Wer Näheres über AI erfahren will, kommt nicht umhin, ihre Entwicklung von den Anfängen bis heute in Augenschein zu nehmen. Seit den alten Griechen beschäftigen sich die Menschen mit künstlichem Leben. Auch in den Mythen der Völker spielt das eine Rolle. Damit wurden die psychologischen Voraussetzungen für die AI von heute geschaffen. Die folgenden Absätze stellen einen Abriss der Geschichte der AI dar von der Antike über das Mittelalter bis in die Neuzeit. Im 20. Jahrhundert nahm die Entwicklung dann mit der Erfindung des Computers Fahrt auf. Zunächst spielerisch, dann aber zunehmend unter ökonomischen Aspekten. Das Resultat sind Unternehmen, die ihren Erfolg bereits heute der Implementierung von AI zu verdanken haben.
Vergangenheit: Der Nährboden
Über die Möglichkeit nicht menschlicher Intelligenz hat die Menschheit schon früh nachgedacht. Die Unkenntnis über den Ort, an dem das Denken entsteht, führte zu Spekulationen darüber, dass dieses Denken nicht ursächlich mit dem Menschen zusammenhängt. Bereits in der Antike entstand die Idee vom
Homunculus, einem kleinen Menschen. Simon Magus soll um 250 n.Chr. so ein künstliches Wesen erschaffen haben. In seiner Schrift De natura rerum (1538) hat Paracelsus detailliert die Erzeugung eines Homunculus beschrieben. Auch Francis Bacon beschreibt in seiner Wissenschaftsutopie Nova Atlantis (1626) die Erzeugung künstlichen Lebens. Von Robert Fludd (1574 – 1637) schließlich wird behauptet, dass er einen Menschenkopf in der Retorte züchtete. Der Homunculus beflügelt bis in die Gegenwart Literaten jedweder Couleur.
Beim Golem handelt es sich um ein aus Lehm geformtes, menschenähnliches Wesen, das über außergewöhnliche Kräfte verfügt. Unter anderem wird dem Rabbi Baal Schem Tov (1700 – 1760) die Erschaffung eines Golems zugeschrieben. Der sollte als „Schabbesgoi“ Arbeiten anstelle der Juden am Sabbat verrichten. In der Legende vom Prager Golem wird die Erschaffung eines solchen Geschöpfes im Detail beschrieben.
"Frankenstein or The Modern Prometheus" heißt der berühmte Roman von Mary Shelley von 1818, der das Bild vom künstlich erschaffenen Menschen am nachhaltigsten geprägt hat.
L’Homme Machine von Julien Offray de La Mettrie löst sich um 1748 von der Idee des künstlichen Lebens und konzentriert sich auf die Intelligenz. Die Frage lautet: wie können die Vorgänge menschlichen Denkens automatisiert und mechanisiert werden?
Der Startschuss
Im Sommer 1956 gab es im Dartmouth College in New Hampshire einen Workshop, der den Titel Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence
Inhaltlich prägten Allen Newell und Herbert A. Simon die Weiterentwicklung von AI in der Physical Symbol System Hypothesis, die auf den grundlegenden Arbeiten von Alan Turing basierten. In dieser Thesis wird Denken als Informationsverarbeitung verstanden. Informationsverarbeitung ihrerseits wurde als reiner Rechenvorgang definiert, über den Symbole manipuliert werden. Das Gehirn sei dabei nicht entscheidend. Unabhängig von der Trägersubstanz sei „Intelligenz Vernunft, die durch eine beliebige Substanz, die Muster wiedergeben kann, erzeugt wird.“
Marvin Minsky, der als AI-Pionier bereits 1956 im Dartmouth College dabei war, spricht davon, dass es das Ziel von AI sei, den Tod zu überwinden.
Hans Moravec entwirft in seinem Buch Mind Children (1988) ein Scenario post biologischen Lebens. Über einen Roboter wird das im menschlichen Gehirn gespeicherte Wissen in einen Computer übertragen. Auf diese Weise wird die Biomasse des Gehirns entbehrlich. Im nun folgenden post humanen Zeitalter bleibt das gespeicherte Wissen beliebig lange zugänglich.
Mensch contra Maschine
Besonders am Anfang konzentrierten sich Entwickler von AI-Systemen darauf, den Menschen im Spiel überlegen zu sein. IBM entwickelte das System Deep Blue, dem es 1997 gelang, den Schach-Weltmeister Gary Kasparov zu schlagen.
2011 wurden im Quiz Jeopardy zwei der bis dahin erfolgreichsten Spieler durch das Computerprogram Watson Im März 2016 wurde der südkoreanische Go-Champion Lee Sedol durch das System AlphaGo besiegt. Das Unternehmen Deep Mind hatte dazu Millionen von Spielen mit Deep Learning analysiert und die gewonnenen Erkenntnisse in Millionen von Spielen, die der Computer gegen sich selbst spielte, angewandt.
Dota 2, ein Videospiel, das komplexer als Go oder Schach ist, veranstaltete Im August 2017 ein mit 24 Millionen Dollar dotiertes Turnier. Gewinner war die AI der Firma die die weltbesten Profispieler hinter sich ließ.
Die Maschine imitiert das menschliche Gehirn
Gordon Moore hatte 1965 eine Verdoppelung der Rechenleistung von Computern im 2-Jahres-Rhythmus vorausgesagt. Das daraus entstandene Mooresche Gesetz feierte 2015 seine 50-jährige Geltungsdauer. Tatsächlich hat sich die Rechenleistung in den vergangenen 50 Jahren 25-mal verdoppelt.
Während das menschliche Gehirn seine Leistungsfähigkeit in dieser Zeit nicht signifikant steigern konnte, rückt der Zeitpunkt, an dem der handelsübliche Computer leistungsfähiger als das menschliche Gehirn sein wird, unaufhaltsam näher. Die Rechenleistung von Supercomputern hat das menschliche Gehirn bereits deutlich überholt.
Die neuronalen Netze des natürlichen Gehirns werden durch künstliche Software-Netze simuliert. In vielen Funktionen haben die künstlichen Gehirne große Ähnlichkeit mit den natürlichen Gehirnen.
Die rasante Entwicklung wird durch die Arbeit der chinesischen Forscher Feng Liu, Yong Shi und Ying Liu bestätigt, die im Sommer 2017 Intelligenz-Tests mit öffentlich und kostenlos zugänglichen schwachen AIs wie etwa Google AI oder Apples Siri durchführten. Während diese AIs noch 2014 mit Werten von 27 gemessen wurden, erreichten sie drei Jahre später bereits einen Wert von 47, was etwa dem eines sechsjährigen Kindes in der ersten Klasse entspricht. Der durchschnittliche Erwachsene erreicht einen Wert von 100.
Zukunft: Die 4 Phasen der AI
Kai-Fu Lee: “AI Superpowers — China, Silicon Valley and the New World Order” ist ein must-read für jeden, der sich für den aktuellen Entwicklungsstand von AI interessiert. Besonders erhellend ist die gegensätzliche Kultur, mit der sich Chinas Unternehmen und die amerikanischen Unternehmen des Silicon Valley mit dem Thema befassen. Während Lee die amerikanische IT-Kultur als „mission-driven“ einschätzt, sieht er die chinesischen start-ups als „market-driven“. Hieraus erklärt sich nach Lees Meinung die Haltung chinesischer Unternehmen, erfolgreiche Konzepte bedenkenlos zu kopieren. Die Chinesen schrecken dabei auch nicht davor zurück, amerikanische Mitarbeiter für die eigenen Unternehmen abzuwerben. So geschehen im Fall der Bilderkennungssoftware ResNet, dessen Erfinder nun u.a. Face +++ zu einem der führenden Unternehmen in der Bild- und Gesichtserkennung gemacht haben, wobei sie Schwergewichte wie Google, Microsoft und Facebook hinter sich ließen. Nach Lees Einschätzung wird die „AI Revolution“ nicht über Nacht über uns hereinbrechen. Vielmehr wird sie in 4 Phasen erfolgen.
Phase 1: Die Internet AI. Hierbei geht es in erster Linie um Empfehlungs-Automatik. Die ist uns allen sattsam bekannt von diversen Plattformen, vor allem Amazon, die unsere persönlichen Vorlieben studieren, um daraus individuelle Empfehlungen abzuleiten. Algorithmen übernehmen hierbei die Aufgabe von menschlichen Begleitern beim Kauf im Internet.
Phase 2: Die Business AI. Diese zweite Phase macht sich zunutze, dass traditionelle Firmen seit Jahrzehnten riesige Datenmengen horten. Versicherungsunternehmen sammeln Unfalldaten und Daten über Versicherungsbetrug. Banken bewahren Daten über Darlehen, wobei sie das Rückzahlverhalten ihrer Kunden dokumentieren. Krankenhäuser besitzen Patientendaten, Daten über Diagnosen und Behandlungen. Business AI ist in der Lage, diese Daten auf verborgene Zusammenhänge hin zu untersuchen. Zusammenhänge, die sich einer normalen Betrachtung und der Bewertung durch den menschlichen Intellekt häufig entziehen.
Phase 3: Die Wahrnehmungs AI. Unsere gesamte Umwelt wird erfasst über Sensoren und intelligente Geräte- Diese Geräte verwandeln unsere physische Welt in digitale Daten. Die können dann mit der entsprechenden Rechner-Power analysiert werden, um sie dann mittels intensiv-lernender Algorithmen zu optimieren. Ein Beispiel ist Alibaba’s City Brain, das den städtischen Verkehrsfluss über Kameras und Objekt-Erkennung digitalisiert.
Phase 4: Die autonome AI. In dieser Phase werden die in den vorangegangenen 3 Phasen gewonnenen Erkenntnisse und Fähigkeiten miteinander verknüpft und kontinuierlich verbessert. Die Fähigkeit der Maschinen, extrem komplex Datensätze zu verarbeiten, wird dabei verschmolzen mit immer empfindlicheren Sensoren. So werden der IQ menschlicher Intelligenz und der EQ emotionaler Intelligenz nachgeahmt und unabhängig von Biomasse manifestiert.
Wer sind die wichtigen Player bei AI?
Du solltest darüber informiert sein, wer aktuell bei AI den Ton angibt. Wenn du die Strukturen und Verfahren der bei AI führenden Unternehmen studierst, wirst du daraus wertvolle Rückschlüsse für dein eigenes Unternehmen ziehen können.
Amazon hat AI für Verbraucher wie Alexa entwickelt, aber auch die AWS (Amazon Web Services) für Unternehmen. Das ist eine ganze Reihe von digitalen Lernprogrammen und AI-Devices für Unternehmen. Unter den mehr als 10.000 AWS-Kunden befinden sich die NAA, die NFL, Netflix, Tinder und Siemens.
Apple hat in den letzten Jahren einige AI-Start-Ups akquiriert. Das Unternehmen ist sich über die Bedeutung von AI für seine Marktposition bewusst. Der von Google abgeworbene John Giannandrea leitet die Abteilung für AI und maschinelles Lernen. Produkte wie Siri und „Create ML“ wurden hier entwickelt und werden für Schulungen für die Apps betreut.
Banjo entstand in Reaktion auf die Bombenanschläge beim Boston-Marathon 2013. Das Start-up durchforstet Social Media, um frühzeitig Ereignisse und Situationen herausfiltern zu können, die bei Rettungsdiensten und ähnlichen Organisationen die Reaktionszeiten verkürzen. Banjo wird von Großinvestoren wie der japanischen SoftBank finanziert.
Obwohl sich DJI offiziell immer noch in der Start-up-Phase befindet, wird das chinesische Unternehmen bereits mit 15 Milliarden Dollar bewertet. Mit einem Marktanteil von mehr als 70 % am internationalen Drohnenmarkt stattet DJI seine Geräte nun zunehmend mit AI aus. Vor allem für Bild- und Objekterkennung zur Vermeidung von Hindernissen. Ein baldiger Einstieg in autonome Fahrzeuge und Robotik ist geplant. Mit Microsoft wurde ein Projekt gestartet, das Drohnen-Daten an Computer streamt.t
Wo es um AI geht, darf natürlich Facebook nicht fehlen. Das Unternehmen hat dafür eine eigene AI-Forschungsgruppe namens FAIR. Mit ihr sollen immer bessere Möglichkeiten der zwischenmenschlichen Kommunikation entwickelt werden. Die Verhandlungsplattform Alice und Bob wurde allerdings beendet, als sich die beiden AIs selbständig machten und miteinander in einer Geheimsprache kommunizierten.
Google hat in den letzten vier Jahren zwölf neue Unternehmen für AI gegründet. Darunter fiel auch der Kauf von Deep Mind, das wir ja bereits als Go-Champion kennengelernt haben. Der CEO von Google, Sundar Pichai, äußerte unlängst die Auffassung, dass die Computerbranche auf dem Weg von „mobile first“ zu „AI first“ ist.
HiSilicon hat den ersten AI-Smartphone-Chip für Huaweis Kirin 980 erheblich weiterentwickelt. Mit seiner Hilfe bewältigt das Kirin 980 neben Gesichts- und Objekterkennung Bildsegmentierung und intelligente Übersetzungen. Das alles in hoher Geschwindigkeit.
IBM war schon bei der Geburt der AI in den 1950-iger Jahren dabei. Seine digitale Lernplattform Watson integriert AI in Geschäftsprozesse wie z.B. einen Chatbot für den Kundensupport.
Intel hat neben Nervana und Movidius eine Auswahl weiterer Start-ups übernommen. Movidius lässt AI auch auf Rechnern mit extrem geringer Leistung laufen und mit Nervana können Unternehmen Deep-Learning-Software entwickeln.
Wie Amazon stellt auch Microsoft AI sowohl für den Endverbraucher, als auch für Unternehmen bereit. Allein 2018 wurden 5 AI-Unternehmen dazu gekauft. Der Azure-Cloud-Service des Unternehmens beinhaltet viele Funktionen von AI. Cortana, Microsofts persönlicher Assistent, steht im Wettbewerb mit Siri, Alexa und Google Assistant.
Nvidia ist quasi ein AI-Dino. Robotik, Gesundheitswesen, Hochschuldbildung und Einzelhandel sind die Hauptgeschäftsfelder des Herstellers von Grafikprozessoren. Neu ist das autonome Fahren, bei dem Nvidia AI auf jeder Ebene von Fertigung und Betrieb integriert.
Mit OpenAI befindet sich auch eine gemeinnützige Forschungsgruppe, die u.a. von Microsoft, Amazon und Elon Musk gesponsert wird, unter den bekannten AI-Unternehmen. OpenAI möchte AI zum Wohle der gesamten Menschheit weiter entwickeln und bewahrt seine Open-Source-Mentalität trotz der Investitionen von außen.
Wie HiSilicon mit seinem Kirin 980 ist Qualcomm ein weiterer Chiphersteller, der seine Chips AI-fähig macht. Bei der mobilen Plattform Snapdragon 855, die einen Signalprozessor für Sprach-, Audio- und Bildfunktionen verwendet, spielt AI eine Schlüsselrolle
Die Gesichtserkennungs-Software, die die chinesische Regierung zur Überwachung ihrer Bürger einsetzt, stammt von SenseTime. Das Unternehmen unterhält ein Forschungsteam für Deep Learning an der Universität von HongKong. Seine Bilderkennungstechnologie ist vergleichbaren Technologien von Google und Facebook meilenweit überlegen. Als nächstes hat sich SenseTime das autonome Fahren zum Ziel gesetzt.
Für Twitter ist AI vor allem wohl interessant, um die Empfehlung von Tweets in den Timelines seiner Nutzer zu verbessern. Mit der Akquisition von vier AI-Unternehmen, u.a. Magic Pony aus Australien, wendet Twitter viel Geld auf, um seine Marktführerschaft mit der Hilfe von AI zu bewahren und auszubauen.
Die Auswahl der vorstehenden Unternehmen zeigt, dass es sich ausschließlich um amerikanische und chinesische Unternehmen handelt, wobei die Dynamik, mit der die Chinesen aufholen, geradezu atemberaubend ist. Der Rest der Welt ist vorerst abgehängt. In einem globalen Markt spielt es zwar nur eine untergeordnete Rolle, wo die Innovation stattfindet. Die Kapitalkraft und die Innovationsfreudigkeit von Amerikanern und Chinesen lässt allerdings vermuten, dass sich wie schon bei Amazon, Google und Facebook die übrige Welt mit der Rolle des Konsumenten begnügen muss.
