19.03.2018

Chris Boos: Mit AI zur besseren Zukunft oder zur “Idiocracy”?

Mit Chris Boos trat ein Vordenker der Robotik und des maschinellen Lernens in Wien beim jährlichen "ÖAMTC Future Talk" auf. Er sprach über die Befreiung des Menschen durch die Automatisierung und die Notwendigkeit für die Automobilindustrie, sich mit innovativen Produkten und Services neu zu erfinden.
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Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Werden uns Roboter in puncto Denkleistung bald überholen? Sind Elon Musks Befürchtungen, wonach diese künstliche Intelligenz der Maschinen eine Bedrohung für die Menschheit darstelle, ernst zu nehmen? Oder wird der Gründer von u.a. Tesla und SpaceX, dem Millionen für die Umsetzung von technologischen Visionen zujubeln, unerhört bleiben – ein Kassandrarufer im schlimmsten Fall? Geht es nach Chris Boos, dürfen wir aufatmen. Der CEO der 1995 von ihm gegründeten Arago GmbH mit Sitz in Frankfurt, New York und dem Silicon Valley meint, dass ein tatsächliches Selbstbewusstsein der künstlichen Intelligenz derzeit nicht absehbar ist. Zwar werde immer wieder vor einer KI gewarnt, die uns alle (vorsätzlich) umbringt. Dem stelle er gerne ein anderes Beispiel gegenüber: “Den Roboter, der sagt: ‘Ich liebe dich’ – und der es auch so meint”. Beides ist laut Boos Fiktion: “Vielleicht ist das möglich – aber niemand weiß, wie”.

+++ Interview: “Wir werden die KI-Dividende ernten können” +++

Es gibt nicht die eine KI

Am 16. März 2018 sprach Boos, bevor er eine Keynote bei der Gala zum Automobilpreis “Marcus” hielt, im Rahmen des jährlichen “ÖAMTC Future Talk” darüber, wie künstliche Intelligenz die Mobilität verändern wird. Dabei stellte er u.a. klar, dass in der Diskussion drei Arten von Artificial Intelligence (AI) vermischt werden: die “Narrow AI”, die “General AI” und die “Super AI”.

“Wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern.”

Narrow AI umfasse das, was viele Startups machen: Die Entwicklung einer Insellösung zur Optimierung technologischer Abläufe. Etwa die Effizienz steigernde Überwachung und Steuerung einer Tomaten-Zucht im Glashaus: “Das mag recht gut funktionieren. Aber wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern, weil die Dinger einfach nicht rot werden”.

Die General AI kann sich selbst weiterentwickeln: “Je öfter sie angewandt wird, desto schneller lernt sie dazu”, führt Boos in die Grundlagen des “Machine Learning” ein. Und er legt damit auch Grenzen dar. Zwar können Computer Rechenleistungen weit über der Kapazität des menschlichen Gehirns bewältigen; abstraktes Problemlösen verlangt aber nach mehr: Es sind all die biochemischen Einflüsse, die auf das Gehirn wirken, die unser Denken mit ausmachen. Boos schließt daraus: “Eine wirklich funktionierende, umfassende KI benötigt eine Kombination aus vielen Technologien”. Auch wenn es von der General zur Super AI nur ein verhältnismäßig kurzer Weg wäre – weil dabei eine exponentielle, sich beschleunigende Entwicklung entstehen würde, sei aktuell nicht absehbar, ob und wann wir diesen Weg überhaupt finden.

Chris Boos beim ÖAMTC Future Talk:

Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Was automatisierbar ist, wird intelligent

In diesem Sinn beschränke sich die Ausbreitung der KI auf all jene Bereiche, in denen Abläufe automatisiert werden können. Womit selbstfahrende Autos ein logisches Anwendungsfeld darstellen. Gaspedal, Bremse, Schaltung und Lenkrad, motorische Kraftübertragung auf die Räder, dazu eine Reihe von Sensoren und Kommunikationsschnittstellen, gesteuert von einem Computer: Elon Musk nannte es Tesla und hat die Welt damit in Serie begeistert.

“Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre nicht zweckmäßig”

Chris Boos, der mit der Arago GmbH die Software HIRO entwickelt hat – das steht für “Human Intelligence Robotically Optimized”, denkt aber auf einer anderen Ebene: Es sei nicht primär das autonome Fahren, mit dem die krisengeschüttelte Automobilindustrie sich in die Zukunft rettet, sondern der Gedanke des “Sharing” und ihrer damit verbundenen Neuerfindung. Ein Auto zu besitzen sei ja eigentlich wenig effizient: Man hat verhältnismäßig lange Stehzeiten und einen raschen Wertverlust. Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre darum nicht zweckmäßig. Für den Konsumenten ergebe sich durch durch Miet- und Sharing-Konzepte sogar eine Ersparnis von bis zu 90 Prozent.

Die Zukunft des Autos heißt Vielfalt

Allein schon aufgrund der unterschiedlichen Ansprüche für verschiedene Fahrten entstehe künftig ein erhöhter Bedarf zum Modellwechsel, aber auch für neue Dienstleistungen. Wer über Nacht schlafend zu einem Businesstermin kutschiert werden will, um im Unterschied zum frühmorgendlichen Flug stressfrei und ausgeruht anzukommen, hat einen anderen Anspruch als eine Familie, die einen Ausflug in die Berge angeht. Diese Bedürfnisse zu erkennen und das eigene Geschäftsmodell mit neuen Produkten und Dienstleistungen anzupassen sei zugleich die Herausforderung und die Chance der klassischen Automobilproduzenten.

Nicht zielführend ist laut Chris Boos die Strategie, dass jedes Unternehmen von Grund auf sein eigenes selbstfahrendes Auto entwickeln will. Man sehe am Beispiel von Tesla, aber auch bei Google, dass Quereinsteiger das effizienter machen, und man habe es auch an der Einführung und Akzeptanz der Navi-Systeme gesehen: Nachdem Autohersteller teure Eigenentwicklungen etablieren wollten, waren sie ab einem gewissen Zeitpunkt gezwungen, günstige Lösungen von Google, Apple & Co. zu implementieren bzw. Schnittstellen zu schaffen – weil diese besser waren und die Kunden es verlangten.

Freiheit nutzen, oder “Idiocracy”? – “Wir können das selbst entscheiden”

Befreiung für neue Aufgaben

Der vielfach geäußerten Befürchtung, künstliche Intelligenzen könnten mit der weiteren Automatisierung viele Menschen den Job kosten, hält Boos entgegen: Jene Firmen, die in der Vergangenheit Personal gehalten statt zur kurzfristigen Kosteneinsparung abgebaut haben, hätten damit die Nase vorn. Wer auf neue Herausforderungen rasch reagieren muss, brauche einfach erfahrene Fachkräfte.

Tatsächlich wäre die Übernahme menschlicher Arbeit durch künstliche Intelligenzen allerdings eine Befreiung. Wenn die Gesellschaft bestimmte Aufgaben an Maschinen auslagert, werden Ressourcen frei, um ganz neue Problemstellungen anzugehen. Am Ende werde der Mensch sich entscheiden müssen, so Chris Boos: Wollen wir die neue Freiheit nutzen um uns darum zu bemühen, das in vielen Gegenden der Welt bestehende Elend zu verringern? Oder lehnen wir uns zurück, weil die Maschinen unsere Grundversorgung übernehmen, und entwickeln uns unter zunehmender Medienberieselung zur gut unterhaltenen “Idiocracy”? – “Wir können das selbst entscheiden”.

+++ Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick +++


⇒ Zur Page von Boos’ Unternehmen Arago

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Verdea, CSRD
(c) Verdea - Sebastian Reich (l.) und Shane Devane von Verdea.

Während seines Studiums in Mailand hat Sebastian Reich, der das Compliance-Startup Verdea gemeinsam mit Shane Devane aus Irland gegründet hat, bei freiwilligen Beratungsprojekten leider hautnah erfahren, wie langsam und ineffizient Compliance in der EU – von Nachhaltigkeit bis Cybersicherheit – noch abläuft. Und welchen Wettbewerbsnachteil dies gegenüber den USA bedeutet.

Verdea arbeitet mit Knowledge Graphs

Der Wiener wurde anschließend in das Antler-Accelerator-Programm aufgenommen, wo er seinen Co-Founder fand, dessen letztes Startup unter anderem auch von Google gefunded worden war. “Gemeinsam haben wir uns intensiv mit neuen EU-Richtlinien auseinandergesetzt und diese so strukturiert, dass eine KI sie besser verstehen kann (Anm.: Knowledge Graphs)”, sagt er. Um mit ihrer Lösung Unternehmen dort zu unterstützen, wo Prozesse noch langsam und unübersichtlich sind. Dafür erhielt man nun ein sechsstelliges Investment.

An der Finanzierungsrunde beteiligen sich die Investoren Techsoft Invest, Daniel Wülbern, und ein weiterer Business Angel. Mit dem neuen Kapital plant Verdea, sein Angebot weiterzuentwickeln und den europäischen Markt gezielt zu adressieren. Auch soll heuer noch ein Produkt für die NIS2-Richtlinie und die AIFMD gelauncht werden.

Indexierung auf Aufbereitung von Daten

Verdea strukturiert konkret EU-Richtlinien in jene Knowledge Graphs, sodass eine KI die Anforderungen besser verstehen soll. Unternehmen könnten so verschiedene Daten mit Verdea teilen, die dann indexiert und gemäß den Anforderungen der Richtlinie aufbereitet werden. Dies erfolgt mithilfe von “Retrieval-Augmented Generation” (RAG)-Modellen.

Zusätzlich fine-tuned Verdea Open-Source-KI-Modelle, die automatisch erkennen, wo noch Daten eingesammelt werden sollten und wie diese zu finden sind.

Verdea und das Problem der Daten

Die “Corporate Sustainability Reporting Directive” (CSRD) betrifft etwa 50.000 Unternehmen in der EU, die relativ komplexe Anforderungen erfüllen und enorme Datenmengen aufbereiten müssen.

“Das grundlegende Problem vieler Unternehmen ist, überhaupt zu verstehen, welche Daten aus einem unstrukturierten Daten-Dschungel für die verschiedenen Compliance-Prozesse relevant sind”, erklärt Reich. “Eine vollständige Automatisierung durch KI ergibt hier wenig Sinn. Aber gezielte Unterstützung, etwa beim Lesen von tausenden Seiten Unternehmensberichten und CSV-Dateien und deren Aufbereitung gemäß den Richtlinien, kann KI sehr gut und effizient leisten.”

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