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Künstliche Intelligenz : Supercomputer fährt in zwei Tagen alle Straßen Amerikas ab

Volvo ist nun einer der wichtigsten Referenzpartner, obwohl Nvidia mit nahezu allen Autoherstellern wie Volkswagen, Audi, Porsche oder Mercedes sowie den wichtigsten Direktzulieferern wie Bosch und Continental zusammenarbeitet. Ausnahme BMW: Die Bayern haben Intel als Partner gewählt, immer noch der führende Anbieter von Prozessoren, die den Kern eines jeden Rechners bilden. Intel wie Qualcomm verfügen bereits über KI-Chips. Software-Konzern Microsoft, die Internetgiganten Facebook oder Google, Amazon und Computerhersteller IBM setzen ebenso auf Künstliche Intelligenz. Das ist schon Hinweis genug, welche riesigen Marktpotentiale sich in dem Geschäft mit der Anwendung von KI abzeichnen.

Alles bewegt sich autonom

Angesichts der Fortschritte leistungsfähiger Computer ist Huang überzeugt, dass das autonome Fahren in den nächsten Jahren schnell an Bedeutung gewinnen wird. Die derzeit wenigen herumfahrenden Level-2-Autos seien „lausig“. Das aber werde sich schon bald ändern. Die Robotertaxis in den Städten würden schon nächstes Jahr Fahrt aufnehmen. Da arbeitet Nvidia mit Daimler und Bosch an einem Projekt, das 2019 mit einem automatisierten Shuttle-Service im Silicon Valley einen regulären Dienst aufnimmt. Ein Jahr später würden Zehntausende fahrerlose Robotertaxis in Städten herumfahren, gibt er sich mutig. Das gelte auch für Busse. Das ließe sich schnell umsetzen, weil sich die Fahrzeuge auf festgelegten Stecken und in einem begrenzten regionalen Raum bewegten.

Ganz anders wird es mit dem individuellen Personenauto sein, mit dem der Fahrer ein x-beliebiges Ziel ansteuert, nicht nur in der Stadt, auch über weite Strecken. Erst in fünf bis zehn Jahren könne eine durchaus große Anzahl unterwegs sein; wenn man bedenkt, dass jährlich knapp hundert Millionen Fahrzeuge (Autos, Lastwagen Busse) verkauft werden. Am Ende, ist er überzeugt, werde einmal alles, was sich bewege, autonom sein; sei es die Baumaschine von Komatsu oder der Jet Ski von Yamaha.

Doch nicht nur in dem Bereich, in dem Nvidia eine führende Rolle spielt, kommen die von Künstlicher Intelligenz beeinflussten Technologien zum Einsatz. Alle Wirtschaftszweige werden sich damit befassen; die Logistik, die Medizintechnik oder der Handel, wenn etwa der größte Konzern in der Branche, die amerikanische Walmart, seine Dispositionen vornimmt.

Und die Produktion: Das Anlernen von Fertigungsanlagen ist mittlerweile für die meisten Industrieunternehmen von Bedeutung. Das allein sei – wie das autonome Fahren für die Autohersteller – ein Markt mit gigantischem Potential, sagt Huang. Viel wichtiger in der Zukunft werde jedoch sein, dass sich Maschinen selbst etwas beibringen.

Der Wendepunkt hin zu dieser Technologie, erinnert sich Huang, kam vor sieben Jahren, als man die Chancen des Deep Learning erkannte und das bloße Antrainieren von Anlagen über entsprechend vorhandene Software nicht schnell genug war. Für all das benötige man unglaubliche Mengen an Daten, die zu bewältigen seien. Daher gibt Huang die Devise auch für die künftige Forschung und Entwicklung aus: „Wir müssen Computer noch schneller machen.“

Nur so kann Rechenleistung gesteigert werden, um die noch deutlich zunehmende Datenflut zu bewältigen. „In den vergangenen drei Jahren wurden mehr Informationen generiert als bis dahin in der ganzen Menschheitsgeschichte.“ Selbst Nvidia könne nicht alles und jedes Problem anpacken. „Wir selektieren Märkte und Probleme, die wir lösen wollen.“ Statt die gesamte Medizintechnik abzudecken, befasse man sich mit Anwendungen in der Radiologie als Teilsegment. Danny Shapiro, Entwicklungschef im Automobilbereich, sagte, man fokussiere auf Autos, Luft- und Raumfahrt etwa habe keine Priorität.

Natürlich weiß Huang um die Risiken einer Künstlichen Intelligenz. Da bringt Huang auch durchaus allgemein gültige Regeln für den Umgang mit ihr ins Gespräch, ohne konkret zu werden. Alle Geschäfte würden Regulierungen unterliegen, sei es die Landwirtschaft oder in der Energieversorgung. „Stromerzeugung ist nicht absolut sicher, Wasserversorgung oder die Radiologie ebenso nicht“, schließt er Unfehlbarkeit und Restrisiken nicht aus. Es sei eine große Technologie mit guten Fähigkeiten. Aber Huang warnt: „Sei nicht naiv im Umgang mit ihr.“

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