00:00:00: Technik aufs Ohr.

00:00:03: Der VDI-Technik-Podcast mit Sarah und Marco.

00:00:18: Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Technik aufs Ohr.

00:00:22: Diesmal sind wir live auf der Smart AI, dem VDI-Kongress für künstliche Intelligenz Powered by VDI-Wissensforum in Heilbronn.

00:00:31: Und ich spreche heute mit einem ganz spannenden Gast, der mir auch schon hier gegenüber sitzt, und zwar ist das Professor Dr.

00:00:39: Hans Usko-Reit.

00:00:40: Ja, hallo.

00:00:41: Vielleicht magst du dich einmal kurz selbst vorstellen und paar Sätze zu dir sagen und was du heute hier machst.

00:00:46: Hallo, Sarah.

00:00:47: Ja, ich komme aus der künstlichen Intelligenz.

00:00:52: Das ist eigentlich das Gebiet, in dem ich mein Leben gearbeitet habe, mein Leben lang.

00:01:00: Ich bin hier heute auf dem Smart AI Kongress, um in einer Breakout-Session bestimmte Themen der Anwendung von KI in Unternehmen zu diskutieren.

00:01:14: Ich bin außerdem in der Jury für die Auswahl von Startups heute.

00:01:22: Und dann bin ich ganz kurzfristig für Carsten Maschmeyer eingesprungen und habe die Eröffnungsgenot gehalten, weil Carsten Maschmeyer krankheitsbedingt ausgefallen ist.

00:01:32: Ja, das

00:01:32: ist sehr schade.

00:01:33: Das haben wir auch schon gehört.

00:01:34: Aber Klasse, dass du dann so spontan eingesprungen bist.

00:01:37: Und das war auf jeden Fall schon hier für die Gäste sehr, sehr spannend.

00:01:39: Aber noch ein bisschen Hintergrund zu dir.

00:01:41: Du bist ja wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz in Berlin und leite Store das Language Technology Lab.

00:01:51: Eigentlich nicht mehr.

00:01:52: sondern ich habe das zwar aufgebaut, das war in Saarbrücken und in Berlin.

00:01:58: Dafür gibt es einen Nachfolger.

00:02:00: Ich hatte ursprünglich auch mal als Standort-Sprecher den Saarbrücker-Standort des DFKI geleitet, dann den Berliner Standort in meiner Heimatstadt Berlin aufgebaut und geleitet.

00:02:12: Und habe das dann, als ich für drei Jahre nach China gegangen bin mit meiner Frau, aber an Nachfolger übergeben und bin jetzt zwar noch in der Forschung und auch für Vorträge und Projekte mit dem DFKI verbunden, aber leite den Standort nicht mehr.

00:02:29: Ja, aber dann hast du ja trotzdem das einige Jahre gemacht und sehr viel Erfahrung gesammelt.

00:02:33: Das würde mich jetzt auch schon zu der ersten Frage führen, also wenn du so auf die ganze Zeit mal zurückschaust, auf die KI-Forschung.

00:02:40: Was hat sich denn in den letzten zwei, drei Jahren vor allem durch generative KI für dich ganz persönlich am meisten verändert entwickelt?

00:02:47: Ja, für uns, die wir so lange dabei sind, gab es ja mehrere Wellen der Veränderung.

00:02:55: Von der künstlichen Intelligenz, die Er symbolisch war noch, die in DWR versucht hatten, mit Mitteln der Logik, der Linguistik und mit bestimmten Programmierverfahren der Komplexität des menschlichen Denkens und der Sprache herzwerden, bis hin zu dann... Techniken, die er versucht hatten, die Komplexität aus vielen, vielen Beispielen zu lernen, gab es einige hochinteressante Zwischenschritte und dann kam ja die neuronale Welle sehr stark, also neuronale Netze, die im Grunde genommen im gewissen Sinne auch statistisch arbeiten, aber dazu noch andere Eigenschaften aufweisen.

00:03:44: Und die generative KI ist ja jetzt eigentlich erst seit, sagen wir mal, zwei Tausend Siebzehn, als die angestoßen wurde, die allerneueste Entwicklung.

00:03:54: Allerdings auch die, die uns selber eigentlich am meisten verblüfft hat.

00:04:04: Das heißt, obwohl wir in dem Gebiet gearbeitet haben, lange Jahrzehnte und uns immer solche Funktionalität gewünscht hatten, ist die dann plötzlich auf eine leicht andere Art und Weise gekommen als vorhergesagt.

00:04:18: Und wieso ist das so?

00:04:20: Hat sich das so entwickelt, als man erst gedacht hat?

00:04:22: Das hat sich so entwickelt, weil man sich vorher nicht sicher war.

00:04:26: Das Kind lernt natürlich auch die Sprache und das Wissen aus vielen, vielen Beispielen.

00:04:31: Aber wir Menschen haben ja zwei Arten das Lernen.

00:04:34: Wir lernen die Sprache unbewusst, so wie wir Radfahren lernen, also ohne die Grammatik zu kennen.

00:04:40: Das Kind kann schon sprechen, aber weiß nicht, was ein Subjekt und ein Objekt ist, lernt das unbewusst.

00:04:50: Und lernt dann aber viel Wissen sehr bewusst in der Schule.

00:04:55: Da wird ihm das beigebracht.

00:04:57: Das heißt, das meiste Wissenlernen passiert nicht unbewusst, sondern recht bewusst.

00:05:03: Da wird das gelangelesen und gelernt.

00:05:06: Und was uns nicht so klar war vorher war, ob ... Die künstliche Intelligenz einfach nur durch das Lesen und Arbeiten mit Milliarden von Sätzen gelingt.

00:05:24: auf die unbewusste Art und Weise das Wissen zu erwerben, dass ein Mensch auf diese Weise nicht lernen könnte.

00:05:31: Wir könnten nicht, indem wir einfach rein mengenmäßig, können wir nicht Milliarden von Sätzen verarbeiten, aber wir haben auch gewisse Beschränkungen darin, uns dann irgendwelche Zwischenergebnisse abzuspeichern.

00:05:46: Das ist eigentlich sowieso ein sprachwissenschaftlicher Hintergrund, kann man ja so ...

00:05:51: Ja, aber es hat sich eben rausgestellt, dass das, was wir ursprünglich mal gedacht hatten, dass nämlich im Grunde genommen die sprachwissenschaftliche Durchdringung, eine Rolle beim Sprachenlernen und die logische Durchdringung des Wissens, eine Rolle beim Wissenlernen spielt, ist es jetzt so, dass die künstliche Intelligenz den Umstand benutzt, dass Menschen das alles bereits völlig verarbeitet und in Sprache niedergeschrieben haben und in der Lage ist, rein weg aus Texten viel mehr über die Welt zu lernen, als wir vielleicht für möglich gehalten haben.

00:06:33: Aber das ist eigentlich eine schöne Einsicht und die erleichtert es uns auch ein bisschen zu verstehen, wie Kindersprache erwärmen.

00:06:42: Ja, schönen Hintergrund.

00:06:44: Eigentlich ist ja KI so durch ChatGPT jetzt so eine breite Masse und wie so richtig angekommen.

00:06:50: Viele benutzen das und ja, können sich das selbst irgendwie erschließen und eigene Proms schreiben und ja, so die breite Masse finde ich.

00:06:58: Nur wird immer damit so ein bisschen aktuell verbunden.

00:07:00: Wie siehst du das?

00:07:01: Also ist das irgendwie, wie bewertest du das vielleicht?

00:07:06: Naja, es ist natürlich eine Technologie, die man gerne nutzt, weil Weil die heutigen großen Sprachmodelle sehr viel klüger sind als jeder Mensch.

00:07:23: Es wird sogar schwer sein, hundert Menschen zu finden, die gemeinsam das Wissen haben von Chatchity P.T Wahrscheinlich muss man in die Tausende gehen.

00:07:30: Man muss schon in die Tausende gehen.

00:07:32: Und was ja daran liegt, dass unser Kopf viel zu klein ist.

00:07:37: Also das ist ja der Nachteil der Menschheit.

00:07:41: Wenn man die Komplexität der Welt sieht, der Welt, der Gesellschaft, der Technik, der Physik, der Naturwissenschaften, dann hat die Evolution unseren Kopf sehr klein dimensioniert, weil wir auch satt geworden sind, ohne das alles zu verstehen.

00:07:57: Wenn wir das aber alles verstehen wollen, dann passt das in unser kleines Köpfchen nicht rein.

00:08:03: und dann hilft es natürlich, wenn wir eine künstliche Intelligenz bauen können, die dieses gesamte Wissen der Menschheit in sich vereinigt und die wir dann einfach immer abfragen können oder bitten können, für uns etwas zu schreiben, sich auszudenken, auszuarbeiten, zu analysieren.

00:08:19: Findest du das gefährlich, dass man sich da so drauf verlässt, kann man ja fast schon sagen?

00:08:26: Weil es ist ja auch nicht alles jetzt noch super korrekt oder richtig, was da so rauskommt.

00:08:30: Da muss er trotzdem einen schon mal nachprüfen.

00:08:32: Zumindest in gewissen Kontexten.

00:08:34: Und ja, findest du das vielleicht sogar gefährlich, dass wir da irgendwie uns so

00:08:38: abhängig machen?

00:08:39: Ja, die Frage geht schon in die richtige Richtung.

00:08:42: Wir müssen sehr, sehr bewusst und vorsichtig damit umgehen.

00:08:47: Wenn wir uns und besonders gilt das für die... Ausbildung unserer Kinder, für die Erziehung der Kinder im Jugendlichen.

00:08:56: Wenn wir der Bequemlichkeit zu sehr nachgeben, kann es dazu kommen zu Phänomenen, dass bestimmte Kulturtechniken des Analysierens Denkensschreibens aus Formulierens nicht mehr so trainiert werden wie vorher.

00:09:16: Das wäre natürlich ja mal schade, denn wer soll denn die Texte schreiben, aus denen die KI von morgen lernt?

00:09:22: Ja, zum Beispiel, ne?

00:09:22: Wenn die Menschen die nicht

00:09:23: mehr schreiben können.

00:09:24: Die KI kann ja dann nur noch aus Texten lernen, die selbst geschrieben hat und dann kommt ja wenig dazu.

00:09:30: Also das heißt, nee, nee, nee, jetzt auch mal Spaß beiseite.

00:09:33: Es geht nicht nur darum, dass die KI da nicht mehr zu lernen bekommt, sondern es geht auch darum, dass gerade für die Tätigkeiten nachher später im Beruf, in der Gesellschaft, für die die eigentlich Menschen vorbehalten bleiben sollten, die Menschen vielleicht nicht gut genug mehr ausgebildet sind, wenn sie nicht auch selber sich kreativ und kritisch mit der künstlichen Intelligenz ständig auseinandersetzen, sie hinterfragen und auch versuchen, selber bis an die Grenzen ihrer intellektuellen Fähigkeiten zu gehen.

00:10:12: Das würde ich befürworten.

00:10:15: Ja, ich öffne den Blick jetzt mal ein bisschen auf Europa.

00:10:19: Also wo stehen wir denn in Sachen KI in Europa?

00:10:25: Die künstliche Intelligenz hatte ja bereits vor der vor der Entstehung der sogenannten generativen KI, also vor diesen großen Basismodellen, Foundation-Modelle auch genannt, der bereits viele gute Anwendungen hervorgebracht und die nennen wir manchmal auch Enger oder KI oder Narrow AI.

00:10:53: Das sind also Anwendungen, die immer genau eine Sache machen können.

00:10:56: Die können entweder autonom Auto fahren oder übersetzen oder Texte zusammenfassen oder Vorhersagen über Bedarfe machen und so weiter.

00:11:10: Da gibt es hunderte von Einsatzmöglichkeiten für Systeme, die genau eine Sache können und sehr, sehr gut können.

00:11:17: Und da steht Europa.

00:11:19: Nicht mal so schlecht.

00:11:21: Viele der Methoden wurden nicht hier entwickelt.

00:11:23: Auch die Mehrzahl der Architekturen wurde in den USA entwickelt, dieser Narrow AI.

00:11:28: Aber einige Systeme kamen auch von hier.

00:11:30: Zum Beispiel die Architektur LSTM, Long-Term Short-Term Memories.

00:11:35: Das ist eine Architektur, die die wenigsten unter dem Namen kennen.

00:11:38: Aber fast alle kennen Siri und Alexa und Google Translate.

00:11:42: Und diese europäische Methode LSTMs, die in München entwickelt wurde, wird dort eingesetzt.

00:11:49: Also Alexa Siri zum Teil auch andere große bekannte Chatbots oder auch Google Translate haben eigentlich auch europäische Methoden eingesetzt.

00:12:02: Also und auch in der Anwendung dieser Systeme in der Industrie sehen wir gar nicht schlecht aus, weil eigentlich die in den USA werden zwar große, große Anwendung für den Endverbraucher, für die große Masse hergestellt, wie z.B.

00:12:22: ChatGPT und Google Translate oder auch Algorithmen, die soziale Medien steuern.

00:12:30: Aber was den Einsatz in der Wirtschaft, in der Industrie angeht, ist Europa nicht schlecht.

00:12:36: So, jetzt kommt die neue, jetzt kommt dann die generative KI.

00:12:39: Und da hat Europa leider den Anschluss ziemlich verloren, was zumindest die Entwicklung der Systeme angeht.

00:12:46: Fast alle großen Sprachmodelle kommen aus den USA, vielleicht zwanzig Prozent aus China noch oder zwanzig und weniger als fünf Prozent aus Europa.

00:12:58: Ja, schade, kann man da nur sagen, ne?

00:13:02: Das würde mich so ein bisschen auf das Thema Gründung bringen.

00:13:05: Startups und ja, unseren Standort hier für auch Gründer und Gründerin.

00:13:09: Und du bist ja auch Mitgründer von Akrolyngs.

00:13:12: Ich hoffe, ich spreche es richtig aus.

00:13:14: Ja, vielleicht kannst du da so ein bisschen was zu sagen.

00:13:16: Kann ich mal sagen, also ich habe ja mehrere EI-Firmen gegründet, mitgegründet.

00:13:21: Meistens mit Mitarbeitern oder ehemaligen Mitarbeitern zusammen, die dann aus der Forschung da reingegangen sind.

00:13:28: AgroLynx ist eine Firma, die wir bereits in dem Jahr zwei tausend zwei gegründet haben, die ist in der Tat interessant.

00:13:35: Deshalb, weil wir die damals besten Methoden eingesetzt haben, die zum Teil wissenslingustisch, wissensbasiert sind, dann erweitert wurden um statistische Methoden.

00:13:49: Und jetzt aber in der Gen AI Revolution alle nochmal erweitert wurden, um auch die Mächtigkeit der generativen Modelle.

00:14:03: Acrolinks hilft großen Unternehmen die Qualität ihres sogenannten Contents, also ihrer digitalen Inhalte zu verbessern.

00:14:12: Nicht nur durch Rechtschreibung, Grammatik, Stilistik, sondern auch zu gucken sind die Marketing wirksam, die Texte kann ich die Texte leicht finden im Web und sind sie auch compliant im Sinne von rechtlich zulässig zum Beispiel.

00:14:37: Und viele der ganz großen Unternehmen dieser Welt setzen diese Technologie ein.

00:14:44: Der Hauptmarkt ist in der Zwischenzeit sogar in den USA größer als in Europa.

00:14:48: Ja, danke für die Einblicke.

00:14:50: Du bist ja hier auf dem Smart-Eye-Kongress in der Jury für den Start-up-Abort.

00:14:55: Das hattest du ja in der Einleitung auch schon gesagt.

00:14:57: Na, welchen Kriterien bewertest du denn die KI-Start-ups?

00:15:01: Kannst du da so ein bisschen aus dem Nähekästchen plaudern?

00:15:05: Ja, das ist ja so, dass wir, wenn wir jetzt eine Investitionsentscheidung treffen müssten, Dann müssen ganz viele Kriterien erfüllt sein.

00:15:17: Alle schon erfüllt sein.

00:15:18: Dann müssen die ganzen hinreichenden Bedingungen erfüllt sein, die ausreichen, um eine Investition zu legitimieren oder zu motivieren.

00:15:35: Und dazu gehört ja nicht bloß die Technologie und möglichst auch eine Technologie, die nicht leicht nachahmbar ist, dann sonst kann das jeder kopieren.

00:15:43: Dazu gehören dann auch ein guter Markt und eine gute Strategie für den Markt eintritt.

00:15:53: Und dazu gehören natürlich auch die Fähigkeiten der Mitarbeitenden, dort diese Sache auch zu stemmen.

00:16:03: Wenn man aber so ein Start-up-Wettbewerb hat, muss man ja oft daran gehen und sagen, man hat noch nicht unbedingt immer Unternehmen, die in all diesen Kriterien voll ausgereift sind.

00:16:12: Manchmal ist es besser, ein Unternehmen höher zu bewerten.

00:16:19: was riesige Marktchancen und eine tolle Technologie hat und vielleicht auf der Ausarbeitung ihres Business Plans und ihrer Strategie noch nicht ganz so weit fortgeschritten ist, um die zu ermutigen, das auch noch zu schaffen, aber vielleicht dann Unternehmen, deren Technologie oder deren Markt nicht sehr überzeugend sind, rechtzeitig zu warnen, auch wenn es ganz hervorragende Menschen sind und auch wenn die ganz tolle PowerPointfolien und Business Planner habt, die frühzeitig zu warten und ihnen zu sagen, denkt doch noch mal nach.

00:16:53: Das ist immer ein bisschen schwer bei solchen Start-up-Wettbewerben.

00:16:56: Man kann nicht alle Kriterien immer gleich gewichten.

00:16:59: Das stimmt.

00:17:00: Ja, wir sind auf jeden Fall gespannt.

00:17:02: Und auf dem Kongress hier ist ja das Thema Datensouveränität auf jeden Fall auch noch groß geschrieben.

00:17:08: Wo ist denn da aus deiner Sicht, was das Thema Regulierung angeht bei KI, wo ist es notwendig und wo hindert es vielleicht auch teilweise?

00:17:17: Nehmen wir mal die Freiheit, das ein bisschen breiter zu beantworten und nochmal anzuschließen an das, was wir früher gesagt hatten, wo wir gesagt haben, wir haben leider in der Gen AI, in der generativen KI, ein bisschen den Anschluss verloren.

00:17:30: Die Frage ist ja... Wir hatten auch nicht die Infrastrukturen, nicht dass die Ideen und die Köpfe fehlen bei uns, sondern einfach die Infrastrukturen, die nötig waren, um diese neue Generei zu kreieren, die großen Sprachmodelle.

00:17:46: Die haben noch nicht mal amerikanische Universitäten.

00:17:48: Das haben wirklich nur die ganz, ganz großen KI-Unternehmen.

00:17:52: So, und die Frage ist jetzt, und bevor wir nur auf Daten kommen, können wir uns das eigentlich leisten.

00:17:59: Auf solchen Gebieten abhängig zu werden, weil das heißt ja, dass wir auch unsere Daten, also wirklich das wertvollste eigentlich, was die Industrie hat, woraus man eigentlich dann auch die Prozesse ableiten und trainieren kann, dass wir die gar nicht mehr bei uns alle haben.

00:18:16: Und wenn wir dann weitergehen zur Verwaltung oder zur Verteidigung, dann sieht es vielleicht noch schlimmer aus, wenn wir abhängig sind.

00:18:25: Das heißt eigentlich, Wenn wir schon eine KI haben, die das Wissen der Menschheit in sich aufnehmen kann und die in der Lage ist, alle Aspekte uns in allen Aspekten unseres Lebens und unserer Wirtschaft zu unterstützen.

00:18:43: sind wir es eigentlich schuldig, diese Technologie auch selbst zu beherrschen, weil die in der Zukunft eine so zentrale Rolle spielen wird in der Wirtschaft, in der öffentlichen Verwaltung, auch in der Kultur, dass wir die wirklich auch mit unseren Wertsystemen beherrschen müssen.

00:19:00: Das heißt, die Datensouveränität und aber auch die Souveränität der Kisouveränität ist ein ganz zentrales Anliegen.

00:19:08: Wir dürfen das nicht aufgeben und wie unser CEO vom DFKI.

00:19:16: Chef alle sieben DFKI-Standorte, Deutschland Forschungszentrum, für ganz wesentlichen Intelligenz, sagt dazu sehr treffend, ja, es sind Züge abgefahren, aber es fahren auch immer noch Züge ab.

00:19:28: Also es sind noch nicht alle Züge abgefahren, sondern wir sehen an der Entwicklung der KI, es kommen immer wieder neue Methoden und neue Technologien und neue Ansätze.

00:19:36: Und wir können nicht einfach sagen, nur weil wir bei einem Paar jetzt hinterher sind, zementieren wir das und sagen ab jetzt bleiben.

00:19:45: bleiben wir immer hinterher, dann können wir Deutschland gleich zum Tourismus landen machen und unsere Industrie aufgeben.

00:19:52: Ja, auf jeden Fall ein schönes Zitat, finde ich gut.

00:19:56: Zum Abschluss des Podcasts kommen wir immer so ein bisschen und schauen in die Glaskugel oder in die Zukunft und du hast da jetzt schon Jahrzehnte KI-Forschung hinter dir.

00:20:04: Was kann und wird denn da noch kommen?

00:20:07: Ja, so ein Moment ist es ja so, das ist diese super, super schlaue KI, die wir in ChatGPT, Gemini, Cloud und so weiter erleben, dass die eigentlicher nicht denkt und plant und autonom ist, sondern sie wird aufgerufen, sie gibt eine Antwort.

00:20:26: Jetzt hat man natürlich Extrasysteme gebaut, sogenannte Agenten, die dann diese großen Sprachmodelle mehrfach aufrufen und so ganze Prozesse erledigen, aber eigentlich das... Das neuronale Netz, das Gehirn des Ganzen, ist ganz anders als der Mensch, der ein weiter denken kann, sich Ziele setzen kann, ausführen kann, planen kann und so weiter.

00:20:52: Dazu braucht er aber auch ein Gedächtnis.

00:20:54: Das haben heute dieses Thema auch nicht.

00:20:56: Das heißt, die nächste Generation der Architekturen wird auf jeden Fall Gedächtnisse haben.

00:21:04: Da gibt es ganz hervorragende Ansätze bereits im Moment bei Google, wo sich abzeichnet, dass die eine neue Generation von großen Sprachmodellen kommt, die aus der Interaktion mit dem Benutzer lernen kann und dieses neu gelernte Neu einspeist, ohne das alte Wissen zu zerstören.

00:21:22: So, das wird kommen und dann werden diese Systeme auch autonom sein, brauchen nicht mehr einen autonomen Agenten daneben, sondern werden unter Umständen werden wahrscheinlich sich immer selbst aktiviert halten.

00:21:36: und werden auch selbst, wenn wir Ihnen gerade keine Frage stellen, weiter denken können und kreativ tätig sein können und sich auch eigene Ziele setzen können.

00:21:48: Damit einhergehen natürlich wieder gewisse Gefahren, die wir beherrschen müssen, was wir nur durch KI können.

00:21:55: Aber in die Richtung wird es gehen.

00:21:56: Wir sollen uns jetzt schon darauf vorbereiten, dass das demnächst kommen wird.

00:21:59: Das klingt auch so für mich.

00:22:01: Auf jeden Fall eine sehr spannende Entwicklung.

00:22:03: Wir werden da dran bleiben und ich bedanke mich Recht herzlich für das Gespräch auf der Smart AI.

00:22:09: Und ja, bin sehr beeindruckt und wünsche noch viel Spaß.

00:22:13: Ja, vielen Dank.

00:22:14: Hat Spaß gemacht.

00:22:15: Danke.

00:22:15: Ja,

00:22:15: danke.

00:22:16: Wer da noch mehr erfahren möchte, schaut bitte in unsere Show Notes.

00:22:19: Und ja, wer noch was fragen möchte oder Themenvorschläge für uns hat, der schreibt entweder an podcastad.de oder kommentiert die Folge.

00:22:27: Das war die Sarah für euch am Mikro.