Dienstag, Juni 25, 2024
Künstliche Intelligenz, um die Welt besser zu verstehen

Wie selbstlernende Systeme und rechenintensive Analysemethoden Fahrzeuge und Ampelschaltungen verändern werden und wie tief Intel in den Entwicklungen darin steckt, beantwortet Christian Lamprechter, Geschäftsführer Intel Deutschland.

Zur Person: Christian Lamprechter verantwortet seit 2011 als Country Manager bei Intel die Marketing- und Vertriebsaktivitäten in Deutschland. Zudem ist Lamprechter seit 2013 Vorstandsmitglied des Branchenverbandes BITKOM. Davor war er bei Intel unter anderem für das Neu- und Großkundengeschäft in Zentraleuropa verantwortlich

Report: Künstliche Intelligenz ist derzeit eines der Schlagwörter in der IT – sie soll eine neue Unterstützung von Geschäftsprozessen möglich machen. Wie weit ist die Technik schon fortgeschritten, tatsächlich KI-Systeme zu entwickeln?

Christian Lamprechter: Künstliche Intelligenz ist eines der Fokusthemen für Intel und zugleich einer der Trends für die gesamte IT-Branche. Schon jetzt finden sich in unserem Alltag zahlreiche Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Spracherkennung, die heute in vielen Smartphones zur Grundausstattung gehört und auch bereits in den meisten neueren Autos der Oberklasse integriert ist. Durch KI wird der Erkennungsprozess menschlicher Sprache mit fortlaufender Nutzung stetig besser. Des Weiteren ist KI in smarten Städten oder bei Sicherheitssystemen im Straßenverkehr erfolgreich im Einsatz.

Für uns bei Intel spielt maschinelles Lernen eine besonders wichtige Rolle für das autonome Fahren – eines unserer Kernthemen. Mobilitätskonzepte der Zukunft wie Assistenzsysteme im Auto oder komplett selbstfahrende Fahrzeuge kommen nicht ohne fortschrittliche Datenverarbeitung und Analysefähigkeiten aus, wie sie nur KI liefern kann.

Intel treibt die Technologie hinter KI mit Hochdruck voran, so dass selbstfahrende Autos schon in naher Zukunft Realität sein werden. Bei all der Euphorie um die rasante Weiterentwicklung darf man allerdings Sicherheitsaspekte nicht außer Acht lassen. Wenn Autos ohne menschliches Eingreifen denken und handeln sollen, muss dies auf eine fehlerfreie und verlässliche Weise passieren.

Report: Haben Sie gute Beispiele, in welcher Weise hier Unternehmen heute unterstützt werden?

Lamprechter:  Im Juli 2016 hat Intel gemeinsam mit der BMW Group sowie dem Kameraspezialisten Mobileye eine Partnerschaft bekannt gegeben. Soeben hat zudem Fiat Chrysler Automobiles eine Absichtserklärung unterzeichnet, der Allianz beizutreten. Ziel dieser Kooperation ist es, Know-how und Ressourcen zu bündeln, um das autonome Fahren Wirklichkeit werden zu lassen. Die Serienproduktion von Autonomous-Driving-Lösungen für hoch- und vollautomatisierte Fahrzeuge soll bis 2021 realisiert werden und wird Herstellern der gesamten Automobilindustrie zur Verfügung stehen.

Künstliche Intelligenz gehört keinem Unternehmen oder keiner Organisation alleine. Der heutige Wissensstand ist das Ergebnis unzähliger Stunden wissenschaftlicher Arbeit weltweit. Um KI weiter voranzutreiben, setzt Intel auf einen offenen Ansatz und veröffentlicht KI-Werkzeuge als Open Source. Darüber hinaus arbeiten wir mit Forschungseinrichtungen, Universitäten oder Industriekonsortien, wie der »Partnership on AI« zusammen. 2017 investierte Intel Capital unter anderem in drei vielversprechende Startups: CognitiveScale, ein Anbieter industriespezifischer Machine Intelligence Software; Aeye, ein Vorreiter bei der Weiterentwicklung der Sehkraft von Robotern und Element AI, eine Firma, die sich auf KI-Lösungen spezialisiert hat.

Report: Intel arbeitet aktuell an einer eigenen KI-Plattform – was wird diese Plattform bieten? Was kann man sich darunter vorstellen?

Lamprechter:  Zunächst einmal ist Intel allein durch sein Prozessorportfolio ein zentraler Bestandteil der globalen KI-Community. Mehr als 90 % aller Server, die KI-Aufgaben erfüllen, laufen mit Intel-Prozessoren. Aber Intel ist vor allem auch Katalysator im Bereich KI und als solcher bestrebt, den Innovationskreislauf in diesem Bereich deutlich zu verkürzen. Sämtliche Aktivitäten von Intel zum Thema künstliche Intelligenz sind in der »Artificial Intelligence Products Group (AIPG)« vereint. Deren zentrale Komponente ist die Hard- und Software-Plattform Intel Nervana, die das Training von komplexen neuronalen Netzen erheblich beschleunigt und in naher Zukunft mit den Intel Xeon- und Intel Xeon Phi-Prozessoren verknüpft wird. Die Nervana-Hardware ist speziell auf die hohe Arbeitsbelastung zugeschnitten, die bei Deep-Learning-Anwendungen anfällt. Intel nutzt Deep Learning vor allem, um komplexe und datenintensive Prozesse wie Bild- und Spracherkennung zu beschleunigen und um die Leistung von Xeon- und Xeon  Phi-Prozessoren in verschiedenen Segmenten der künstlichen Intelligenz wie autonomes Fahren oder personalisierte Medizin zu verbessern

Report: Wann wird Nervana am Markt erhältlich sein?

Lamprechter:  Intel Nervana für Deep Learning wird es in zwei Ausführungen geben: als On-premise-Lösung vor Ort und als gehostetes Rundum-Paket Nervana Cloud. Die Plattform wird voraussichtlich noch in diesem Jahr auf den Markt kommen.

Report: KI-Lösungen werden in Zukunft wohl einen enormen Bedarf an Rechnerleistung erfordern. Lässt sich diese Nachfrage nur noch aus der »Wolke« stillen? Welche Erwartungen haben Sie dazu?

Lamprechter: Studien zufolge werden im Jahr 2020 mehr als 50 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden sein. Diese Geräte produzieren eine riesige Flut an Daten. KI verwandelt diese Datenmengen in sinnvolle, verwertbare Ergebnisse, von denen die Gesellschaft in vielen Bereichen profitieren kann. Dabei ist KI als das Gefüge aus Technologien und Anwendungen zu verstehen, die es Computern erlauben zu »denken«, indem sie auf Basis der generierten Daten mathematische Algorithmen erzeugen. Je anspruchsvoller das Lernen wird, des­to mehr Daten werden benötigt, um den Maschinen die Möglichkeit zur kontinuierlichen Weiterentwicklung zu geben. Kurz gesagt, mehr Daten helfen dabei, die Algorithmen zu optimieren. Voraussetzung dafür ist eine enorme Rechenleis­tung, und diese wird nur mithilfe der Cloud zu bewältigen sein.

Neben KI-Lösungen aus der Wolke existieren zudem lokale Lösungen, um KI-basierende Entscheidungen zu treffen. Hierzu zählt beispielsweise die Intel Saffron Plattform für kognitives Computing. Diese Technologie analysiert Daten aus verschiedenen Quellen direkt auf dem Endgerät. Sie sucht nach Gemeinsamkeiten, stellt Verbindungen zwischen ihnen her, die neue Erkenntnisse liefern, und »lernt« aus den hergestellten ­Mustern.


Selbstlernender Chip

Ende September hat Intel erstmals einen »neuromorphen« Chip vorgestellt. Der Testchip »Loihi« ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden und soll »vielfältige Möglichkeiten eröffnen, um den komplexen Herausforderungen in der Industrie wie auch in der Gesellschaft mithilfe selbstlernender Technik Rechnung zu tragen«. Loihi ahmt das Lernverhalten des Menschen nach und reagiert auf Resonanzen aus seiner Umgebung. Der Chip lernt kontinuierlich dazu und wird im Laufe der Zeit zunehmend »intelligenter«, indem er gespeicherte Daten zur Weiterentwicklung seiner Fähigkeiten nutzt. Durch den Einsatz digitaler Schaltungen imitiert die Technik grundlegende Gehirnfunktionen – so wird das maschinelle Lernen schneller und gleichzeitig effizienter. Ein mögliches künftiges Einsatzszenario für den selbstlernenden Chip ist beispielsweise autonomes Fahren: Smarte Ampeln passen ihre Zyklen automatisch an die aktuelle Verkehrslage an und ermöglichen so einen idealen Verkehrsfluss.

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