05.2026

SecurITe holt zweistellige Millionen-Seed-Finanzierung für Healthcare-Cybersecurity

/artikel/securite-holt-zweistellige-millionen-seed-finanzierung-fuer-healthcare-cybersecurity

Manchmal beginnt eine Gründungsgeschichte mit einem Satz, der wie eine Drohung klingt. „Alles, was wir in der Cybersecurity haben, kannst du wegschmeißen. Es wird in ganz kurzer Zeit nicht mehr funktionieren.“ Das soll Manuel Nedbal im Herbst 2024 zu Herbert Stöger gesagt haben – als das Schlagwort „agentic AI“ noch kaum jemand kannte. Rund anderthalb Jahre später, sagen beide, sei genau das eingetreten. Und aus der Ansage ist ein Unternehmen geworden, das nun eine bemerkenswerte Finanzierungsrunde vermeldet.

SecurITe hat eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich (Euro) abgeschlossen – für eine Frühphasenfinanzierung im österreichischen Kontext eine außergewöhnliche Größenordnung. Sie reicht laut Unternehmen, um die Produktentwicklung über rund 24 Monate durchzufinanzieren. Strukturiert wurde die Runde bewusst über einen europäischen Finanzpartner aus dem Family-Office-Umfeld, der vorerst nicht genannt werden möchte. Auch die bestehenden Gesellschafter zogen mit.

Herbert Stöger, Managing Director x-tention | (c) Thomsen Photography

Hinter SecurITe stehen zwei Akteure, die sich ergänzen: Nedbal, der zwölf Jahre im Silicon Valley Cybersecurity gebaut hat, und Stöger, Gründer und Eigentümer der österreichischen Health-IT-Gruppe x-tention. Das Startup ist aus dieser Partnerschaft entstanden – x-tention brachte den Zugang zum Gesundheitsmarkt und das Problemverständnis ein, Nedbal die Technologie. Eine klassische Ausgründung sei es nicht; x-tention zählt heute zu den bestehenden Gesellschaftern.

Eine Begegnung im Bezirk Amstetten

Die Geschichte dahinter ist die zweier Welten, die im Mostviertel zusammenfanden. Nedbals Stationen im Valley: McAfee (später von Intel übernommen), dann das eigene Startup ShieldX, das nach fünf Jahren an Fortinet verkauft wurde, wo er als VP of Engineering arbeitete. Zuletzt verantwortete er bei Google die Architektur der Cloud-Firewall. Im Zuge der Pandemie kehrte er nach Österreich zurück – ein Muster, das man damals bei einigen heimischen Tech-Talenten beobachten konnte. Dort wurde er über einen gemeinsamen Freund Stöger vorgestellt.

Manuel Nedbal – CEO SecurITe (links) und Bernhard Aigenbauer – COO SecurITe | (c) SecurITe

Dieser hatte x-tention 2001 mit sechs Mitarbeitern gegründet; heute zählt die Gruppe rund 850 Beschäftigte in Österreich, der Schweiz, Deutschland und England sowie ein Office im Silicon Valley. Tief im Bereich Gesundheits-IT verankert, deckt x-tention Datenmanagement, ELGA, Konnektivität und Managed Services ab und betreut nach eigenen Angaben mehr als 1.000 Kunden im Gesundheitswesen. Marktbedingungen, großes Problem, Marktzugang und Technologie seien „auf einmal zusammengekommen“ – Nedbal nennt es eine „Textbuchvorlage für ein Startup“. Heute verteilt sich das rund 50-köpfige Team auf Österreich, Silicon Valley und Bangalore.

Krankenhäuser als verwundbarster Punkt

Warum ausgerechnet Healthcare? Der Sektor sei von der Cybersecurity-Industrie „vergessen“ worden, argumentiert Nedbal – weil dort andere Regeln gelten. Klassische Schutzmechanismen ließen sich auf medizinischen Geräten und in klinischen Netzen nicht so einsetzen wie in der Enterprise-IT. Hinzu komme, dass während der Pandemie eine Hemmschwelle gefallen sei: Krankenhäuser würden heute ohne Schonung attackiert – rund um die Uhr.

Hier setzt das Resilienz-Argument der Gründer an: Krankenhäuser seien ein Paradebeispiel für kritische Infrastruktur, deren Absicherung längst keine rein technische Frage mehr sei, sondern eine der europäischen Souveränität. Die Sorge: Erkenntnisse über neue, KI-getriebene Angriffsmuster zirkulierten oft nur in einem begrenzten Kreis großer US-Anbieter – Krankenhaussoftware-Hersteller und europäische Institutionen seien dabei selten am Tisch. Eine eigenständige europäische Antwort, die nicht aus den USA, Israel oder China komme, sieht das Team daher als Chance. Konsequenterweise habe man auch die Finanzierung „aus Europa und für für das globale Wachstum“ gestemmt – die IP bleibe aber in Europa.

Die nächste Bedrohungsstufe sieht SecurITe in autonomen Agenten: Setzen Kliniken selbst KI-Agenten ein, könnten diese sich fehlverhalten; ein Angriff durch autonome Agenten sei zudem um ein Vielfaches gefährlicher als von einem menschlichen Akteur. Genau hier setzt das Produkt agentis360 an: Statt auf eine zentrale Instanz setzt es auf eigene Sensoren und kleine KI-Modelle, die direkt in der Infrastruktur sitzen und das Verhalten von Systemen und Agenten laufend auf Auffälligkeiten profilieren. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen die Produktentwicklung vorantreiben und parallel internationalen Vertrieb sowie Partnerschaften aufbauen – mit Europa als Ausgangspunkt und dem globalen Rollout für kritische Infrastruktur als nächstes Ziel.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag