"Vor allem bei der Grundlagenforschung müssen wir uns nicht verstecken", sagt der Leiter der deutschen Entwicklungszentren des weltgrössten Onlinehändlers, Ralf Herbrich, im Gespräch mit Reuters. Universitäten und Institute hätten zu KI bereits geforscht, als andere Länder das noch gar nicht auf dem Schirm gehabt hätten und die Anwendbarkeit in der Gesellschaft und Industrie noch nicht so absehbar gewesen sei. Darauf müsse aufgebaut werden. Die Bundesregierung will bis 2025 drei Milliarden Euro für die Künstliche Intelligenz zur Verfügung stellen und 100 Professuren schaffen. Bundeskanzlerin Angela Merkel will die KI-Strategie kommende Woche auf dem Digitalgipfel in Nürnberg vorstellen.

In Berlin, wo Amazon inzwischen 2300 Mitarbeiter beschäftigt, arbeitet das Team von Herbrich an KI-Lösungen federführend für den gesamten Konzern. Künstliche Intelligenz wird etwa in Produkten wie dem Sprachassistenten Alexa eingesetzt, ist aber auch massgeblich für Übersetzungsdienste und Softwareanwendungen der Cloud-Tochter AWS. Der 44-Jährige, der jahrelang für Microsoft forschte und auch für Facebook tätig war, findet es besonders wichtig, Talente in Deutschland zu halten. "Dafür muss ein Umfeld geschaffen werden, in dem sich KI-Experten wohlfühlen".

Für Wissenschaftler sei es ein Anreiz, wenn sie die Chance sähen, dass ihre Erfindungen auch in der Praxis zur Anwendung kämen. Bei Amazon gebe es deswegen die Möglichkeit, im Rahmen von Stipendien Teilzeit zu arbeiten und daneben an der Universität zu forschen. Die Vernetzung von Wirtschaft und Lehre ist auch einer der Kernpunkte der KI-Strategie der Bundesregierung.

Künstlicher Intelligenz mangelt es noch an Effizienz

Bei der Künstlichen Intelligenz und dem Maschinellen Lernen geht es darum, Softwareprogramme möglichst schlau zu machen. Allerdings lernen die Algorithmen bisher deutlich langsamer als beispielsweise ein Kleinkind. "Ein junges Kind benötigt beim Sprachenlernen einige Beispiele, um Worte bestimmten Gegenständen zuzuordnen. Ein Computer benötigt hingegen Hunderttausende von Bildern eines Motivs, um beispielsweise ein Auto oder Haus zu identifizieren. Die Effizienz, um aus wenigen Beispielen Muster zu erkennen, ist heute bei Algorithmen der KI noch nicht gegeben", sagt Herbrich. Nun gehe es darum, die Algorithmen schneller zu machen.

Mit grossen Sprüngen rechnet der promovierte Statistiker bei komplexen KI-Anwendungen, wie sie der Onlinehändler beispielsweise mit den Läden Amazon Go testet, die keine Einkaufskassen haben. Kunden zahlen direkt mit dem Smartphone. "Kassenschlangen gehören in fünf bis sieben Jahren der Vergangenheit an", prognostiziert Herbrich. "Technologien ändern die Realität. Was früher futuristisch war wie beispielsweise das Erkennen von Sprache durch Computer, ist heute Normalität. Es ist wichtig, dass wir immer bereit sind, zu lernen."

Allerdings warnt Herbrich vor überzogenen Ängsten: "Die Vorstellung, dass Algorithmen ein Bewusstsein entwickeln, geht zu weit. Letztlich werden Verfahren der Statistik und Optimierung angewandt, die seit Jahrhunderten bekannt sind." Der Unterschied sei, dass nun Datenmengen zur Verfügung stünden, mit denen die Algorithmen besser trainiert werden könnten.

(Reuters)