Silicon Valley loves AI: Bericht aus den USA 01/18

Nüchterne Notizen über die gehypte Schnittstelle Mensch-Maschine

Nüchterne Notizen über die gehypte Schnittstelle Mensch-Maschine

Um zum Schluss zu gelangen, dass Artificial Intelligence weiterhin das angesagteste und meist beachtete Trend-Thema ist, muss man keinen leistungsfähigen Algorithmus bemühen. Das Silicon Valley und andere Hightech-Hochburgen produzieren am laufenden Band vielversprechende Start-ups und ebenso viele Möchtegern-Disruptors, die ihre alten Geschäftsmodelle mit der .ai Domain aufzufrischen versuchen.

Was bei dem Tech-Trubel ins Auge fällt, sind ein paar in Nordkalifornien einschlägig bekannte Namen, die schon wieder ein Unternehmen gegründet haben, um AI noch tiefer und fester im Mainstream zu verankern.

Einer von ihnen ist Andrew Ng. Der aus China stammende Star-Informatiker leitete erst das Google Brain-Team und brachte dann Baidus ehrgeizige AI-Pläne auf den Weg, bevor er dem Unternehmen überraschend den Rücken kehrte. Sein geheimnisvolles Versprechen zum Abschied: Er werde bald wieder mit einem kleineren AI-Startup antreten, um “Menschen zu helfen.” [1]

Zum Beweis, dass er es ernst meint, hat Ng einen eigenen AI Fond mit $175 Mio. Dollar Startkapital aufgelegt. Damit sollen Startups gefördert werden, “die AI einsetzen, um das menschliche Leben zu verbessern.” [2]

Die Hilfestellung, stellt sich nun heraus, ist für Fertigungsunternehmen gedacht. Ngs neueste Firma heißt Landing.ai und will AI und Deep Learning in Produktionshallen bringen, um bei der Automation einen Gang hochzuschalten. Sein Start-up in Palo Alto hat bereits mehrere Großkunden angelandet, darunter den Auftragsfertiger Foxconn, in dessen Werken nicht nur Millionen von iPhones hergestellt werden. Landing hat sich zum Ziel gesetzt, die Produktausbeute und Qualitätskontrolle mit Hilfe visueller Inspektion zu verbessern. Ngs Status als AI-Prominenz wird mit großer Sicherheit dafür sorgen, dass sich mehr Unternehmen mit der Vision von Industrie 5.0 näher beschäftigen oder damit sogar experimentieren wollen.

Ebenso fasziniert ist die Branche von Scott Gourley, einem der beiden Gründer der Trendscouting-Plattform Quid. 2006 in San Francisco gegründet, war Quid einer der Pioniere, die Großunternehmen wie Samsung oder Microsoft dabei halfen, die globale Innovationslandschaft zu visualisieren und zu erkunden, was hinter dem Horizont auf sie zukommt.

Der promovierte Physiker hat gerade seine neueste Idee für AI-gestütztes Lernen enthüllt. Für Primer.ai hat er bisher 15 Mio. Dollar Wagniskapital eingesammelt und obendrein Kunden von Walmart über Finanzdienstleister bis zu mehreren ungenannten US-Regierungsbehörden angelockt. Dazu gehört auch In-Q-Tel, der Venture-Arm der CIA. Sie alle glauben an Gourleys Konzept, dass AI die Arbeit menschlicher Analysten ergänzen oder sogar ersetzen kann, weil sie besser in der Lage ist, gewaltige Textmengen zu verdauen und zusammenzufassen. Primer schafft das bislang in Englisch, Chinesisch und Russisch. Menschen werden garantiert überfordert sein, alle verfügbaren Texte in diesen Sprachen zu lesen, aber sie werden sich um die automatisch generierten Digests reißen, die Gourleys System ausspuckt.

Aufs Ganze betrachtet haben AI-Startups in den USA in den ersten drei Quartalen des vergangenen Jahres knapp 2,9 Mrd. Dollar an Venture Kapital eingesammelt, haben die Statistiker bei Crunchbase ermittelt. [3] Bei so vielen Deals und so viel Geld ist es eine gute Idee, sich unter Experten umzuhören, die trotz des Dealflows noch nicht komplett die Bodenhaftung verloren haben.

Ein wichtiger Anlaufpunkt ist der AI Index der Universität Stanford. Der Index leistet vorbildliche Arbeit, wenn es darum geht, Hype und harte Fakten voneinander zu trennen, indem er akademische Grundlagenforschung und Veröffentlichungen ebenso auswertet wie Start-up-Aktivitäten und Stellenangebote.

Die für den Index befragten Experten kommen zu einem ebenso ernüchternden wie optimistischen Fazit: Fortschritte in AI werden zu sehr hoch gespielt, während die Probleme herunter gespielt werden – was böse Folgen haben kann. Der Weg zur so genannten Artificial General Intelligence (und letztendlich zur Singularität) ist länger und mit mehr Hindernissen gepflastert als einige unermüdliche AI-Verfechter wahrhaben wollen. “Wenn es um Konversationen und die Entscheidungsfindung rund um AI geht, befinden wir uns streng genommen im Blindflug”, warnen die Fachleute. [4] Ihr gründliche Analyse ist mit jeder Menge Statistiken für eine tiefschürfende AI-Debatte unterfüttert.

Wenn wir schon beim Thema Füttern sind, sollten wir uns einen genaueren Blick auf die jüngste NIPS-Konferenz, kurz für “Neural Information Processing Systems”, gönnen. NIPS ist eine umfassende Veranstaltung zu allen Aspekten von Machine Learning und Neuro-Informatik (David Abel [5] von der Brown University hat eine eine faszinierende, 43 Seiten lange Zusammenfassung der Veranstaltung verfasst und online gestellt.)

Nur eines werden aufmerksame Leser in dem Dokument nicht finden: das unglaubliche Tempo, in dem dieser Forschungsbereich kommerzielle Begehrlichkeiten geweckt hat. Aus einem eher ruhigen Treffen für Forscher und Streber ist plötzlich ein Tummelplatz für Headhunter geworden. Die NIPS-Veranstaltung in Long Beach südlich von LA wimmelte vor Reportern für etablierte Medien und, was noch bedeutsamer ist, vor Vertretern von Venture-Firmen, Banken und Hedge Fonds.

Sie alle waren auf der Jagd nach klugen Köpfen für ihre AI-Bestrebungen. Da Wall Street nach Expertenmeinung schon bald mehr oder weniger komplett von Algorithmen regiert werden wird, kann es nicht schaden, möglichst früh die besten Köpfe unter Vertrag zu nehmen.

Wenn die überhitzte AI-Welt einen guten Vorsatz fürs neue Jahr braucht, dann diesen: Sich selbst nicht zu ernst zu nehmen und sich nur auf schwierige Probleme zu konzentrieren wie skalierbare Gesichtserkennung, die automatische Diagnose von Hautkrebs oder wie autonome Fahrzeugen am besten mit menschlichen Verkehrsteilnehmern interagieren sollten.

Wie wäre es zur Abwechslung mit etwas Unterhaltung? Kein Problem. Forscher und Tüftler haben gerade zwei handfeste Beispiele dafür präsentiert, wie Computer in Sachen Kreativität langsam dem Menschen Konkurrenz machen.

Der CTO eines Startups und ein Musikproduzent haben gemeinsam ein Machine Learning-System entwickelt, das ein komplettes Black Metal-Album mit dem Titel “Coditany of Time” komponiert und aufgenommen hat. Wer neugierig ist, kann die fünf Stücke der fiktiven Band Dadabots gratis auf der Musik-Webseite Bandcamp streamen oder herunterladen. [6]

Die Algorithmen hörten sich dazu eine echte Metal Band an, werteten ihre Musik häppchenweise aus und versuchten dann, das akustische Profil der Audio-Schnipsel zu imitieren. Das Robo-Geschrubbe klingt erstaunlich überzeugend – vorausgesetzt, man mag diese Art der Musik.

Da AI-Programme bereits Sportmeldungen, Nachrichten und viele andere Sachtexte verfassen, sollte sich ein Computer ruhig einmal an einem Genre versuchen, das ihm am Silizium-Herzen liegt: Science Fiction. Genau das haben die zwei kanadischen Forscher Adam Hammond [7] und Julian Brooke [8] ausprobiert. Schriftsteller Stephen Marche [9] gab den beiden eine Liste seiner Lieblingswerke, aus denen sie 14 Regeln zum Verfassen einer Kurzgeschichte entwickelten. Ihr Programm namens SciFiQ machte sich auf dieser Grundlage als Autor ans Werk. [10]

Zum Qualitätstest reichte das Technologie-Magazin Wired die Kurzgeschichte an zwei Redaktionen ein und bat sie um ein Urteil über das Talent dieses anonymen Nachwuchsautors. Ihr Feedback fiel nicht gerade überschwänglich aus, aber die Redakteure äußerten sich immerhin vorsichtig positiv und machten Verbesserungsvorschläge. Der Literaturredakteur des New Yorkers schöpfte keinen Verdacht und fragte, ob es sich bei dem Text “vielleicht um den Einstieg in eine längere Geschichte oder eines Romans handelt?”. [11]

Kein Wunder, dass sich das Beratungshaus McKinsey mit dem MIT Lab for Social Machines zusammengetan hat und eine Studie vorgestellt hat, wonach die Zukunft den “Maschinen als Co-Creators” gehört. [12]

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Über Steffan Heuer

Steffan Heuer begleitet seit 20 Jahren Technologie- und Innovationstrends in der Bay Area um San Francisco. Seine Reportagen und Analysen sind unter anderem im Wirtschaftsmagazin brand eins, dem Economist und der Technology Review Deutschland erschienen. Er lebt in San Francisco.

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Quellenangaben:

[1] Technology Review.com: Andrew Ng Is Leaving Baidu in Search of a Big New AI. Mission
22.03.2017, (aufgerufen am 01.03.2018)

[2] Medium: Announcing the AI Fund: Building transformative AI companies.
30.01.2018, (aufgerufen am 31.01.2018)

[3] Crunchbase.com: Falling Q3 Seed Funding Could Stunt AI’s Hyped Innovation Cycle.
09.10.2017, (aufgerufen am 01.03.2018)

[4] cdn.aiindex.org: AI Index Report 2017 (aufgerufen am 01.03.2018)

[5] David Abel: Persönliche Homepage von David Abel (aufgerufen am 01.03.2018)

[6] Bandcamp: Codanity of Timeness by Dadabots., (aufgerufen am 01.03.2018)

[7] Adam Hammond: Persönliche Homepage von Adam Hammond (aufgerufen am 01.03.2018)

[8] Julian Brooke: Persönliche Homepage von Julian Brooke (aufgerufen am 01.03.2018)

[9] Stephan Marche: Persönliche Homepage von Stephan Marche (aufgerufen am 01.03.2018)

[10] Wired.com: What Happens When an Algorithm Helps Write Science Fiction.
(aufgerufen am 01.03.2018)

[11] Ibid

[12] McKinsey & Company: AI in storytelling: Machines as cocreators.
12.2017, (aufgerufen am 01.03.2018)

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