Begegnungen der dritten Art

Das Jahr 2017 ist nun Vergangenheit – aber es ist nicht fort. Es bestimmt als gewesene Gegenwart die gerade eintreffende Zukunft. So viel populäre Philosophie ist wohl nötig, um zu erklären, was diesen Jahreswechsel von seinen Vorgängern unterscheidet: Denn – zumindest in meinem persönlichen Empfinden – sind die Debatten, die wir vor gerade erst zwölf Monaten geführt haben, aus heutiger Sicht ungemein gestrig…

Vor zwölf Monaten glaubten wir noch, die Digitalisierung wäre ein technisches Projekt, in dem es darum geht, analog arbeitende Maschinen durch moderne zu ersetzen, um möglichst viele Daten zu möglichst vielen Prozessen zu erhalten, die dann ausgewertet und genutzt werden können. Aber im Laufe des Jahres wuchs die Erkenntnis, dass Digitalisierung zugleich Dematerialisierung bedeutet: Immer mehr Eigenschaften eines Produkts oder eines Prozesses werden durch digitale Dienste aus der Cloud definiert. Ein Auto ist nicht einfach nur ein Fahrzeug, sondern ein mobiles Kommunikationsgerät; eine Uhr ist nicht einfach nur ein Chronometer, sondern ein Multifunktionsgerät.

Digitalisierung schafft lediglich die Infrastruktur, auf der die eigentliche Revolution allmählich Gestalt anzunehmen beginnt. Denn hinter den digitalen Diensten aus der Cloud steckt immer häufiger künstliche Intelligenz. Diese Systeme sind es, die in Wirklichkeit unser Leben verändern werden. Sie helfen Unternehmen dabei, sich mit ihren Angeboten besser auf unsere Wünsche einzustellen. Sie helfen Kliniken dabei, die wahren Ursachen unserer Krankheiten zu diagnostizieren. Und sie helfen sich selbst dabei, komplexe Strukturen und Regelwerke zu erlernen und damit Entscheidungen zu treffen, die geradezu übermenschlich sind…

Und diese Entwicklung hat ein Tempo angenommen, dass inzwischen wenige Monate wie Jahre wirken. Was wir gestern noch Machine Learning nannten, haben Wissenschaftler und Entwickler in Googles Schwestergesellschaft DeepMind jetzt mit einem neuen Begriff versehen: Reinforcement Learning. Das neuronale Netz AlphaZero lernt dabei Verhaltensmuster und Strategien aus sich selbst heraus – ohne dass es auf menschlichen Input angewiesen ist. In nur vier Stunden hat AlphaZero sich selbst Schachspielen angeeignet und es dabei zu einer Meisterschaft gebracht, die das bislang beste Schachprogram namens Stockfish wie einen Anfänger aussehen lässt. In einhundert Partien hat AlphaZero nicht ein einziges Mal verloren, aber 25 Siege davongetragen.

Das Revolutionäre daran ist, dass AlphaZero sich damit unabhängig von menschlichen Vorurteilen entwickeln kann. Sie gelten in vielen lernenden Systemen als ein Hemmnis, wenn es darum geht, neuen, bislang unbetretenen Denkpfaden zu folgen. Menschliche Voreingenommenheit ist aber umgekehrt auch die sicherste Methode, inhumane Entscheidungen durch künstliche Intelligenzen zu verhindern. Keine geringeren als Ginni Rometty (IBM), Vishal Sikka (damals Infosys) und Satya Nadella (Microsoft) haben auf dem World Economic Forum in Davos diese ethischen Fragestellungen zur Sprache gebracht. Es ist erst zwölf Monate her, aber es wirkt heute wie ein Ruf aus weiter Ferne.

Denn 2018 wird das Jahr sein, in dem wir überall eine Begegnung der dritten Art in Gestalt von künstlicher Intelligenz haben werden. Dass ihre überwiegend positiven Leistungen möglichst vielen Menschen zugutekommen sollen, ist das Ziel zahlreicher Initiativen. DeepMind ist eine davon. IBMs kognitiver Computer Watson erscheint tagtäglich in sympathischen Werbeeinblendungen mit freundlichen Fingerzeigen fürs tägliche Leben. Und Microsofts hat praktisch seine gesamte Produktpalette mit künstlicher Intelligenz aus der Cloud hinterlegt. „Demokratisierung von künstlicher Intelligenz“, nannte Microsofts CEO Satya Nadella diese Vision im vergangenen Sommer. Inzwischen ist sie Realität.

AlphaZero wird seine Milliarden-Investitionen nicht dadurch rechtfertigen, dass es andere Schachprogramme in Grund und Boden spielt. Reinforcement Learning kann dafür genutzt werden, komplexe Logistiknetzwerke zu optimieren oder Verkehrsströme zu lenken. Es kann an der Börse spekulieren oder unsere Kaufabsichten erahnen, wenn nicht gar beeinflussen. Es kann aber auch Drohnen lenken und auf menschliche Ziele ansetzen. Und es kann bei Null anfangend völlig eigene Denkstrukturen aufbauen. Tabula Rasa nennen das die Autoren des Fachartikels, der AlphaZeros mathematische Grundlagen beschreibt.

Der Begriff Tabula Rasa weckt ungute Assoziationen. Und er wirft – wie in der Begegnung der dritten Art – neue ethische Fragen auf, denen wir uns 2018 stellen werden.

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