Thought Leadership
Die Meldungen, wozu künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, überschlagen sich in letzter Zeit. Da ist von selbstlenkenden Robotern die Rede, die ohne weiteres durch schweres Gelände gehen können, Androiden, die einen in eine interessante und manchmal sogar leicht gruselige Konversation verwickeln. Doch wie weit ist künstliche Intelligenz denn schon tatsächlich?
Wenn man die künstliche Intelligenz an sich betrachtet, stellt man fest, dass sie nicht so neu ist, wie in Medien oder YouTube-Videos suggeriert wird. Schon 1956 wurde in der Dartmouth Conference in Hanover, New Hampshire der Grundstein für die innovative Technologie gelegt. Dort sprach man das erste Mal von der „Artificial Intelligence“. Jedoch ließ es der damalige Stand der Technik noch nicht zu, wesentliche Schritte zu wirklich intelligenten Maschinen zu realisieren. Nun, mehr als sechzig Jahre danach, sehen wir bereits im alltäglichen Gebrauch Endgeräte, die den optimalen Weg in einer Navigations-App weisen oder Webseiten, die Sprache im Kontext und nicht Wort für Wort übersetzen. Dies erfolgt – wie fast überall beim Einsatz der künstlichen Intelligenz – mit enormen Datenmengen im Hintergrund. So ist ein KI-Gerät heute nicht für sich alleine intelligent, sondern agiert nur als Frontend einer gigantischen Maschinerie. Künstliche Intelligenz ist sozusagen ein Produkt von Big Data und baut somit auf maschinelles Lernen auf Basis neuronaler Netze auf.
Maschinen müssen lernen
Hier liegt auch der Knackpunkt. Künstliche Intelligenz muss einen Lernprozess durchlaufen. Häufig entsteht nämlich der Eindruck, dass KI-Systeme direkt nach ihrer Implementierung ihr Werk verrichten können. Es ist für sie unverzichtbar, ihre eigenen Erfahrungen zu erwerben um aus ihnen logische Schlüsse ziehen zu können. Um ein bestimmtes Themenfeld, beispielsweise in der Optimierung einer Tour mit dem Motorrad mit allgemeinen Aussagen wie „kurvenreiche Strecke“ zu bearbeiten und Lösungen anzubieten, ist künstliche Intelligenz mittlerweile gut fortgeschritten. Auch die etwas kniffelige Variante der Quiz-Show Jeopardy, bei der nicht die Frage auf eine Antwort erraten werden musste, sondern die Frage selbst, konnte eine KI bereits knacken. Derzeit sind KI-Systeme nur Meister darin, jeweils eine spezifische, genau zugeschnittene Aufgabe zu lösen. Sie sind Spezialisten. Müssen sie allerdings komplexere Aufgaben aus vielen verschiedenen Fachgebieten gleichzeitig lösen, fehlt ihnen derzeit die notwendige Kapazität.
Nicht mehr ganz am Anfang
Befindet sich die künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen? Eindeutig ja, aber vermutlich nicht mehr allzu lange. Denn die Entwicklung der KI geht einher mit den Entwicklungen im Big-Data-Umfeld. Hier sind nicht die Systeme der limitierende Faktor, sondern die Beschränkungen, die die Hardware in den Rechenzentren selbst auferlegt. Die die technische Entwicklung wird mit der höheren Flächenkonzentration gemäß dem Moore’schen Gesetz noch für einigen Schub bei dem Einsatz von KI führen. Allerdings sind neue Konzepte für die Architektur der Systeme nötig, da sich die Schaltungen nicht endlos verkleinern lassen, ohne dass Effekte der Quantenmechanik zum Tragen kommen wie der Tunneleffekt.
Hardwarebremse voraus
Da die Dynamik der Weiterentwicklung von KI-Systemen nicht primär von den Fortschritten in der Hardwaretechnik abhängen kann und darf, müssen Entwickler, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen auf agile, skalierbare und flexible Software-Plattformen setzen. Es liegt in der Natur von KI-Anwendungen, dass sie – da sie ständig in einem Lernprozess begriffen sind – ihren Datenbestand kontinuierlich erweitern. Klassische Datenbanksysteme sind dafür aus diesem Grund nicht geeignet, da sogar groß dimensionierte Datenbanken an irgendeinem Punkt an ihre Grenzen kommen.
Anstelle sich auf Datenbanken zu verlassen, können KI-Entwickler auf eine Big-Data-Lösung zurückgreifen, die sich bereits in anderen Feldern bestens bewährt hat. Da künstliche Intelligenz einen auf Dauer angelegten „kybernetischen Organismus“ erschafft, sollte die Plattform, auf der sie aufbaut, frei von der Einflussnahme einzelner Hersteller sein. An Open Source geht hier kein Weg vorbei.
Die nächsten Schritte
Wie könnten die nächsten Schritte in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz aussehen? Nun, hier ist zumindest bis zur Erlangung der technologischen Singularität, also dem Zeitpunkt, an dem eine KI dem Menschen ebenbürtig sein wird, mit einem evolutionären anstelle revolutionärem Prozess zu rechnen. Die Weiterentwicklung von Big-Data-Plattformen wird ihren Fußabdruck auf die KI haben. Genauso wie Big Data skalierbar ist, werden es auch KI-Systeme sein. Es ist ferner damit zu rechnen, dass verschiedene einzelne Systeme miteinander immer stärker vernetzen. Diese Entwicklungen des Jahres 2018 werden sich auch 2019 fortsetzen.
Daniel Metzger, Regional Vice President Central & Eastern Europe bei Cloudera
