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03. Oktober 2016

Künstliche Intelligenz als Konkurrenz

Emmanuel Mogenet leitet das neue europäische Google-Forschungszentrum in Zürich, das sich ganz dem maschinellen Lernen widmet. Er glaubt, dass die künstliche Intelligenz die Welt so stark verändern wird wie die Erfindung des Computers.

Emmanuel Mogenet, Google
Emmanuel Mogenet : «Mithilfe des maschinellen Lernens kommen die Geräte an den Punkt, an dem sie selbst denken können.»

Emmanuel Mogenet, worum geht es genau beim «Machine Learning»?

Bis vor Kurzem war das Schreiben von neuen Computerprogrammen sehr komplex. Man musste dem Computer genau erklären, wie er jede einzelne Aufgabe ausführen sollte. Es war ein bisschen so, als würde man einem Kleinkind ein Kochrezept beibringen: Da keine Erfahrungen vorhanden sind, muss jede noch so winzige und grundlegende Tätigkeit bis ins kleinste Detail beschrieben werden. Das war kompliziert und nicht sehr effizient. Dank des maschinellen Lernens sind die Computer heute in der Lage, dies alles selbst zu lernen, was die Arbeit der Programmierer erheblich erleichtert.

Wie funktioniert das genau?

Ein simples Beispiel: Sieht man auf einem Foto eine Katze oder nicht? Ein zweijähriges Kind könnte diese Frage problemlos beantworten, wenn man ihm das Foto zeigt. Für einen Computer war das bisher sehr schwierig, weil wir nicht in der Lage waren, ein «Kochrezept» zu formulieren, mit dem die Maschine zum richtigen Schluss kommt. Das maschinelle Lernen eröffnet nun jedoch neue Möglichkeiten. Dabei werden eine ­ungeheure Menge Fotos in ein Informatiksystem eingespeist – einige mit Katzen, die entsprechend bezeichnet sind, andere ohne, dafür mit anderen Dingen. Nach einer gewissen Lernzeit ist das System in der Lage zu bestimmen, ob auf einem Foto eine Katze zu sehen ist oder nicht – selbst auf einem Bild, das es noch nie «gesehen» hat.

Die riesigen Datenmengen im Netz sind also eine Voraussetzung, dass das maschinelle Lernen überhaupt funktioniert. Gibt es noch weitere?

Tatsächlich stehen den Computern dank des Internets enorme Informationsmengen zur Verfügung; Millionen von Katzenfotos sind blitzschnell gefunden. Es mussten allerdings auch Geräte entwickelt werden, deren Rechenkapazität solche enormen Datenmengen bewältigen kann. Auch die theoretischen Entwicklungen der letzten Jahre haben beträchtliche Fortschritte möglich gemacht. «Machine Learning» interessiert die Informatiker schon seit den 1980er-Jahren, erst heute jedoch funktioniert es wirklich.

Emmanuel Mogenet gibt seinem Handy einen verbalen Befehl.
«Okay, Google: Zeig mir Fotos von mir beim Angeln» – Emmanuel Mogenet im Austausch mit seinem Handy.

Haben Sie Beispiele aus dem Alltag?

Bei Google gibt es einige. Der Übersetzer etwa nutzt eine Kombination aus Spracherkennung und automatischer Übersetzung. Wir verwenden es auch bei der App Google Fotos.

(Mogenet nimmt sein Smartphone und sagt: «Okay, Google: Zeig mir Fotos von mir beim Angeln.»).

(er zeigt den Bildschirm mit den Treffern).

2012 war das Motto von Google «mobile first». Hat sich der Fokus nun auf die künstliche Intelligenz verlagert?

Ja, die Smartphone-Wende hat das Unternehmen erfolgreich geschafft. Der grösste Teil der Einkünfte stammt inzwischen aus diesem Markt. Als Nächstes widmen wir uns der künstlichen Intelligenz, wie Google-Verwaltungsratspräsident Eric Schmidt es an der letzten Hauptversammlung angekündigt hat. Deshalb führen wir diese Technologie nun schrittweise bei den meisten Google-Diensten ein.

Der Computer ist nur bei sehr speziellen Aufgaben leistungsfähiger als der Mensch.

Sind die Konsumenten bereit, diese Dienste auch zu nutzen?

Die meisten Unternehmen denken bei der Lancierung von neuen Produkten vor allem an den Profit. Googles Philosophie ist eine andere: Wir konzentrieren uns auf den Nutzer und versuchen, ihn glücklich zu machen. Haben wir dieses Ziel erst einmal erreicht, stellen sich die Gewinne ganz von selbst ein. Dieses Prinzip verfolgen wir auch beim maschinellen Lernen. Wir stellen den Nutzern neue und einfach bedienbare Dienste zur Verfügung, die den Alltag erleichtern. Man muss das dahinterstehende komplexe System nicht unbedingt verstehen, um davon profitieren zu können. Es ist genau wie mit dem Fernseher – man kann fernsehen, ohne zu wissen, was sich im ­Innern eines TV-Geräts abspielt.

Diese Dienste scheinen aber noch nicht völlig ausgereift zu sein. So schafft es die Spracherkennung beispielsweise noch nicht, alle Wörter zu erkennen. Wann wird man sich vollständig darauf verlassen können?

Können Sie denn einem menschlichen Gesprächspartner immer hundertprozentig vertrauen? (lacht) Aber Spass beiseite, wir sind noch weit davon entfernt, die menschliche Intelligenz nachzuahmen. Der Computer ist nur bei sehr speziellen Aufgaben leistungsfähiger als der Mensch. Das wurde im März deutlich, als das von Google entwickelte Programm AlphaGo den menschlichen Weltmeister im Go-Spiel geschlagen hat. Aber es ist viel komplexer, ein Programm zu entwickeln, das in der Lage ist, mit einem Menschen einen Dialog zu führen. Ein Beispiel hierfür ist Allo, der künftige Messenger von Google. Damit kann man nicht nur mit seinen Freunden chatten, sondern sich auch an einen virtuellen Assistenten wenden, der mithilfe künstlicher Intelligenz antwortet.

Warum ist es für eine Maschine so schwer, die menschliche Sprache nachzuahmen?

Wenn zwei Menschen miteinander reden, teilen sie dasselbe mentale Modell der Welt. Diese Kenntnis erlangen wir von klein auf, indem wir unsere Umgebung beobachten und mit ihr interagieren. Man nennt es auch den Gemeinsinn: Wir alle wissen, dass der Himmel blau ist, dass uns die Erdanziehungskraft nach unten zieht, dass Kühe nicht fliegen usw. All diese Informationen, die für einen Menschen selbstverständlich sind, werden von Computern noch nicht verstanden. Um diese Lücke zu schliessen, lassen wir sie eine ungeheure Menge an Fotos und Videos aus dem Internet analysieren. Das ist so, als würden wir den Computern Augen geben, um die Welt zu entdecken. Mithilfe des maschinellen Lernens kommen die Geräte nach und nach an den Punkt, an dem sie selbst denken und ihre eigenen Schlussfolgerungen ziehen können.

Ist das menschliche Gehirn die Inspirationsquelle für die Entwickler?

Die meisten wissenschaftlichen Erfindungen sind von der Natur inspiriert. Man denke nur an die Tragflächen eines Flugzeugs, die den Flügeln eines Vogels nachempfunden sind. Das menschliche Gehirn ist das intelligenteste biologische Element auf der Welt. Somit ist es nur logisch, dass wir uns daran orientieren. Das bedeutet aber nicht, dass diese Dienste die Funktionsweise des menschlichen Gehirns exakt kopieren. Ich bezweifle übrigens auch, dass uns eines Tages für die Entwicklung künstlicher Intelligenz Materialien biologischen Ursprungs zur Verfügung stehen werden.

Emmanuel Mogenet, Google
Emmanuel Mogenet ist überzeugt davon, dass Computer ausreichend intelligent sein werden, um in naher Zukunft die Gesellschaft zu verändern.

Science-Fiction-Autoren entwerfen Schreckensszenarien, in denen die Maschinen so intelligent werden, dass sie die Kontrolle über die Menschen übernehmen. Sind solche Ängste gerechtfertigt?

Nein, dafür gibt es wirklich keinen Grund. Die intelligenten Computer sind noch nicht so intelligent – sie sind sogar noch weit davon entfernt. Es würde mich wundern, wenn mein Computer zu meinen Lebzeiten den Turing-Test bestünde.

(mit diesem Test kann anhand einer verbalen Kommunikation mit einem Computer festgestellt werden, ob sich hinter der Maschine ein menschlicher Gesprächspartner befindet oder nicht; Anm. d. Red.).

Wie wird sich das auswirken?

Neue Technologien haben immer grosse Auswirkungen auf die Gesellschaft, das war vor 150 Jahren bei der industriellen Revolution genauso der Fall wie vor 300 000 Jahren, als der Mensch lernte, das Feuer zu kontrollieren. «Machine Learning» wird zu einer ähnlich grossen Revolution führen wie das Internet in den 1990er-Jahren. Für zahlreiche Berufsgruppen wird es grosse Veränderungen geben.

Welche Arbeitsplätze sind besonders gefährdet?

Bestimmte Berufsgruppen werden in den kommenden 10 bis 20 Jahren tatsächlich aussterben – gleichzeitig jedoch entstehen neue Berufe. Durch das maschinelle Lernen können viele repetitive Aufgaben vereinfacht werden, dadurch haben die Angestellten mehr Zeit für kreative Tätigkeiten. Stellen Sie sich nur vor, dass früher Menschen bezahlt wurden, um Aufzüge zu bedienen. Heute ist dieser Beruf ausgestorben – einen vergleichbaren Effekt werden wir nun wahrscheinlich bei anderen Berufen erleben.

Wie können wir uns auf diese Veränderung vorbereiten?

Ein Dialog aller beteiligten Akteure ist ab­solut wichtig: Informatiker, Politiker, Unternehmer, Philosophen – es müssen alle notwendigen Vorsichtsmassnahmen getroffen werden, damit die Umgestaltung der Gesellschaft in den kommenden 10 bis 20 Jahren gut durchdacht passiert. Und auch nicht zu schnell, damit Wirtschaft und Menschen Zeit haben, sich anzupassen. Ich persönlich sehe in den Veränderungen vor allem Vorteile: Wenn alles gut läuft, können die neuen Dienste Probleme lösen, die bisher für Kopfzerbrechen gesorgt haben.

Zum Beispiel?

Staus abschaffen. Maschinelles Lernen ist eine zentrale Voraussetzung für selbst fahrende Autos. Mit ihnen wiederum würde der Strassenverkehr flüssiger und sicherer. Ein weiteres Beispiel: Die Google-Forscher in London haben es geschafft, in nur drei Monaten die Energieeffizienz unserer Rechenzentren um 30 Prozent zu verbessern. Das ist phänomenal und lässt gute Energiesparmöglichkeiten auch andernorts vermuten, insbesondere in der Industriebranche.

Warum hat Google sein Forschungszentrum für maschinelles Lernen gerade in Zürich aufgebaut?

Die Liste der Vorteile ist lang. Zunächst mal ist die Lage von Zürich im Herzen Europas einfach ideal. Ausserdem ist die Stadt dank ihres multikulturellen Charakters und ihrer hohen Lebensqualität auch für unsere Angestellten aus mehr als 75 Ländern attraktiv. Darüber hinaus profitieren wir von der Nähe zu den zwei Eidgenössischen Technischen Hochschulen in Zürich und Lausanne, die auf dem Gebiet der Informatik einen ausgezeichneten Ruf haben. Wir arbeiten mit beiden Hochschulen in zahlreichen Forschungsfeldern zusammen, und viele Studenten der IT-Studiengänge werden von Google rekrutiert.

Wie sieht es diesbezüglich bei Ihrer Abteilung aus?

Wir haben bereits mehr als 100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Und das ist erst der Anfang: Uns ist sehr daran gelegen, talentierte Menschen anzulocken, die ihre fachlichen Kompetenzen unter Beweis gestellt haben. Die künstliche Intelligenz ist die Zukunft! Ich appelliere an die Regierungen und Unternehmen, schnellstmöglich in dieses Forschungsfeld zu investieren, wenn sie den Zug nicht verpassen wollen. Wir können es uns nicht leisten, das Potenzial der künstlichen Intelligenz zu ignorieren. Das wäre etwa so, als hätte man die Bedeutung der Computer in den 1960er-Jahren oder die der Dampfmaschinen Mitte des 19. Jahrhunderts nicht erkannt.

Autor: Alexandre Willemin

Fotograf: Christian Schnur