Digitale Transformation – Schlagwort oder Realität?

Selbstfahrende Autos und Roboter?

Worum geht es bei der Digitalen Transformation? Geht es um selbstfahrende Fahrzeuge oder Roboter, die uns bald auf der Straße entgegenkommen? Das erscheint unplausibel. Immerhin begleiten uns Roboter seit dem frühen 20. Jahrhundert in Literatur und Popularkultur. Auf dem Cover der ersten Ausgabe des Zauberers von Oz können wir den Zinnmann sehen, eine Art Roboter. Das Buch wurde bereits 1880 veröffentlicht. Aber bis heute, 140 Jahre später, habe ich noch keinen herumlaufen gesehen.

Das Konzept der künstlichen Intelligenz wurde in den 1960er Jahren entwickelt. Der erste bekannte Chat-Bot hieß Eliza, erstellt von Joseph Weizenbaum am Massachusetts Institute of Technology, kurz MIT. Ich habe selbst als Kind mit Eliza „geredet“, oder besser gechattet. Eliza verkörperte einen Therapeuten und fragte mich Dinge wie: Hast du irgendwelche psychologischen Probleme? Sie dachte etwa eine Minute nach, um dann mit Sätzen zu antworten, die meine Eingabe als Frage neu formulierte, so wie es Therapeuten in der landläufigen Vorstellung tun. Das Programm hatte keine Ahnung, wovon ich sprach, und „merkte“ sich auch die vorangegangenen Eingaben nicht.

Künstliche Intelligenz sei der Schlüssel zu einem Paradigmenwechsel, liest man häufig. Die nächste technologische Revolution, die Ära der Automatisierung, soll die Art und Weise, wie wir arbeiten und wie wir leben, komplett verändern. 40% unserer Arbeitsplätze stehen auf dem Spiel. Manche sagen, es könnten sogar 70% sein. Aber die Vorstellung fällt uns schwer. Und wenn uns das wirklich bevorsteht, warum ausgerechnet jetzt? Es gibt tatsächlich Gründe, warum es so lange dauert, um von der Theorie zu funktionierenden Lösungen zu gelangen. Lassen Sie mich erklären, warum wir in den nächsten zehn Jahren tatsächlich mit großen Veränderungen konfrontiert sein werden.

Warum sprechen wir gerade jetzt davon?

Das selbstfahrende Automobil ist ein oft zitiertes Symbol für autonome Maschinen. Bleiben wir doch bei diesem Beispiel. Einfach gesagt, brauchen wir drei Dinge, um Auto zu fahren: Eines ist die Muskulatur, mithilfe derer wir das Lenkrad und die Pedale bewegen. Das könnte ganz einfach von Motoren bewerkstelligt werden, also kein Problem für eine Maschine. Die anderen beiden sind schwieriger. Denn zweitens benötigen wir Sensoren wie Augen und Ohren, um Informationen über die Situation auf der Straße einzufangen. Und drittens müssen wir die gesammelten Informationen mit unseren Erinnerungen an ähnliche Situationen vergleichen. Alle diese drei Schritte müssen allerdings in Echtzeit verarbeitet werden.

Warum gab es bisher keine selbstfahrenden Autos?

Stellen Sie sich vor, Sie sitzen am Steuer und plötzlich überquert ein Kind die Straße. Sie müssen sofort reagieren, denn selbst eine Sekunde Verzögerung würde großen Schaden verursachen. Ihre Augen senden die Information ans Gehirn, das vergleicht das empfangene Bild mit abgesicherten Informationen, erkennt das Hindernis, trifft die Entscheidung, dass der Muskel unseres Unterschenkels den Fuß auf das Bremspedal drücken muss. Für all das benötigen Sie nur den Bruchteil einer Sekunde.

Wenn dieser Prozess länger dauen würde, wären unsere Fähigkeiten völlig nutzlos und es gäbe keine Autos. Und darin liegt das ganze Problem, mit dem künstliche Intelligenz lange zu gekämpft hatte: Entweder es geht sehr schnell, oder es ist nutzlos.

Drei Faktoren, auf die es ankommt

1. Senden

Wir verwenden normalerweise fünf Sinne, um Informationen über unsere Umwelt zu sammeln. Und wir müssen die Daten an unser Gehirn weitergeben. Maschinen sind dazu in der Lage. Allerdings hatten sie lange Zeit Probleme mit der Leistung. Die Bandbreite für mobile Kommunikationsgeräte war schlecht. Wir alle haben das Problem auf unseren Mobiltelefonen erlebt. Wir konnten eine größere Menge an Daten nicht ohne wesentliche Verzögerung übertragen. Bandbreite und Protokolle haben jedoch eine exponentielles Wachstum erfahren. Und heute sind Übertragungen schnell genug.

2. Speichern

Nach mehreren Jahren Erfahrung im Straßenverkehr haben Sie zehntausende Situationen in Ihrem Gehirn gespeichert. Um valide Entscheidungen zu treffen, benötigen Sie diese vielen Daten. Jahrelang hatten wir nicht die technischen Voraussetzungen, entsprechend viele Daten zu speichern. Wie oft hatten Sie bei Ihrer Festplatte oder Ihrem Mobiltelefon damit zu tun, dass der Speicher voll war? Dadurch blieben Computer lange Zeit einfältige Zeitgenossen, die nur Befehle auf Knopfdruck ausführen konnten. Aber die Datenmenge, die wir auf einem Chip speichern können, verdoppelt sich jedes Jahr. Mit anderen Worten, sie wächst exponentiell. Heute können wir riesige Mengen an Daten speichern.

3. Verarbeiten

Wir müssen in die Fahrschule gehen, um die kognitiven Prinzipien des Fahrens zu lernen. Wir verstehen die Situation, indem wir die Informationen verarbeiten und Eindrücke mit Erinnerungen vergleichen. Computer können das auch, aber sie waren bisher viel zu langsam. Es hat einfach zu lange gedauert, um alle Informationen zu verarbeiten und eine brauchbare Entscheidung in Echtzeit zu treffen. Die Leistung von Computern hat jedoch exponentiell zugenommen. Jetzt sind sie bereit.