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Wirtschaftswelten 2025 Genies vom Fließband

Mensch und Computer wachsen zusammen, intelligente Maschinen übernehmen Arbeit und Alltag. Aber was bleibt von uns, wenn Maschinen klüger sind als wir? Der Auftakt zur neuen Serie „Wirtschaftswelten 2025“.

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Wie Computer wurden, was sie sind
Apple-Mitgründer Steve Jobs wollte einen Computer entwickeln, den jeder bedienen kann. Inspiration fand er im Forschungszentrum Xerox PARC: Dort hatten die Tüftler eine grafische Benutzeroberfläche (graphical user interface, GUI) programmiert, die Jobs bei einem Besuch elektrisierte. „Innerhalb von zehn Minuten war mir klar, dass eines Tages alle Computer so arbeiten würden“, sagte er Jahre später in einem Fernsehinterview. 1983 brachte Apple das Modell Lisa samt einer Maus heraus – den ersten Computer mit grafischer Benutzeroberfläche für den Massenmarkt. Allerdings reagierte die Technik nur sehr behäbig. Und der Preis von 10.000 Dollar war für die meisten Privatanwender zu hoch (in Deutschland kostete der Rechner 30.000 DM). Lisa erwies sich als großer Flop, die Restbestände wurden später in der Wüste von Utah entsorgt. Doch Lisa bahnte der Technologie den Weg. Quelle: mac-history.net
Doch Steve Jobs ließ sich vom Misserfolg mit dem Lisa nicht beirren und entwickelte bei Apple mit einem verschworenen Team den Macintosh, der sich ebenfalls mit einer Maus bedienen ließ und deutlich billiger war. Hier ist der junge Firmengründer (l.) 1984 bei der Vorstellung des Rechners mit dem damaligen Apple-Chef John Sculley zu sehen. Der Werbespot für diesen Computer, gedreht von Regisseur Ridley Scott, ist bis heute legendär – er soll zeigen, wie der Apple-Rechner die geknechteten Nutzer von IBM, dem „Big Brother“ mit seinen Einheits-PCs, befreit.
Das Gerät sollte nicht die Geschäftsleute begeistern, sondern die Massen. In Sachen Benutzerfreundlichkeit setzte Apple Maßstäbe, doch der Erfolg stellte sich erst über die Jahre ein, zumal Konkurrent IBM mit seinem PC reißenden Absatz fand. Der war zwar nicht so bequem zu bedienen, es gab aber viel mehr Anwendungen für ihn. Immerhin gelang es Apple mit der Zeit, eine treue Fangemeinde aufzubauen – auch in den Jahren ohne Steve Jobs. Der musste Apple 1985 nach einem Machtkampf mit Firmenchef Sculley verlassen. Quelle: dpa
Zum Durchbruch verhalf der grafischen Benutzeroberfläche nicht Steve Jobs, sondern ein junger Bursche namens Bill Gates. Sein Startup Microsoft entwickelte für den Computerhersteller IBM das Betriebssystem MS-DOS. In den 80er Jahren entdeckte Gates beim damaligen Partner Apple die intuitive Bedienung per Maus und ließ daraufhin die Benutzeroberfläche Windows entwickeln, die später Bestandteil aller Systeme wurde. 1985 kam die erste Version heraus, die ersten großen Erfolge gelangen in den 1990er Jahren mit Windows 3.0 und Windows 3.1. Heute ist Microsoft ein Software-Gigant und Windows der Quasi-Standard auf PCs. Quelle: dpa
Windows 95 bedeutete für Microsoft den Durchbruch – spätestens seit der Präsentation im namensgebenden Jahr 1995 kam kein Computerhersteller mehr an dem Betriebssystem vorbei. Damals führte der Software-Konzern auch den Start-Button ein, über den heute Millionen von Nutzern Programme aufrufen oder auch den Rechner ausschalten. Weitere Meilensteine in der Entwicklung sind Windows XP (2001) und Windows 7 (2009). Aktuell vermarktet Microsoft Windows 8. Quelle: dpa
Steve Jobs verhalf nicht nur der grafischen Benutzeroberfläche zum Durchbruch, sondern auch dem Touchscreen: Nach seiner Rückkehr zu Apple ließ er das iPhone entwickeln – hier die Präsentation im Januar 2007. Es war zwar nicht der erste Handy mit berührungsempfindlicher Oberfläche, hatte aber dank seiner intuitiven und ruckelfreien Bedienung so viel Erfolg wie kein Gerät zuvor. Für damalige Verhältnisse war das revolutionär, heute ist es Standard. Denn Apple fand viele Nachahmer. Quelle: AP
Auch im iPod Touch setzte Apple später seinen Touchscreen ein. Inzwischen kommt die Technologie in immer mehr Geräten zum Einsatz, auch in Notebooks oder Uhren. Quelle: AP

An das Idol ihrer Jugend in den Achtzigerjahren kann sich Cynthia Breazeal noch lebhaft erinnern. Nicht etwa John Travolta begeisterte sie – sondern R2D2, der Roboter aus Star Wars. „Er sorgte sich um die Menschen“, sagt sie, wenn sie über ihre Faszination für schlaue Maschinen spricht, „er entwickelte enge persönliche Beziehungen.“

Heute, mit 47 Jahren, hat sich Breazeal einen Namen als Roboter-Expertin gemacht. Die Professorin am Massachusetts Institute of Technology (MIT) sieht die Zeit gekommen: R2D2, der mitfühlende Kino-Droide, soll Wirklichkeit werden.

Ihre Schöpfung sieht zwar noch aus wie ein Schreibtischcomputer des Designers Luigi Colani: Ein kreisrunder Bildschirm auf einem zylindrischen Fuß. Doch Jibo, wie die Forscherin ihre schlaue Schöpfung nennt, kann weit mehr als übliche Rechner.

Er erkennt Menschen am Gesicht und dreht sich zu ihnen hin. Er hört zu und antwortet. Er erledigt Jobs, die sein Besitzer ihm zuruft: Pizza beim Italiener bestellen etwa oder Termine im Kalender notieren.

Die Entwicklungsstufen Künstlicher Intelligenz

Für die rund 5000 Kunden, die Jibo zum Preis von 500 Dollar vorbestellt haben, mag er vor allem ein Spielzeug sein. Für Forscher wie Breazeal, die sich mit künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen, aber ist er viel mehr: Er ist Wegbereiter einer nicht mehr fernen Ära, in der Jibo sein Abitur besteht, Medizin studiert und seine Mitmenschen mit neunmalklugen Sprüchen nervt. In der uns keine Lehrer mehr unterrichten, sondern virtuelle Tutoren, die so schlau sind wie die besten Experten ihres Gebiets – sozusagen Genies vom Fließband. In der uns Roboter so gut kennen wie sonst nur unsere Partner.

„Es wird nichts Größeres geben in diesem Jahrhundert als den Aufstieg künstlicher Intelligenz“, sagt auch Jürgen Schmidhuber, wissenschaftlicher Direktor des Schweizer Forschungsinstituts für KI, IDSIA.

Das Ende einer Epoche

Seine Töchter sind um das Jahr 2000 geboren, laut Statistik werden sie 100 Jahre alt. „Sie verbringen vielleicht den größten Teil des Lebens in einer Welt“, sagt Schmidhuber, „in der die Klügsten keine Menschen mehr sind.“ Sondern Maschinen.

Es wäre das Ende einer Millionen Jahre währenden Epoche, in der Homo sapiens und seine Vorfahren die größten Schlauberger auf diesem Planeten waren.

Für Fortschritts-Enthusiasten wie den Zukunftsforscher Ray Kurzweil oder den Publizisten Kevin Kelly kann diese Zeitenwende gar nicht bald genug kommen. Schlaue Maschinen, glauben sie, schaffen ein ungeheures Plus an Produktivität, eine Welle neuen Wohlstands.

Schon in 15 Jahren, hofft Kurzweil, werden fast nur noch Roboter in unseren Fabriken schuften, unsere Felder beackern, unsere Autos chauffieren. Dann werden Roboter Roboter bauen, Software wird Software programmieren, Maschinen werden Maschinen überwachen. Niemand müsste mehr arbeiten.

Mehr noch: Noch vor 2050, glaubt Kurzweil, könnten künstliche Superwissenschaftler unsere Gene umprogrammieren und so die großen Plagen der Menschheit besiegen: Krebs, Alzheimer, ja gar den Tod.

Skeptisch ist auch Elon Musk, Gründer der Elektroautoschmiede Tesla und des Raumfahrtunternehmens SpaceX, ebenso wie Nick Bostrom, Philosoph an der Oxford University.

Künstliche Intelligenz ist längst unter uns

Das Entstehen einer technischen Superintelligenz, schreibt Bostrom, sei vermutlich „die wichtigste und zugleich einschüchterndste Herausforderung, der sich die Menschheit jemals stellen musste“.

Werden wir zu possierlichen Haustieren für Roboter, die wir selbst erschaffen haben? Wird KI gar unsere letzte Erfindung sein? Niemand kann es vorhersagen. Aber wir müssen jetzt darüber nachdenken. Denn anders, als viele noch immer glauben, ist künstliche Intelligenz keine Science-Fiction mehr – sie ist längst unter uns.

In den Roboter-Staubsaugern, die wie krümelfressende Ameisen durch unsere Wohnung patrouillieren. In Googles selbstfahrenden Autos, die mehr als eineinhalb Millionen Kilometer unfallfrei unterwegs waren. Oder auf den Servern von Facebook, die heute schon erkennen, wenn wir Fotos von unserer Zechtour posten wollen, und uns demnächst davon abraten, es zu tun.

Wie Roboter den Alltag erleichtern
Krankenpfleger Ein Roboter CARE-O-bot, der vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung entwickelt wurde, versorgt eine Bewohnerin eines Pflegeheims mit einem Getränk (undatiert). Auch dieser Roboter unterstützt ältere Menschen im häuslichen Umfeld und das Pflegepersonal in Pflegeeinrichtungen. Quelle: dpa
Der KochBremer Forscher präsentierten 2013 den Roboter „PR2“, der Popcorn machen und Pfannkuchen wenden kann. Das nötige Vorwissen habe sich dieser unter anderem aus dem Internet geholt, sagte Professor Michael Beetz von der Universität Bremen. Sein Team arbeitet zusammen mit sieben europäischen Partnern in einem auf vier Jahre angelegten Projekt an lernfähigen Robotern. Ziel sei es, diese neue Form der Programmierung zunächst bei Robotern anzuwenden, die alte und pflegebedürftige Menschen bei einfachen Aufgaben unterstützen. Diese könnten in den nächsten zehn Jahren einsatzbereit sein. Quelle: dpa
Der BarkeeperDer Roboter "James" des Münchener Fortiss-Institutes für Hightech-Forschung in München (Bayern) ist als Barkeeper programmiert und soll bei einer Interaktion mit Menschen seine Aufgaben nicht nur richtig erledigen, sondern dabei auch auf die sozialen Bedürfnisse seines Gegenübers eingehen. Wer sich bei James bedankt bekommt die Antwort: "Always a pleasure". Quelle: dpa
KuschelrobbeDer weiße Sozialroboter namens Paro soll Demenzkranken Zuwendung schenken. Das mit Sensoren vollgestopfte Kuscheltier reagiert auf Berührung, Licht und Bewegung. Es soll für Demenzkranke Zuwendung simulieren - und ist deswegen vor allem nach einer Messepräsentation 2011 heftig umstritten gewesen. Tritt an die Stelle des Zivildienstleistenden oder der Pflegekraft nun der Sozialroboter? 5000 Euro kostet die schnurrende Pelzattrappe. Quelle: dpa
Putzhilfe mit gutem OrientierungssinnInzwischen schon fast ein Klassiker unter den Haushaltsrobotern ist der autonome Staubsauger. Dieses Modell, ein Samsung Navibot SR 8855, sticht vor allem durch seine Navigationsfähigkeiten heraus. Aus Aufnahmen von einer eingebauten Kamera setzt er ein digitales Abbild des Raums zusammen, den er reinigen soll. Das verhindert laut Hersteller sinnloses Kreuz- und Querfahren wie bei anderen Saugrobotern. Hindernissen weicht der Navibot aus, die eingebauten Sensoren erkennen auch Treppenabsätze. Im Handel gibt es den Navibot ab etwa 320 Euro. Quelle: Presse
Freundlicher KrankenpflegerDieses freundlich dreinschauende Gesicht gehört einem Roboter aus dem Hause Panasonic. Das Modell Hospi-Rimo soll als Kommunikationsplattform für bettlägerige Patienten dienen, die mit dem Roboter von zu Hause aus mit Arzt, Freunden oder Verwandten per Videokonferenz kommunizieren wollen. Der Roboter kann dabei laut Hersteller mit fragilen Ampullen und Medikamenten so vorsichtig umgehen wie eine Krankenschwester. Quelle: Presse
HaarpflegerDieser von Panasonic hergestellte Haarwaschroboter widmet sich der Pflege des Haupthaars von bettlägerigen Patienten. Vollautomatisch kann das Gerät eine komplette Haarwäsche durchführen und dabei eine Spülung einmassieren sowie die Haare nach dem Waschen wieder trocknen. Dabei kommen insgesamt 24 robotische Finger zum Einsatz. Quelle: Presse

Laut dem Datenanalyse-Unternehmen Quid sind seit 2009 mehr als 17 Milliarden Dollar Kapital in Unternehmen geflossen, die an cleveren Computerprogrammen arbeiten. Google, Facebook, die chinesische Suchmaschine Baidu: Alle Internet-Konzerne haben KI-Labore eröffnet, Start-ups gekauft und Top-Wissenschaftler von den besten Universitäten der Welt abgeworben.

Denken wird zur Dienstleistung

IBM startete im Januar gar eine eigene Konzerneinheit für seinen Supercomputer Watson, ausgestattet mit einer Milliarde Dollar Investitionsmitteln. „Watson versteht natürliche Sprache“, sagte Stephen Gold, Marketingchef der Konzerneinheit, vor Kurzem in Las Vegas. „Er erkennt Muster in Massen an Daten. Und er lernt dazu.“

IBM will andere Firmen dazu bringen, das Superhirn für Apps und Dienste zu nutzen. KI zum Einbauen, gewissermaßen. Denken wird zur Dienstleistung, die Computer übernehmen.

Wie Computer immer schneller werden - und wann sie den Menschen einholen Quelle: Eigene Recherche

„Künftig wird es Tausende, ja Millionen von KI-Systemen geben, an die wir verschiedenste Aufgaben delegieren“, so Neil Jacobstein, der seit Jahren zur KI forscht und das Fach an der kalifornischen Singularity University unterrichtet.

Zugleich warnt er: „Es ist kein weiterer technischer Durchbruch mehr nötig, um eine große Zahl qualifizierter Jobs zu zerstören.“ Eine Studie von Forschern der Oxford-Universität kam jüngst zu einem erschütternden Ergebnis: Binnen zwei Jahrzehnten könnten schlaue Computer fast die Hälfte der Arbeitsplätze in den USA ersetzen.

Ob sich die Prognosen erfüllen, hängt davon ab, ob sich die zugrunde liegenden Annahmen erfüllen: Etwa, dass Computer immer schneller werden (siehe Grafik). In 18 bis 24 Monaten, so sagt es das Mooresche Gesetz voraus, werden sie doppelt so viel Rechenaufgaben pro Zeiteinheit lösen wie heute. Im Jahr 2018 schon viermal so viele, 2020 achtmal so viele.

Schon heute haben Supercomputer, gemessen an den Rechenoperationen pro Sekunde, etwa die Rechenleistung des menschlichen Gehirns. 2023, glaubt Kurzweil, wird es derart starke Rechner für 1000 Dollar geben. Dazu müssten sich neue Prozessor-Techniken etablieren, die HP, IBM und Co. derzeit in ihren Laboren erproben.

Unsere Daten füttern künstliche neuronale Netze

Was den KI-Boom zusätzlich antreibt, sind die riesigen Datenbestände, die Computer heute nutzen können: Schon 2015 werden laut dem Netzwerkausrüster Cisco alle zwei Tage fünf Exabytes an Informationen durch das Internet fließen. Das entspricht fünf Milliarden Gigabyte oder – nach einer Schätzung der Universität Berkeley in Kalifornien – sämtlichen Wörtern, die Menschen je gesprochen haben.

Diese Infoflut wird in den kommenden Jahren zum Daten-Tsunami: Vom Haustürschloss über das Auto bis zum Körperimplantat werden jedes Jahr Milliarden von Objekten ans Internet angeschlossen. Und Forscher entwickeln immer bessere Rechenformeln, Algorithmen genannt, um aus den Datenschätzen schlau zu werden.

So erwerben Maschinen Fähigkeiten, die bisher Menschen vorbehalten waren:

  • Sie lernen Sehen: 2012 brachte sich ein KI-System von Google selbst bei, Katzen in Millionen Einzelbildern aus YouTube-Videos zu erkennen – ohne zuvor zu wissen, dass es so etwas wie Katzen überhaupt gibt. Mitte November verblüffte der Internet-Riese die Welt mit einem System, das sehr zuverlässig Fotos in ganzen Sätzen beschreiben kann: „Zwei Hunde spielen im Gras“, steht da unter einem Foto, oder „eine Gruppe junger Leute spielt Frisbee“.
  • Sie lernen Hören: Die App Captioning on Glass blendet in Googles Datenbrille Glass als Text ein, was das Gegenüber sagt – und hilft so Hörgeschädigten. Demnächst erhält der Microsoft-Dienst Skype, über den jeden Monat rund 300 Millionen Menschen Videotelefonate führen, sogar einen Übersetzungsdienst: Die Worte der Tante aus Bolivien, die nur Spanisch spricht, kann der Neffe hierzulande als deutschen Untertitel auf dem Bildschirm lesen.
  • Sie lernen Denken: Ein Rechner am Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle – dem KI-Institut von Microsoft-Gründer Paul Allen – bestand im September gar den naturwissenschaftlichen Standardtest für zehnjährige Schüler im US-Bundeststaat New York. Die Prüfung umfasst zwar viele Schaubilder, die der Computer noch nicht entschlüsseln kann. Bei den Textaufgaben ist die Maschine aber schon so gut, dass sie insgesamt ein Ausreichend erhielt.

Wie erstaunlich die Lernfortschritte der Rechenknechte sind, wird erst so richtig bei einem Vergleich mit dem menschlichen Gehirn klar. Das wiegt im Schnitt 1300 bis 1400 Gramm, ist von außen betrachtet nur eine faltige Glibbermasse aus Fetten, Eiweißen und Zuckern. Und doch ist dieses kleine Organ – durch Millionen Jahre der Evolution verfeinert – noch immer der mächtigste Computer, den die Welt gesehen hat. Forscher sprechen gar vom kompliziertesten Gebilde des Planeten.

Studien zufolge besteht das Gehirn aus 100 Milliarden Nervenzellen. Sie sind über Nervenfasern miteinander verbunden. Die zusammen schätzungsweise 5,8 Millionen Kilometer lang sind – rund 15-mal die Entfernung zwischen Erde und Mond.

Und sie sind auf irrwitzig komplizierte Weise miteinander verschaltet: Jede Nervenzelle hat im Schnitt zu 10.000 anderen Nervenzellen Kontakt; ein Labyrinth von ungefähr einer Billiarde Verbindungen.

Über diese Schnittstellen tauschen die Zellen Signale miteinander aus. In diesem sich stetig verändernden Zusammenspiel zahlreicher Nervenzellen, auch neuronale Netze genannt, entstehen auf wunderbare, noch immer kaum verstandene Weise Empfindungen und Gedanken,

Wichtigster Trick der KI-Forscher seit Jahrzehnten ist es, diese neuronalen Netze am Computer nachzubauen – in sehr abstrakter Form. Sie teilen dazu die künstlichen Nervenzellen in verschiedene Ebenen ein.

Wenn der Rechner etwa ein Bild erkennen soll, dann erfasst die erste Ebene nur die Helligkeitswerte der Bildpixel. Eine nächste Ebene erfasst, wo die Pixel Kanten und Flächen bilden. Einige Ebenen weiter sind künstliche Nervenzellen darauf abgerichtet, Augen, Nasen und Münder und schließlich Gesichter zu identifizieren.

Die künstlichen neuronalen Netze lassen sich trainieren. Sie lernen gar selbstständig, neue Muster zu erkennen. Forscher sprechen von maschinellem Lernen.

Die Technik der Algorithmen greift um sich

Es ist eine Technik, die in den nächsten fünf Jahren in nahezu alle Bereiche unseres Alltags vordringt. Im Büro werden virtuelle Assistenten, etwa als Apps auf unseren Handys, lästige Alltagsarbeiten erledigen: Sie organisieren Termine für Besprechungen (wie etwa der Dienst X.ai), lehnen E-Mail-Anfragen höflich ab (Less.Mail, noch im Teststadium) oder blenden bei Konferenzen passend zum Gesagten ein Dossier aus Wikipedia-Einträgen, Landkarten, Personenprofilen ein (MindMeld).

Beim Einkaufen greifen uns Shopping-Assistenten unter die Arme. Im Supermarkt erklären uns Apps, ob uns ein bestimmter Wein schmecken wird (Next Glass), Mikrofone im Wohnzimmer nehmen Online-Bestellungen an (etwa Amazons neuer Hausbutler Echo), und clevere Online-Assistenten planen anhand unserer Vorlieben komplette Urlaubsreisen (Wayblazer).

Zugleich drängen KI-Systeme in professionelle Bereiche. In Hospitälern wie dem Memorial Sloan-Kettering Cancer Center in New York empfiehlt IBMs Watson bereits Krebstherapien – auf Basis von Millionen Seiten Fachtexten und Befunden, die ein Arzt gar nicht gelesen haben kann. Und in Röntgenaufnahmen spüren KI-Systeme Tumore schon zuverlässiger auf als Mediziner.

Denkende Maschinen, totale Vernetzung, smarte Dienste
Internet der DingeDie Verknüpfung aller Gegenstände ermöglicht es, sie über Datennetze zu orten, zu kontrollieren und zu koordinieren Wichtige Anwendungen: Intelligente Steuerung globaler Logistikketten und des Verkehrs; medizinische Ferndiagnosen; Gebäudeautomation; sich selbst optimierende Fabriken Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 207 Milliarden = 4,8 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 4/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 3/4 Quelle: Marcel Stahn
Automatisierung WissensarbeitLernende Softwaresysteme erkennen Zusammenhänge, analysieren Probleme und ziehen daraus Schlussfolgerungen Wichtige Anwendungen: Erledigung von Aufgaben in Büro und Verwaltung; Abwicklung von Dienstleistungen; Erstellung von Entscheidungsvorlagen; medizinische Diagnosen Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 207 Milliarden = 4,8 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 4/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 3/4 Quelle: REUTERS
Fortgeschrittene RobotikRoboter bauen sich selbst, finden sich in der Umwelt zurecht und stellen sich auf den Menschen ein. Wichtige Anwendungen: Industrielle Produktion; Chirurgie; Pflege; vielseitige Helfer im Alltag, etwa beim Putzen oder Rasenmähen Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 175 Milliarden = 4,0 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 3/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 4/4 Quelle: REUTERS
Alternative AntriebeElektro-, Brennstoffzellen- und Wasserstoffantrieb oder Hybridlösungen. Wichtige Anwendungen: Privat und gewerblich genutzte Fahrzeuge; Fuhrparks; Busse; Schiffe und Flugzeuge Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 111 Milliarden = 2,6 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 2/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 4/4 Quelle: dpa
Mobiles InternetSmartphone, Tablet-PC oder Datenbrille verbinden Nutzer jederzeit und überall mit dem Internet Wichtige Anwendungen: E-Commerce; Online-Lernen; Telemedizin, z. B. Überwachung des Gesundheitszustands chronisch Kranker; Mobile Payment; Gastronomietipps Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 91 Milliarden = 2,1 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 2/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 1/4 Quelle: dpa
Big DataAnalyse riesiger Datenmengen, die Sensoren, Rechner, Handys, intelligente Zähler und Autos ständig sammeln und übermitteln Wichtige Anwendungen: Angebot individueller Produkte und Dienstleistungen; Börsenhandel; Marktprognosen; Entdeckung neuer Geschäftsmodelle Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 82 Milliarden = 1,9 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 3/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 2/4 Quelle: obs
Cloud ComputingAus der Datenwolke können Unternehmen und Private via Internet Software, Rechen-, Speicher- und Netzwerkkapazität Wichtige Anwendungen: Programme, IT-Infrastruktur und Internet-Plattformen werden gemietet statt gekauft – bedarfsgerecht und technisch auf dem neuesten Stand Einfluss auf das BIP 2025 (in Mrd. Euro), Anteil am BIP: 73 Milliarden = 1,7 Prozent Effekt auf Arbeitsplätze: 3/4 Wettbewerbsstärke Deutschlands: 2/4 Quelle: dpa

Die Algorithmen können künftig sogar Herzinfarkte vorhersagen. Das ergab eine Studie der Carnegie Mellon University in Pittsburgh. Die Forscher hatten Daten wie Blutdruck oder Puls von 133.000 Patienten ausgewertet, die im Krankenhaus eine Herzattacke erlitten hatten. Ein elektronisches Pflaster auf der Brust oder am Handgelenk, das kontinuierlich verschiedene Körperwerte misst, könnte so eines Tages Infarkte vorhersagen – und Leben retten.

Auch andere Branchen erreicht die KI-Welle: Das Start-up Kensho, finanziert von der US-Investmentbank Goldman Sachs, will Finanzanalysen erstellen, die besser sind als die von Menschen. Big-Data-Spezialist Sqreem aus Singapur entwickelt ein Programm, mit dem die Schweizer Bank UBS wohlhabende Kunden künftig präziser beraten will.

Algorithmus im Vorstand

Im Mai berief der Wagniskapitalgeber Deep Knowledge Ventures sogar einen Algorithmus namens Vital in den Vorstand. Der soll mitentscheiden, wo das Unternehmen investiert. Kollege Computer ist im Top-Management angekommen.

Spätestens 2020, glauben Experten, wird sich unser Umgang mit Computern radikal verändert haben. Schlaue Sprachassistenten auf dem Handy wie Siri (Apple), Google Now oder Cortana (Microsoft) werden uns sehr viel besser verstehen als heute. Wir werden uns in natürlicher Sprache mit ihnen unterhalten. Googles Produktchef Sundar Pichai träumt von Handys, die alle Gespräche verfolgen und ihrem Besitzer im Nachhinein, vielleicht Jahre später, erzählen, worum es ging.

In fünf Jahren werden wir die Hälfte unserer Internet-Suchen per Bild oder Sprache eingeben, prognostiziert Andrew Ng, KI-Forscher bei Baidu, Chinas Google. Mögliche Szenarien: Wir fotografieren mit dem Handy eine schicke Handtasche – und die App verlinkt auf den Online-Shop, wo es sie zu kaufen gibt.

Handy-Apps wie Shazam sind schon heute in der Lage, Musik aus dem Radio anhand von ein paar Takten korrekt zu erkennen. An einem solchen Shazam für Mode arbeiten nun auch Start-ups wie Code is the new black und Asap54. Oder wir filmen ein Tier im Zoo, und der digitale Tutor beginnt seinen Biologievortrag.

Die Jahre bis zur Mitte des nächsten Jahrzehnts könnten noch eine viel schnellere Entwicklung bringen. Denn Computer für den Schreibtisch nähern sich dann mit großen Schritten der Rechenleistung des menschlichen Gehirns, die Experten auf zehn Billiarden (eine Eins mit 16 Nullen) Rechenoperationen pro Sekunde taxieren.

Umfassende Umbrüche durch Künstliche Intelligenz

Bis 2023 will das Human Brain Project, ein Milliarden-Euro-Vorhaben der EU unter Leitung des Hirnforschers Henry Markram von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne, unser Denkorgan auf Superrechnern simulieren. Dazu entwickeln die Forscher hirnähnliche Computerchips, virtuelle Körperteile und komplexe, künstliche neuronale Netzwerke.

Sollte das gelingen, wäre der Schritt zu einer Maschinenintelligenz getan, die es halbwegs mit Menschen aufnehmen kann. Manche, wie der Neuroinformatiker Peter Dayan vom University College London, glauben zwar, das Human Brain Project müsse scheitern, weil das Hirn noch kaum verstanden sei.

Doch auch Flugzeuge fliegen, obwohl sie keine Federn haben. Vielleicht reichen schon dem Gehirn nur entfernt ähnelnde Computer, um ihnen heute unvorstellbare Geisteskraft zu verleihen.

Drohnen als Postbote

Extrem schlaue Roboter etwa. Gehen, Greifen, Gucken – das fällt Androiden heute noch so schwer wie Babys. Doch in zehn Jahren könnten die Digital-Diener schon zu Halbstarken herangewachsen sein. Drohnen wiederum könnten dann Hindernisse erkennen, sich an markanten Bäumen oder Häusern orientieren und uns eilige Bestellungen in ein Netz am Balkon werfen.

Armeen von Androiden schrauben in Fabriken Seite an Seite mit Menschen Handys, Autos und Möbel zusammen – und arbeiten vielerorts ganz allein. Wenn die Entwicklung sehr schnell voranschreitet, wird Jibo gar daheim aufräumen, die Spülmaschine bestücken und schmutzige Wäsche in die Waschmaschine bringen.

All diese Dinge tun Roboter in Laboren heute schon; wenn auch im Schildkrötentempo und mit allerlei Missgeschicken. Bessere mechanische Hände, Gelenke und künstliche Haut mit Tausenden Sensoren könnten sie geschickter machen.

Wikipedia für Androiden

Wie er nach Tellern greift oder Flaschen öffnet – kurz: allerlei Wissen über die Welt –, kann sich Jibo bald aus dem Internet laden. Denn all diese Informationen speichern Forscher nun auf zentralen Plattformen namens Robo Brain und Robo Earth – Wikipedia für Androiden. Start-ups wie Affectiva und Beyond Verbal bringen Maschinen derweil bei, Gefühle in Gesichtsausdrücken und Stimmlagen zu erkennen.

Damit läuft alles in zügigem Tempo auf eine Welt hinaus, wie sie der Kinofilm „Her“ beschreibt. Dessen Held hat eine virtuelle Assistentin, mit der er über einen Knopf im Ohr spricht. Bis die Dinge kompliziert werden – weil er sich in sie verliebt.

Die Fiktion lässt erahnen, wie sehr die KI-Revolution die Gesellschaft in der Wirklichkeit umwälzen kann. 2025 schon könnten schlaue Maschinen die Arbeit von 140 Millionen Wissensarbeitern leisten, erwartet die Beratung McKinsey. Etwa Vertriebler, Juristen, Softwareentwickler.

Schon als die Dampfmaschine erfunden wurde, fürchteten die Menschen Massenarbeitslosigkeit – letztlich entstanden genug neue Jobs. Aber da heute geistige Arbeit automatisiert wird, droht das erheblich schwieriger zu werden.

In Arbeit
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Sollte Arbeit immer weniger das Vehikel sein, um am Wohlstand der Gesellschaft teilzuhaben, muss er anders verteilt werden. Etwa per Grundeinkommen für jeden. Die Frage ist, ob erst Aufstände gegen die Maschinen ausbrechen müssen, eh sich solche Modelle durchsetzen.

Und die Umbrüche, die KI auslösen wird, reichen noch weiter. Menschen vergessen Dinge, Roboter nicht. Menschen werden krank, Roboter nicht. Menschen sterben, Roboter nicht. Sie kopieren ihr Wissen auf baugleiche Modelle.

Wir werden versuchen mitzuhalten – vielleicht mit Chips im Gehirn, die uns mit dem Wissen des Internets verbinden, wie Kurzweil vermutet. Die Frage bleibt: Wenn Maschinen so schlau werden wie der Mensch – was bleibt dann als der Kern des Menschlichen? Intensive soziale Interaktion, Kreativität – das, sagen Experten wie Michael Osbourne, werde sich nicht so rasch auf Maschinen übertragen lassen.

Ob das stimmt? Kürzlich hat IBM ein Kochbuch verfasst, mit Rezepten von Computer Watson. Seine Schöpfungen sind sicher ungewöhnlich, auf jeden Fall aber kreativ: „Indische Kurkuma Paella“ etwa, oder „Schweizerisch-Taiwanische Spargel-Quiche“. Den Testköchen, heißt es, hätten die Computer-Kreationen geschmeckt.

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