Gefahren von Big Data, der Digitalisierung und Industrie 4.0, Teil 1

Künstliche Intelligenz könnte das Ende der menschlichen Rasse bedeuten

| Autor / Redakteur: Joachim Jakobs / Rainer Graefen

Die künstliche Intelligenz Amelia krempelt Industriebranchen um.
Die künstliche Intelligenz Amelia krempelt Industriebranchen um. (Bild: IPsoft)

Das Moore´sche Gesetz besagt, dass sich die Leistungsfähigkeit der Informationstechnik alle 18 Monate verdoppelt. Dieses Gesetz gilt seit fünfzig Jahren und wird wohl noch eine Weile bestand haben. Daher lohnt es, zu überlegen: Was ist das Ergebnis dieser Entwicklung bis heute – und wo führt sie in Zukunft hin?

Wenn man alle analogen Akten des Ministeriums für Staatssicherheit der DDR digitalisiert hätte, so hätte das nach Erkenntnis des Journalisten und Netzaktivisten André Meister nicht einmal drei Terabyte Speicherplatz benötigt. Die NSA soll in ihrem neuen Datenzentrum im US-Bundesstaat Utah fünf Zettabyte verarbeiten können.

Wollte man die wiederum in DDR-Aktenschränke packen, wären dazu 17 Millionen Quadratkilometer Stellfläche nötig – das ist in etwa die Fläche Russlands. Wie kann man heute sinnvoll auf eine solche enorme digitalisierte Informationsmenge zugreifen?

Etwa mithilfe von Watson. Watson – das ist das System, das 2011 zwei menschliche Champions der Quizsendung „Jeopardy!“ deklassiert hatte, indem es die Fragen des Moderators – in natürlicher Sprache gestellt – schneller beantwortete als seine menschlichen Wettbewerber.

Lautbestandteile werden inhaltlich analysiert

Eine gigantische Leistung: Die Worte werden dazu in ihre Lautbestandteile zerlegt und inhaltlich analysiert, es wird ihnen eine Bedeutung zugewiesen und diese wiederum wird in einen Kontext gestellt.

Watson nutzt dabei das „Semantische Web“ – Wikipedia erläutert: „All die in menschlicher Sprache ausgedrückten Informationen im Internet sollen mit einer eindeutigen Beschreibung ihrer Bedeutung (Semantik) versehen werden, die auch von Computern „verstanden“ oder zumindest verarbeitet werden kann. Die maschinelle Verwendung der Daten aus dem von Menschen geflochtenen Netz der Daten ist nur möglich, wenn die Maschinen deren Bedeutung eindeutig zuordnen können. Nur dann stellen sie Informationen dar.

Zum Beispiel: <Stadt>Dresden</Stadt> liegt an der <Fluss>Elbe</Fluss>. <Name>Paul Schuster</Name> wurde <Geburtsjahr>1950</Geburtsjahr> in <Geburtsort>Dresden</Geburtsort> geboren.“

Fragt also der Jeopardy!-Moderator: „Wann war Kohl Kanzler?“, handelt es sich bei „Kohl“ nicht um ein Gemüse, sondern um einen Politiker. Genauso ist die Maschine in der Lage, unterschiedliche Satzstrukturen zu erkennen – „Von wann bis wann hat Kohl regiert?“ hätte zwar die gleiche Bedeutung, wäre grammatikalisch aber völlig anders aufgebaut. Die Antwort „Kohls Amtszeit begann 1982 und endete 1998“ würde dann wieder in Laute umgesetzt.

Zeit ist Geld

Dabei ist Zeit Geld – und die soll, wann und wo auch immer möglich, eingespart werden: Daten im Hauptspeicher sind gut, Daten am anderen Ende des Glasfaserkabels sind schlecht; Maschinen sollen in Hochgeschwindigkeit lernen, damit die Systeme mit den vielen Daten möglichst in Echtzeit antworten können: Hewlett-Packard (HP) ist davon überzeugt, dass 160 Petabyte (das sind 160.000 Terabyte) künftig in 250 Nanosekunden (= 0,00000025 Sekunden) durchpflügt werden können.

So soll die künstliche Intelligenz „Amelia“ der Firma IPsoft das Handbuch einer Erdölförderpumpe in 31 Sekunden verinnerlichen und dem Servicepersonal beim Reparieren Anweisungen erteilen können. 4.000 Filmdrehbücher sind für Amelia nichts, die „liest“ sie in einer Nacht.

Ein Watson in jedem Wohnzimmer

Der Sicherheitsberater Magnus Kalkuhl glaubt, dass das so weitergeht: Der Computer im heimischen Wohnzimmer würde in 15 Jahren genauso viel kosten wie heute, wäre aber viertausend Mal so leistungsfähig wie das Gerät, das heute im Wohnzimmer steht. 2030 hätten die Privatnutzer also eine Rechenkapazität zur Verfügung, die der von Watson aus Jeopardy! entspricht. Unbekannt ist, mit welcher Technik die Geheimdienste bis dahin arbeiten werden.

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