Intelligent ist nicht immer interessant

Boi Faltings forscht und lehrt seit über zwanzig Jahren über künstliche Intelligenz an der EPFL. Dass die Wirtschaft nicht immer an intelligenten Lösungen interessiert ist, mindert den wissenschaftlichen Wert seiner Arbeit keineswegs.

Boi Faltings an der ETH Lausanne: Der Computer soll nicht Abbild unseres Geistes sein, sondern ein Werkzeug.

Boi Faltings an der ETH Lausanne: Der Computer soll nicht Abbild unseres Geistes sein, sondern ein Werkzeug. Bild: Jörg Brockmann

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«Watson übertrifft den menschlichen Geist.» Bis es künstliche Intelligenz, kurz KI, in die Schlagzeilen schafft, müssen sich Ingenieure schon aufsehenerregende Aktionen einfallen lassen. Wie eben das Computerprogramm «Watson» von IBM, das Anfang des Jahres ihm als Text vorgelegte Wissensfragen in einer Gameshow schneller analysieren und beantworten konnte als seine menschlichen Gegenspieler.

Kein Nachbau des Gehirns

Reale Forschung im Bereich der KI hat mit derartigem Glamour wenig gemeinsam. Dennoch freut sich auch jemand, der seit Jahrzehnten in diesem Gebiet als stiller Schaffer unterwegs ist, über solche Meldungen: Boi Faltings, Professor für Informatik und Institutsleiter an der ETH Lausanne (EPFL), weiss, wie viel Arbeit dahinter steckt.

Der ursprüngliche Antrieb der KI-Forschung aus den 50ern, dereinst ein Programm zu schaffen, das so intelligent ist wie ein Mensch, steht längst nicht mehr im Zentrum. Faltings hält das zwar nach wie vor für machbar, es sei «eine Frage der Zeit». Bis heute aber hat noch nie jemand die ganze Informationsmenge, die ein menschliches Gehirn im Lauf eines Lebens aufnimmt, in einem Computer gespeichert. So ein Unterfangen wäre kommerziell untragbar und von fraglichem Nutzen. «Wer das Gehirn verstehen möchte, muss es dafür nicht nachbauen», so Faltings.

Das Wissen steckt überall drin

Er sieht den Computer nicht als Abbild unseres Geistes, sondern als Werkzeug, das ihn erweitern kann. «Der Computer soll Aufgaben übernehmen, die die Leistungsfähigkeit des Menschen übersteigen», sagt Faltings, «er kann viel grössere Datenmengen in viel kürzerer Zeit analysieren und komplexere Probleme angehen». Erkenntnisse aus der KI-Forschung stecken heute in vielen alltäglichen Anwendungen, auch wenn wir uns dessen oft nicht bewusst sind: im Suchalgorithmus von Google, in Versicherungskalkulationen, wenn Kreditkartenfirmen verdächtige Transaktionen und Missbräuche augenblicklich detektieren oder wenn Grossverteiler aus den gigantischen Datenmengen ihrer Kundenkarten brauchbare Resultate ableiten.

Am meisten Wirkung kann künstliche Intelligenz entfalten, wenn man ihr klar abgegrenzte, reale Probleme vorlegt. Sogenannte Expertensysteme tun genau das, sie bewältigen eine bestimmte Aufgabe schnell und zuverlässig – besser als ein Mensch. Ausserdem hat sich die KI von einer reinen Ja-Nein-Logik gelöst und basiert heute weitgehend auf statistischen Methoden, nimmt also Rücksicht auf Wahrscheinlichkeiten und kann mit Unschärfen umgehen.

Algorithmus für Mövenpick

Selbst wenn wir online einkaufen, begleitet uns KI. Wer schon einmal bei Mövenpick Wein bestellt hat, dem hat ein Programm weitere gute Tropfen empfohlen, das seine Ursprünge an der EPFL hat. «Kein Mensch kann alle Produkte im Sortiment eines grossen Online-Shops kennen, denn es ist ungleich grösser, als es in einem realen Laden möglich wäre», so Faltings. Für brauchbare Empfehlungen, wie wir sie von elektronischen Buchhandlungen kennen, benötigt entsprechende Software rund 40 Produktbewertungen eines Kunden. Für grosse Shops wie Amazon, bei denen die Leute ständig wieder etwas bestellen und bewerten, ist das kein Problem, für kleinere Shops aber schon.

Die EPFL hat sich dessen angenommen und einen intelligenten Algorithmus entwickelt, der bereits mit fünf Produktbewertungen auskommt und der ausserdem neue Produkte im Sortiment sofort in die Empfehlungen miteinbeziehen kann. «Diese Lösung enthält ein Stück Vernunft, denn sie schliesst unwahrscheinliche Präferenzen aus», erklärt Faltings. Sie wird unterdessen von der Spin-off-Firma Prediggo weiter entwickelt und vermarktet.

Erste Schritte mit der Swissair

Doch längst nicht allen Projekte, die Faltings Team über die Jahre gemeinsam mit Partnern aus der Wirtschaft verfolgt hat, konnten sich am Markt durchsetzen. «Nicht alles, was intellektuell interessant ist, ist auch wirtschaftlich gefragt», stellt Faltings fest. In den 90er-Jahren entwickelte man beispielsweise gemeinsam mit der Swisscom Methoden, wie man die bestehenden Leitungen besser auslasten könnte, bis zu 40 Prozent mehr Leistung wären möglich gewesen. Doch leider hatte letztlich niemand Interesse an einer besseren Auslastung, dafür umso mehr an einem raschen Ausbau der Netze.

Seine ersten Schritte im E-Commerce fanden um die Jahrtausendwende statt. Gemeinsam mit der Swissair wurde eine Suchfunktion für Flugverbindungen implementiert, bei der die Suche auf dem PC des Anwenders berechnet wurde und so die Server der Airlines entlastet hätte. Die Technologie war ursprünglich für eine allgemeine Lösung zur intelligenten Beratung im E-Commmerce gedacht, das Interesse daran war riesig. Faltings verbrachte sein Sabbatical 2000/01 mit dem Aufbau einer Spin-off-Firma, geschlafen habe er damals nicht viel. Doch dann gerieten sich Microsoft und Sun über die Umsetzung von Java in die Haare, und auf Büro-PC waren Java-Applets wie das besagte zur Suche von Flugverbindungen nicht zugelassen. In der Folge war die Idee in dieser Form nicht mehr umsetzbar.

Seine Lust auf Firmengründungen hat das aber nicht gemindert. Faltings, der Elektrotechnik an der ETH Zürich studiert und in den USA doktoriert hat, bevor er 1987 an das damals neu gegründete Institut für Informatik der EPFL kam, kann auch einige erfreuliche Beispiele vorweisen. Ehemalige Doktoranden haben mit ihrem Fachwissen Firmen in Kalifornien, Europa oder Asien aufgebaut und beschäftigen sich mit Dingen wie der Logistik von Grossprojekten oder wie man den Diebstahl digitaler Identitäten detektiert. In der Schweiz entstand unter anderem die Firma Next Think mit über 40 Angestellten.

Das Vertrauen fehlte

KI kann viel dazu beitragen, komplexe Systeme mit vielen eigenständigen Akteuren, sogenannte Multi-Agent-Systeme, zu optimieren. Ein Folgeprojekt mit der Iata, bei dem die Vergabe von Start- und Landerechten für die Flugpläne zentral koordiniert hätte werden sollen, scheiterte am Widerstand der Airlines, die sich nicht in die Karten schauen lassen wollten. Die Konkurrenz dürfe nicht erfahren, um welche Landerechte man sich bewirbt, so der Tenor. Faltings’ Team entwickelte ein System, das solche Informationen sicher und geheim verwaltet hätte und nur die optimierten Lösungen, nicht aber die Anträge der Airlines, offenbart hätte. «Es wäre wie bei einer Auktion, bei der Sie nie erfahren, was die anderen bieten», fasst Faltings zusammen. Derart neuen Technologien wollten die Airlines aber nicht vertrauen, und das Projekt wurde nicht realisiert.

Auch ein weiteres Projekt, bei dem die Leerfahrten von Lastwagen zwischen verschiedenen Anbietern koordiniert und minimiert werden könnten, scheiterte an der Realitäten der Wirtschaft. Etwa daran, dass es keinen austauschbaren Standard zur Beschreibung von Frachtgut gibt, jede Firma macht das anders. Selbst wenn die Transportunternehmen ihre Bedenken bezüglich Geheimhaltung und Konkurrenz überwinden könnten, fehlte es ihnen schlicht an einer gemeinsamen Sprache.

Boi Faltings erzählt von diesen Erfahrungen frei von Groll, ganz im Gegenteil, in den wachen Augen des schlaksigen Mannes leuchtet weiterhin Begeisterung. «Natürlich hätte ich nichts dagegen, wenn wir auch wirtschaftlich damit Erfolg gehabt hätten», sagt er, «doch das ist ja das Schöne am akademischen Arbeiten: dass es so sein darf.» Als wissenschaftliche Projekte sind diese genau so wertvoll, die dabei gewonnenen Erkenntnisse genau so lehr- und einflussreich wie jene aus Projekten, aus denen erfolgreiche Spin-offs entstanden sind.

Erstellt: 16.06.2011, 19:51 Uhr

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