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Auf dem Weg zur kreativen Maschine

Neue Technologien machen Roboter schlauer als Menschen

- Auf dem Weg zur kreativen Maschine

Die Dokumentation zeigt, mit welchen Ideen die Visionäre der kalifornischen Hightech-Firmen die Welt verändern wollen und hinterfragt, welche Folgen das für unser aller Leben haben wird.

Beitragslänge:
59 min
Datum:
Verfügbarkeit:
Video verfügbar bis 18.06.2017, 23:30
Produktionsland und -jahr:
Deutschland , USA 2016

Wieder treibt der Technik-Mogul Google mit TPU-Chips und dem Quantenrechner D-Wave die Leistung von Computern in neue Höhen - und weckt damit bei Vordenkern der künstlichen Intelligenz Visionen einer Welt, in der Mensch und Maschine sich besser ergänzen.

Gerade erst hat Google mit dem Sieg seines Rechners AlphaGo über den weltbesten Go-Spieler einen neuen Rekord für künstliche Intelligenz erzielt und kurz darauf auf seiner Entwicklerkonferenz den neuen Prozessortyp vorgestellt, der hinter diesem Erfolg steckt. Diese so genannte TPU rechnet um ein Vielfaches schneller als herkömmliche CPU-Prozessoren. Doch die nächste echte Revolution verspricht sich der IT-Gigant nun von der Forschungen an Quantencomputern.

D-Wave könnte 100 Millionen mal schneller sein

Schon jetzt zeigt sich, dass die völlig andere Art zu rechnen, jenseits der traditionellen binären Computer-Logik von 1 und 0, die Leistung millionenfach steigern kann. In der Dokumentation "Schöne neue Welt - Wie Silicon Valley unsere Zukunft bestimmt" (Sonntag um 23.30 Uhr im ZDF) fragt Claus Kleber nach, was der von Google und NASA gebaute Quantenrechner D-Wave bereits kann und spricht unter anderem mit Stanford-Professor Neil Jacobstein über das, was in höchstens zehn bis 20 Jahren auf uns zukommt: Unsere Arbeitswelt wird sich massiv ändern, und kreatives Schaffen wird keine Domäne von Menschen mehr sein.

Jacobstein, der "Guru" der künstlichen Intelligenz (KI), prognostiziert, dass intelligente Maschinen in den Industrieländern in absehbarer Zeit mehr als 50 Prozent der menschlichen Arbeit übernehmen könnten. Das bedeutet laut Jacobstein aber nicht, dass automatisch jeder um seinen Job fürchten muss. Doch für die Bildungspolitik und die Wirtschaft stellen sich neue Aufgabe, die Menschen für neu entstehende Arbeitsbereiche zu rüsten.

Lernende Maschinen

Neil Jacobstein forscht an der Stanford-University und sitzt im Vorstand der Singularity University für künstliche Intelligenz und Robotik. Er gehört zu den Pionieren des machine learning - der selbstlernenden Maschinen. Im Bereich der Künstlichen-Intelligenz-Forschung hat sich seit den Anfängen in den späten 1950er Jahre viel getan. Seit jeher geht es bei dieser interdisziplinären Wissenschaft darum, wie man den Begriff Intelligenz interpretiert. Entsprechend gab es sowohl Versuche, das menschliche Denken, die Sprache und die Gehirnfunktion zu analysieren und technisch "nachzubilden", als auch Ansätze, Intelligenz rein funktional zu betrachten. Das heißt: Es reicht, wenn Maschinen so agieren, dass wir sie für intelligent halten - egal, wie sie das anstellen.

Solange Computer teuer und langsam waren, stand der erste Ansatz im Vordergrund. Sie sollten, wie unser Gehirn, aus relativ wenig Prozessorleistung möglichst viel Problemlösungsvermögen herausholen. Doch seit Rechenpower und Speicherplatz kaum noch Geld kosten, dominiert das machine learning. Gesprochene Worte verstehen, Gesichtserkennung, Routenplanung, Web-Suche nach persönlicher Relevanz oder Vorschläge, welche Musik uns gefallen könnte … all das wurde erst durch lernende Maschinen möglich.

Die traditionelle, analytische KI scheiterte zum Beispiel jahrzehntelang an einer Übersetzungs-Software, die sinnvolle, natürlich klingende Resultate liefert. Heute übersetzen "lernende Algorithmen" wie der von Google Translate, indem sie sich selbst so lange mit bereits existierenden Übersetzungen aus Menschenhand beschäftigen, bis sie diese Aufgabe von allein beherrschen. Milliardenfaches Spiel von Versuch und Irrtum, bis es endlich fehlerfrei funktioniert, aber dank moderner Hochleistungsrechner kein Problem. Die neuen Quantencomputer werden noch ungleich komplexere menschliche Leistungen imitieren und den Weg zum humanoiden Roboter ebnen.

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