KI-Startup „stellvertretend“ begeistert die Elite des Silicon Valley – Aber ist das alles ein Hype?

Das Startup für künstliche Intelligenz, Vicarious, hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, und es ist nicht ganz klar, warum. Viele große Persönlichkeiten aus dem Silicon Valley haben ihre persönlichen Taschen geöffnet und große Summen zur Unterstützung der Forschung des Unternehmens ausgegeben. Auf ihrer Website wird der jüngste Zufluss von Geldern von namhaften Persönlichkeiten wie Amazon-CEO Jeff Bezos, Yahoo-Mitbegründer Jerry Yang, Skype-Mitbegründer Janus Friis, Facebook-Gründer Mark Zuckerberg und ... Ashton Kutcher zur Schau gestellt. Es ist nicht wirklich bekannt, wohin das ganze Geld fließt. KI ist in letzter Zeit ein äußerst geheimnisvoller und schützender Bereich der technologischen Entwicklung, aber die öffentliche Debatte über die Ankunft und den Einsatz der mit Spannung erwarteten KI in der realen Welt wurde alles andere als vertuscht. Vicarious war in der Technologieszene eher ein dunkles Pferd.

Obwohl das Unternehmen viel Aufsehen erregt hat, insbesondere seit die Computer im letzten Herbst „CAPTCHA“ geknackt haben, ist es ihnen gelungen, ein schwer fassbarer und mysteriöser Akteur zu bleiben. Beispielsweise geben sie aus Angst vor Wirtschaftsspionage ihre Adresse nicht preis, und selbst ein Besuch ihrer Website lässt Sie verwirrt darüber zurück, was sie tatsächlich tun. All diese Bemühungen, schwer zu bekommen zu sein, sorgt immer noch dafür, dass Investoren Schlange stehen. Das Hauptprojekt von Vicarious war der Aufbau eines neuronalen Netzwerks, das den Teil des menschlichen Gehirns nachbilden kann, der das Sehen, die Körperbewegung und die Sprache steuert.

Mitbegründer Scott Phoenix sagte, das Unternehmen versuche, „einen Computer zu bauen, der wie ein Mensch denkt, nur dass er weder essen noch schlafen muss“. Bisher lag der Fokus von Vicarious auf der visuellen Objekterkennung: zuerst mit Fotos, dann mit Videos, dann mit anderen Aspekten der menschlichen Intelligenz und des Lernens. Mitbegründer Dileep George, zuvor leitender Forscher bei Numenta, hat in der Arbeit des Unternehmens den Schwerpunkt auf die Analyse der Wahrnehmungsdatenverarbeitung gelegt. Der Plan besteht darin, irgendwann eine Maschine zu schaffen, die mithilfe einer Reihe effizienter und unbeaufsichtigter Algorithmen das „Denken“ lernen kann. Das hat die Leute natürlich ziemlich verunsichert.

Seit Jahren hat die Möglichkeit, dass KI Teil des wirklichen Lebens werden könnte, sofort reflexartige Hollywood-Anspielungen hervorgerufen. Abgesehen von der Befürchtung, dass menschliche Arbeitsplätze durch Roboter verloren gehen, sind die Menschen ernsthaft besorgt, dass es nicht mehr lange dauern wird, bis wir uns in einer Situation wiederfinden, die der in der Matrix dargestellten nicht unähnlich ist. Elon Musk, Mitbegründer von Tesla Motors und PayPal, ebenfalls ein Investor, äußerte kürzlich in einem CNBC-Interview Bedenken hinsichtlich KI.

„Ich behalte einfach gerne im Auge, was mit der künstlichen Intelligenz los ist“, sagte Musk. „Ich denke, dass es dort möglicherweise ein gefährliches Ergebnis gibt. Es gab Filme darüber, wie zum Beispiel „Terminator“. Es gibt einige beängstigende Ergebnisse. Und wir sollten versuchen sicherzustellen, dass die Ergebnisse gut und nicht schlecht sind.“

Stephen Hawking brachte seinen Beitrag dazu und bestätigte damit im Wesentlichen unsere Befürchtung, dass wir Angst haben sollten. Seine jüngsten Kommentare in The Independent führte zu Medienrummel und löste Schlagzeilen wie „Stephen Hawking hat Angst vor künstlicher Intelligenz“ der Huffington Post und „Künstliche Intelligenz könnte der Menschheit ein Ende“ auf MSNBC aus. Hawkings Kommentare waren deutlich weniger apokalyptisch und kamen einer vernünftigen Warnung gleich: „Der Erfolg bei der Entwicklung von KI wäre das größte Ereignis in der Geschichte der Menschheit.“

Leider könnte es auch das letzte sein, es sei denn, wir lernen, die Risiken zu vermeiden. Die langfristigen Auswirkungen von KI hängen davon ab, ob sie überhaupt kontrolliert werden kann.“ Diese Frage der „Kontrolle“ brachte viele Roboterrechtsaktivisten dazu, sich für Roboterfreiheit einzusetzen und zu sagen, dass der Versuch, diese denkenden Wesen zu „kontrollieren“, grausam wäre und einer Form der Sklaverei gleichkäme, und dass wir das zulassen müssten Die Roboter sind frei und leben ihr Leben in vollen Zügen (Ja, diese Aktivisten existieren.)

Viele offene Fragen müssen geklärt werden, bevor sich die Leute mitreißen lassen. Erstens schafft Vicarious keine Liga von Robotern, die Gefühle, Gedanken und Persönlichkeiten haben oder den Wunsch haben, sich gegen die Menschen zu erheben, die sie geschaffen haben, und die Welt zu erobern. Sie können Witze kaum verstehen. Bisher war es nahezu unmöglich, Computern auch nur annähernd Straßensinn, menschliche „Sinnhaftigkeit“ und menschliche Feinheiten beizubringen.

Zum Beispiel ein Projekt aus Stanford namens „Tief bewegend„, das dazu gedacht war, Filmkritiken zu interpretieren und Filmen eine Bewertung mit „Daumen hoch“ oder „Daumen runter“ zu geben, war völlig unfähig, Sarkasmus oder Ironie zu deuten. Letztlich geht es bei Vicarious nicht um eine Simulation der menschlichen Erfahrung. Die weitreichende Aussage, dass die Computer von Vicarious wie Menschen „denken“ werden, ist ziemlich vage. Wir müssen uns in diesem Zusammenhang ein anderes Wort für „denken“ einfallen lassen. Die Rede ist von Computern, die durch Erkennung lernen können – zumindest vorerst.

Was bedeutet das also? Die Arten von Entwicklungen, auf die wir uns realistischerweise zubewegen, haben praktischere und anwendbarere Eigenschaften wie Gesichtserkennung, selbstfahrende Autos, medizinische Diagnose, die Übersetzung von Texten (wir könnten schließlich definitiv etwas Besseres als Google Translate verwenden) und technische Hybridisierung. Das Dumme an all dem ist nichts davon ist neu. Der Tech-Guru und Vorsitzende der Artificial General Intelligence Society, Dr. Ben Goertzel, weist darauf hin seinem Blog, „Wenn Sie sich andere Probleme ausgesucht haben, wie zum Beispiel ein Fahrradkurier auf einer überfüllten New Yorker Straße zu sein, einen Zeitungsartikel über eine sich neu entwickelnde Situation zu schreiben, eine neue Sprache auf der Grundlage realer Erfahrungen zu lernen oder unter all diesen die bedeutungsvollsten menschlichen Ereignisse zu identifizieren Interaktionen zwischen Menschen in einem großen, überfüllten Raum, dann würden Sie feststellen, dass die heutigen statistischen Methoden [des maschinellen Lernens] nicht so nützlich sind.“

Es gibt nur bestimmte Dinge, die Maschinen noch nicht verstehen, und einige Dinge, die nicht ganz in einem Algorithmus erfasst werden können. Wir erleben einen rollenden Schneeball-Hype, der sich, zumindest bisher, größtenteils als Blödsinn erwiesen hat. Aber Hype selbst kann gefährlich sein. Als Facebook-Direktor für KI-Forschung und Gründungsdirektor des NYU Center for Data Science postete Yann LeCun öffentlich auf seine Google+ Seite: „Hype ist gefährlich für die KI.“ Der Hype hat die KI in den letzten fünf Jahrzehnten viermal getötet. Der KI-Hype muss gestoppt werden.“

Als Vicarious letzten Herbst CAPTCHA knackte, war LeCun skeptisch gegenüber dem Medienrummel und wies auf ein paar sehr wichtige Fakten hin: „1. Das Knacken von CAPTCHAs ist kaum eine interessante Aufgabe, es sei denn, Sie sind ein Spammer; 2. Es ist einfach, mit einem Datensatz, den Sie selbst erstellt haben, Erfolg zu vermelden.“ Weiter riet er Technikjournalisten: „Bitte, bitte glauben Sie keinen vagen Behauptungen von KI-Start-ups, es sei denn, sie liefern Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik auf der Grundlage weithin anerkannter Benchmarks.“ „Rechenprinzipien des menschlichen Gehirns“ oder „rekursives kortikales Netzwerk“.

Nach LeCuns Maßstäben ist die Objekt- und Bilderkennung ein weitaus beeindruckenderer Schritt in der KI-Entwicklung. Er hat mehr Vertrauen in die Arbeit von Gruppen wie Deep Mind, die eine gute Erfolgsbilanz bei renommierten Veröffentlichungen und technischer Entwicklung vorweisen können und über ein hervorragendes Team von Wissenschaftlern und Ingenieuren verfügen, die für sie arbeiten. „Vielleicht hat Google für Deep Mind zu viel bezahlt“, sagt LeCun, „aber sie haben mit dem Geld eine ganze Menge kluger Leute gewonnen. Obwohl einiges von dem, was Deep Mind macht, geheim gehalten wird, veröffentlichen sie Artikel auf großen Konferenzen.“ LeCuns Meinung zu Vicarious ist ganz anders. „Vicarious ist nur Schall und Rauch“, sagt er. „Die Leute haben keine Erfolgsbilanz (oder wenn sie eine haben, ist es eine Erfolgsbilanz darin, zu loben und nicht zu liefern).

Sie haben nie einen Beitrag zu KI, maschinellem Lernen oder Computer Vision geleistet. Es gibt keinerlei Informationen über die verwendeten Methoden und Algorithmen. Und es gibt keine Ergebnisse zu Standarddatensätzen, die der Community helfen könnten, die Qualität ihrer Methoden zu beurteilen. Es ist alles Hype. Es gibt viele KI-/Deep-Learning-Startups, die interessante Dinge leisten (hauptsächlich Anwendungen von Methoden, die kürzlich in der Wissenschaft entwickelt wurden). Es ist für mich verblüffend, dass Vicarious mit nichts als wilden, unbegründeten Behauptungen so viel Aufmerksamkeit (und Geld) auf sich zieht.“

Vielleicht ist es die Reminiszenz an spirituelle Pseudo-Kult-Bewegungen, die Prominente mit einbeziehen. Dadurch wirkt das Ganze ein wenig kitschig oder zumindest teilweise fantastisch. Ich meine, wie ernst kann man eine Operation nehmen, an der Ashton Kutcher und etwa eine Million Terminator-Referenzen beteiligt sind? In der Vergangenheit war ein großer Teil der Berichterstattung in den Medien äußerst enthusiastisch, und die Presse war möglicherweise übermäßig begeistert von der Verwendung von Wörtern wie „biologisch inspirierter Prozessor“ und „Quantenberechnung“.

Aber dieses Mal zögert die Hype-Maschine etwas zurückhaltender, automatisch einen Gang einzulegen. Wie Gary Marcus kürzlich in betonte The New Yorker, viele dieser Geschichten sind „bestenfalls verwirrend“, da sie tatsächlich nichts Neues verbreiten und Informationen über Technologien, die wir bereits haben und nutzen, noch einmal aufwärmen. Und dieses Zeug geht schon seit Jahrzehnte. Schauen Sie sich einfach die an Perceptron und Sie können sich ein Bild davon machen, wie verrostet dieser Technikzug tatsächlich ist. Allerdings springen reiche Leute auf den Geldzug auf, und es sieht nicht so aus, als würde er so schnell aufhören.