Nach AlphaGo: "Maschine wird Mensch nie ersetzen"

Nachdem die vom Google-Unternehmen Deepmind entwickelte künstliche Intelligenz "AlphaGo" den koreanischen Großmeister Lee Sedol in vier von fünf Go-Partien schlagen konnte, herrscht in der Branche immer noch Verblüffung. „Ich bin überrascht, dass es so eindeutig ausging. Das System hat sich seit dem Herbst noch einmal kräftig verbessert. Das Besondere ist, dass das offenbar ohne zusätzliche Hardware passierte“, sagt Jan Schlüter, Experte für maschinelles Lernen beim Österreichischen Forschungsinstitut für Artificial Intelligence (OFAI), zur futurezone.

Auswirkungen unklar

Welche Implikationen der Erfolg von "AlphaGo" auf maschinelles Lernen bzw. auf konkrete Produkte innerhalb des Google-Universums hat, bleibt unklar. Deepmind-Gründer Demis Hassabis gibt sich in einem langen Interview, das nach dem ersten Sieg von AlphaGo mit TheVerge geführt wurde, bedeckt. Zwar gibt es eine neue Partnerschaft mit der nationalen britischen Gesundheitsdienst (NHS). Bei der geht es aber mehr um moderne Software-Oberflächen als um künstliche Intelligenz.

Auch Schlüter will sich im futurezone-Gespräch nicht auf Spekulationen einlassen, räumt zumindest aber mit einer viel geäußerten Befürchtung auf: "Bei der ganzen Forschung geht es nie darum, dass Maschinen Menschen ersetzen, sondern vielmehr mit ihren Fähigkeiten unterstützen." In Zukunft werde es darum gehen, dass Systeme komplexere Aufgaben künftig automatisch lösen können. In der Medizin, aber auch bei Katastrophen könnten intelligente Systeme künftig helfen Entscheidungen zu treffen, gerade wenn es eine unüberschaubare Vielzahl von Optionen gebe.

"Bei AlphaGo haben die Entwickler es tatsächlich geschafft, dem System etwas mitzugeben, das der menschlichen Intuition nahe kommt", sagt Schlüter. Damit Maschinen noch komplexere Aufgabenstellungen lösen oder etwa mit menschlichen Konzepten wie Emotionen umgehen können, seien sowohl Errungenschaften in der Software- als auch in der Hardware-Entwicklung notwendig, ist Schlüter überzeugt.

Mensch und Maschine

Hassabis sieht die intelligenten Systeme der Zukunft in erster Linie als Assistenten. "Ich würde gern mehr künstliche Intelligenz in der Wissenschaft sehen, indem sie interessante Artikel sichtet und Daten strukturiert. Mit dieser Knochenarbeit würden sie Wissenschaftler entlasten und ihren zu schnelleren Durchbrüchen in ihrer Forschungsarbeit verhelfen", ist Hassabis überzeugt.

Lernbasierte Prozesse, auf Basis derer Systeme sich selber trainieren können, sind für Hassabis der Schlüssel, damit Assistenz-Software künftig tatsächlich intelligent agiere. Das treffe für den Smartphone-Assistenten wie für das selbstfahrende Auto und den Staubsauger-Roboter zu, die bisher beinahe ausschließlich mit vorprogrammierten Fähigkeiten in stark limitierten Einsatzumgebungen ausgestattet sind.

Intuitive Maschinen

"Jedes Haus, jede Wohnung ist anders. Jeden Tag schaut es anders aus, manchmal ist es aufgeräumt, manchmal liegt viel herum. Es ist unmöglich, einen Putzroboter diesbezüglich vorzuprogrammieren. Beim Roboter in der Hotellobby ist es ähnlich. Passiert etwas Ungewöhnliches, das von den vorgefertigten Schablonen abweicht, zerbrechen die Systeme an diesen Aufgaben", weist Hassabis auf die speziellen Errungenschaften einer Lösung wie AlphaGo hin, die auch auf unerwartete Spielzüge reagieren musste.