Amazon forscht und entwickelt intensiv an Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Die Ergebnisse der Arbeit kommen schon heute den Kunden zugute: Etwa indem Systeme auf Grundlage von Daten aus der Vergangenheit Nachfrage-Prognosen für Produkte erstellen. Das sorgt für schnellere Lieferung, verringerte Lagerkosten und somit bessere Preise. In dieser Serie beantwortet Amazon Fragen rund um das Thema KI.

Hatten Sie heute schon eine Tasse in der Hand? Haben Sie sich vielleicht Kaffee eingeschenkt, ein wenig Platz für Milch und Zucker gelassen, die beiden Zutaten ergänzt, und mit einem kleinen Löffel verrührt? Wenn ja, dann haben Sie heute bereits etwas vollbracht, das für eine Maschine enorm schwierig ist. Schon 1980 beschrieb Hans Moravec dieses Problem der Maschinen: Zwar könnten sie komplizierte Rechnungen in Bruchteilen von Sekunden lösen, einfache Bewegungen wahrzunehmen und auszuführen stelle sich für sie aber als eine weit größere Herausforderung dar. Bereits ein Kleinkind ist jedem noch so ausgetüftelten Fußball-Roboter überlegen, dasselbe gilt für die einfachsten Dinge wie Treppen steigen, Gegenstände heben, oder eben ein Getränk einschenken.

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Fußball mit Menschen macht nicht nur mehr Spaß – sondern klappt auch besser

Das Beispiel der Tasse zeigt auch, dass Menschen besser wahrnehmen können. Obwohl sie eine spezielle Tasse vielleicht noch nie zuvor gesehen haben, sie eine etwas komisch anmutende Form oder zum Beispiel keinen Henkel hat, werden sie die Tasse trotzdem als solche erkennen. Für eine Maschine wird das unter Umständen schwieriger als Günther Jauchs Millionenfrage. „Ein Kleinkind lernt in den ersten zwei Lebensjahren aus etwa 500 Mio. Bildern“, erklärte Ralf Herbrich, Geschäftsführer des Amazon Development Centers in Deutschland, vor kurzem in einem Interview mit der Deutschen Verkehrs-Zeitung. „Daraus könnten Rechner heute nicht einen einzigen Algorithmus entwickeln, der ähnlich wie ein zweijähriges Kind beliebige Objekte erkennt.“ 10.000- bis 100.000- mal mehr Daten brauche eine Maschine, so Herbrich, um in einem Lernverfahren ähnliche Fähigkeiten der Erkennung zu bekommen.

Was wir landläufig den „gesunden Menschenverstand“ nennen, haben Maschinen also nicht. So beschreibt der Informatiker Toby Walsh die Fähigkeit, „Objekte wahrzunehmen, die wir noch nie zuvor gesehen haben, und mit unserem gesunden Menschenverstand zu verstehen, wie sie funktionieren und was wir zu tun haben“. Dieses intuitive Verständnis fehlt Maschinen, sie scheitern deswegen an scheinbar einfachen Fragen. Aus genau diesem Grund bleiben es auch in Zukunft Menschen, die endgültige Entscheidungen treffen: „Auch Maschinen machen Fehler“, stellte Herbrich in dem Gespräch klar. Deshalb gebe es bei Amazon Kontrollmechanismen, die sie je nach Bedarf übersteuern würden. „Diese werden letztlich immer von Personen überwacht“, erklärte der Machine-Learning-Experte weiter.

Es gibt also vieles, wobei Menschen Maschinen weit voraus sind und auch bleiben werden, neben der Intuition unter anderem nicht minder die Fähigkeit zur Kreativität, zur Empathie und die Gabe, auch aus wenigen Datenpunkten Schlüsse zu ziehen.