Wien/Linz – Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht eine Meldung über künstliche Intelligenz die Runde macht: Selbstständig denkende Systeme lernen, unsere Autos und Wohnungen zu steuern, sie sind drauf und dran, unsere Chefs und Finanzberater zu ersetzen. Computer werden trainiert, Hautkrebs zu erkennen, Medikamentenwirkstoffe zu analysieren und Richtern Entscheidungen abzunehmen. Algorithmen legen uns ständig Empfehlungen und Auswertungen vor, die unser Leben erleichtern können – oder doch eher kontrollieren?

Neben der Euphorie von Konzernen und Forschern macht sich Fatalismus breit: Zuletzt warnte Tesla-Chef Elon Musk, selbst einer der Vorreiter der Forschung zur Artificial Intelligence (AI), vor einem "fundamentalen Risiko" für die menschliche Zivilisation, sollten nicht bald proaktiv Regulierungen zur Bändigung der "Superintelligenz" erlassen werden.

Doch auch abgesehen von solch apokalyptischen Szenarien hat sich gezeigt, dass automatisch lernende Systeme noch weit entfernt von Unfehlbarkeit sind. Spracherkennungssoftware etwa ist genauso vorurteilsbelastet gegen Hautfarben und Geschlechter, wie Menschen es sind, stellten kürzlich Forscher der Princeton University fest. Schließlich sind die Deep-Learning-Systeme auch nur so klug wie die Trainingsdaten, aus denen sie Schlüsse ziehen und Regeln ableiten.

Fest steht, dass ein Wettlauf ausgebrochen ist, wer die künstlichen Gehirne am schnellsten und besten nutzbar machen kann: China kündigte an, kräftig in die Technologie zu investieren, um bis 2025 an die Weltspitze zu kommen. Die CDU forderte prompt einen Masterplan für künstliche Intelligenz, um zu verhindern, dass die Technologie China überlassen werde, "wo es ein ganz anderes Menschenbild gibt".

Auch in Österreich wird Geld in die Hand genommen, um in der AI-Forschung mitzuhalten – freilich in anderen Maßstäben. Gerade zwölf Millionen Euro will das Land Oberösterreich, wie Ende Juni angekündigt, in den nächsten acht Jahren fließen lassen. Das Ziel: Das Bundesland will eine Topkompetenzregion für künstliche Intelligenz werden. Bis Jahresende wird ein Strategiepapier ausgearbeitet. Außerdem soll ein AI Lab, das an der Uni Linz gegründet wurde, das nötige wissenschaftliche Unterfutter liefern und Kooperationen mit der Wirtschaft ermöglichen.

Ein Gedächtnis für neuronale Netze

"Sie ist überall. Künstliche Intelligenz wird alles durchdringen, beim Einkaufen, im Auto, beim Arzt", sagt Sepp Hochreiter, Leiter des Instituts für Bioinformatik der Uni Linz, der das AI Lab federführend betreiben soll. Hochreiter ist ein Pionier, was intelligente Spracherkennung betrifft – einer jener Bereiche, bei dem schon jetzt sichtbar ist, welche Sprünge die Technologie in kurzer Zeit gemacht hat.

Gemeinsam mit dem Computerwissenschafter Jürgen Schmidhuber entwickelte Hochreiter in den 1990er-Jahren die Idee des Long short-term memory, kurz LSTM. Dieses "lange Kurzzeitgedächtnis" ermöglicht es, dass sich künstliche neuronale Netze nicht nur an ein paar vergangene Eingaben erinnern, sondern tausende, Millionen und noch mehr Schritte zurückgehen und Verbindungen mit bereits Gelerntem herstellen können. Auf dieser Technologie basiert die Spracherkennung von Googles Android-Handys und Apples Quicktype ebenso wie von Amazons Alexa, einer intelligenten persönlichen Assistentin, die in immer mehr Wohnzimmer einzieht.

Hochreiter ist überzeugt, dass uns in Zukunft künstliche Assistenten in allen Lagen zur Seite stehen. "Das Handy könnte ein guter Freund werden, der zum Beispiel Tipps gibt, wie man jemanden in einer Bar am besten anspricht", sagt Hochreiter. Überhaupt ist er überzeugt, dass es uns künftig viel Zeit ersparen wird, wenn wir uns direkt mit unseren Smartphones unterhalten, anstatt alles einzutippen – sowohl im Privaten als auch im Arbeitsleben.

Aufmerksam, Neugier und Langeweile

Derzeit arbeiten die Forschungsabteilungen der Big Player Google und Co daran, den neuronalen Netzen, welche die Vorgänge im Gehirn simulieren sollen, komplexere Denkvorgänge beizubringen. "Diese Systeme sind in der Lage, ganze Situationen und Sequenzen anstatt einzelner Wörter abzuspeichern", sagt Hochreiter. Sätze, in denen Wörter wie "Sonne, Strand und Sonnenschirm" vorkommen, würden ein ähnliches Bild wie "Surfbrett, Palmen und Bikini" hervorrufen, gibt er ein vereinfachtes Beispiel. "So entstehen Gedanken und ganze Ideenwelten, die jederzeit abgerufen und ergänzt werden können."

Damit die Netzwerke in der Lage sind, nur die gerade relevanten Daten zu verarbeiten, versuchen Hochreiter und sein Team, ihnen Aufmerksamkeit einzubauen. "In einer weiteren Stufe sollen sie lernen, Neugier und Langeweile zu verspüren, damit sie in Zeiten, in denen sie nicht aufmerksam sein müssen, trainieren."

Hochreiter schwebt eine universelle künstliche Intelligenz vor: "Jetzt haben wir Systeme, die stark auf eine Anwendung spezialisiert sind. Ich habe die Vision eines Rohmodells mit Weltverständnis, das Bilder, Töne und Sprache erkennen, sich fortbewegen und greifen kann." Diese künstlichen Universalgenies könnten dann in die Welt hinausgeschickt werden, um sich weiter zu spezialisieren, ohne alles von Grund auf lernen zu müssen.

Komplexe Stadtplanung

In großen Dimensionen denkt auch Reinhard König, seit kurzem Principal Scientist am Austrian Institute of Technology (AIT) in Wien. Er arbeitet daran, mithilfe künstlicher Intelligenz die Komplexität urbaner Gesellschaften zu verstehen und für die Stadtplanung nutzbar zu machen.

"Auf Basis von verschiedensten Daten, die etwa über Verkehrsanlagen, Handys und Sensoren in Autos gesammelt werden, kann zunächst ein digitales Echtzeitmodell einer Stadt erzeugt werden, das aufzeigt, wie ein urbanes System funktioniert und wie die Leute die Stadt nutzen", erläutert König, der zuletzt am Lehrstuhl für Informationsarchitektur der ETH Zürich tätig war. "In der Folge kann dann vorausgesagt werden, wie sich Planungen für neue Stadtteile auswirken." Erste Versuche sollen in der Seestadt Aspern und am Nordbahnhofgelände in Wien stattfinden.

In Zusammenarbeit von menschlichen und künstlichen Planern lassen sich ganze Städte modellieren: Ein AI-System kann etwa die Geometrie einer Stadt – also die Breite der Straßen, Grünräume etc. – mit Daten zu Gesundheit, Zufriedenheit und Wirtschaft verbinden und automatische Lösungen für sozial und ökologisch nachhaltige Umgebungen generieren. "Der Computer beobachtet, wie wir bei der Planung vorgehen, und kann daraus lernen", sagt König. Hat das System erst einmal genug Daten, kann es in kürzester Zeit hunderte virtuelle Stadtversionen erzeugen, testen und Vorschläge machen.

Doch wo liegen die Grenzen der künstlichen Intelligenz? Kann es dem Menschen gefährlich werden, wenn nicht mehr nachvollziehbar ist, wie Maschinen Entscheidungen treffen, und Algorithmen immer intransparenter werden, wie oft kritisiert wird?

"Technologie allein kann unsere Probleme nicht lösen", sagt König. Letztlich gehe es um ein Ineinandergreifen von menschlichen und technischen Fähigkeiten. Sepp Hochreiter hat keine Angst: "Es wird einen Selektionsdruck geben", sagt der AI-Experte. "Wir werden jene Systeme fördern, kopieren und weiterlernen lassen, die uns am meisten nutzen." (Karin Krichmayr, 29.7.2017)