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Tech-Pionier Ashton : „2050 werden wir nicht mehr selbst Auto fahren dürfen“

Mir war schnell klar, dass diese Informationen auf jeder Stufe der Lieferkette für jedes Unternehmen relevant waren. Die Wirtschaft würde Kosten in Milliardenhöhe sparen. Viele Unternehmen hatten Interesse. Ich arbeitete damals mit dem MIT zusammen, gründete zwei Jahre später dort sogar ein eigenes Institut. Um Gelder einzuwerben, hielt ich viele Vorträge. Immer hatten sie den gleichen Titel: das Internet der Dinge ...

... mit dem Sie eine Revolution entfachten.

Keine Revolution. Die Veränderungen vollziehen sich graduell und über Jahre. Immer mehr und immer bessere Sensoren sammeln immer präzisere Daten, die mit Hilfe von Algorithmen immer besser verstanden werden. Erst im Rückblick wird einem bewusst, welches Ausmaß die Transformation tatsächlich hat. Die Landwirtschaft ist ein gutes Beispiel. Die Bewässerung ist mit Hilfe der Daten von Sensoren inzwischen viel besser zu steuern. Wenn man die Sensoren auch noch mit der Wettervorhersage verbindet, dann bekommen die Pflanzen genau die richtige Menge an Feuchtigkeit. Das spart nicht nur Ressourcen, sondern erhöht auch den Output. Es gibt auch Sensoren, die den Reifegrad der Früchte bestimmen. Dann kann genauer entschieden werden, welche Frucht wohin verschickt werden muss. Die reiferen halten sich nicht so lange. Sie brauchen kürzere Wege, die weniger reifen gehen auf die lange Strecke.

Wenn immer mehr Sensoren zum Einsatz kommen, muss irgendjemand der Daten Herr werden.

Dafür brauchen wir lernende Maschinen. Sie müssen die Daten für uns interpretieren. Das schafft kein Mensch mehr. Hier liegt die eigentliche Herausforderung der nächsten Jahre. Die Sensoren sind schon ganz gut, die Maschinen müssen besser werden. Manche bezeichnen das als Künstliche Intelligenz. Ich meide den Begriff.

Wieso?

Weil das Auswerten von Daten nicht viel mehr ist als das Erkennen von Mustern mit etwas höherer Mathematik im Hintergrund. Menschen programmieren Software, die eigentlich nur nach Regelmäßigkeiten, Unregelmäßigkeiten und Korrelationen sucht. Aber die Algorithmen selbst müssen immer noch von Menschen entwickelt werden. Denken Sie an die Suchmaschinen fürs Internet: Bevor Google groß wurde, verließen sich die Internetnutzer auf andere Suchmaschinen. Dort saßen Menschen, die Websites kategorisierten, damit man sie finden konnte. Google hat früh erkannt, dass das wegen der Datenmenge auf Dauer nicht funktionieren würde, und programmierte dafür eine Software. Als intelligent würde ich die Software allerdings nicht bezeichnen.

Maschinen sammeln Daten und interpretieren sie. Am Ende werden sie für uns Entscheidungen treffen. Wir verlieren die Oberhand. Tesla-Chef Elon Musk hört nicht auf, davor zu warnen.

Elon ist ein großartiger Unternehmer, aber er ist kein Computerwissenschaftler. Ähnlich verhält es sich mit Stephen Hawking. Er ist ein phantastischer Physiker, aber kein Informatiker. Ich denke, beide liegen falsch. Sie deuten die Zukunft in die falsche Richtung, und dann kommen diese beängstigenden Vorhersagen heraus. Aber hinter der Software-Entwicklung stehen immer noch Menschen. In Szenarien, dass uns die Maschinen beherrschen, wird mit der Urangst der Menschen vor dem Kontrollverlust gespielt. Schon vor Jahrhunderten haben sich Menschen immer vor Monstern gefürchtet, die sie nicht mehr kontrollieren können. Ich glaube, die Gefahr ist eher, dass wir uns zu sehr auf Algorithmen verlassen und vergessen, dass diese nichts weiter als Werkzeuge für Ziele sind, die wir festlegen.

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