Künstliche Intelligenz – Hype oder ernst zu nehmende technologische Herausforderung?

Die Handelsblatt Journal Redaktion im Gespräch mit Jörg Bienert,
Gründer und CEO, aiso-lab

Wie neu ist Künstliche Intelligenz eigentlich?

Der Begriff „Künstliche Intelligenz (KI)“ wurde bereits in den 1950er Jahren geprägt. Die anfänglich sehr hohen Erwartungen konnten aber aufgrund fehlender Rechenleistungen nicht erfüllt werden, sodass ein langer sogenannter „KI-Winter“ folgte. Seit Anfang des Jahrtausends haben sich die Grundvoraussetzungen für KI erheblich verbessert. So stehen über diverse Quellen, vor allem über das Internet, große Datenmengen für das Trainieren von neuronalen Netzen zur Vergügung („Big-Data“). Die Rechenkapazitäten sind exponentiell gestiegen und durch den Einsatz von hochparallelen GPU-Architekturen auch universell verfügbar. Als dritte Komponente hat es enorme Fortschritte in der Algorithmik gegeben, unter anderem durch die von Prof. Schmidhuber und seinem Team erfundenen LSTM (long short-term memory) -Architekturen.

Ein Meilenstein in der Forschung war dann der erstmalige Gewinn des Imagenet Wettbewerbs durch ein neuronales Netz im Jahr 2012, bei dem es um die automatische Kategorisierung von 1 Millionen Bilder geht. Der Durchbruch in der öffentlichen Wahrnehmung erfolgte 2016, als das Team von Google Deepmind mit Alphago, einem aus mehreren neuronalen Netzen bestehenden System, einen Go-Champion geschlagen hat  – eine Entwicklung, die selbst Experten erst in 10 Jahren für möglich gehalten hätten.

Heute befinden wir uns mit KI in einer ähnlichen Situation wie mit dem Internet Anfang der 90er Jahre. Wir wissen, dass es gewaltige Veränderungen geben wird, obwohl die genauen Auswirkungen teilweise noch nicht abzusehen sind. Und es herrscht eine ähnliche Aufbruchsstimmung in Forschung und Industrie.

Wie können Unternehmen KI einsetzen?

Sowohl in der Industrie als auch im Consumer Bereich ist KI schon allgegenwärtig. In Systemen wie Alexa und Siri werden Deep-Learning Technologien eingesetzt, um gesprochenen Text zu erkennen, Fragen zu analysieren, Antworten zu generieren und diese wieder als natürliche Sprache auszugeben.

KI wird viele Bereiche durchdringen. Der derzeit populärste und wahrscheinlich auch der mit den größten Forschungsaufwänden ausgestattete Anwendungsbereich ist das autonome Fahren. Dies wird ab 2025-2030 generell verfügbar sein und das gesamte Ecosystem Logistik und persönlichen Transport revolutionieren.

KI hat aber auch das Potential viele Prozesse und Geschäftsmodelle umzuwälzen, zu „disrupten“. Unternehmen, gleich welcher Größe und Branche, sind gut beraten, sich jetzt damit intensiv auseinanderzusetzen. Unternehmen müssen sich ein allgemeines Verständnis für die Technologie und Einsatzmöglichkeiten in allen Managementebenen aneignen und eine KI Strategie entwickeln. Gleichzeitig sollten sie mit ersten Projekten oder Piloten Erfahrungen sammeln, sich mit anderen austauschen und ggf. KI-Knowhow ins Unternehmen holen.

Wie steht Deutschland im internationalen Vergleich?

Deutschland hat einen herausragenden Track Record in der KI Forschung. So wurde das LSTM von Prof. Schmidhuber an der TU München entwickelt. Prof. Mueller von der TU Berlin ist ein Vorreiter bei den Support-Vector Maschinen, das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz) ist ein etabliertes international renommiertes Institut und es gibt noch viele weitere Beispiele. In der Praxis sind allerdings sind uns die Amerikaner derzeit weit voraus, da die Unternehmen aus dem Silicon Valley, allen voran Google, Facebook, Microsoft und Amazon gewaltig in diese Technologie investieren und mit Plattformen und Cloud-Lösungen Quasi-Standards setzen. In China werden ebenfalls große Anstrengungen unternommen um aufzuschließen und es werden Milliardenbeträge investiert. Es zeichnet sich ein harter Kampf zwischen China und Amerika ab.

Was muss hier getan werden, um uns auf die Zukunft vorzubereiten?

Aus gesamtwirtschaftlicher Sicht darf Deutschland hier nicht ins Hintertreffen geraten. So wie die Veränderungen in der Automobilindustrie bereits erkennbar sind, werden sich auch alle anderen Bereiche massiv wandeln. Ein großer Teil der Wertschöpfung wird durch Software, Services und Plattformen erfolgen. Hier dürfen wir nicht von ausländischen Anbietern abhängig werden.

Aus meiner Sicht muss, ähnlich zur erfolgreichen Industrie 4.0 Initiative, eine deutschlandweite KI- Strategie entwickelt werden, die Forschung, Industrie und Bildung berücksichtigt und alle Aspekte miteinander vernetzt.

Wie sind Sie persönlich zu KI gekommen?

Bereits 2011 habe ich mich intensiv mit Big-Data beschäftig und war Mitgründer von ParStream, einem Startup, das eine Hochleistungs-Datenbank-Technologie entwickelt hat. Für ParStream haben wir Venture Capital aus den USA bekommen. In diesem Zusammenhang hatte ich die Gelegenheit, zwei Jahre im Silicon Valley zu leben und dort die Dynamik und unternehmerische Mentalität zu genießen. Im Rahmen von ParStream wurde Machine Learning ein immer wichtigerer Bestandteil, und so war es nach dem Verkauf von ParStream an Cisco ein fast logischer nächster Schritt, mit aiso-lab ein neues Startup für KI zu gründen.

Jörg Bienert
Gründer und CEO
aiso-lab