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"Der Beginn einer neuen Art von Leben"

Im Gespräch mit Jürgen Schmidhuber über die Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netzwerke, ihre Anwendung in der Praxis und die Folgen der Künstlichen Intelligenz für den Menschen.

René Nehring30.07.2016

Wir haben uns daran gewöhnt, dass die großen Innovationen des digitalen Zeitalters aus Amerika stammen, vor allem aus dem Silicon Valley. Dabei sitzen einige der wichtigsten Vordenker und Grundlagenforscher in Europa. Einer von ihnen ist Jürgen Schmidhuber, der mit seinen Forschungsgruppen in Lugano und München in den letzten Jahren zahlreiche internationale Wettbewerbe für Maschinenlernen und Künstliche Intelligenz gewann. Schmidhubers Arbeiten revolutionierten u.a. die Handschrift- und Spracherkennung, maschinelle Übersetzungen, die automatische Bildbeschreibung und viele andere wichtige Felder. Die Forschungsergebnisse fanden Eingang in die Entwicklungen von Google, Microsoft, IBM und Baidu sowie zahlreicher weiterer Firmen – und werden somit weltweit von Milliarden Nutzern angewendet. Einige seiner Schüler gehören zu den Gründern und ersten Angestellten von Google DeepMind.

Herr Professor Schmidhuber, Sie sind mit Ihrem Institut IDSIA weltweit führender Forscher auf dem Gebiet der Künstlichen Neuronalen Netzwerke. Was ist darunter zu verstehen?
KNN sind inspiriert vom Hirn. Es sind einfache mathematische Modelle lernender biologischer Systeme. Sie bestehen aus kleinen Prozessoren, den Neuronen. Diese sind verbunden mit anderen Neuronen, manche davon steuern die Motorik, und die Verbindungsstärken geben Auskunft darüber, wie stark ein Neuron ein anderes beeinflusst. Das Tolle ist, dass sich die Verbindungsstärken durch Lernen verändern. Ein menschliches Baby kann am Anfang seines Lebens praktisch nichts. Aber es lernt mit der Zeit, wie die Welt funktioniert, und wie man in ihr Ziele erreicht. Und die von unserem Institut entwickelten rückgekoppelten neuronalen Netzwerke (RNN) tun das auch.

Meine Forschungsgruppen haben u.a. einen RNN-Algorithmus namens Long Short Term Memory (LSTM) entwickelt, der inzwischen wohl einer der wichtigsten Algorithmen der Welt ist und in jedem Smartphone steckt. Diese LSTM-Netze können am Anfang gar nichts, aber anhand von zahlreichen Beispielen erlernen sie alle möglichen Fähigkeiten.


Wie sieht das konkret aus?
Ein gutes Beispiel ist die Spracherkennung. Bis vor kurzem funktionierte diese kaum, weil wir alle anders reden, auch wenn wir dasselbe meinen. Aber mit LSTM geht es nun gut. Ein Mikrofon produziert alle 10 Millisekunden eine neue Reihe von Zahlen wie 0,9 oder 0,43, die von den LSTM-Eingabeneuronen aufgenommen und an andere Neuronen weitergeleitet werden. Und 10 Millisekunden später kommt schon wieder ein neuer Zahlenvektor daher und 10 Millisekunden später schon wieder usw. Also einhundertmal pro Sekunde fließen über das Mikrofon Informationen in das LSTM. Neue Informationen treffen dabei auf alte, die bereits im Netzwerk herumzirkeln.

Das LSTM lernt nun durch Trainingsbeispiele und automatische Einstellung der Verbindungsstärken, was es sich merken muss und was es ignorieren kann, um erfolgreich Sprache zu erkennen. Am Anfang gibt es große Unterschiede zwischen den Texten, die das Netzwerk hätte ausgeben sollen, und denen, die es wirklich ausgibt. Diesen Unterschied können wir durch einen cleveren Algorithmus gezielt kleiner machen, so dass die Spracherkennung immer besser wird.

Was kann KI mit den von Ihnen beschriebenen Fähigkeiten heute leisten?
Bei der Mustererkennung können lernende Netze oft bereits mit dem Menschen mithalten, nicht nur bei der Sprache, sondern auch bei Bildern, wo unsere tiefen NN im Jahre 2011 erstmals sogar übermenschliche Performanz in gewissen Domänen erzielten. Dafür hat sich der Begriff des Deep Learning etabliert. Das ist im Grunde nicht neu, aber vor zwanzig oder gar dreißig Jahren war die Kapazität der Rechner einfach noch nicht ausreichend für kommerzielle Anwendungen. Alle fünf Jahre werden die Rechner je Euro zehnmal besser. Seitdem Konrad Zuse 1941 in Berlin den ersten programmierfähigen Rechner gebaut hat, wurde das Rechnen also eine Million Milliarden mal billiger. Daher bewegen sich große heutige Netzwerke im Bereich kleiner Tierhirne. Die Kapazität eines Menschenhirns scheint bereits in Sicht.

Wenn dieser Trend nicht stoppt – und es gibt keinen Grund, warum er stoppen sollte –, dann wird es nur noch 50 weitere Jahre dauern, bis wir auf einem kleinen Rechner so viel Rechenkraft wie 10 Milliarden Menschenhirne zusammen haben. Eine kleine Maschine kann dann also so viel rechnen wie die gesamte Menschheit. Jedoch wird es nicht nur eine solche kleine Maschine geben, sondern unzählige. Fast die gesamte Denkkraft dieses Planeten wird dann nicht mehr in Menschenhirnen stecken, sondern in nichtbiologischen Geräten.

Die praktischen Anwendungen der KNN sind schon heute sehr bedeutsam. In der Medizintechnik können wir zum Beispiel Krankheitsverläufe in die Netzwerke einfließen lassen, um sie zur Vorbeugung künftiger Krankheiten auszuwerten. Selbst in den als unkalkulierbar geltenden Finanzmärkten können unsere Rechensysteme anhand gewisser Regelmäßigkeiten bei Aktienkursen in der Vergangenheit Prognosen für die Zukunft erstellen. Wie bei der Spracherkennung lernt das System dabei, Abweichungen von den Vorhersagen zu minimieren.

Und was kann KI noch nicht?
Noch nicht so gut funktioniert alles, was mit komplexer Mechanik zu tun hat. Es gibt z.B. keine Roboterhand, die auch nur annähernd an eine menschliche Hand heranreicht. Letztere ist unglaublich raffiniert, kann sich selbst heilen, und verfügt über unzählige Sensoren und Millionen Kabel zum Hirn. Ein Ingenieur wüss-te gar nicht, wo er die ganzen Kabel unterbringen sollte. Natürlich wird es auch dafür in Zukunft Lösungen geben, aber im Moment ist alles, was mit der Steuerung komplexer Mechanik zu tun hat, noch lange nicht so weit entwickelt wie pure Mustererkennung.

Künstliche Intelligenz gilt gemeinhin als Silicon-Valley-Produkt. Dabei kommen zahlreiche bedeutende Grundlagenforscher wie Sie aus Europa. Woher kommt diese Diskrepanz?
Ein Grund ist die umwerfend starke PR und meinungsbildende Macht der im Silicon Valley ansässigen Firmen. Wenn jemand in Kalifornien sitzt, umzingelt von etlichen großen Spielern des digitalen Zeitalters, dann wird das, was er anbietet, eher wahrgenommen, als an anderen Orten. Es gibt deutsche Reporter, die schreiben Artikel über unsere in München und der Schweiz entwickelten Methoden und wissen gar nicht, dass diese von uns sind. Kaum eines der wichtigen Deep-Learning-Verfahren wurde im Silicon-Valley entwickelt. Doch etliche wurden dort kommerzialisiert.

Unser Long-Short-Term-Memory, das nun in jedem Handy und in ganz vielen Computern sitzt, ist dafür das beste Beispiel. In Europa gibt es allerdings weder die Wagniskapitalkultur Amerikas oder Asiens noch die enge Verzahnung von Universitäten und Firmen, die dann aus den Erfindungen Kapital schlagen. Ein anderes Problem mag sein, dass manche Europäer in vielen Entwicklungen vor allem Gefahren sehen und weniger die Chancen. Gerade im Fernsehen sind häufig die Skeptiker zu sehen und weniger jene, die auch einmal darauf hinweisen, welche tollen Innovationen wir gerade erleben.

Sind die Deutschen mental immer noch zu sehr im Industriezeitalter zuhause? Immerhin sind fast alle unsere großen Unternehmen wie Siemens, Daimler, Bosch, Thyssen-Krupp, Bayer und selbst die großen Banken Kinder des 19. Jahrhunderts.
Zumindest manche Deutsche. Siemens hatte zum Beispiel Anfang der 90er Jahre die Möglichkeit, Cisco zu kaufen, damals eine kaum bekannte Firma, aber mit erkennbarem Potential. Die Verantwortlichen meinten jedoch, das könne man auch im eigenen Hause. Ein paar Jahre später stellte Cisco einen Großteil der Infrastruktur des Internets und wurde zeitweise die teuerste börsennotierte Firma der Welt. 

Wo bleibt eigentlich der Mensch, wenn sich nicht nur die Künstliche Intelligenz rapide weiterentwickelt, sondern auch die Mechanik und Robotik? Wird der Homo Sapiens dann überflüssig?
Man wird sich daran gewöhnen, dass die Menschen irgendwann nicht mehr die wichtigsten Entscheidungsträger im Sonnensystem sein werden. Eine neue Art künstlichen Lebens wird fast alles besser können als wir. Das werden keine klassischen Maschinen mehr sein, sondern Persönlichkeiten, die sich laufend weiterentwickeln. Der von harter Arbeit befreite Homo Ludens wird natürlich wie stets neue Wege finden, mit anderen Menschen professionell zu interagieren. Schon heute üben die meisten Leute Luxusberufe aus, die anders als der Ackerbau nicht überlebensnotwendig sind. Maschinen sind viel schneller als Usain Bolt, doch er bekommt zig Millionen dafür, dass er andere Menschen in Wettrennen besiegt. Und Länder mit vielen Robotern pro Einwohner wie Japan, Südkorea, Deutschland und die Schweiz haben erstaunlich niedrige Arbeitslosenquoten. Es gilt mein alter Spruch aus den 1980ern: Es ist leicht vorherzusagen, welche Jobs verloren gehen, aber schwer zu prognostizieren, welche neuen entstehen.

Und was ist, wenn künftige KI-Wesen zu der Erkenntnis gelangen, dass der Mensch für sie nutzlos ist und sie sich die Frage stellen, wofür sie ihn eigentlich noch brauchen?
Was soll dabei passieren? Ich frage mich ja heute auch nicht, wozu ich noch meine Katze brauche, nur weil ich klüger bin als sie. Nur weil eine Spezies höher entwickelt ist als eine andere, hat sie noch keinen Grund, die andere auszurotten.

Sie selbst haben schon als Jugendlicher gesagt, dass es Ihr Lebenstraum ist, eine Form von Intelligenz zu schaffen, die klüger ist als ein Mensch. Was machen Sie, wenn Sie das Ziel erreicht haben?
Dann werde ich fasziniert beobachten, was die KIs alles anstellen werden. Viele werden die Biosphäre verlassen, denn die meisten Ressourcen des Sonnensystems befinden sich ja nicht hier auf unserem kleinen Planeten. Sie werden sich ausbreiten da draußen, mittels selbstreplizierender Roboterfabriken, und anfangen, die Milchstraße zu kolonisieren, in einer dem Menschen unmöglichen Weise.

Was jetzt gerade geschieht, ist meiner Ansicht nach weit mehr als nur eine weitere industrielle Revolution. Es ist so bedeutsam wie die Erfindung des Lebens selbst vor gut 3,5 Milliarden Jahren. Wir erleben den Beginn einer neuen Art von Leben, einer neuen Form der Zivilisation, die nicht mehr beschränkt ist durch die physikalischen Grenzen des menschlichen Körpers. Natürlich wird der Mensch als Krone der Schöpfung durch diese Entwicklung infrage gestellt. Aber das ist ok so.

Und warum?
Wenn vor 220 Millionen Jahren die ersten Säugetiere gesagt hätten, sie wollten nun für immer die tollsten bleiben, wäre das ja auch lächerlich gewesen. Die Weltgeschichte ist jetzt bereit für den nächsten Schritt. Ist es nicht erhebend, zu sehen, dass die Menschheit Teil von etwas Größerem ist, eines gewaltigen Entwicklungsprozesses des Universums hin zu höherer Komplexität, der weit über die Menschheit hinausgeht?


Weitere Beispiele
… für Künstliche Intelligenz in der Anwendung finden Sie in auf unserer Website unter www.rotary.de/ki


Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber ist seit 1995 wissenschaftlicher Direktor des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz IDSIA in Lugano und  seit 2004 außerordentlicher Professor für Kognitive Robotik an der TU München. Schmidhuber ist auch Präsident der Firma NNAISENSE, die die erste praktische Allzweck-KI erschaffen will. Zu seinen Werken gehören u.a. „Artificial General Intelligence“ (Springer 2011) und  „Deep Learning in Neural Networks. An Overview“.
www.idsia.ch