Post aus Japan: KI wird kompakt
Laut der landläufigen Medienmeinung scheinen China und die USA den Kampf um die Führung bei der Künstlichen Intelligenz unter sich auszumachen. Doch Nippon hat auch Chancen.
- Martin Kölling
Manchmal frage ich mich, ob Japan oder andere kleine Länder wie Deutschland überhaupt noch eine Chance beim Entwicklungswettlauf um künstliche Intelligenz haben. Denn beim Lesen von Medien und Studien drängt sich fast zwangsläufig der Eindruck auf, dass die als Staaten verkleideten Kontinente USA und China das Rennen unter sich ausmachen, während der Rest der Welt sich um den dritten Platz auf dem Podium balgt.
"Glaubwürdige Bedrohung"
"China und die USA bereiten sich auf einen KI-Showdown vor – in der Cloud" überschrieb die US-Ausgabe von Technology Review Ende Januar einen Artikel etwas martialisch. Der Council on Foreign Relations sah im Dezember 2017 in Chinas KI-Strategie eine "glaubwürdige Bedrohung für die technische Führung der USA". Und der ThinkTank Global Risk Insight fragte jüngst: "Könnte China die USA in der KI-Entwicklung überholen?"
Interessanterweise illustrierten die Experten ihren Online-Artikel mit einem Bild vom Partnerroboter Pepper, den der japanische Mobilnetzkonzern und IT-Investor Softbank mit Hilfe seines inzwischen inkorporierten französischen Zukaufs Aldebaran entwickelt hat. Und das ist vielleicht gar nicht so verkehrt. Denn die USA und China könnten wegen der Größe ihrer Firmen und deren Datenreichweite die Formen des Maschinen-Lernens dominieren, die große Datenmengen erfordern. Aber vielleicht können Japan und Deutschland andere Bereiche beherrschen, die die beiden Giganten nicht so abdecken.
KI in der Fabrik
Ein Bereich ist die Verbindung zwischen den digitalen Hirnen und der realen Welt, vor allen Dingen in den Fabriken. Gemba nennen die Japaner den Ort, wo wir Menschen Produkte herstellen. Und der Cheftechnologe des japanischen Elektronikherstellers Omron, Kiichiro Miyata, sagte mir voriges Jahr, dass er da Deutschlands und Japans Chancen sieht.
Denn nicht nur die Menge, auch die Qualität der Daten sei in Zukunft entscheidend. "Genaue Datenerhebung ist der Schlüssel für die nächste Entwicklungsstufe künstlicher Intelligenz", so Miyata. "Wenn die Daten Müll sind, kann auch künstliche Intelligenz damit nichts anfangen." Google fehle der Zugang allerdings bisher. Sein Fazit: "Japan und Deutschland werden sich darauf fokussieren, hochqualitative Daten vom Gemba und den Kunden zu sammeln."
Intelligenz wird kompakt
Der zweite Bereich hängt eng damit zusammen: Es ist kompakte KI. Und ich verstehe sie hier im doppelten Sinne. Eine Richtung geht der japanische Technikkonzern Mitsubishi Electric. Er hat Algorithmen entwickelt, dies Roboter erlauben, mit wenigen Versuchen in Minuten Bewegungsabläufe selbst zu lernen, was früher zigtausend Versuche und Stunden oder Tage benötigte. Außerdem laufen die Anwendungen auch auf kleinen Rechnen und lassen sich daher in Maschinene und Autos einbauen.
Ein anderer Bereich sind AI-Anwendungen, in denen es nicht riesige Mengen an Daten zu verarbeiten gibt. Große Konzerne wie Panasonic beschäftigen sich damit, aber auch kleine Startups wie Tibidabo. Dessen Gründer, der in Kalifornien aufgewachsene Japaner Shota Ishii, will ein Produkt entwickeln, dass mit künstlicher Intelligenz institutionellen Investoren wie großen Pensionsfonds hilft, langfristige Investitionsentscheidungen zu fällen.
Symbolische KI
Das Problem in diesem Bereich sei, dass es oft nicht große Datenmengen zum Verarbeiten gebe, meint Ishii, der bis 2017 die Abteilung für strategische Initiativen des US-Finanzdienstleisters State Street geleitet hat. "Es ist daher sehr schwierig, Deep Learning einzusetzen." Er versucht stattdessen, GOFAI zu verwenden, kurz für "good old fashioned AI" oder präziser symbolische künstliche Intelligenz.
Diese Disziplin sei zwar im Moment nicht so populär und stünde im Schatten vom Machine Learning, sagt Ishii. Aber er glaubt damit, besser Investoren besser bei Investitionsentscheidungen helfen zu können. Und so sieht die Stoßrichtung grob gesagt aus. Der Mensch schafft dabei die Strukturen für die Ordnung von vielen verschiedenen Materialien, Berichten, Zeitungsmeldungen, Wirtschafts-, Markt- und Firmendaten. Ishiis KI läuft dann innerhalb der Strukturen und verfeinert sich selbst. Gleichzeitig kann das System die Strukturen in Einzelbereichen mit Ergebnissen aus dem Deep Learning kombinieren, um bisher unbekannte Knotenpunkte für die Investitionsentscheidung zu finden.
In Japan sind die Ressourcen knapp
Er kann sich mit der Idee anfreunden, dass Japans Stärke in quasi kleiner, kompakter KI liegt. Denn an seiner Universität hat er erlebt, wie Studenten aus unterschiedlichen Ländern unterschiedlich vorgehen. Ressourcen- und geldreiche Amerikaner hätten bei Problemlösungen auf Computer gesetzt. Die technisch karger aufgewachsenen Russen griffen stattdessen zuerst zu Stift und Papier und ersannen elegante Theorien. Außerdem hat er beobachtet, dass in der KI-Forschung recht viele Franzosen zu geben scheint. Denn offenbar wird in Frankreich viel wert auf abstraktes Denken und Mathematik gelegt.
Japaner wiederum sind seit Jahrhunderten Meister des Verkleinerns. Bonsai-Bäume und Sonys Walkman sind Zeugen für diese Fähigkeit. Und dies ist nicht ohne Grund eine Stärke der Japaner, vermutet Ishii. "In Japan sind die Ressourcen knapp", so sein Gedankengang. Die Ahnen mussten daher sehen, wie sie aus der Knappheit Fülle schaffen konnten. Und diese Stärke wiederholt sich nun vielleicht auch in der digitalen Welt. "Japaner fragen sich vielleicht, was wir tun können, wenn wir nicht alle Daten haben, die wir wollen."
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