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Her, Movie, OS 1

Das Betriebssystem OS 1 ist zum Verlieben. Bild: Warner Bros.

Künstliche Intelligenz

Die Zukunft gehört den Maschinen: «Der Mensch hat nie mehr eine Chance»

Im Kinofilm «Her» verliebt sich der Hauptdarsteller in ein intelligentes Computer-Betriebssystem. Google, Apple und Co. arbeiten mit Hochdruck daran, dass solche Visionen Wirklichkeit werden.

28.04.14, 07:28 28.04.14, 09:18

Ein Artikel von

Thomas Schulz / spiegel online, San Francisco 

Seit kurzem läuft im Kino der Film «Her». Die Hauptdarstellerin ist ein Computer-Betriebssystem, gespielt von Scarlett Johansson, in das sich der Protagonist des Films verliebt. Der Film hat ausgezeichnete Kritiken und eine Oscar-Nominierung erhalten, weil er die nächste Zivilisationsstufe der Gesellschaft so einfühlsam beschreibe: die enge emotionale Beziehung zwischen Mensch und Maschine.

Der Film spielt in einer undefinierten Zukunft. Wenn es nach den einflussreichsten Köpfen im Silicon Valley geht, ist sie allerdings nicht mehr weit entfernt.

Ray Kurzweil etwa, Chef-Wissenschaftler von Google, hofft, dass die Welt von «Her» mit bewussten Maschinen schon 2029 Realität sein könne.

Nun ist Kurzweil bekannt als wilder Visionär, und es scheint zweifelhaft, dass es schon in 20 Jahren um echte Liebe zwischen Mensch und Computer gehen wird. Sicher ist aber, dass die Suche nach künstlicher Intelligenz (KI) wahrscheinlich das wichtigste übergreifende Thema im Silicon Valley ist. Egal ob Google, Apple, Facebook oder Microsoft: Alle arbeiten intensiv daran, Maschinen klüger, kreativer, intuitiver zu machen. Nicht allein abhängig davon, was ihnen einprogrammiert wird, sondern in der Lage zu lernen, sich zu entwickeln. Kurz: menschlicher zu sein.

Jahrzehntelang blieben solche Bemühungen weitgehend erfolglos. Doch zuletzt waren die Fortschritte gross.

Im Film «Her» verliebt sich Theodore Twombly (Joaquin Phoenix) in ein Betriebssystem.  Bild: AP/Warner Bros. Pictures

Maschinen sollen wie menschliche Gehirne lernen

Seit Jahren schon investieren die grossen Tech-Konzerne erhebliche Ressourcen in die Erforschung künstlicher Intelligenz. Sie haben dazu eigene Abteilungen aufgebaut, die besten Wissenschaftler der Welt eingestellt und kaufen nahezu jedes Start-up, das sich mit dem Thema befasst. Vor ein paar Monaten erst hat Google rund 400 Millionen Dollar für ein britisches KI-Labor gezahlt. Kurz darauf investierten Facebook-Gründer Mark Zuckerberg und Tesla-Chef Elon Musk 40 Millionen Dollar in ein KI-Start-up.

Im Kern gehen alle Fortschritte auf ein Konzept mit dem Namen Deep Learning zurück. Der Ansatz verschmilzt Computer- und Neurowissenschaften, und er verfolgt die Idee, Maschinen klüger zu machen, indem sie ein menschliches Verständnis ihrer Umgebung erlernen. Sehr vereinfacht gesagt geht es darum, die Neuronen-Verbindungen des menschlichen Gehirns zu simulieren. Vicarious, das Start-up von Zuckerberg und Musk, will den Neocortex nachbilden, den Teil des Gehirns, der für Sinneseindrücke, aber auch für das Verständnis für Sprache und Mathematik zuständig ist.

Auch Google forscht intensiv an solchen neuronalen Netzwerken. Der Konzern hat dafür George Hinton engagiert, Informatikprofessor an der University of Toronto und einer der Väter der Deep-Learning-Forschung. Schon seit den achtziger Jahren setzt Hinton darauf, künstliche Intelligenz zu schaffen, indem Maschinen wie menschliche Gehirne lernen. «Das Gehirn nutzt Billionen von Zahlen in den Synapsen, und das kann man einem System nicht einprogrammieren», erklärte Hinton, als ich ihn neulich traf. «Man kann dieses Wissen einer Maschine nicht reinschreiben, es muss erlernt werden.»

Grosse Fortschritte durch Deep Learning

All der Fortschritt basiert auf einer radikalen Idee: Dass die menschliche Intelligenz auf vielleicht nur einen einzigen Algorithmus zurückgeht. Lange glaubte man, dass es Tausende Quellen geben müsste und dass, wer künstliche Intelligenz schaffen will, entsprechend komplexe Computersysteme bauen müsste. «Wir sind fasziniert von der Idee, dass das Gehirn durchgängig auf die gleiche Art lernt», sagt Hinton. «Und sobald man einmal rausgefunden hat, wie das funktioniert, macht es keinen Unterschied, ob man einem System das Sehen, Hören, Fühlen oder vielleicht sogar logisches Denken beibringt.»

Ein Zwischenziel in greifbarer Nähe ist die alltägliche Steuerung von Computern über Sprache. Siri etwa, die Sprachassistenz für das iPhone, funktioniert nur mangelhaft. Durch Deep Learning waren die Sprünge zuletzt jedoch gross. «Mit einem Schlag machen wir Fortschritte, die zuvor zehn Jahre brauchten», sagt Hinton.

Die Sprachsteuerung auf dem iPhone ist erst der Anfang. Bild: Getty Images Europe

Microsofts Cortana soll ihren Benutzer kennenlernen

In wenigen Wochen will etwa Microsoft einen digitalen Smartphone-Assistenten für Windows Phone auf den Markt bringen. Der Name, Cortana, ist zwar auch nicht hübsch. Und im Vergleich zu Scarlett Johansson klingt die Microsoft-Stimme noch immer scheppernd. Aber Cortana profitiert sehr deutlich von der Deep-Learning-Forschung, die Microsoft betrieben hat.

Die Spracheingabe funktioniert erstaunlich ruckelfrei, die Antworten kommen meistens schnell und flüssig. Cortana lässt sich sagen, wann sie einen Termin machen soll und warnt vor Überschneidungen, lässt sich E-Mails diktieren und liest Sportergebnisse vor. All das gab es auch schon vorher. Aber das Microsoft-System lernt. Es merkt sich Gewohnheiten und Interessen. Und es liest E-Mails mit. Vorausgesetzt, man erlaubt es. Das ist der eigentliche Sprung: Cortana soll nicht reagieren, sondern vorhersehen. Etwa an Flugbuchungen erinnern oder an Geburtstage, die in den E-Mails oder persönlichen Kontakten vermerkt sind. Wie die menschlichen Assistenten, von denen sich Microsoft hat beraten lassen.

Microsofts Siri-Alternative Cortana profitiert von der Deep-Learning-Forschung. Bild: AP/AP

«Wir müssen ganz anders denken»

Denn das ist nächste grosse Ziel: «Wir müssen die Interaktion menschlicher machen.» So sagt es Ben Gomes, Chef von Google Search, als ich vor kurzem mit ihm in der Konzernzentrale sprach. Digitale Assistenten gelten als die Zukunft der Suchmaschinen in einer Welt von Smartwatches, Datenbrillen und Geräten, die keine Tastatur mehr erlauben. «Wir müssen ganz anders denken, um die Bedienung all dieser neuen Geräte möglich zu machen», sagt Gomes.

George Hinton, der Deep-Learning-Forscher, ist überzeugt, dass eine neue Ära der Maschinenintelligenz unmittelbar bevorsteht. Sie werde beginnen, sobald die neuronalen Computernetzwerke zum ersten Mal die manuelle Programmierung durch Menschen schlagen: «Es ist wie damals, als die Menschen ein Wett-Tauziehen mit den ersten Dampfmaschinen veranstalteten. Als das erste Mal eine Dampfmaschine gewann, war es vorbei. Der Mensch hatte nie wieder eine Chance.»

Der Silicon-Valley-Reporter Thomas Schulz berichtet in einer wöchentlich erscheinenden Kolumne aus dem Zentrum des globalen technischen Fortschritts.



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Markus Wüthrich, 5.5.2017
Tolle Artikel jenseits des Mainstreams. Meine Hauptinformations- und Unterhaltungsquelle.

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3Alle Kommentare anzeigen
    Alle Leser-Kommentare
  • Ali 28.04.2014 12:18
    Highlight Eines Tages wird der Döner den Menschen ersetzen
    0 0 Melden
  • Zeit_Genosse 28.04.2014 08:55
    Highlight Der Wunsch Maschinen menschlicher zu machen ist alt. Momentan geht es aber in die umgekehrte Richtung. Der Mensch passt sein Denken seinem Umfeld (Maschinen) an und die Neuroplastizität lässt sich diesbezüglich nachweisen. So wie wir Computer nutzen, so denken wir. Ob jetzt ein Konzept, wo Maschinen das menschliche Denken über Simulation der Synapsenverbindungen kopieren und damit lernfähig werden sinnvoll ist, bezweifle ich. Es zeigt, dass wir uns als nachahmenswerte Krönung verstehen. Maschinen werden aber in Zukunft viel leistungsfähiger sein, dass ein Korsett der menschlichen Architektur für die KI-Entwicklung hinderlich ist. Maschinen können bald mehr als der Mensch und können daher sich selbst besser entwickeln, als das ein Mensch das kann. Die Evolution wird eine Abkoppelung der Maschinen von den Menschen bringen und damit werden sich Maschinen nicht weiter mit dem "fehleranfälligen Biosystem Mensch" identifizieren und eine "eigene Intelligenz" und "Denkstruktur" entwickeln, während wir uns weiter der Technik und Maschinen anpassen. Die Huhn-Ei-Geschichte wird dann interessant.
    1 1 Melden

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