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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Zuletzt starke Gründungsdynamik

Das deutsche Startup-Ökosystem konnte trotz eines herausfordernden wirtschaftlichen Umfelds zuletzt eine beachtliche Gründungsdynamik aufweisen. Im ersten Halbjahr 2026 verzeichnete die Bundesrepublik mit 3.053 Startup-Gründungen einen historischen Rekordwert, was einem Zuwachs von 52 Prozent im Vergleich zum zweiten Halbjahr 2025 entspricht. Getrieben wurde dieser Aufschwung insbesondere durch den anhaltenden Boom im Bereich der Künstlichen Intelligenz, auf den allein über 1.000 Neugründungen entfielen. Die nackten Rekordzahlen täuschen jedoch darüber hinweg, dass es dem deutschen Markt nach wie vor nicht ausreichend gelingt, erfolgreiche junge Firmen in die kapitalintensive Wachstums- und Skalierungsphase zu überführen. Mit rund 90 Euro Wagniskapitalinvestitionen pro Kopf im Jahr 2025 liegt die Investitionsaktivität in Deutschland signifikant hinter den führenden Märkten in den USA und Großbritannien zurück.

Risikokapital und das Hebeln privater Milliarden

Um das Abwandern vielversprechender Innovationen und den Ausverkauf ins Ausland zu verhindern, setzt die neue Strategie vor allem bei der Mobilisierung von privatem und institutionellem Kapital an. Ein zentrales Vorhaben ist die Fortführung und Weiterentwicklung der sogenannten WIN-Initiative. Laut dem Strategiepapier soll damit darauf hingearbeitet werden, die Zusagen privater Investoren für Investitionen in Wagniskapital und das Startup-Ökosystem auf 25 Milliarden Euro mehr als zu verdoppeln. Flankiert wird diese Absicht durch die nationale Umsetzung der überarbeiteten europäischen Solvency-II-Richtlinie, die es Versicherungsgesellschaften erleichtert, Kapitalanlagen als langfristige Aktieninvestitionen einzustufen. Dadurch sinken die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen für solche Risikokapitalinvestitionen drastisch von 49 auf 22 Prozent. Ergänzend ist die Bereitstellung von Bundesmitteln für eine Nachfolgegeneration des größten europäischen Dachfonds, den „Wachstumsfonds II“, über die KfW Capital geplant.

Neuer Fokus auf DefenceTech und Sicherheit

Zu den markantesten und zugleich politisch sensibelsten Neuerungen der Regierungsstrategie gehört die erstmalige, systematische Berücksichtigung der Sicherheits- und Verteidigungsindustrie. In einer Pressemitteilung des Wirtschaftsministeriums heißt es von Ministerin Reiche, das Konzept verfolge das Ziel, das „Gründen zu erleichtern, das Wachstum zu beschleunigen und Innovation in Deutschland zu halten“. Für Startups aus dem Rüstungssektor wird im Rahmen des verbleibenden „Deutschlandfonds“ ein spezielles Direktbeteiligungsvehikel des Bundes geschaffen. Damit beabsichtigt die Bundesregierung, sich künftig erstmals direkt an jungen Unternehmen zu beteiligen, die Waffen herstellen, um deren Kapitalzugang zu sichern.

Neben der Rüstungsförderung adressiert die Strategie auch administrative Hürden, die im internationalen Vergleich als Standortnachteil gelten. Über das Hebelprojekt „Schneller Gründen“ soll bis Ende 2026 der Entwurf für ein Gründungsbeschleunigungsgesetz ausgearbeitet werden, um Anmeldeverfahren und die Vergabe von Steuernummern digital zu vereinheitlichen. Zudem unterstützt die deutsche Bundesregierung den Vorschlag der EU-Kommission für die EU Inc., die als europäisch vereinheitlichte Rechtsform für grenzüberschreitend tätige Startups etabliert werden soll.

Kritik von mehreren Seiten

Trotz des breiten Maßnahmenpakets regt sich im deutschen Ökosystem und in den Verbänden auch Kritik an der strategischen Ausrichtung der Bundesregierung. Vor allem der starke Rüstungsfokus bei gleichzeitiger Vernachlässigung gesellschaftlicher Aspekte steht im Zentrum der Debatte. So wird etwa vom Bundesverband für Social Entrepreneurship in Deutschland (SEND e.V.) kritisiert, dass „soziale Gründungsvorhaben“ in der neuen Fassung überhaupt keine Rolle mehr spielen. Auch der Verband der Business Angels äußert Unmut und bezeichnet die fast ausschließliche Fokussierung auf Venture-Kapital als Finanzierungsinstrument als eine Maßnahme „an den Gründungsrealitäten vorbei“, da erfahrene private Geldgeber für die Nachhaltigkeit von Gründungen entscheidender seien.

Fachkommentare aus den Bereichen Bioökonomie und Nachhaltigkeit warnen zudem vor einem „Klumpenrisiko“ durch den engen Fokus auf Verteidigungstechnologien. Aus der Gründerszene selbst wird bemängelt, dass das ehemals politisch stark beworbene Vorreiterprojekt einer „Gründung in 24 Stunden“ sowie Erleichterungen für das „Gründen aus dem Beruf“ im finalen Papier nicht mehr auftauchen. Zudem weisen Industrievertreter darauf hin, dass zentrale Herausforderungen für innovationsintensive Branchen über die reine Startup-Finanzierung hinausgehen; es fehle an Impulsen für spätere Finanzierungsrunden, an regulatorischer Beschleunigung sowie am Ausbau industrieller Produktionskapazitäten. Ob die Strategie die Erwartungen der Praxis erfüllen kann, wird von Branchenbeobachtern auch aufgrund des Zeithorizonts bezweifelt: Dass mit der Umsetzung der Maßnahmen lediglich „noch in dieser Legislaturperiode begonnen“ werden soll, lasse kein hohes Tempo vermuten.

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