05.04.2018

Wo steht die Artificial Intelligence wirklich?

Was ist Artificial Intelligence und was wird nur so genannt? Und wo auf dem Weg zu den Science-­Fiction­-Vorbildern aus Star Trek und Co stehen wir?
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Stand der Dinge in der Artificial Intelligence
(c) fotolia.com - koya979

Die Faszination für künstliche Intelligenz (AI) bzw. vom Menschen geschaffene Intelligenz ist fast so alt wie die Menschheit selbst. Bereits in der griechischen Mythologie finden sich mechanische, aus Bronze gefertigte Diener, die über eigenständigen Willen verfügen. Die Geburtsstunde des Begriffs Artificial Intelligence war 1956, als sich unter der Führung von Marvin Minsky eine Gruppe von Wissenschaftlern für einen achtwö­chigen Workshop in Dartmouth traf, in dem der Grundstein für die Disziplin gelegt wurde. Doch was ist heute der Stand der Dinge in der Artificial Intelligence?

AI lässt sich grob folgendermaßen unterteilen:

  • Narrow AI: Systeme, die eng abgesteckte, repetitive Aufgaben automatisieren können, z.B. Bilderkennung,
  • Artificial General Intelligence: AI, die in der Lage ist, selbstständig neue Probleme zu erkennen und zu lösen, z. B. Data in Star Trek
  • Conscious AI: Sie verfügt über ein eigenes Bewusstsein und Emotionen, z.B. HAL 9000 in „2001: Odyssee im Weltraum“.

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Stand der Dinge in der Artificial Intelligence

Die gewählten Beispiele zeigen: Alle heutigen als AI betitelten Systeme fallen unter Narrow AI, da sie weder in der Lage sind, das Gelernte zu generalisieren, noch Emotionen fühlen können oder gar über ein eigenes Bewusstsein verfügen. Der Befund zum Stand der Dinge in der Artificial Intelligence ist also – zumindest für Science Fiction Fans – eher ernüchternd.

Von Machine und Deep Learning

Innerhalb der Narrow AI sind es vor allem Machine Learning und im Speziellen Deep Learning, die den aktuellen Hype losgetreten haben. Machine Learning ist eine Technik, die bereits seit den 1950ern existiert. Sie beschreibt Algorithmen, die sich in Abhängigkeit von den Eingangsdaten selbst anpassen können. Auf diese Art können Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen erkannt werden, um darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Typische Anwendungsgebiete für Machine Learning sind etwa Spamfilter, Prognosesysteme (z. B. Wetter oder Real Estate) sowie Betrugserkennung.

Deep Learning, das eine Subkategorie von Machine Learning darstellt, basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, weshalb die Begriffe Deep Learning und (Artificial) Neural Networks fast austauschbar verwendet werden. Das Kernelement sind dabei künstliche Neuronen, die eine beliebige Anzahl von Eingängen haben können, aber nur einen Ausgang. Für jeden Eingang gibt es ein sogenanntes Gewicht, das bestimmt, wie wichtig er für den Ausgang ist.

Lernen durch Errors

Das “Deep” in Deep Learning bezieht sich auf die Anordnung der Neuronen, die oft in mehreren Schichten erfolgt. Am Ausgang des gesamten Netzes erfolgt mittels der sogenannten “Error Function” eine Überprüfung, wieweit der Vorhersagewert vom tatsächlichen Wert der Trainingsdaten abweicht. Dieser Error wird danach dazu verwendet, die Gewichte der einzelnen Neuronen zu adjustieren – das System lernt somit. Vereinfacht sieht das bei einer Vorhersage über Wohnungspreise folgendermaßen aus: Das neuronale Netz erhält als Eingangsdaten eine Liste an Wohnungen, bei denen neben dem Verkaufspreis und der Lage auch Daten wie z. B. Verkäufer und Maklerbüro zu finden sind. Nach mehreren Durchläufen erkennt das Netz, dass z.B. “Verkäufer” und “zuständiges Maklerbüro” nur einen sehr geringen Einfluss auf den Verkaufspreis haben, und setzt dementsprechend die Gewichte für die entsprechenden Eingänge neu.

Viele Anwender, wenige “echte AI-Startups”

Soviel zum technologischen Stand der Dinge in der Artificial Intelligence. Zu beachten gibt es in der Beurteilung von AI-Produkten aber noch einen weiteren Punkt. Denn die meisten Firmen, die Artificial Intelligence nutzen, haben sie nicht selbst kreiert. Was unterscheidet also ein “echtes AI­-Startup” von reinen Anwendern?

Hier ein paar Anhaltspunkte:

  • Erstellen und Trainieren von eigenen Modellen (Deep Learning, Machine Learning)
  • Eigenständige Implementierung von domänenspezifischen Lösungen, teilweise on top von bestehenden AI­Frameworks wie z. B. Google TensorFlow, PyTorch oder Keras, und
  • über Verwendung und Kombination von Frameworks hinausgehende Anwendungen. Im Fall von Chatbot­Frameworks wie IBM Watson und Facebooks wit.ai wären das z.B. eigene Sprachmodelle für Umgangssprache.

Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Als viertgrößte Volkswirtschaft Asiens und Innovationszentrum für Technologien wie Elektronik, Automobilbau und Halbleiter bietet Südkorea hervorragende Wachstumschancen für Unternehmen und Investoren. Die strategische Lage des Landes als Brücke zu den Märkten in China, Japan und Südostasien eröffnet auch ausländischen Unternehmen zusätzliche Marktzugänge und Wachstumschancen.

Fokus auf Energie und Mobilität

Für österreichische Startups, die sich im technologisch hochentwickelten Markt Südkoreas etablieren möchten, startet das Global Incubator Network Austria (GIN) das Acceleration-Programm GO SEOUL 2025. Das Programm richtet sich an Startups (mid- or later-stage) mit innovativen Lösungen in den Bereichen Energie und Mobilität, die ihre Expansionsstrategie für Südkorea vorantreiben wollen. Die teilnehmenden Startups erwartet eine intensive einwöchige Reise im Juni 2025, die einen umfassenden Markteinblick und gezielte Vernetzungsmöglichkeiten bietet.

Was GO SEOUL 2025 bietet

Das Programm ist in zwei Phasen unterteilt. Zunächst erhalten die Startups im Rahmen eines Onboardings gezielte Einblicke in den südkoreanischen Markt, um den Aufenthalt optimal nutzen zu können. Hierzu gehören ein dreistündiges IP-Coaching und exklusiver Zugang zu den GIN-Masterclasses, die wichtige Tipps und Strategien für den Markteintritt vermitteln. In einem Kick-off-Dinner in Wien können die Teilnehmer:innen zudem bereits erste Kontakte knüpfen.

Der zweite Teil des Programms besteht aus der Expansionsreise nach Seoul, die von 23. Juni bis 27. Juni 2025 stattfindet. Während dieser Woche werden individuelle Geschäftstreffen organisiert, die gezielt auf internationale Leads abzielen. Startups können ihre Lösungen und Ideen auf speziell zugeschnittenen Pitch-Events präsentieren und potenzielle Partner sowie Investoren direkt vor Ort treffen.

Im Rahmen von GO SEOUL 2025 nehmen die Teilnehmer:innen auch an Südkoreas führendem Startup-Event NextRise teil. Das Event dient als zentrale Plattform für Startups, Unternehmen und Investoren, um grenzüberschreitend zusammenzuarbeiten, Ideen auszutauschen und strategische Partnerschaften zu bilden. 2024 zählte NextRise mehr als 25.000 Teilnehmer:innen, wobei über 3.300 Business Meetups organisiert wurden.

Reisekostenzuschuss von bis zu EUR 10.000

GIN übernimmt bis zu 80 Prozent der programmspezifischen Kosten für Flug und Unterkunft, mit einer maximalen Fördersumme von EUR 10.000 pro Startup. Mit dem Gender-Bonus können sogar bis zu 90 Prozent der Kosten abgedeckt werden.

Teilnahmeberechtigt sind österreichische Startups, die sich in den Bereichen Energie und Mobilität positionieren, über ein skalierbares Geschäftsmodell verfügen und bereits erste Investitionen erhalten haben. Die Bewerbungsfrist für GO SEOUL 2025 endet am 1. Dezember 2025. Interessierte Startups können sich über die Plattform aws Connect anmelden und ihr Pitchdeck einreichen.


GO SEOUL 2025 ist ein Accelerator-Programm von Global Incubator Network Austria (GIN) und Teil des GO ASIA-Programms. Über die letzten Jahre wurden damit zahlreiche Startups bei deren Markteintritt in asiatische Märkte unterstützt. Das Programm wird in Zusammenarbeit mit Außenwirtschaft Austria organisiert. Weitere Informationen zum aktuellen Call finden Startups hier: https://gin-austria.com/calls/goseoul2025

Kontakt

Bei Fragen zu GO SEOUL oder zum Bewerbungsverfahren können sich Startups an folgenden Kontakt wenden:

Christoph Pekarek

Project Manager | GO ASIA

T +43 1 50175 447

[email protected]

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