24.09.2017

Zukunft der Künstlichen Intelligenz: WALL-E oder Terminator?

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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(c) Fotolia/Photocreo Bednarek

Im ersten Teil dieser Artikelserie ging es darum, wie künstliche Intelligenz (KI) Wirtschaftswachstum generieren kann. Im zweiten Teil wurden die Grundlagen künstlicher Intelligenz behandelt. Teil drei unserer Artikelserie hat gezeigt, wohin sich Künstliche Intelligenz entwickelt. Im letzten Teil wollen wir uns mit der Zukunft von intelligenten Maschinen beschäftigt.

+++ KI-Geschichte: Vom “KI Winter” zum endgültigen Durchbruch +++

Künstliche Intelligenz: Gekommen um zu bleiben

Laut einem Zitat von Stephen Hawking im The Guardian wird Künstliche Intelligenz „entweder das Beste oder das Schlechteste sein, das der Menschheit jemals passiert ist“. Die Auswirkung der Technologie steht vielleicht noch in den Sternen, fix ist hingegen, dass künstliche Intelligenz in unser aller Leben direkt oder indirekt Einzug hält. Die wachsende Computerleistung und Big Data ermöglichen es Maschinen, noch smarter zu werden. In einem offenen Brief rufen deshalb zahlreiche Branchengröße wie Elon Musk oder eben Hawking dazu auf, die Tücken von Künstlicher Intelligenz zu verhindern und die Kontrolle über die Systeme zu behalten.

Zwischen Jubelgesang und Untergangsszenarien

Wie sehr Künstliche Intelligenz die Gemüter erhitzt, zeigt sich auch bei zwei ansonsten besonnen handelnden Tech-Giganten: Facebook-Chef Mark Zuckerberg kritisierte den „verantwortungslosen“ Negativismus von Tesla-Chef Elon Musk bei diesem Thema. Musk reagierte prompt und warf Zuckerberg auf Twitter wiederum ein nur begrenztes Verständnis von Künstlicher Intelligenz vor. 

Massenarbeitslosigkeit oder schöne neue Welt?

Musk glaubt, dass KI zu einer existenziellen Bedrohung für Menschen werden könnte und betonte die Notwendigkeit von gesetzlichen Vorgaben. Andere KI-Skeptiker blicken hingegen sorgenvoll auf den Arbeitsmarkt. KI, so die Befürchtung, wird zumindest kurz- bis mittelfristig für eine neue Welle der Massenarbeitslosigkeit sorgen. Der Philosoph Richard David Precht und der Informatiker Manfred Broy verweisen in ihrem Kommentar in der Wochenzeitung „Die Zeit“ auf eine große Studie der Universität Oxford, nachdem schon im Jahr 2030 die Hälfte aller heutigen Arbeitsplätze in der westlichen Welt bedroht sei. Sie sehen die Digitalisierung grundsätzlich als Verstärker, auch bei Armut und Reichtum gleichermaßen. Die Sorge, dass Technik die Menschen ersetzt, gibt es jedoch bereits seit der ersten industriellen Revolution, ist so aber noch nie eingetreten. Die Autoren selbst erwähnen den US-amerikanischen Nobelpreisträger Robert Solow, dem zufolge der technische Fortschritt stets Produktivitätssteigerungen ermöglicht und mehr Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet hat. Precht und Broy sehen nur im „Solow-Modell“ kein Naturgesetz, das sich zwangsweise auch in Zukunft so bewahrheiten muss.

Redaktionstipps

Menschliche Fähigkeiten neu einsetzen

Joe Lobo, „chief bot master“ beim Startup Inbenta, hat hingegen eine positivere Vorstellung von der Zukunft der Arbeit und Künstlicher Intelligenz. In einem Forbes Podcast erklärte er, wie Technologien neue Arbeitsplätze schaffen und Menschen ihre Fähigkeiten für neue Möglichkeiten nutzen können. Als Beispiel nennt er Sprachlehrer, die in Zukunft nicht nur Kinder sondern auch Computer helfen könnten, Sprachen zu erlernen.

Größere menschliche Unabhängigkeit durch KI

Bisher zeigte die Entwicklung, dass KI-Systeme menschliche Arbeiter mehr ergänzen als ersetzen. KI-Skeptiker wie Enthusiasten sind sich jedoch einig, dass sich Jobs verändern und neue Beschäftigungsformen entstehen werden. Unbestritten hat KI jedenfalls das Potential, unser modernes Leben zu erleichtern, etwa wenn wir alltägliche Arbeiten von einem digitalen Assistenten erledigen lassen. Damit kann sich der Mensch stärker grundlegenderen Aufgaben widmen. Manchmal ist es gut in die Vergangenheit zu blicken, um die Richtung für die Zukunft zu sehen. Überraschend passend zu dem Thema meinte Aristoteles 320 vor Christus: „Wenn jedes Werkzeug, beauftragt oder sogar aus eigenem Antrieb, die Arbeit erledigen könnte, die ihm entspricht … dann gäbe es keine Notwendigkeit von Lehrlingen für die Meister oder Sklaven für die Herren.

Fazit

Ob Befürworter oder Gegner, fest steht, im Bereich der KI wird weiter investiert und geforscht werden. Es liegt letztlich in unseren Händen, ob wir mit einem Terminator oder einen Wall-E enden. Zu einer solchen Artificial Superintelligence ist es aber in jedem Fall noch ein weiter Weg, wie wir es im zweiten Teil unserer Serie beschrieben haben. Im dritten Teil haben wir zudem aufgezeigt, dass die Forschung und Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz nicht linear verläuft, sondern immer wieder Aufstiege und Rückschläge verzeichnen musste. Für Gründer und Frühphasen-Investoren gleichermaßen interessant sind die wirtschaftlichen Einflüsse von KI, womit wir uns im ersten Teil beschäftigt haben.

Wie viel Geld da bereits in Bewegung ist, zeigen die 15 größten Finanzierungsrunden von AI-Startups in Europa, die als Ergänzung zu dieser Artikelserie im Venionaire Blog genauer nachzulesen sind.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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