KI startet durch

Interview mit Daniel Saaristo

2017 wurde laut Wall Street Journal, Forbes und Fortune das Jahr der Künstlichen Intelligenz genannt. Inwiefern hat 2017 einen Durchbruch gebracht?

Es kamen in den letzten Jahren mehrere Faktoren zusammen, die das Feld der Künstlichen Intelligenz und speziell das Feld des Deep Learning massiv vorangebracht haben: neue und bessere KI Frameworks, eine größere und immer kostengünstigere Verfügbarkeit an Daten sowie die hohe Rechenleistung von Grafikprozessoren für das Trainieren von Neuronalen Netzwerken. Dazu eine steigende Akzeptanz aus der Industrie, Politik und Bevölkerung.

Wir alle müssen realisieren, dass diese technologische Revolution kein kurzes Schauspiel ist, das nur Wenige betrifft. KI geht jeden an und wird unsere Lebens- und Arbeitswelt grundlegend verändern.  Außerdem ist es an der Zeit, eventuelle Ängste vor der „Künstlichen Intelligenz“ ins rechte Licht zu rücken, für noch mehr Interesse an der Technologie zu sorgen und im Rückkehrschluss einen Fachkräftemangel abzuwenden.

Wir alle profitieren bereits sehr umfangreich von KI-Anwendungen, sei es beim Online Shopping, bei der Nutzung von Suchmaschinen, Smartphone Apps oder auch beim Versenden von Briefen und Paketen.

Wie sehen Sie das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für 2018 und für die nächsten 20 Jahre?

Aufgrund der rasanten Entwicklung in nur wenigen Jahren mit starkem Aufwärtstrend ist eine Zukunftsprognose für längere Zeiträume schier unmöglich zu treffen.

Für 2018 kann man jedoch fest von einem weiteren Anstieg der Investitionen in diesem Feld ausgehen, das bestätigt mein enger Kontakt zu deutschen wie auch internationalen Investoren. Die Deutsche Industrie wird dem folgen müssen, um insbesondere mit außereuropäischen Firmen Schritt halten zu können.

Wo sind die für Sie zurzeit spannendsten Einsatzbereiche?

Jedes Mal wenn ich mich mit einem Start-up unterhalte bin ich davon fasziniert, wie sehr sich die jeweiligen Anwendungs- und Einsatzmöglichkeiten voneinander unterscheiden. Ein weiterer Beweis, dass im Grunde jeder Bereich, in dem bereits Daten generiert werden (können), mit Hilfe neuronaler Netzwerke aufgewertet werden kann.

Man betrachte nur einmal die Möglichkeiten in der Medizin, um Pflegepersonal und Ärzte zu entlasten bzw. zu unterstützen. Von Gesundheits-Assistenten via Smartphone Apps, der automatisierten Erstellung von Rezepten und Befunden, der Früherkennung von Krankheiten mittels intelligenter Sensortechnik und Analyse von Bilddaten, der Forschung für neue Medikamente bis hin zum besseren Verständnis des menschlichen Organismus bis auf die Mikroebene heruntergebrochen. In der Medizin gibt es wie in allen anderen Bereichen viele repetitive und zeitaufwendige Tätigkeiten, die bereits jetzt automatisiert werden könnten, um stattdessen mit gleichem Personal mehr Zeit für den persönlichen Kontakt mit Patienten zu haben. Wenn im gleichen Zug schnellere und vor allem genauere Resultate möglich sind, führt meines Erachtens kein Weg an KI vorbei. Natürlich müssen personenbezogene Daten stets geschützt bleiben, um Missbrauch vorzubeugen. Oftmals sind es aber veraltete Strukturen, ein Übermaß an Bürokratie und die fehlende Offenheit für neue Technologien, die einer schnellen Implementierung im Wege stehen.

Wie schätzen Sie die Risiken von KI ein?

KI darf genauso wenig eine Blackbox wie ein Produkt sein, dass nur wenige Unternehmen beherrschen und verstehen. Wie wir uns dagegen rüsten können? Bildung, Bildung und nochmal Bildung.

Jeder, der Bedenken in Bezug auf Künstliche Intelligenz hat, sollte die Theorie und Praxis des Maschinellen Lernens verstehen lernen und im besten Fall anwenden können. Auf dem Weg zur Generalisierung von KI ist es daher ausschlaggebend, dieses technische Wissen verstärkt an Bildungseinrichtungen zu vermitteln und Fachpersonal auszubilden, um stets unabhängig von marktbeherrschenden Unternehmen zu bleiben.

Am Interessantesten ist es jedoch, selbst fähig zu sein, tolle Produkte auf Grundlage dieser Technologie zu entwickeln und davon wirtschaftlich profitieren zu können. Das haben wir hier bei NVIDIA früh erkannt und mit CUDA eine Rechen-Plattform entwickelt, die für Deep Learning, also die Berechnung enormer Datenmengen zum Trainieren neuronaler Netze unabdingbar ist. Dieses Tool stellen wir mit unserem Inception Programm Start-ups zur Verfügung, um diese mit dem richtigem Werkzeug und Wissen zu versorgen, um Innovationen schnell voran zu treiben. Mit dem Deep Learning Institute fördern wir Entwickler jeden Alters und jeder Position, um sich neue technische Fähigkeiten anzueignen und mit der NVIDIA GPU Cloud ist extreme Rechenleistung und optimierte Software jetzt nur noch wenige Mausklicks entfernt.

Haben Sie eine Vision für die Zukunft?

Das möchte ich anhand eines „Fun Fact“ aufzeigen: der individuellen Mobilität. Ich habe nie selbst ein Auto besessen und die Tatsache, dass ich nie eines besitzen muss, da ich bereits jetzt schon mit einer App auf meinem Smartphone ein angebotenes Auto aufsperren und einfach losfahren kann ist schon sehr komfortabel. Dass ich mit einem selbstfahrenden Fahrzeug direkt kommuniziere um Abholort und Ziel zu vereinbaren, war noch vor einigen Jahren Science Fiction, ist aber nicht mehr in weiter Ferne.

Autofahren als Begriff wird in Frage gestellt werden, denn man bewegt sich immer mehr vom Fahrzeugführer hin zum Nutzer eines Transportservices. Das ist nicht nur gut für die Umwelt, da weniger Fahrzeuge hergestellt bzw. benötigt werden um die gleiche Anzahl an Menschen zu befördern, sondern schafft außerdem Lebensraum, da Parkplätze hinfällig werden, wenn autonome Fahrzeuge ohne lange Standzeit einen Auftrag nach dem anderen abfahren. „Smart Cities“ werden dann komplett anders aussehen und die Bewohner intelligent unterstützen. Darauf bin ich gespannt.

Daniel SaaristoDaniel Saaristo ist Deep Learning Start-up Business Managers Central Europe bei NVIDIA

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