HEUREKA 2/18

HEUREKA #22018 aiii!

Wie klug ist Künstliche Intelligenz?

FOTO: KAY VON ASPERN

Österreichische Post AG, WZ 02Z033405 W, Falter Zeitschriften GesmbH, Marc-Aurel-Straße 9, 1011 Wien

D A S W I S S E N S C H A F T S M A G A Z I N A U S D E M F A LT E R V E R L A G

Der Blechtrottel als Boss Künstliche Intelligenz soll Führungspositionen übernehmen, da diese immer mehr werden. Seite 8

Ziemlich dumme Netzwerke Der Hype um „Deep Learning“ und was hinter diesem Maschinenlernen steckt. Seite 14

Robodoc statt Bergdoktor?

Künstliche Intelligenz verändert die Medizin radikal. Welche Aufgaben haben Ärzte künftig? Seite 16

wanderlust d e tai l r e i c he da rst e llunge n vo n l an dsch af t, Kul in ariK un d Kult ur .

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FA LT E R V E R L A G Die besten seiten Österreichs

in tro d u k tio n : h eu r e ka 2/18 FALTER 17/18 3

Christian zillner

Fotos: karin wasner, IMBA/Michael Sazel, Kay von Aspern, Pixabay / The Digital Artist

A u s d e m I n h a lt

: e d i to r i a l

Bist du dumm?

Ziemlich dumme Netzwerke Seite 14 Die Bedeutung von „Deep Learning“ und die Entwicklungen danach

Robocop statt Bergdoktor? Seite 16

KI revolutioniert die Medizin.

Kopf im Bild Seite 4 Annika Nichols erhielt den ­Harold M. Weintraub Graduate Student Award. Als Fünfte aus Europa – von 264 Preisträgern

Was wird aus den Ärzten?

Künstliche versus menschliche Dummheit Seite 18 Wie gefährlich ist KI für uns Menschen und unsere Umgebung?

Intelligent ist, wer eine Katze erkennt Seite 12 Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Was bedeutet das für uns?

Glossar und Bücher zum Thema Seite 20 Hier kommt auch der KI-Proselytenmacher Ray Kurzweil zum Zug

Mein Boss ist ein Blechtrottel Seite 8 Um dem Führungskräfte­mangel zu begegnen, werden Computer nun zu Bossen gedrillt

Gedicht und „Was am Ende bleibt“ Seite 23 Erich Klein beschreibt eine US-Reise mit dem Architekten Friedrich Kurrent

Interview mit Josef Penninger Seite 22 Der Forscher erzählt, warum er nach Kanada geht und was er uns Verbliebenen wünscht

Der britische Philosoph Andy Clark geht davon aus, dass unser Bewusstsein nicht nur zwischen den Ohren in einem Holzkopf sitzt, sondern in seine Umgebung hineinreicht und von dieser auch gespeist wird. In bezug auf KI fragt er sich, wieso das meiste davon so unglaublich dumm ist. „One possibility is that we simply misconstrued the nature of intelligence itself.“ Er geht davon aus, dass sie entstanden ist, weil wir der Gefahr entlaufen und uns ums Essen kümmern mussten.

Heute besorgt Letzteres ein Zustellservice, und die gefährlichen Viecher sehen wir nur noch im Fernsehen oder im Zoo. Vermutlich wäre ein erheblicher Teil von uns nichts als Beute, würde man uns den Beutegreifern vorwerfen. Zu fett und faul, um zu entkommen.

Verglichen mit unseren Ahnen sind wir in solchen Situationen saudumm.

Clark würde sich vermutlich darüber am Kopf kratzen, aber ich postuliere einmal, dass Intelligenz eine finite Ressource ist. Je dümmer und gefährlicher unsere Umgebung ist, desto wacher und klüger müssen wir selbst sein. Und umgekehrt.

Wer mit Laptop, Smartphone und Weißgottnochwelchenapparaten unterwegs ist, trägt den größten Teil seiner Intelligenz in Händen, nicht mehr im Kopf. Ganz im Sinne von Andy Clark.

: g a st ko m m e n ta r

Wissenschaftliche Entwicklung: Chancen muss man nutzen

Foto: Leopoldina/Markus-Scholz

Klement Tockner

Österreich hat ein großes, kreatives Potenzial und kann ohne Zweifel zu einem der attraktivsten Länder für Forschung, Ausbildung und Innovation in Europa werden – und es auch bleiben.

So schmerzt es umso mehr, wenn dieses Potenzial nicht zur Gänze ausgeschöpft wird. Derzeit verlieren wir viele unserer besten wissenschaftlichen Köpfe, in erster Linie Nachwuchswissenschafter. In der Tat: Wir sind ein Netto-Exportland an Talenten.

Mit all diesen Forscherinnen und Forschern, die heute unser Land verlassen, weil sie woanders bessere Bedingungen vorfinden, verlieren wir ein Stück Zukunft. Dieser „brain drain“ bedroht Österreichs Wohlstand und Innovationskraft in einer Phase, in welcher der globale Wettbewerb um die besten Köpfe voll

entbrannt ist. Die besten Talente gehen dorthin, wo Reputation, Forschungsförderung und eine wissenschaftsaffine Kultur besonders stark ausgeprägt sind.

Sämtliche Innovationsführer investieren überproportional in die Grundlagenforschung, was entscheidende Durchbrüche sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft ermöglicht.

Auch in Österreich räumt das ambitionierte Regierungsprogramm der Forschung, insbesondere der

Klement Tockner ist Präsident des FWF

Spitzenforschung und dem fairen, transparenten und qualitätsgetriebenen Wettbewerb die erforderliche Priorität ein.

Nun gilt es jedoch, dem geschriebenen Wort konsequent Taten folgen zu lassen! Sonst droht Stillstand.

Und Stillstand bedeutet in der Forschung Rückschritt, da sich andere Länder – und nicht nur die derzeitigen Innovation Leader – rasch weiterentwickeln. Das sieht man nicht zuletzt auch in zahlreichen europäischen Ländern, die derzeit massiv aufholen, wie etwa Estland, Slowenien oder Tschechien.

Nimmt man die Niederlande als Vorzeigebeispiel für ein leistungsfähiges wissenschaftliches und wirtschaftliches Land, so findet man dort alle dreizehn Universitäten unter den besten hundert in Europa.

Auch die Anzahl der ERC Grants ist

proportional doppelt so hoch wie in Österreich, und die niederländische Wirtschaft boomt. Dem vorangegangen sind allerdings mutige Maßnahmen, die mehr direkte Förderung, mehr qualitätsgetriebenen Wettbewerb in der Forschung und eine klare Profilbildung in der Forschungslandschaft mit sich brachten.

Ich bin davon überzeugt, dass auch Österreich diesen Schritt gehen wird, ja dringend gehen muss. Eckpfeiler sind eine massive Steigerung der kompetitiven Forschung, ein international ausgerichtetes Exzellenzprogramm, der weitere Ausbau einer international konkurrenzfähigen F&E-Infrastruktur sowie ein nachhaltiges Forschungsfinanzierungsgesetz. Die Pläne für ein forschungsstarkes Österreich liegen am Tisch, und wir müssen diese Chance jetzt ergreifen.

4 FALTER 17/18 h eur eka 2/18 : p ersönl ic h k e ite n

: ko p f i m b i l d

Schläfrigkeit Was passiert im Gehirn, wenn wir einschlafen? Das untersucht ­Annika Nichols, Doktorandin am Wiener Forschungsinstitut für Molekulare Pathologie (IMP), an Fadenwürmern. Die Aktivität ­ihrer Nervenzellen kann sie mit einer am IMP entwickelten ­Mikroskoptechnik verfolgen. „Dass wir erstmals ein ­Gehirn beim Einschlafen und Aufwachen beobachten können, ist faszinierend“, so die in Tasmanien aufgewachsene Neurobiologin. Trotz seines einfachen Nervensystems ließen sich am Wurm Prinzipien der Gehirnorganisation sehr gut erforschen. Der Schlaf scheine bei seinem Gehirn eine Art Grundzustand zu sein, auf den es bei bestimmten Bedingungen von selbst zustrebe. „Wir haben auch einen Zelltyp gefunden, der im wachen, aber müden Gehirn besonders aktiv ist. Das könnte eine ­Messgröße für Müdigkeit sein.“ Heuer erhielt Nichols den ­Harold M. Weintraub Graduate Student Award des Fred Hutchinson Cancer Research Centers in Seattle, der sonst meist an hochkarätige US-Universitäten geht.

Unter den bisherigen 264 Preisträgern ist sie erst die fünfte aus einer europäischen Einrichtung.

Text: Uschi Sorz Foto: Hannes Tkadletz/IMP

: j u n g fo rs c h e r i n n e n uschi sorz

Florian Kellner, 29 An der Chemie-HTL entdeckte der Wiener, dass er Laborarbeit mag. Nach dem Biologiestudium an der Universität Wien absolvierte er den Master in Molekularer Biologie in der Krebsforschung. „Mit meiner heutigen PhD-Stelle habe ich Glück“, meint er. „Der Mix aus Immunologie, Biophysik und Mikroskopie entspricht genau meinen Interessen.“ Sein Fokus liegt auf den T-Zellen, die im menschlichen Immunsystem eine zentrale Rolle spielen. „Ihre Rezeptoren können Fragmente von Fremdstoffen, etwa von Viren, erkennen und zu deren Bekämpfung Killerzellen aktivieren.“ Entscheidend sei, dass sie die richtigen Stoffe ausmachen. Reagieren sie auf einen falschen, kann dies Autoimmunkrankheiten auslösen. „Bis heute ist nicht klar, wie die Zelle diese Unterscheidung vollzieht.“ Kellner untersucht, ob mechanische Kräfte den Erkennungsprozess beeinflussen.

Patricia Hamminger, 28 „Immunbiologie ist so dynamisch, dass ich mir nicht vorstellen kann, dass meine Begeisterung dafür je abnehmen wird“, sagt die Oberösterreicherin. Schon als Kind habe sie die Biologie interessiert. „Durch die Labortätigkeit während meiner Bachelor- und Masterarbeit wurde ich richtig in den Bann der Genetik und Molekularbiologie gezogen.“ Für ihre Dissertation erforscht sie ursächliche Mechanismen einer der Multiplen Sklerose ähnlichen Krankheit. „In meinem Labor hat man festgestellt, dass sie bei Mäusen nicht ausbricht, wenn man in ihren Immunzellen ein bestimmtes Gen ausschaltet.“ Warum das so ist, weiß man noch nicht. „Das versuche ich herauszufinden.“ Langfristig könnte man durch neue Erkenntnisse möglicherweise spezifischere Medikamente entwickeln, um Autoimmunkrankheiten zu lindern oder zu heilen.

Maria Strobl, 27 Sie wollte etwas studieren, das anderen nützt, aber menschlich weniger belastend ist als Medizin. „So fiel die Wahl auf Biotechnologie“, erzählt die junge Kärntnerin.

Ihr Interesse am Thema Gesundheit blieb jedoch wach: Nach dem Studium an der BOKU beschloss sie, in die medizinische Forschung zu gehen. Am Institut für Pathophysiologie und Allergieforschung beschäftigt sie sich nun mit der Birkenpollen-assoziierten Apfelallergie. „Viele Menschen mit Birkenpollenallergie haben doppelt Pech“, so Strobl. „Sie reagieren nicht nur auf Birkenpollen allergisch, sondern auch, wenn sie einen Apfel essen. Die beiden Allergene sind sich nämlich sehr ähnlich.“ Bei Birkenpollenallergie helfe eine Immuntherapie. „Interessanterweise verbessert diese aber die Kreuzreaktion mit Äpfeln nicht.“ Sie möchte dahinterkommen, woran das liegt.

Fotos: Paul Breit, Privat (2)

Am Zentrum für Pathophysiologie, Infektiologie und Immunologie der MedUni Wien arbeiten diese PhD-Studierenden Mechanismen des Immunsystems

Ko m m e n ta r e : h eu r eka 2/18 FALTER 17/18 5

emily walton

martin haidinger

Florian Freistetter

Moral

Intelligente Entfreundung

Energetiker

Es böte sich an, an dieser Stelle den (bösen) Gedanken freien Lauf zu lassen zum Thema Brüssel, Bürokratie, Intelligenz, künstliche Intelligenz, Intelligenzkünstler – Sie sehen, wohin die Gedankenreise führt. Doch dafür ist das Thema Künstliche Intelligenz zu wichtig, zu ernst – und noch dazu ganz aktuell in Brüssel präsent.

Beim „Digitalen Tag“ Anfang April in Brüssel war die Künstliche Intelligenz eines der Hauptthemen.

Gerade erst im März hatte die EUKommission bekannt gegeben, dass sie eine Expertengruppe einrichtet, die bis Jahresende einen Vorschlag für „Leitlinien zur Ethik in der Künstlichen Intelligenz“ ausarbeiten soll. Andrus Ansip, Kommissionsvizepräsident für den digitalen Binnenmarkt, erklärte dazu: „Voraussetzung für die Entwicklung Künstlicher Intelligenz sind Daten, Superrechner und mutige Investitionen, flankiert von einer breiten öffentlichen Debatte und der Achtung von Ethikgrundsätzen.

Vertrauen ist die Voraussetzung für die Nutzung von Technik.“ Das ist trotz ­klassischen PolitSprechs inhaltlich eine spannende Ansage. Europa droht aus Sicht vieler Experten beim Thema Künstliche Intelligenz technologisch gesehen den Anschluss an die USA und an China zu verpassen. Kann man den technischen Rückstand wettmachen, indem man bei der Ethik zum Vorreiter wird?

Das mag nach Wunschdenken der Brüsseler Behörde klingen: Das gute, alte Europa sichert sich seine Macht nicht durch militärische Kraft oder technologischen Vorsprung, sondern dank seiner moralischen Integrität: So würden das manche in der EU gern haben, nicht nur in den Institutionen rund um den Schuman-Platz.

Tatsächlich könnte die Zeit aber reif sein, den ethischen Aspekt bei der technischen Entwicklung (wieder) in den Vordergrund zu rücken.

Nicht zuletzt in Anbetracht der aktuellen Debatte um die (illegale?)

Nutzung der Facebook-Daten von zig Millionen Nutzern durch Cambridge Analytica im US-Wahlkampf 2016, wobei offenbar nicht einmal Facebook selbst genau weiß, welche Daten die Firma genau abgesaugt hat.

Ein – wenn’s denn wahr wird – erstes gutes Zeichen ist jedenfalls, dass Mark Zuckerberg soeben angekündigt hat, dass seine Firma Facebook gerade dabei ist, weltweit strengere Regeln beim Datenschutz anzuführen. Nach welchem Vorbild? Richtig: Nach der EUDatenschutzrichtlinie.

Ich kenne einige intelligente Menschen. Glaube ich jedenfalls.

Einer davon saß unlängst in der Wiener Staatsoper vor mir, während wir Gottfried von Einems Oper „Dantons Tod“ lauschten.

Der intelligente Mensch und ich bekamen dabei die wahnwitzigen Eskapaden der „Terreur“-Phase der Französischen Revolution vorgeführt, die furchtbaren Folgen des Denunziantentums und die mörderischen Maßnahmen diktatorischer Volksdemokraten. Der intelligente Mensch bemerkte mich nicht.

Er ist Repräsentant einer agitatorischen, grenzenlosen Organisation, teilt in sozialen Netzwerken seine Freude über Zwangsmaßnahmen gegen seine politischen Feinde mit und jauchzt hasstriefend, wenn’s wieder einmal einen Rivalen erwischt hat. Seine ebenso intelligenten Gesinnungsgenossen stimmen in diesen Chor ein, darunter jener Wissenschafter, der die Namen missliebiger Richter „für bessere Zeiten“(also wohl den Tag seiner Machtübernahme) „dokumentieren“ will, und eine altgediente Person der Medienszene, die „Schutzbarrieren“ gegen den Ausgang demokratischer Wahlen in aller Welt errichten möchte, so diese nicht das von ihr gewünschte Ergebnis zeitigen.

Ich habe den intelligenten Menschen noch nicht elektronisch „entfreundet“, weil ich weiterhin

: b r i e f au s b rü ss e l

: h o rt d e r w i ss e n s c h a f t

: f r e i b r i e f

verfolgen will, wie selbsternannte Inquisitoren in totalitäres Denken verfallen. Auf der Bühne der Staatsoper schickte derweilen Robespierre seine Feinde aufs Blutgerüst. Regungslos konsumierte der vor mir sitzende intelligente Mensch das Bühnenspiel vom Messerwetzen und Guillotinieren, vom Wort- und Kopfabschneiden.

Ich betrachtete sein wohltoupiertes Haar und die feine, entspannte Nackenmuskulatur. Dass ihm hier ein Spiegel seines eigenen, niederträchtigen Tuns vorgehalten wurde, kam ihm nicht einen Augenblick lang in den Sinn. Das ist also ein von Natur aus intelligenter Mensch!

Wäre es nicht Zeit für den Sieg der Künstlichen Intelligenz? Oder sind wir ohnehin schon Produkte einer solchen? Vor 15 Jahren präsentierte der schwedische Philosoph Nick Bostrom seine Simulationshypothese. Er hält es für möglich, dass wir alle längst in einer Quantencomputersimulation leben, die eine zukünftige oder außerirdische Intelligenz fabriziert hat; dass wir also zu einem Geschichtsprojekt gehören, dessen Urheber Universen erschaffen haben, darunter auch uns Menschen, deren Zellen aus Bits und Bytes bestünden. Wenn es stimmt, ist diese Simulation eine sadistische Schnapsidee, denke ich, während ich den intelligenten Menschen dann doch entfreunde.

Zeichnung (ausschnitt)

: F i n k e n s c h l ag Handgreifliches von tone fink tonefink.at

Im Wiener Krankenhaus Nord gab man 95.000 Euro aus, um einen „energetischen Schutzwall“ einzurichten. ÖVP-Nationalratsabgeordneter Peter Haubner ist zertifizierter Wünschelrutengeher.

Wirtschaftsministerin ­Margarete Schramböck war Besitzerin eines Gewerbescheins für Energetik. ­Gerhard Köfer (bis 13. April Kärntner Landesrat für Straßenbau und Fischerei) geht wieder seinem Beruf nach – als Energetiker. Vizekanzler Strache hat Probleme, die Erkenntnisse der Klimaforschung anzuerkennen.

Diesen Beispielen aus der Gegenwart könnte man jede Menge andere aus der Vergangenheit folgen lassen (etwa die Unterstützung astrologischer Publikationen durch die frühere Wissenschaftsministerin Elisabeth Gehrer und ihren Nachfolger Johannes Hahn). Österreichs Politikerinnen und Politiker scheinen ein Problem mit der Irrationalität zu haben.

Ein Problem, das sie mit einem relevanten Teil der Bevölkerung teilen. Astrologie, Homöopathie, Energetik, Esoterik und Pseudowissenschaften sind in allen Gesellschaftsschichten beliebt. Insofern ist es nicht überraschend und vielleicht sogar verständlich, dass dieser Teil Österreichs auch entsprechend politisch repräsentiert wird.

Was die Sache allerdings nicht weniger problematisch macht. Politikerinnen und Politiker sollten im Idealfall ihre Entscheidungen aufgrund von objektiven Fakten treffen und nicht anhand wissenschaftlich unhaltbarer Weltbilder. Aber die Realität ist eben nicht ideal.

Es braucht keine spezielle Ausbildung, um aktiv an der Politik teilzunehmen. Das ist auch gut so, denn die politischen Ämter sollten allen Menschen gleichermaßen offen stehen (was natürlich auch wieder eine Idealvorstellung ist).

Aber wenn jemand ein politisches Amt innehat, dann spricht eigentlich nichts dagegen, verpflichtende Weiterbildungen zu fordern.

In einer Welt wie der unseren, die so sehr von den Erkenntnissen der Wissenschaft geprägt ist, sollten alle Entscheidungsträger zumindest Grundlegendes über Wissenschaft kennen. Was die Politikerinnen und Politiker mit diesem Wissen anfangen, ist natürlich eine ganz andere Sache. Aber sie sollten vom Unterschied zwischen Wissenschaft und Esoterik zumindest einmal gehört haben.

Mehr von Florian Freistetter: http://scienceblogs.de/ astrodicticum-simplex

6 FALTER 17/18 h eur eka 2/18 : Nac h r i c h te n

Seiten 6 bis 9 Wie Wissenschaft in ­unsere ­alltäglichen Lebensumstände eingreift und sie verändert

: M e d i z i n

Gute Nachricht für Mike Tyson Ein Hightech-Eingriff stellt fehlende Ohrmuschel wieder her Dieter Hönig

Manche Kinder werden bereits mit deformiertem Außenohr („Mikrotie“) geboren. Das kann von funktional nicht beeinträchtigenden Anomalien bis hin zum völligen Fehlen der Ohrmuschel reichen. „Entwicklungsgeschichtlich ist das Fehlen der Ohrmuschel mit einer Gehörgang-Atresie (Verknorpelung zwischen Innen- und Außenohr) sowie mit einer Fehlbildung des Mittelohrs assoziiert.

Das schränkt dann die Hörfähigkeit beträchtlich ein“, erklärt der HNOExperte J. Sasan Hamzavi. Er wechselte kürzlich von der MedUni Wien ins neue Kopf-Hals-Institut am Evangelischen Krankenhaus Wien. „Diese Patienten leiden an zweierlei Problemen: an der funktionellen Behinderung sowie am äußeren Makel der fehlenden oder verkümmerten Ohrmuschel“, erklärt Hamvazi.

Die Ohrmuschelrekonstruktion gilt als einer der schwierigsten chirurgischen Eingriffe. Derzeit werden an spezialisierten Zentren zwei Hightech-Methoden praktiziert: Die Gehörgangrekonstruktion mittels Rippenknorpel sowie die MedporTechnik. Bei letzterer wird ein synthetisch hergestelltes Gerüst zur Rekonstruktion der Ohrmuschel eingesetzt und in einen sogenannten Faszienlappen eingehüllt.

Bei der Rekonstruktion mithilfe von Knorpelmasse aus den Rippen können auch sehr komplexe Fehlbildungen des Gehörgangs in mehreren Schritten korrigiert werden. Und da, so Hamzavi, körpereigene Materialien verwendet werden, gibt es auch weniger Komplikationen. Allerdings sollte diese OP-Technik erst ab dem achten Lebensjahr angewendet werden.

: B r i e f au s C a mb r i d g e

: M at h e m at i k

Die Universität Cambridge steckt tief im Cambridge-Analytica-Skandal

Flott unterwegs dank Mathematik

Rechtfertigt der Fortschritt wirklich jeden Preis? An der Schnittstelle von Mensch und Technologie entsteht ein neues Forschungsspannungsfeld

Algo­­rithmen für Probleme bei der Tourenplanung

Lukas Schöppl

Uschi Sorz

Vorlesungsfreie Zeit in Cambridge: Wer jedoch glaubt, dass hier gerade nichts los ist, irrt. Die Universität macht in letzter Zeit nicht gerade positive Schlagzeilen. Der Aufstand der Professoren ist fürs Erste vorüber, doch ein erneuter Streik ist nicht auszuschließen. Außerdem bildet die Universität Cambridge mit Oxford das Schlusslicht in einem landesweiten Ranking zu fairem und klassenfreiem Hochschulzugang. Darüber hinaus musste Cambridge vor Kurzem Daten zum Gender Pay Gap veröffentlichen, die ein Lohngefälle von 15 Prozent zwischen Männern und Frauen aufzeigen.

Unter all den schlechten Nachrichten stechen jedoch vor allem jene hervor, welche die wissenschaftliche Integrität der Hochschule untergraben könnten: Die Rede ist von der Mitverantwortung der Universität im Cambridge-Analytica-Skandal. Das Datenanalyseunternehmen ist kein

Institut der Universität, jedoch fällt wiederholt der Name eines ihrer Forscher: ­Aleksandr Kogan. Der Neurowissenschafter konnte dank einer von ihm entwickelten und auf Facebook eingesetzten App persönliche Daten von 30 Millionen Nutzern akquirieren. Diese Daten verkaufte er an Cambridge Analytica.

In einer Anhörung vor dem USSenat wies ­Facebook-Gründer und CEO Mark Zuckerberg nun darauf hin, dass eine weitaus größere Zahl von Cambridge-Forschern an WebProgrammen ähnlich jenem Kogans arbeitet. Nun steht im Raum, dass Facebook die Universität wegen unautorisierten Zugriffs auf und Missbrauchs von Daten klagen könnte.

Die Causa berührt die philosophischen Grundlagen von Forschung und universitärem Ethos. An der Universität Cambridge wird mir einmal mehr bewusst, wie weitreichend Universitäten Einfluss nehmen können.

: a n t h ro p o lo g i e

Sie kamen, sahen und siegten.

Oder war es doch ganz anders?

Neue Forschungen zeigen: Die Zuwanderer vor rund 8.500 Jahren ­eroberten Europa friedlich und vereinigten sich mit Einheimischen Jochen Stadler

Menschen kommen überfallsartig auf der Balkanroute nach Europa und verdrängen die heimische Bevölkerung. Was wie ein Traum rezenter Rechtspopulisten klingt, glaubten auch Archäologen von der Besiedelung Europas durch anatolische Bauern

Ron ­Pinhasi, Universität Wien vor 8.500 Jahren, inklusive rascher und gründlicher Auslöschung der ansässigen Jäger und Sammler. Das Erbgut der damaligen Menschen erzählt aber eine andere Geschichte, so ein Forscherteam im Wissenschaftsjournal Nature: Die Ankömmlinge mischten sich friedlich mit den Einheimischen.

Mancherorts geschah dies sofort, anderswo erst Jahrhunderte später, so Ron Pinhasi vom Department für Anthropologie der Universität Wien.

Mit David Reich von der Harvard Medical School leitete er eine Studie, in der ein vielköpfiges Forscherteam die „alte DNA“ von 225 menschlichen Überresten aus Südosteuropa und angrenzenden Gebieten (inklusive dem österreichischen Weinviertel) sequenzierte und analysierte.

Er sei überrascht gewesen, dass man darin die zuvor ansässigen Jäger und Sammler der Mittelsteinzeit erkennen kann, sagt Pinhasi. Denn aus archäologischer Sicht waren die Fundorte alle jungsteinzeitlich. Doch hier waren Menschen mit Jäger- und Sammlererbe neben den Bauern begraben. Sie ließen sich also zur Landwirtschaft bekehren und waren integriert. Dies zeige, dass die Einwanderer und Ansässigen von Beginn an friedlichen Kontakt hatten.

Stellen Sie sich vor, Sie haben den Bus verpasst. Der nächste kommt erst in einer halben Stunde. Es regnet und Sie sind vollbepackt mit Einkaufstaschen. „Wäre es nicht schön, würde Sie dann ein anderer Bus abholen, der gerade wenige Straßen entfernt

Christian ­Truden, Universität Klagenfurt seine Route in dieselbe Richtung fährt?“, fragt Christian T­ruden. Er ist Doktorand am Institut für Mathematik der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt und beschäftigt sich mit Optimierungsalgorithmen. Diese sind, vereinfacht gesagt, eine Gebrauchsanweisung für das beste Vorgehen, wenn unter vielen Möglichkeiten eine gute Lösung gefragt ist. Fahrzeugflotten- und Verkehrsplanung sind voller solcher Herausforderungen, die man nicht einfach durchrechnen kann. „Da kommt man schnell an einen Punkt, wo das nicht einmal einem Supercomputer zu unseren Lebzeiten gelingt.“ Für öffentliche Verkehrsmittel etwa hat man sich ein Konzept namens Individual Public Transportation (IPT) überlegt. Auf Basis von Optimierungsalgorithmen könnte man bewerkstelligen, dass der Passagier die passende App dabeihat und der andere Bus ihn an diesem Regentag mitnimmt. „Bisher war das eher ein theoretisches Konstrukt“, so der 28-Jährige. Doch er hatte geeignete Algorithmen aus seiner Masterarbeit parat, die er für IPT adaptiert und somit gezeigt hat, dass ein solches Verkehrssystem effizienter ist als das herkömmliche mit fixen Linien und Fahrplänen. Die 2016 fertiggestellte Masterarbeit drehte sich um die Koordination von Fahrzeugflotten für die Warenzustellung. „In den Grundzügen ähnelt diese jener beim IPT.“ Nur ging es hier um kostenoptimale Lieferpläne. „Sollen etwa hundert Fahrzeuge gleichzeitig an die 2.000 Kunden beliefern, ist das nicht so einfach.“ Unter anderem sind Trudens Ergebnisse maßgeblich in die Entwicklung von Zustellungslösungen für eine weltweit führende Lebensmittelkette eingeflossen. Für die Masterarbeit erhielt er den Anerkennungspreis des List Förderpreises 2018.

Fotos: Joseph Krpelan, Foto Riccio

nachrichten aus forschung und wissenschaft

N ac h r ic h te n : h eu r eka 2/18 FALTER 17/18 7

: Wa ss e rw i rt s c h a f t

: M e d i z i n

Unser Trinkwasser ist sehr gut.

Das soll auch künftig so bleiben

Infundierte Tumorzellen wandern schon innerhalb von 48 Stunden aus

Die neu gegründete „Austrian Joint Water Initiative“ bildet eine Plattform für die Beobachtung von Gewässern in Österreich

Tumorzellen verbreiten sich über Lymphknoten im Blutkreislauf, wie neueste Forschungen an Mäusen ergaben

Sabine Edith Braun

BARBARA FREITAG

Die Qualität des österreichischen Trinkwassers ist einzigartig, ebenso die der Badeseen und Flüsse. Weil sich auch hinsichtlich einer nachhaltigen Nutzung dieser Ressourcen immer alles noch besser machen lässt, hat nun das BMBWF den Anstoß

Florian ­Pletterbauer, BOKU Wien zur Gründung einer neuen Forschungsplattform gegeben. Die am 22. März, dem Weltwassertag, vorgestellte „Austrian Joint Water Initiative“ soll vorhandene Wasserkompetenzen bündeln, damit aus der Summe aller Teile ein Mehr entsteht.

Die Koordination erfolgt durch das Umweltbundesamt. Partner sind

BOKU Wien, WasserCluster Lunz, Universität Innsbruck sowie TU Wien. „Die Plattform ist offen für alle interessierten Forschungsinstitutionen, die sich einbringen möchten“, sagt Florian Pletterbauer von der BOKU. Er ist Teil der zehnköpfigen Gründungsgruppe, die sich zurzeit über Fokus und Zielorientierung der Initiative Gedanken macht. Denn: „Der Bereich Wasser ist sehr heterogen.

Es geht nicht nur um die Qualität des Trinkwassers und ein funktionierendes Abwassersystem, sondern auch um ökologische Fragen, Fische und andere Lebewesen.“ Oft werden Gewässer auf die Wasserqualität reduziert. Das beeinträchtigt das Bewusstsein für ökologische Fragestellungen.

Pletterbauer: „Der Standard, den es aufrechtzuerhalten gilt, ist hoch, aber es gibt Handlungsbedarf, etwa in Bezug auf hormonell wirksame Stoffe im Wasser.“ Ein erster Wasser-Workshop ist für Herbst geplant.

Die Metastasen eines bösartigen Primärtumors entstehen, wenn die Tumorzellen in die Blutbahn gelangen. In der medizinischen Forschung galt bisher, dass ihr Weg dorthin entlang der Lymphgefäße verlaufe, und zwar der Reihe nach von einem Lymphknoten zum nächsten. Der Sentinel-Lymphknoten ist jener, der unmittelbar neben dem Primärtumor liegt.

Bei Brustkrebs sind Größe und Anzahl der Tumorabsiedlungen in den tumornahen Lymphknoten ein wichtiger Prognosefaktor für die Entwicklung von Metastasen in beispielsweise Lunge, Gehirn und Knochen. Mangels genauer Kenntnisse um die Verbreitungswege ist es bisher nicht möglich, die Besiedlung der Lymphknoten durch Tumorzellen zu verhindern.

Ein Forscherteam der MedUni Wien in Kooperation mit dem IST Austria überprüfte die bisherige Erkenntnis im Mausmodell. Dabei wurden

fluoreszierend markierte Zellen eines Mammakarzinoms direkt in Lymphgefäße von Mäusen infundiert und ihre Ausbreitung in den angeschlossenen Lymphknoten verfolgt.

Innerhalb von 48 Stunden bildeten die infundierten Tumorzellen im Lymphknoten molekulare Anzeichen erhöhter Aggressivität aus, verließen den Tumorverband und konnten in spezielle Blutgefäße des Lymphknotens eindringen. Nach dieser kurzen Zeit zirkulieren die Tumorzellen also bereits im Blutgefäßsystem und formen Lungenmetastasen.

Die Forscher gehen davon aus, dass eine derartige Eintrittspforte von Tumorzellen in das Blutgefäßsystem auch beim Menschen vorliegt. Diese fundamentale Erkenntnis könnte der Ausgangspunkt zur Entwicklung konzeptionell neuer, zielgerichteter therapeutischer Maßnahmen sein. Die Studie wurde im Wissenschaftsmagazin Nature publiziert.

: n at u rg e s c h i c h t e CONTINUING EDUCATION CENTER

Als der Waldelefant sich mit der Wollhaarmammutdame vergnügte Die Vorfahren der europäischen Waldelefanten verkehrten offenbar auch immer wieder einmal außerhalb ihrer Art

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Fotos: www.pletterbauer.net, DPU

Kurt W. Alt, DonauUniversität Krems diverse Techtelmechtel, erklären die Wissenschafter im Magazin Pnas.

So hatte der Europäische Waldelefant, der vor 50.000 bis 35.000 Jahren ausstarb, Einflüsse vom stam baummäßig sehr weit entfernten Wollhaarmammut, dem heute noch in Afrika lebenden Waldelefanten und von einem Vorfahren der afrikanischen

Steppenelefanten. Ihre Ahnen hatten demnach immer wieder artfremde Beziehungen. Früher sah man den Europäischen Waldelefanten als pure Schwesternart des afrikanischen Waldelefanten an.

Auch bei den Mammuts gab es zwischenartliche Fortpflanzung, fanden die Forscher heraus, nämlich unter Wollhaar- und Präriemammuts.

Genetisch sauber getrennt sind hingegen die beiden heute in Afrika lebenden Elefanten, die man teilweise nicht als unterschiedliche Arten angesehen hat, erklärt Kurt W. Alt vom Zentrum für Natur- und Kulturgeschichte der Menschen an der DonauUniversität Krems.

Ein Forscherteam um David Reich von der Harvard Medical School in Boston (USA) untersuchte in der Studie die Verwandtschaftsverhältnisse der „Elefantiden“ anhand von vierzehn Genomen der ausgestorbenen und heute noch lebenden Vertreter.

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Die Beziehungskiste der Urelefanten barg für ein Forscherteam mit österreichischer Beteiligung pikante Überraschungen: Die verschiedenen Arten von Elefanten und Mammuts entwickelten sich nicht in eigenen Stammbäumen, sondern hatten untereinander

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Mein Boss ist ein Blechtrottel Immer mehr Personal wird für Führungsaufgeben benötigt. Künftig sollen zwei Drittel aller neuen Jobs im Führungsbereich entstehen. Liegt es da nicht nahe, Dieter Hönig

Die Vision ist faszinierend und erschreckend zugleich: Man versucht, Computern menschliche Intelligenz und die Verhaltensweisen von Vorgesetzten beizubringen. Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) in den vergangenen Jahren bringt eine Menge an neuen Anwendungen. Der US-Konzern Google gilt hier als ein Vorreiter und lässt gerade in Zürich an einer Weiterentwicklung praktischer Anwendungen forschen. „Künstliche Intelligenz ist nichts Neues“, sagt Barbara Stöttinger, Dekanin der WU Executive Academy. „Schon in den 1950er Jahren ist erstmals ein Hype darum ausgebrochen.

Die Prognosen waren damals jedoch reichlich überzogen. Nun ist es aber soweit: Basierend auf enormen Datenmengen, hoch entwickelten Algorithmen und gesteigerter Rechenleistung, dringt KI in alle Lebensbereiche vor und verändert die Wirtschaft, wie wir sie kennen.“ So überlegt etwa der Versicherungskonzern Zürich, in Zukunft die Schadensabwicklung Maschinen zu überlassen. Diese sollen pro Fall wenige Sekunden benötigen, wofür ein Mensch eine Stunde arbeitet.

Roboter als Vorstandsvorsitzende – bloß eine Fiktion?

Der Chef des chinesischen Internetkonzerns Alibaba rechnet damit, dass Roboter sogar als CEO von Unternehmen zum Einsatz kommen könnten: Diese seien objektiver und weniger

empfindlich als Menschen. Barbara Stöttinger sieht dies anders: Roboter als CEO seien derzeit reine Fiktion und auch mittelfristig nicht vorstellbar. „Nicht alles, was machbar wäre, sollte auch gemacht werden. Sicher ist aber: Wir steuern in eine ungewisse Zeit!“ Der Einsatz Künstlicher Intelligenz, die fortschreitende Automatisierung und das Internet der Dinge sowie die Verknüpfung dieser Technologien wirken sich auf den Arbeitsmarkt aus.

Zwischen Panikmache wegen befürchteter Massenentlassungen und allzu optimistischen Prognosen fehlt es derzeit an Raum für eine nüchterne Betrachtung. Vor diesem Hintergrund und als Gegenentwurf zur Vision vom „Robo-Boss“ kommt es bei der Menschenführung noch stärker auf Empathie, Entscheidungsunterstützung und Erfahrung an. „Bei Mitarbeitern löst die Vorstellung, dass Maschinen ihre Jobs übernehmen könnten, verständlicherweise Verunsicherung aus. Dem sollten Führungskräfte aktiv und verständnisvoll begegnen“, empfiehlt Stöttinger.

So wie sich die Künstliche Intelligenz erst das Vertrauen der Menschen erarbeiten muss, braucht es im Gegenzug Verständnis für die berechtigte Sorge der Mitarbeiter, welche Rolle sie etwa im Unternehmen dann noch spielen werden. Dass monotone Tätigkeiten zunehmend an Maschinen ausgelagert werden, sieht Stöttinger

jedoch positiv: „Die Kreativität und das soziale Verhalten können sowieso nicht ersetzt werden.

Neue Berufe werden entstehen, für die es heute noch gar keine Bezeichnungen gibt. In Zukunft werden noch mehr qualifizierte Fachkräfte notwendig sein, die auch in punkto Bezahlung höhere Ansprüche stellen.“ Zwei von drei neuen Stellen gehen an Führungskräfte Eines steht für Stöttinger fest: „Je besser qualifiziert Mitarbeiter sind, desto eher behalten sie ihre Arbeit. Und wenn neue Jobs benötigt werden, dann vor allem im Führungsbereich.

Eine Studie des Beratungsunternehmens Capgemini rechnet vor, dass zwei von drei neuen Stellen an Führungskräfte gehen. Von diesen werde verlangt, sich selbst Wissen und Gespür für neue Technologien anzueignen und nicht einfach der IT-Abteilung zu überlassen.

Ethische Fragen rund um intelligente Maschinen und Roboterarbeiter müssten indes nicht nur von Unternehmen, sondern vor allem von Staat und Gesellschaft sowie deren Interessenvertretungen geklärt werden. Stöttinger bringt das Beispiel von selbstfahrenden Autos, die ja heute bereits technisch möglich wären. Solange aber Ethikfragen und verkehrsrechtliche Probleme nicht umfassend gelöst sind, sollte der Einsatz nicht selbstverständlich sein.

Ich erwarte von Ihnen, dass Sie Ihre

: A rt i f i c i a l- In t e l l i g e n c e- Fo rs c h u n g

Mit künstlicher Intelligenz die Biodiversität messen, um Biodiversität ist ein Konzept, das vor allem auch unserem Überleben dient. Heimische Forscher haben das wissenschaftliche Projekt aMOBY entwickelt. Jetzt

Mithilfe der Methoden des aMOBY-­ Projekts könnte die Messung der Biodiversität nun viel effizienter werden. Dieses am Österreichischen Forschungsinstitut für Artificial Intelligence (OFAI) initiierte Projekt beschäftigt sich mit dem akustischen Monitoring von Biodiversität durch das automatisierte Erkennen von Tierstimmen in Tonaufzeichnungen.

Das aMOBY-Projekt ist ein Transferprojekt des WWTF, bei dem es darum geht, Erkenntnisse aus einem bereits laufenden Projekt in ein neues Gebiet zu neuen Anwendungen zu transferieren. Im ursprünglichen,

von Monika Dörfler geleiteten Projekt namens SALSA ging es um Musik. Im Mittelpunkt stand der Transfer von Musik in die Biologie, aber eben auch der Transfer von Wissenschaft in die Anwendung, etwa durch NGOs. „Hier an unserem Institut beschäftigen wir uns mit Audio in allen Formen“, erklärt Arthur Flexer, Forscher am OFAI. „Bei aMOBY werden moderne mathematische Methoden der Signalverarbeitung mit Maschinenlernen kombiniert. Musik ist eine Wahrnehmung – Schallwellen treffen auf unser Ohr und wir empfinden dann alles Mögliche. Es ist einerseits ein

Arthur Flexer, Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence

Jan Schlüter, Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence

kognitives Phänomen, andererseits ein physikalisches. Schallwellen können aufgezeichnet werden, was ein Zeitsignal mit Amplitudenschwankungen ergibt.“ Grundlage der Methode ist das sogenannte Deep Learning (siehe Seite 14). „Es gibt ein neuronales Netz, das im Prinzip alles lernen kann, was wir vorgeben. In diesem Fall trainieren wir es darauf, Vogelstimmen im Zeitsignal zu erkennen“, so Flexer.

Durch ein Biodiversitäts-Monitoring wird die biologische Vielfalt gemessen, um ihren Status und ihre Veränderungen zu quantifizieren. Eine große Herausforderung liegt in der

Fotos: privat

Sophie Hanak

N Ac h r ic h te n : h eu r eka 2/18 FALTER 17/18 9

: w i ss e n s c h a f t l i c h e b ü c h e r au s ö st e r r e i c h empfehlungen von erich klein

Die Basis für jede LeonidBreschnewGedächtnistour

Foto: Pixabay / The Digital Artist

KI zu nutzen und für die Mitarbeiterführung einzusetzen?

Führungsaufgaben akkurat erledigen: Räumen Sie einmal Ihren Tisch auf!

sie zu erhalten soll es helfen, Biodiversität quantitativ zu messen

Unmenge an Daten, die etwa durch die Aufnahmen von Tierstimmen ausgewertet werden müssen. „Wird eine Aufnahme mit der Unterstützung von aMOBY angehört, dann hilft das Programm darauf hinzuweisen, wo das Tier vorkommt“, sagt Jan Schlüter vom OFAI. „So ist es nicht notwendig, sich die gesamte Aufnahme anzuhören, sondern nur jene Abschnitte, auf die der Computer hinweist. Es soll die Arbeit des Wissenschafters nicht ersetzen, sondern erleichtern und effizienter machen.

Zukünftig soll der Computer auch lernen, die verschiedenen Vogelarten

zu unterscheiden. Das Ziel ist, die Methode für Vögel als auch für Wale zu entwickeln und Institutionen bezüglich einer Zusammenarbeit anzusprechen, die sich mit der Messung von Biodiversität befassen.“ Das aMOBY-Projekt ermöglicht es, das bisher erworbene Wissen über die automatische Annotation akustischer Signale auf ein ganz neues Anwendungsgebiet zu übertragen – mit großem Nutzen für unsere Umwelt.

Für die Wissenschafter bringt es einen enormen Vorteil, da ihre Arbeit effizienter und schneller durchgeführt werden kann.

Der Mann, der Jesus in schlechte Gesellschaft brachte – oder?

Ein Witz aus der Endphase der „Stagnation“: Wer ist Breschnew? – Ein kleiner Diktator in der Epoche von Sacharow und Solschenizyn! Vorliegend ein umfassendes Porträt des Ukrainers, vom Stalin-Verehrer über den Günstling von Chruschtschow, durch dessen Absetzung Breschnew 1964 an die Macht kam. Bis zu seinem Tod 1982 war er Generalsekretär der KPdSU. Der Einmarsch sowjetischer Truppen in Prag 1968 fällt wie jener in Afghanistan 1979 in seine Regierungszeit. Er küsste DDR-Honegger eindrucksvoll und erklärte sich selbst zum vielfachen Helden der Sowjetunion.

Die „linke“ Biografie von „Jesus in schlechter Gesellschaft“ (1971) brachte den Wiener Theologen und Kaplan Adolf Holl in Konflikt mit der Amtskirche. Der Erzbischof entzog ihm die Lehrberechtigung. Auf das öffentliche Bekenntnis, das Zölibat gebrochen zu haben, folgte die Suspendierung vom Priesteramt. Drei Dutzend Bücher (darunter auch internationale Bestseller) und eine Karriere als öffentlicher Intellektueller (seltene Spezies im Land!) waren die Konsequenz. Nicht zufällig wurde Holl als „einer der besten Schriftsteller Österreichs“ tituliert.

Susanne Schattenberg, Leonid Breschnew. Staatsmann und Schauspieler im Schatten Stalins. 661 S., Böhlau, 2017

Harald Klauhs, Holl. Bilanz eines rebellischen Lebens 368 S., Residenz Verlag, 2017

Vom dekadenten Jung-Wiener zum als ­Kommunisten denunzierten Flüchtling

Kunst und ­Literatur in ­einem wissenschaftlichen Werk

Jung-wienerisch dekadent notierte der 21-jährige Berthold Viertel 1906: „Welche Hoffnungen bleiben mir?“ Es folgt eine Karriere als Dichter, Kritiker und „Theatermensch“ mit Versuchen beim Film und letztlich Flucht aus Nazideutschland nach Prag, England und in die USA. „Schau mal, ich bin Österreicher, dazu Jude. Wir gingen ins Exil wie entthronte Könige.

Meine Arbeit hatte bereits im Treibsand zerbröckelnder Verhältnisse begonnen.“ Nach Kriegsende kehrt Viertel nach Europa zurück und arbeitet mit Brecht zusammen. In Wien wird er als Kommunist denunziert.

Goethe meinte: „Wer Wissenschaft und Kunst besitzt, hat auch Religion; wer jene beiden nicht besitzt, der habe Religion.“ Danach wurde das Gespräch der „zwei Kulturen“ für längere Zeit ad acta gelegt – bis zur Erfindung des Studienlehrgangs Künstlerische Arbeit als Wissenschaft in Wien. Ein erstes Ergebnis ist die Koproduktion „Fauna“. Die Künstlerin Elena Peytchinska erfindet ein mathematisches Denkspiel und entfaltet dabei digitale Zeichnungen zu einem „theoretischen Tier“, Autor Thomas Ballhausen erschreibt dazu eine Zoologie des Imaginären.

Katharina Prager: Berthold Viertel. Eine Biografie der Wiener Moderne 364 S., Böhlau Verlag, 2018

Elena Peytchinska, Thomas Ballhausen, FAUNA. Sprachkunst … 320 S., Verlag de Gruyter, 2018

10 FALTER 17/18 h eur eka 2/18 : T i t elt h e m a

T I T E LT h e m a

a iii – w ie k l u g i s t K ü n s tli c h e I n telli g e n z ?

Seiten 10 bis 22 Der Fotograf Kay von Aspern sammelt Augenblicke. Er macht mit seinen Aufnahmen Situationen sichtbar, die den meisten Menschen in der Hektik des Alltags verborgen bleiben. Puzzleteilchen städtischen Lebens und Treibens fügen sich vor seinem Objektiv zu einem Bild zusammen. Dann betätigt er den Auslöser und hält den Moment in einer einzigartigen Komposition fest. Nichts ist inszeniert oder gestellt: „Ich mag es sehr, zu beobachten und die Welt vor allem von ihrer heiter-verstörenden Seite zu zeigen.“ Wer Interesse an seiner Arbeitsweise hat, kann ihm im Rahmen von Workshops über die Schulter schauen und sich Tipps abholen: www.von-aspern.com

: au s g e s u c h t e z a h l e n z u m t h e m a

1956*

Genau 20 Jahre

befinden sich zwischen zwei denkwürdigen KI-Ereignissen:

gilt als das Geburtsjahr der KI als eigene wissenschaftliche Disziplin. Im Sommer jenes Jahres fand die zweimonatige „Dartmouth Conference“ mit elf Teilnehmern statt (sechs Teilnehmer blieben für die gesamte Dauer).

13.500 US-Dollar hatten die Initiatoren hierfür bei der Rockefeller Foundation beantragt.

321.747.476 US-$

betrugen die weltweiten Einnahmen des 146 Minuten dauernden Films „A.I. – Artificial Intelligence“ von Steven Spielberg aus dem Jahr 2001. Die Rentabilität betrug 322 Prozent. Bei einer BBC-Umfrage zu den 100 bedeutendsten Filmen des 21. Jahrhunderts im Jahr 2016 belegte der Film Platz 83.

2007

1997

2017

gewann der IBM-Computer Deep Blue gegen den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow einen Wettkampf aus sechs Partien unter Turnierbedingungen.

wurde die Google-KI AlphaZero durch Selbstlernen im Schachund Go-Spiel auch für SchachComputer unschlagbar.

20.000.000

Krebsstudien hatte die auf Semantik spezialisierte IBM-KI „Watson“ an der Universitätsklinik Tokio abgeglichen – in zehn Minuten.

Damit hatte die Künstliche Intelligenz einer Patientin das Leben gerettet: Die Ärzte hatten zuvor eine Fehldiagnose gestellt, weshalb die Frau auf Behandlungsversuche nicht ansprach. An der dann tatsächlich diagnostizierten, seltenen Form von Leukämie leiden weltweit zwar nur 41 Personen, aber es gibt Heilungschancen.

Bei einer Eurobarometer-Umfrage im vergangenen Jahr äuSSerten

61%

Für 88%

74%

Um 40%

der Befragten eine positive Meinung über Roboter und Künstliche Intelligenz.

erfordern diese Themen eine wohlüberlegte Handhabung.

glauben, dass durch KI und Roboter mehr Arbeitsplätze verschwinden, als geschaffen werden.

konnte eine Künstliche Intelligenz der GoogleFirma DeepMind den Bedarf an Kühlungsstrom des Datenzentrums von Google reduzieren.

Quellen: Hohe Luft 2/2018, Wikipedia, www.ec.europa.eu, www.jpbox-office.com, www.deepmind.com, www.heise.de

zusammengestellt von Sabine Edith Braun

FOTO: KAY VON ASPERN

Tit e lt h e m a : h eu r e ka 2/18 FALTER 17/18 11

12 FALTER 17/18 h eur eka 2/18 : T i t elt h e m a

Intelligent ist, wer eine Katze erkennt Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Nur, was bedeutet das? ch habe keine Angst zuzugeben, dass ich Angst habe. Und ich habe keine Angst zu sagen, warum ich Angst habe. Es geht über jeden Schachcomputer der Welt hinaus.“ Am 11. Mai 1997 gegen vier Uhr Nachmittag in Manhattan sollten die Befürchtungen von Garri Kasparow wahr werden.

Deep Blue gelingt es als erstem Computer, einen amtierenden Schachweltmeister unter Turnierbedingungen zu besiegen.

Schach ist zwar ein sehr komplexes Spiel, lässt sich aber mathematisch repräsentieren und kann daher von Computern berechnet werden. Die Anzahl unterschiedlicher Spielverläufe war aber lange Zeit mit den existierenden Rechenkapazitäten nicht zu bewältigen, denn es gibt mehr mögliche Spielverläufe als Atome im Weltall. Doch Kasparow wusste, „dass die Überlegenheit des Computers über den Menschen im Schach schon immer nur eine Frage der Zeit gewesen war“. Für IBM sei das zwar ein beeindruckender Erfolg, doch letztlich wäre „Deep Blue nicht intelligenter als ein programmierbarer Wecker“. Gegen einen zehn Millionen Dollar teuren Wecker verloren zu haben, ist auch nicht sehr tröstlich.“ Überraschender Triumph für das Programm AlphaZero „Anders als bei Schach, war es vor zwei Jahren bei Go tatsächlich eine Überraschung, dass ein Computer einen Go-Meister schlagen kann“, so Robert Trappl, Leiter des Österreichischen Forschungsinstituts für Artificial Intelligence. Das chinesische Brettspiel ist vielfach komplexer als Schach: Die Anzahl der Atome im Universum beträgt etwa 1080, auf einem Go-Brett mit 19 mal 19 Feldern sind dagegen 2,08 mal 10170 Positionen möglich.

Dass dies dem mittlerweile in Besitz von Google befindlichen DeepMind Labor gelang, hatte vor allem einen Grund: AlphaGo. „Dabei kamen Algorithmen zum Einsatz, die sich am menschlichen Lernen orientieren. Die Entwickler des Systems waren dabei selbst überrascht, wie schnell es lernte“, erklärt Klaus Mainzer von der TU München. DeepMind entwickelte mehrere Versionen dieser KI: In den ersten besiegte AlphaGo die Profispieler Fan Hui, Lee Sedol und Ke Jie. Als AlphaZero lernte die KI innerhalb weniger Stunden Schach, Go und Shogi und konnte jede bisher entwickelte Software, auch AlphaGo, schlagen. Die KI verfügte über keinerlei menschliche Erfahrungswerte, kannte lediglich die Spielregeln und lernte aus Spielen gegen sich selbst.

Garri Kasparow zeigte sich begeistert von AlphaZero und erkannte darin „ein Werkzeug, das die Welt verändern wird“.

Wie lernen Maschinen, zu Künstlicher Intelligenz zu werden?

Im menschlichen Gehirn finden sich rund 86 Milliarden Nervenzellen und zwischen diesen rund hundert Billionen Verbindungen,

Text: Werner Sturmberger

„Ein System heißt intelligent, wenn es komplexe Probleme möglichst selbstständig und möglichst effizient lösen kann. Das muss keineswegs nach dem Vorbild menschlicher Intelligenz sein!“ Klaus Mainzer, TU München

Robert Trappl, Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence

die Synapsen. Wenn wir lernen, entstehen neue Verbindungen und Aktivitätsmuster zwischen Neuronen. „Mithilfe bildgebender Verfahren können wir zwar betrachten, welche Areale im Gehirn aktiv sind und diese statistisch mit Aktivitäten und Zuständen korrelieren, die kausalen Mechanismen hinter diesen sind uns aber nach wie vor verborgen“, erklärt Mainzer.

Dennoch versuchte man bereits in den 1940er Jahren, einzelne Eigenschaften dieser neuronalen Verbindungen mathematisch nachzuahmen. Eine praktische Umsetzung war wegen der nicht vorhandenen Rechenleistung völlig undenkbar. Diese wurde erst in der jüngeren Vergangenheit möglich. Die komplexen Tätigkeiten der Nervenzellen werden auf einfache logische Verknüpfungen reduziert und als artifizielles neurales Netz simuliert. Jede dieser künstlichen Nervenzellen erhält Daten über das Netzwerk. Der Input wird dabei gewichtet und, basierend auf diesem, der Output berechnet. Überschreitet dieser einen Schwellenwert, wird er an andere „Neuronen“ kommuniziert.

Um komplexe Aufgaben wie etwa Bilderkennung bewältigen zu können, braucht es eine Vielzahl solcher in mehreren Ebenen organisierten künstlichen Neuronen, also ein simuliertes Gehirn oder zumindest einen Teil davon. Auf der ersten Ebene würde eine dafür programmierte KI etwa nur nach Kanten und Linien suchen, auf den folgenden nach immer komplexeren geometrischen Formen, und diese immer weiter zusammensetzen, bis schließlich ein komplexes Konzept wie eine Katze oder ein Gesicht erkannt werden kann. Googles Bilderkennung arbeitet mit zweiundzwanzig solcher Ebenen.

Was bedeutet Lernen in Bezug auf eine Maschine?

Eine Künstliche Intelligenz lernt entweder überwacht oder nicht überwacht. Überwachtes Lernen bedeutet etwa, ein Bilderkennungssystem mit Bildern interessierender Objekte zu füttern, damit diese auf wiederkehrende Muster untersucht werden können. Googles Bilderkennung, die mittlerweile auf jedem Smartphone mit der entsprechenden Foto-App angekommen ist, hat unüberwacht gelernt. Anhand zahlloser Fotos aus dem Internet brachte sich das System selbst bei, 20.000 Objekte zu unterscheiden.

Den Prozess der Bilderkennung kann man sich dabei wie eine Abstimmung vorstellen: Das System fragt die künstlichen Neuronen, was sie sehen. Sagt eine Mehrzahl der Neuronen „Katze“, gibt die Bilderkennung das aus. Es kommen aber auch Prinzipien des verstärkenden Lernens zum Einsatz. Das bedeutet, dass all jenen Neuronen, welche die Katze richtig erkannt haben, künftig höhere, und jenen, die etwas anderes erkannt haben, niedrigere Zahlenwerte zugewiesen werden. Die richtigen Antworten werden dadurch „lauter“, die falschen

„leiser“. Lernen bedeutet also, technisch betrachtet, dass Gewichtungen künstlicher Neuronen verändert werden.

Die Analogie zwischen auf neuronalen Netzen basierender Künstlicher Intelligenz und dem menschlichen Gehirn ist lediglich eine metaphorische. Doch es gibt eine Gemeinsamkeit: Niemand weiß genau, was vor sich geht. Die neuronalen Netzwerke präsentieren sich uns wie eine Blackbox. Nicht einmal die Entwickler von Google können genau sagen, was ihr System unter einer Katze versteht. Als diese ihre Bilderkennung quasi rückwärtslaufen ließen, um sich jenes Bild zeigen zu lassen, das am sichersten als Katze erkannt wird, zeigte ihnen die Künstliche Intelligenz ein geisterhaftes Bild vom Gesicht einer Katze. „Der Nachteil von neuronalen Netzwerken ist, dass man nicht sagen kann, wieso etwas gelingt. Hat man eine Künstliche Intelligenz mit mehreren Millionen Gewichten, kann man nicht sagen, dass etwas von diesem und jenem Gewicht abhängt“, erklärt Trappl. Dies mache die Korrektur eines Fehlverhaltens äußerst schwierig. Bei sensiblen Aufgaben wie dem Autonomen Fahren stellt sich zusätzlich die Frage, wer die Haftung für etwas übernimmt, das man nicht wirklich versteht.

Algorithmen, die selbst Algorithmen entwerfen Die Komplexität neuronaler Netze hat einen paradoxen Nebeneffekt: Sie ist so hoch, dass sich keine idealen Parameter bei der Entwicklung solcher Algorithmen berechnen lassen. Entwickler sind oft gezwungen, auf ihr Bauchgefühl zu hören. Bald soll es Algorithmen geben, die Algorithmen entwerfen können. Google arbeitet daran: AutoML analysiert die Entwicklung von Algorithmen, um zu lernen, welche Methoden erfolgreich sind. Die Software kann mittlerweile selbstständig einfache Bilderkennungsalgorithmen erstellen.

Welche Rolle bleibt nun den Menschen in einer von Künstlicher Intelligenz geprägten Welt? „Es ist zwar prinzipiell denkbar, dass es eine andere materielle Basis für Bewusstsein gibt als die uns bekannte. Im Moment verstehen wir aber selbst von unserem eigenen Bewusstsein viel zu wenig, um es zu reproduzieren“, sagt Mainzer. Menschliche Intelligenz wird künftig verstärkt mit künstlicher interagieren. Das gilt für unliebsame Office-Verwaltungsprogramme genauso wie für Schachcomputer. „Jeder Spieler hatte einen PC zur Hand, auf dem während des Spiels das Schachprogramm seiner Wahl lief. Ziel war, die höchste Form von Schach zu erreichen, eine Synthese der besten Fähigkeiten von Mensch und Maschine“, berichtet Kasparow über ein Turnier. Und stellte zu seiner Überraschung fest: Wenn der Computer die harte Rechenarbeit übernimmt, gewinnt menschliche Kreativität an Bedeutung.

Fotos: TU München, georg hochmuth / APA

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Foto: kay von Aspern

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14 FALTER 17/18 h eur eka 2/18 : T i t elt h e m a

Ziemlich dumme Netzwerke „Deep learning“ verhilft Computerprogrammen dazu, vielschichtig aus Beispielen zu lernen llan George Hanbury übernahm 2018 die neue Stiftungsprofessur „Data Intelligence“ an der TU Wien, eine Forschungskooperation zwischen TU Wien, TU Berlin, Deutscher Telekom und T-Mobile Austria.

Herr Hanbury, Künstliche Intelligenz findet sich heute in vielen Computerprogrammen, etwa in Bilderkennungssoftware. Damit das funktioniert, wird „Deep Learning“ eingesetzt. Worum geht es dabei?

Alan Hanbury: Deep Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, eigentlich eine bestimmte Methodologie des Lernens, genauer des „Machine Learning“. Dieses dient wiederum dazu, dass ein System bestimmte Muster mittels verschiedener Algorithmen lernen kann. Wir alle haben in unseren E-Mailprogrammen Spamfilter.

Mithilfe des „Supervised Machine Learning“ kann das Programm erkennen, ob eine EMail Spam ist oder nicht. Das kann es, weil der Algorithmus anhand bereits bekannter Trainingsdaten und Klassifizierungen gelernt hat, selbst zu klassifizieren. Beim „Unsupervised Machine Learning“ dagegen stehen dem Algorithmus nur Daten zur Verfügung, aber keine vorgegebene Klassifikation. Um beim Beispiel der E-Mails zu bleiben: Das System weiß hier noch nicht, ob es sich um Spam handelt, und der Algorithmus versucht eine Struktur herauszufinden, etwa thematisch zu clustern. Deep Learning bezeichnet eigentlich eine Gruppe von Algorithmen für „Machine Learning“.

Wurde das menschliche Gehirn als Ausgangsmodell verwendet?

Hanbury: Das Gehirn bot einen Anreiz im Sinne der miteinander kommunizierenden Neuronen. Aber im Fall von Machine Learning handelt es sich eigentlich um ein mathematisches Modell eines neuronalen Netzes, das aus Eingangs- und Ausgangsneuronen besteht. Dazwischen befinden sich mehrere Schichten von Zwischenneuronen. Die Eingangsneuronen lassen sich nun durch Lernen mit verschiedenen Intensitäten über die Zwischenneuronen mit den Ausgangsneuronen verknüpfen. Je mehr Neuronen und Schichten existieren, desto komplexere Sachverhalte lassen sich abbilden. Noch zu Beginn der 1990er Jahre hatten wir sehr wenig Datenmaterial und eine geringe Rechnerleistung. Wir haben mit nur zwei bis drei Schichten gearbeitet. Heute ist das anders – durch das Internet, die großen Speichermöglichkeiten und Rechnerleistungen. Auch ist es leichter, bereits klassifizierte Trainingsdaten zu bekommen. Deshalb können wir mit mehreren Schichten arbeiten. Und hier sprechen wir von Deep Learning, wenn es sich um ein neuronales Netz mit vielen Schichten handelt.

Wo finden sich Anwendungen?

Hanbury: Etwa in der Erkennung von Objekten auf Fotos. Das System erkennt

Text: BARBARA FREITAG

„Deep-LearningNetzwerke sind eigentlich ziemlich dumm, da sie nur für eine Aufgabe trainiert sind“ Alan Hanbury, TU Wien

automatisch, ob ein Hund oder eine Katze zu sehen ist. Früher gab es Trainingsdaten für nur zwanzig Objekte, denn der Arbeitsaufwand zur Erstellung war enorm. Über lange Zeit haben wir mit diesen wenigen Objekten herumgespielt. Das Internet hat hier Wesentliches verändert. Damit kam das Crowdsourcing auf, durch das man effizient eine große Datenmenge manuell klassifizieren kann. Daraus entstand das „Imagenet“, eine Datenbank von Bildern, die für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem Substantiv zugeordnet, dabei gibt es über zwanzigtausend Klassen. So entstand ein Trainingssatz, der Deep Learning ermöglichte. Die Entwicklung von Methoden für die automatische Erkennung von Objekten auf Bildern war ein internationales Projekt, an dem viele Forschende und Unternehmen mitgearbeitet haben. Es gab erstmals die Möglichkeit, ein vielschichtiges Netzwerk anhand riesiger Datenmengen zu trainieren. Schließlich kamen noch die Grafikprozessoren ins Spiel, die man seit den 2010er Jahren auch für Deep Learning einsetzt. Damit waren entscheidende Verbesserungen in vielen Anwendungsbereichen möglich.

Weitere Anwendungsbereiche?

Hanbury: Ein wichtiger Bereich, der sehr von Deep Learning profitiert, ist die Medizin. Da kann man durch Deep-LearningSysteme heute bestimmte Strukturen in Röntgenbildern besser erkennen als mit dem freien Auge, was eine genauere Diagnose ermöglicht. Ein anderer wichtiger Bereich ist die Textanalyse, bei der das System den Inhalt eines Dokuments anhand der Themen „verstehen“ kann.

Hat Deep Learning eigentlich irgendwo eine Grenze?

Hanbury: Theoretisch nicht. Aber man muss im Auge behalten, dass Deep-Learning-Netzwerke eigentlich ziemlich dumm sind, denn sie sind nur für eine Aufgabe trainiert. Ein Netzwerk, das Objekte in Fotos erkennt, kann nur das und nichts anderes. Es kann zum Beispiel nichts mit einem Röntgenbild anfangen. In ihrem jeweiligen Bereich sind diese Netzwerke wirklich gut, aber nicht darüber hinaus. Es wird zwar bereits an einem „Transfer Learning“ gearbeitet und geforscht, aber eine Art generalisierter Intelligenz zu erzeugen ist noch nicht gelungen. Es ist auch leicht, ein DeepLearning-Netzwerk zu verwirren, etwa im Bildbereich. Es ist schon bei bestimmten Bildern demonstriert worden: Wenn etwa nur ein paar wenige Pixel verändert werden, kann das System das abgebildete Objekt nicht mehr identifizieren. Das Problem ist, dass wir nicht wissen, was in dieser riesigen Anzahl von Neuronen und Schichten genau vor sich geht. Wir wissen nicht, was genau das Ding eigentlich lernt. Denn es ist ein sehr komplexes mathematisches System,

das versucht, Charakteristiken im Bild so effizient wie möglich zu identifizieren.

Wenn man dann zufällig genau das verändert hat, was für das System zur Identifikation wesentlich ist, sieht es etwas anderes.

Wir wissen eben nicht, auf welcher Basis so ein Netzwerk seine Entscheidungen trifft.

Wir können aufgrund der Komplexität und der vielen Schichten im neuronalen Netzwerk den Informationsfluss innerhalb des Systems nicht nachvollziehen.

Was braucht generalisierte Intelligenz?

Hanbury: Generalisierte Intelligenz benötigt mehr Forschung und Kooperation mit den Neurowissenschaften. Sehr vielversprechend ist das „Human-Brain-Projekt“ der Europäischen Kommission, welches das gesamte Wissen über das menschliche Gehirn zusammenfassen und mittels computerbasierten Modellen und Simulationen nachbilden soll. Mit der Ratte ist die Simulation eines Gehirnteils schon gelungen. Das geht dann in Richtung einer richtigen Künstlichen Intelligenz.

Das, was wir heute so bezeichnen, ist also noch gar nicht so intelligent?

Hanbury: Es ist intelligent in der Lösung von speziellen Aufgaben, wie eben in der Medizin, in der Bild- oder in der Spracherkennung.

An welchen Projekten forschen Sie an der Technischen Universität Wien?

Hanbury: Wir arbeiten viel mit Textanalyse, zum Beispiel im Bereich von Patenten. Die Patentämter stehen unter großem Druck, weil immer mehr Patente angemeldet werden, aber der Aufwand der Recherche und Klassifikation kaum mehr mit Personal zu bewältigen ist. Wir arbeiten an speziellen Suchmaschinen für diesen Bereich. Ein anderes Projekt betrifft die „Chatbots“, also die Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen online, in automatisierter Form.

Da gibt es genügend zu verbessern, bis man als Kunde vernünftige Antworten des Systems erhält und zufrieden sein kann. Oft sind die Algorithmen dahinter sehr einfach, das Resultat ist dann entsprechend unbefriedigend. Überhaupt bekommen wir viele Anfragen aus der Wirtschaft – es ergeben sich daraus interessante Forschungsthemen und auch immer wieder spannende Grundlagenforschungsthemen.

Gibt es eigentlich irgendwelche Gefahren bei Deep Learning?

Hanbury: Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, fürchten sich manche vor der Herrschaft von „Skynet“ und „Terminatoren“, aber davon sind wir weit entfernt.

Fürchten sollten wir uns eher davor, unsere Daten unverantwortlich im Internet zur Verfügung zu stellen. Es ist schwierig zu schätzen, wie viel unsere Daten wert sind, doch sie haben einen Wert.

Foto: Foto Schoerg

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Foto: kay von Aspern

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Robodoc statt Bergdoktor?

Künstliche Intelligenz wird die Medizin revolutionieren. Was ist dann mit den Ärzten? ünstliche Intelligenz macht die Arbeit eines Arztes um ein Vielfaches effizienter.

Befunde können schneller ausgewertet und mit einer riesigen Menge vergleichbarer Daten abgeglichen werden. Bislang werten Ärzte im Schnitt rund fünf bis zehn Prozent der verfügbaren Daten aus. Durch die Unterstützung mittels Künstlicher Intelligenz wird viel mehr möglich sein.

Neue Technologien im Einsatz für bessere Ergebnisse Beispielsweise bietet IBM das Computerprogramm „Watson“ an. Es wertet bestehende Krankenakten aus und hilft bei der Auswahl von Behandlungsmethoden. Watson kann große Datenmengen analysieren, tausende von Studien vergleichen und anschließend eine Liste von Behandlungsmöglichkeiten bereitstellen. Sein Ziel ist, die Arbeit der Ärzte zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Schon vor etwa fünfzehn Jahren kam der Da-Vinci-Operationsroboter auf den Markt.

Dieser hilft Chirurgen, präziser zu operieren und, vor allem, das natürliche Zittern der Hände während der Operation zu vermeiden. Nun werden diese Roboter weiterentwickelt und mit Künstlicher Intelligenz kombiniert.

Der Nutzen von neuen Technologien kann in der Medizin also sehr groß sein.

Doch wann wird der Roboterarzt Realität?

In einer Studie der Universität Oxford wurden über dreihundert Experten befragt, die im Bereich der Künstlichen Intelligenz forschen. Die meisten meinten, dass in rund fünfzig Jahren die Computer viele Tätigkeiten besser erledigen werden können als Menschen. Werden sich menschliche Ärzte dann ausschließlich auf das Golfspielen konzentrieren?

Analysieren Computer Röntgenbilder besser als Ärzte?

Die bislang größten Erfolge der Künstlichen Intelligenz in der Medizin gab es im Bereich der Bild- und Signalverarbeitung: Computertomografie, Magnetresonanz oder auch Mikroskopie. Diese neuen Technologien dienen als Unterstützung, um Erkrankungen besser zu erkennen. „Ich denke, dass dies ein sehr spannendes Thema ist“, meint der Radiologe Peter Sochor. „In vielen Bereichen wird die Technologie der Computer-Assisted-Detection-Systeme (CAD) natürlich überschätzt, doch sie wird uns in unserer Arbeit sicherlich sehr unterstützen.“ CAD ist eine Technologie, die Elemente aus der Künstlichen Intelligenz und der digitalen Bildprozessierung mit radiologischer Bildverarbeitung kombiniert. „Die Bewertung einer Auffälligkeit ist jedoch nach wie vor dem Radiologen überlassen. Doch kann der Computer den Arzt auf etwas aufmerksam machen. Wir können uns dann auf die Bereiche, die der Computer uns anzeigt, konzentrieren. Das ist

Text: Sophie Hanak

„Bei all den großen Fortschritten sind die Anwendungen doch recht begrenzt“ Georg Dorffner, MedUni Wien

Peter Sochor, Diagnosezentrum Wien Gersthof

eine große Unterstützung.“ Dann macht der Arzt aber eine bemerkenswerte Einschränkung und behauptet: „Länger praktizierende Ärzte schneiden aber immer noch besser ab als CAD-Systeme. Für Anfänger hingegen sind sie sehr hilfreich. Denn der Computer hilft dabei, die relevanten Informationen zu erkennen.“ Künstliche Intelligenz in Diagnostik und Schlafmedizin Die aktuelle Grundlage der künstlichen Intelligenz ist das „Deep-Learning“-Verfahren (siehe Seite 14). Es hat in den letzten Jahren große Popularität erlangt und immer mehr Erfolge erzielt. An Deep-LearningProgrammen konnte gezeigt werden, dass der Computer Leistungen erbringt, die jenen von Experten gleichkommen oder sie sogar übertreffen. „Es gab in den letzten Jahren eine Reihe von Durchbrüchen“, berichtet Georg ­Dorffner, Informatiker an der Medizinischen Universität Wien. „Etwa in der Radiologie.

Oder in der Diagnostik mittels Bilderkennung oder auch in der Dermatologie bei der Erkennung von bösartigen Melanomen.

Hier gab es einige bahnbrechende Studien, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz, also mit Techniken des maschinellen Lernens und insbesondere der Methoden des Deep Learning, durchgeführt wurden.“ Dorffner hat an der Technischen Universität Wien Elektrotechnik und Informatik studiert und arbeitet nun am Institut für Artificial Intelligence. „Die Grundidee des Deep Learning geht auf sehr alte Methoden zurück: auf die sogenannten künstlichen neuronalen Netze.

Das sind relativ einfache mathematische Modelle, die Zusammenhänge zwischen Input und Output herstellen können. Ursprünglich wurden sie von der Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn inspiriert. Dafür muss dem Computer im Training eine große Anzahl an Daten präsentiert werden, damit er lernt, worauf es ankommt“, erklärt der Informatiker.

Er wendet diese Methoden mit seinem Team in der Schlafmedizin an. Im Schlaf­ labor wird vom Patienten ein Elektroenzephalogramm (EEG) aufgenommen. „Für eine Diagnose werden die EEG in Schlafstadien eingeteilt. Die Auswertung der Schlafstadien wird weltweit immer noch händisch gemacht. Wir haben das schon vor einigen Jahren automatisiert und dafür eine Software entwickelt. Und konnten zeigen, dass die Auswertung so gut wie die eines Experten ist. Diese Methode bedeutet eine große Entlastung für die Mediziner, da ihnen vom Computer die zeitintensive Auswertung abgenommen wird.“ Was bringt der menschliche Arzt im Idealfall? Empathie Trotz der rasanten Entwicklung bleibt der Informatiker Peter Dorffner im Hinblick auf

Künstliche Intelligenz in der Medizin eher vorsichtig: „Bei all den großen Fortschritten sind die Anwendungen doch recht begrenzt.

Wenn es darum geht, auf einem hochauflösenden Bild möglichst zweifelsfrei klinisch relevante Dinge zu erkennen, wird der Computer diese Tätigkeit mehr und mehr übernehmen, da bin ich mir sicher. Doch ein Arzt ist ja viel mehr als das – er schaut dem Menschen ins Gesicht, zeigt Empathie und muss ethisch schwierige Entscheidungen treffen. Dies ist in der Automatisierung noch lange nicht möglich.“ Am Anfang gab es auch im Schlaflabor viele kritische Stimmen hinsichtlich der neuen Methoden. Viele der Mitarbeiter wie etwa die Techniker, die dafür zuständig sind, die Aufnahmen auszuwerten, fürchteten um ihre Arbeit. „Doch dies sind ja nur Routinearbeiten. Wenn den Menschen diese Tätigkeit abgenommen werden kann, dann bleibt mehr Zeit für anderes und vor allem mehr Zeit, um auf die Patienten einzugehen“, meint Dorffner.

Wer will zum Onkel Roboterdoktor gehen?

Wann ein Roboter den Arzt ersetzen wird, ist nach Stand der heutigen Technologie noch nicht abzusehen. Auch möchten wohl die meisten von uns, die wegen Beschwerden einen Arzt aufsuchen, von einem Menschen und nicht von einer Maschine behandelt werden. Wir wollen mit dem Menschen interagieren und kommunizieren, und der Arzt unseres Vertrauens soll Emotionen zeigen und Verständnis für uns aufbringen, wenn wir über unsere Beschwerden, Befürchtungen und Probleme reden.

Ob auch ein Roboter Emotionen wird zeigen können? Jedenfalls arbeiten Entwickler daran, doch ist es wirklich sehr schwierig. Extreme Emotionen wie Überraschung, Freude oder Traurigkeit können die Roboter zumindest schon deuten.

Sicher ist, dass Ärzte schon jetzt ihre Rolle neu definieren und sich mit den neuen Technologien auseinandersetzen müssen.

Allerdings sollte sich niemand davon abhalten lassen, Radiologe oder Pathologe zu werden, weil er schon jetzt Angst hat, von Robotern ersetzt zu werden. Niemand von uns hätte vor Jahren gedacht, wie sehr die neuen Technologien unser tägliches Leben verändern würden. Mittlerweile haben wir uns aber an sie gewöhnt und teilweise haben sie auch unser Leben erleichtert. Insgesamt gesehen kommen wir damit ganz gut zurecht und wollen diese Technologien heute nicht mehr missen. Dasselbe wird auch für die Künstliche Intelligenz gelten, wenn sie einmal richtig intelligent wird. Womöglich macht sie aus der ärztlichen Kunst ein Datenverarbeitungssystem – aber Kunst?

Auch die ärztliche Kunst lebt ja ebenso sehr von Intuition wie von Datenanalysen. Auf diese Intuition muss die Maschine wohl auch in Zukunft verzichten.

Fotos: Foto Wilke/Mediendienst.com, Johannes Zinner

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Foto: kay von Aspern

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Künstliche vs. menschliche Dummheit Von Goethes „Zauberlehrling“ über „HAL 9000“ zu „Bob & Alice“: Wie gefährlich ist KI? ind das alles Einzelfälle, oder ist das schon eine Entwicklung? Angefangen hat es 2016 mit „Tay“. Die Künstliche Intelligenz von Microsoft sollte mittels Deep Learning (siehe Seite 14) herausfinden, auf welche Weise Jugendliche miteinander kommunizieren. Doch nach wenigen Stunden hatten Teile der Netz-Community aus dem selbstlernenden Chatprogramm einen Rassisten gemacht und Tay musste vom Netz genommen werden.

2017 war es an Facebook, bei „Alice“ und „Bob“ – A[lice] symbolisiert im Netzwerkprotokoll den Sender, B[ob] den Empfänger einer Nachricht – den Stecker zu ziehen.

Die zwei Bots hatten eine Geheimsprache entwickelt, die auch sämtliche KI-Spezialisten nicht mehr entschlüsseln konnten.

Schließlich machte auch noch „AlphaZero“ auf sich aufmerksam, das sich durch Gospielen gegen sich selbst unschlagbar gemacht hatte. Es wurde abgeschaltet.

Regeln für das digitale Zusammenleben mit Algorithmen Für die EU-Kommission scheinen diese Ereignisse so besorgniserregend, dass nun offenbar Regelungen für den Umgang mit Formen von Künstlicher Intelligenz (KI) geplant sind. Das legt zumindest ein vorzeitig bekannt gewordener, mit Februar datierter Entwurf der Kommission nahe. Demnach soll nicht nur die Wettbewerbskraft europäischer Unternehmen auf dem KI-Sektor gestärkt, sondern auch ein rechtlicher Rahmen für die Unionsbürger geschaffen werden. Als Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts, so die Kommission, sei KI ein wichtiger Wirtschaftsfaktor, gleichzeitig entstünde aber in Grundrechtsfragen Handlungsbedarf.

Denn Algorithmen – nichts anderes ist KI – benötigen riesige Datenmengen, um an diesen „lernen“ zu können. Während die Verfügbarkeit von Daten des öffentlichen Sektors hierfür wesentlich sind, seien laut EU-Kommission auch persönliche Daten besonders schützenswert. Das betreffe vor allem Daten des „Internets der Dinge“. Eine entsprechende KI-Ethik-Charta soll bis Anfang 2019 entwickelt werden.

Einer jedoch hält die Ängste vor übereifrig lernenden Maschinen für überzogen: Peter J. Bentley. Der Brite hat Bücher mit Titeln wie „Digital Biology“ oder, zuletzt, „Digitized: The Science of Computers and how it shapes our World“ geschrieben. Wenn er nicht gerade einen populärwissenschaftlichen Bestseller verfasst, lehrt er am Department für Computerwissenschaften am University College in London (UCL). Den Hype, den dieses Thema in der Öffentlichkeit erfährt, bewege sich in regelmäßigen Ups und Downs, so Bentley, die sich dann in der Forschung in florierenden und abnehmenden Perioden niederschlügen.

Derzeit befänden wir uns in Bezug auf KI in einem extremen Hype, aber: „Es gibt Anzeichen, dass sich das bald wieder ­ändern

Text: Sabine Edith Braun

„Man versucht der Maschine beizubringen, semantisch reiche Modelle zu verstehen“ Dimitris Karagiannis, KE-Forschung, Universität Wien

Peter J Bentley, University ­College London

Website von Peter J. Bentley: http://about.peterjbentley.com OMiLAB Österreich: KE-Projekte mit Beteiligung der Fakultät für Informatik der Universität Wien http://austria.omilab.org/psm/home

könnte, da immer mehr negative Geschichten über KI, die schiefläuft, auftauchen.“ Zum Beispiel jene von Bob und Alice. Dass die beiden Facebook-Bots, die ihre eigene Sprache entwickelt hatten, vom Netz genommen wurden, findet Bentley nicht weiter besorgniserregend: „Jahrzehntelang haben Forscher kleinere künstliche Intelligenzen entwickelt und getestet. Bob und ­Alice waren bloß ein weiteres in einer langen Reihe von Experimenten.“ Dennoch mache es Sinn, über Künstliche Intelligenzen zu verfügen, die man versteht.

Immer noch am zerstörerischsten: menschliche Intelligenz Auf die Frage, ob künstliche oder menschliche Intelligenz gefährlicher sei, überlegt Bentley nicht lange: „Menschen haben sich als die zerstörerischste Kreatur auf dem Planeten entwickelt. Wir radieren jede Konkurrenz aus. Leider zerstören wir systematisch auch die Umwelt.“ Doch nur weil wir Menschen so aggressiv und gedankenlos in unserem Verhalten sind, heiße das noch lange nicht, dass andere Intelligenzen sich ähnlich verhalten. Künstliche Intelligenzen, so Bentley, seien nicht notwendigerweise gefährlicher als andere Intelligenzen, mit denen wir den Planeten teilen: „Man sieht keine Delfine, die planen, Menschen auszurotten.“ Künstliche Intelligenz erstreckt sich aber auf viele verschiedene Zweige. Deep Learning, so Peter J. Bentley, sei eine Weile sehr modern gewesen. Für das nächste große Ding hält der Brite „Agentenbasierte Modellierung“, eine spezielle Methode der computergestützten Modellbildung und Simulation: „Hier ist Potenzial vorhanden, damit wir komplexe Systeme verstehen lernen, zum Beispiel, wie sich Krebs entwickelt.“ Wissensverarbeitung durch Maschinen über Modelle Jener Zweig der Künstlichen Intelligenz, mit dem sich Dimitris Karagiannis beschäftigt, heißt „Knowledge Engineering“ (KE), zu deutsch: Wissensverarbeitung. Hier wird KI im Rahmen von wissensbasierten Systemen angewandt, es geht also um maschinelles Verstehen. Karagiannis, Leiter der KE-Forschungsgruppe an der Fakultät für Informatik der Universität Wien, erklärt zwei verschiedene Ansätze: „Man kann erstens eine Maschine wie eine Drohne oder einen Roboter immer wieder neu programmieren, aber irgendwann ist die Komplexität zu hoch: Maschinen lassen sich daher nicht endlos programmieren. Der zweite – und das ist unser Ansatz – lautet deshalb: Man versucht der Maschine beizubringen, semantisch reiche Modelle zu verstehen.

Das heißt, wir statten die Maschine mit einer Basisfunktionalität aus.“ Das funktioniere aber nicht über Programmieren, sondern über intelligente Modellstrukturen, die

wie in einem CAD-System erstellt werden.

Was die Maschine später machen soll, wird vorab vom Menschen in Form von Modellen erarbeitet und anschließend von der Maschine ausgeführt. „Das ist ein enormer Unterschied“, sagt Karagiannis und erläutert den Unterschied an einem plakativen Beispiel: Stellt man sich eine Maschine als Koch vor, würde immer wieder neues Programmieren bedeuten: Man programmiert den Roboterkoch auf Wiener Schnitzel, man programmiert ihn auf Tafelspitz, auf Apfelstrudel, etc. „Wir aber machen Folgendes: Wir programmieren den Roboter nicht immer wieder neu für einzelne Rezepte, sondern aufs Kochen!“, erklärt Karagiannis.

Die Maschine wird also mit übergreifenden Fähigkeiten ausgestattet.

Was Ängste vor derart intelligenten Maschinen betrifft, meint Karagiannis: „Wir befinden uns in einer Übergangszeit. Sie ist dadurch gekennzeichnet, dass zuerst bestimmte Phänomene beobachtet werden müssen und dann erst können Juristen entsprechende Gesetze und Regeln dazu erarbeiten.“ Karagiannis erwähnt neben dem Fall jener Passantin, die von einem selbstfahrenden Uber-Auto getötet wurde, auch Versuche mit menschlicher Gentherapie Ende der 1990er Jahre. Auch damals gab es einen Todesfall, der der Genforschung einen Rückschlag bescherte. „Aber sollen wir alles stoppen, oder weiterforschen?“ 2018 sei die Welt differenzierter, Künstliche Intelligenz helfe den Menschen. Und nicht die Technik bzw. die Angst vor der Technik sei es, die uns manchmal in unserem wissenschaftlichen Tun stoppt, sondern die Rechtslage.

Eine europäische Charta für Künstliche Intelligenz?

Eine EU-weite Ethik-Charta für den Bereich Künstliche Intelligenz hält Karagiannis für eine gute Idee: „Ich bin dafür. Es soll eine gemeinsame Kultur entwickelt werden, wie man mit dieser Thematik umgeht, vergleichbar mit den Bereichen Atomforschung oder Genetik.“ Sein Kollege Peter J. Bentley sieht das anders: „Wir brauchen keine KI-Ethik.“ Was wir aber bräuchten, seien ganz normale technische Sicherheitsprotokolle sowie angemessenes Prüfen und Abnehmen. Denn Probleme, sagt Bentley, bekämen wir dann, wenn wir Technologien verwenden, bevor diese ausgereift seien: „KI ist bloß ein anderer Name für ‚smarte Software‘. In der Industrie und unseren Produkten haben wir diese immer schon verwendet. Das Wichtigste ist, dass wir uns bewusst machen, dass kluge Computer uns nicht töten werden, sehr wohl aber dumme Computer.“ Das sieht Dimitris Karagiannis ähnlich. Beim Vergleich künstliche versus menschliche Intelligenz könne man sich, so der Wiener Forscher, nämlich auch genauso fragen: „Ist künstliche oder menschliche Dummheit gefährlicher?“

Fotos: privat

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Foto: kay von Aspern

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: vo n A b i s Z

Künstliche Intelligenz: Das Glossar Jochen stadler

Algorithmen Handlungsvorschrift aus kleinen Einzelschritten, um ein Problem zu lösen.

Altenpflege Soll in Zukunft von intelligenten Robotern praktiziert werden, die geduldiger, weniger sentimental und vor allem billiger sind als menschliche Hilfskräfte.

Analyse Systematische Untersuchung.

Ist für die meisten Menschen eine Pein, für Maschinen eine Lächerlichkeit.

Arbeitslosigkeit Wird in Zukunft rasant steigen, weil Maschinen bald nicht nur „Deppenarbeit“, sondern auch kreative, geistig fordernde Arbeit leisten können.

Automatische Spracherkennung Wichtige Voraussetzung, damit auch Laien mit Maschinen kommunizieren können.

Autonome Waffen Bestimmen in Zukunft statt menschlicher Soldaten, wer als Feind zu liquidieren ist.

Bedingungsloses Grundeinkommen Ausweg aus der Krise, wenn immer mehr Menschen ihre Arbeit an handwerklich präzisere und schlauere Maschinen verlieren.

Computer Das Gehirn einer Maschine.

Computerspiele Spielwiese für künstliche intelligente Systeme.

Data-Mining Systematisches Abklopfen von großen Datenmengen durch Computergehirne auf Trends und Muster, um zum Beispiel Charakteristika von Kreditkartenbetrügen, Krebstumoren und der menschlichen Sprache zu erkennen.

Deep Blue Der erste Schachcomputer, der einen amtierenden Schachweltmeister Matt setzen konnte. (1996) Denken Bewusstes oder unbewusstes Verknüpfen von neuronalen Inhalten, um Probleme zu lösen.

Dummheit, menschliche Ist laut Albert Einstein – oder wem auch immer diese Mutmaßung zugeschrieben wird –, im Gegensatz zum Universum unendlich.

Ende der Arbeit Der US-Ökonom ­Jeremy Rifkin meint, dass weltweit durch Automatisierung und Ausbreitung der Künstlichen Intelligenz Menschen bald nicht mehr arbeiten müssen.

Entscheidung Fällt Menschen oft schwer und Maschinen immer leicht.

Fehlerfreiheit Gibt es weder beim klügsten menschlichen Individuum noch bei Maschinen.

Gehirn Sitz der Bio-Intelligenz.

Humanoider Roboter mit menschenähnlicher Gestalt.

Intelligenz Maß für die Fähigkeiten von Menschen, Tieren sowie Maschinen, Dinge aus der Umgebung wahrzunehmen, sich zu erinnern, zu lernen, Probleme zu lösen, sich in Raum und Zeit zu orientieren und vorauszuplanen.

Intuition Gehirnaktivität, die es nicht an die Bewusstseinsoberfläche schafft.

Sie stellt den weitaus größeren Anteil unseres Bewusstseins und wird oft anatomisch völlig falsch lokalisiert, nämlich im Bauch.

Kreativität Die Fähigkeit, Neues zu schaffen, meist durch Umverknüpfung alter Beziehungen.

Künstliche Intelligenz Zeichnet Computersysteme dadurch aus, dass sie kluge Entscheidungen treffen und somit menschliches Denken simulieren bis übertreffen kann.

Künstliche Kunst Wissenschafter trainierten Maschinen, Bilder im Stil verschiedener berühmter Künstler zu malen. Experten bewerteten diese beim Blindtest im Schnitt besser als die Bilder der menschlichen Urheber.

Künstliches Ner vensystem Netzwerk aus künstlichen Nervenschalteinheiten.

Lernen Mutwilliges oder zufälliges Erwerben neuer Fähigkeiten. Wird heutzutage nicht nur von Menschen und anderen Lebewesen praktiziert, sondern auch eigenständig von Maschinen.

Logisches Denken Fällt Maschinen leichter als den meisten Menschen.

Maschine Werkzeug, das dem Menschen irgendeinen Nutzen erfüllen und sein Leben erleichtern soll.

Maschinenlernen Wie kleine Kinder schöpfen intelligente Computer Wissen aus Erfahrung. Sie lernen aus einzelnen Beispielen, erkennen darin Muster und Gemeinsamkeiten und verallgemeinern diese. Jedes Mal, wenn sie etwas Neues erfahren, werden sie also von selbst gescheiter.

Mustererkennung Die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Gesetzmäßigkeiten, Ähnlichkeiten und wiederholte Strukturen zu entdecken.

Roboter Technisches Gerät, das dem Menschen mechanische Arbeit abnimmt. Wird bald mit so guten Computern und neuronalen Netzen ausgestattet sein, dass es uns geistig übertrifft.

Selbstfahrende Fahrzeuge Der nicht wirklich lebende Beweis, dass Maschinen Fehler machen wie Menschen auch.

Suchmaschinen Computerprogramme, die mithilfe intelligenter Algorithmen genau das auf dem Bildschirm der Benutzer aufscheinen lassen, was sie gesucht haben.

Superintelligenz Alles, was menschliche Intelligenz übertrifft.

Technische Singularität Der Zeitpunkt, an dem sich die Maschinen durch ihre Künstliche Intelligenz dermaßen rasch verbessern, dass sie die Zukunft der Menschen bestimmen. Ab dann sind sie quasi die neuen Götter.

Turing Test Methode, um festzustellen, ob eine Maschine mindestens so klug ist wie ein Mensch. Übersetzungsprogramm Der beste Beweis, dass Maschinen noch lange nicht so intelligent sind wie Menschen.

: f r e i h a n d b i b l i ot h e k Buchempfehlungen zum thema von emily walton

Wie intelligent, kreativ und selbstbewusst werden ­Systeme der Zukunft sein?

Bringt die Automatisierung ein Gefühl der Orientierungslosigkeit?

Künstlicher Intelligenz begegnen wir überall. Sie verändert nicht nur den Alltag, sondern auch die Wissenschaft: Das intelligente Verhalten von Maschinen regt Biologen, Psychologen und Linguisten an, Merk-, Sprach- und Lernprozesse aus einem neuen Blickwinkel zu betrachten. Margaret A. Boden, Kognitionswissenschafterin an der britischen Unit Sussex, untersucht die philosophischen und technologischen Herausforderungen, die durch Künstliche Intelligenz im Raum stehen. Wie intelligent, kreativ und selbstbewusst werden Systeme der Zukunft sein?

Selbstfahrende Autos, Roboter und digitale Medizin: Sind intelligente Programme Fluch oder Segen? Ist es nicht gerade die harte Arbeit, die wir selbst verrichten, jene, die uns Zufriedenheit beschert? Bringt die Automatisierung ein Gefühl der Orientierungslosigkeit? Diesen Fragen geht Nicholas Carr nach. Dabei bietet er einen geschichtlichen Streifzug von den Textilmühlen Englands im 18.

Jahrhundert bis zu modernen Cockpits, von Wegmarkierungen der Inuit bis zu GPS. Zudem untersucht er die Konsequenzen der Automatisierung für Gesellschaft und Wirtschaft.

Margaret A. Boden, AI. Its nature and future 208 S., Oxford University Press

Nicholas Carr, The Glass Cage.

Automation and Us 276 S., Norton & Company

Das menschliche Gehirn als dritte Art

Die Rückwärtskonstruktion des menschlichen Gehirns

Die Verdoppelung der Rechenleistung alle zwei Jahre (auch als „Moores Gesetz“ bekannt) wird laut James Anderson bald ein Ende finden. Künftig werden Fragen im Vordergrund stehen, wie Computersysteme aufgebaut und wie „intelligent“ sie sind. Der Professor an der Brown University liefert einen fundierten Überblick über zwei Arten des Berechnens: analog und digital. Das menschliche Gehirn liegt für ihn als dritte Art in der Mitte dieser beiden und könnte künftig mit seinem Aufbau als Vorbild für die Architektur von Computer­ systemen dienen.

Publizist und Zukunftsforscher Ray Kurzweil befasst sich in seinem jüngsten Werk mit dem „wichtigsten Projekt in der Mensch-Maschinen-Zivilisation“: der „Rückwärtskonstruktion“ des menschlichen Gehirns.

Dessen Funktionsweise soll möglichst genau analysiert werden, um auf Basis dieser Analyse Maschinen konstruieren zu können, die noch intelligenter sind. Kurzweil beschreibt, wie das Hirn arbeitet, wie aus ihm der individuelle Geist entsteht.

Er skizziert auch die bahnbrechenden Möglichkeiten, die sich mit intelligenter Technologie ergeben könnten.

James A. Anderson, After Digital. Computation as Done

by Brains and Machines 400 S., Oxford University Press

Ray Kurzweil, How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed 352 S., Penguin Books

Foto: kay von Aspern

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Spitzt die Ohren!

Spitzenforscher Josef Penninger schildert seine Beweggründe für seinen Umzug nach Kanada osef Penninger ist Direktor des Instituts für Molekulare Biotechnologie (IMBA) in Wien. Ab Dezember 2018 übernimmt er die Leitung des Life Sciences Institute (LSI) der University of British Columbia im kanadischen Vancouver.

Interview: dieter hönig

Herr Penninger, Sie verlassen mit Dezember das IMBA, dessen Gründer Sie waren ...

Josef Penninger: Ich habe es 16 Jahre geleitet und von einem Angestellten, nämlich mir selber, zum größten Institut der Österreichischen Akademie der Wissenschaften aufgebaut. Daran waren viele Menschen beteiligt, bei denen ich mich von ganzem Herzen bedanken möchte: Georg Wick, Peter Schuster oder Werner Welzig, die immer die Hände über mich gehalten haben. Ich hatte das Glück, mit einem fantastischen Team arbeiten zu dürfen. Das Wichtigste ist aber, dass am IMBA Weltklasseforschung gemacht wird und alle jungen Gruppenleiter erfolgreich wurden. Wir haben inzwischen 200 Bewerber für eine Forscherstelle.

Warum gehen Sie weg?

Penninger: Es gibt einfach zu viele interessante Dinge zu erforschen. Dafür muss man sich einen chaotischen Geist und spitzbübische Neugier bewahren. Karriere war mir immer völlig egal. Ich wollte kein paranoider, zynischer Professor werden, der ständig ängstlich über die Schulter schaut. Das IMBA braucht auch frisches Blut und frische Ideen anderer, um nicht im Mittelmaß zu versteinern. Ich mag zwar einiges falsch gemacht haben, aber ich habe immer im Sinne der Wissenschaft und des Instituts agiert. Außerdem wollte ich ja immer schon am Meer leben.

Die Stammzellenforschung ist Ihnen ein großes Anliegen. Wo steht das IMBA hier im internationalen Vergleich?

Penninger: Stammzellenforschung ist eine der wichtigsten Richtungen in den Lebenswissenschaften geworden. Jürgen ­Knoblich, den ich ungemein schätze, hat die ersten menschlichen Hirnorganoide entwickelt und damit eine Revolution in der Hirnforschung eingeleitet. Ulrich Elling hat die ersten haploiden Säugetierstammzellen der Welt gezogen und damit ein Paradigma der Biologie gebrochen. Um diese Entdeckungen herum wollten Jürgen und ich ein internationales Zentrum aufbauen, in dem tolle junge Wissenschafter forschen können und das Österreich und eventuell später Zentraleuropa ein Service zur Verfügung stellt, um etwa standardisierte, induzierte Stammzellen (iPS-Zellen) von Patienten herzustellen.

Dazu brauchte es enorm viel Geld. Damals kolportierte man, sollten Sie diese Mittel nicht bekommen, wären Sie dahin, nach Berlin …

Penninger: Richtig, dieses Geld war meine

„Österreich ist das Land der Podiums­ diskussionen, wo alle alles besser wissen“ Josef Penninger

„Die Zukunft Österreichs sitzt zwischen den Ohren seiner Menschen“ Josef Penninger

Bedingung damals, in Österreich zu bleiben und die einzige Chance, etwas Neues zu beginnen. Ich denke, wir haben das Geld bereits sehr gut angelegt, um tolle Forscher nach Wien zu holen und andere Gruppen in Österreich auszubauen. Wegen meines kolportierten Wechsels nach Berlin haben mich manche kritisiert. Aber ich würde es wieder tun, nur mit dem Unterschied, dass ich diesmal um viel mehr Geld verhandeln würde, damit dieses zukunftsweisende Zentrum unter Jürgen Knoblichs Leitung auch langfristig finanziell gesichert ist. Entweder machen wir es gescheit, damit wir auch zu wegweisenden Ergebnissen für die moderne Medizin kommen, oder wir lassen es.

Es gibt hier bei uns in punkto Genetik und Stammzellenforschung noch immer ethische Bedenken. Halten Sie diese für berechtigt?

Penninger: Durch die Entwicklung von iPSZellen durch Shinya Yamanaka ist diese Diskussion redundant geworden. Ich muss aber betonen, dass wir in der Wissenschaft noch embryonale Stammzellen brauchen, da iPS-Zellen vieles können, aber keine embryonalen Stammzellen sind. Vor einigen Jahren habe ich als Young Global Leader des WEF in Davos ein Meeting über Ethik und Stammzellen geleitet. Man kann viele ethische Aspekte diskutieren: Ist etwa ein zweizelliger Embryo bereits ein beseelter Mensch? Der Großmufti von Bosnien sagte: „Wenn es einen allwissenden Gott gibt, dann muss er auch gewusst haben, dass wir eines Tages mit Stammzellen arbeiten.“ Natürlich müssen wir diskutieren, was diese Forschung für uns als Gesellschaft und Individuen bedeutet und wo man Schranken ziehen sollte (oder auch nicht), etwa bei durch CRISPR genetisch veränderten Embryonen.

Die Entwicklung der Organoide ist wissenschaftliches Neuland. Inwieweit sollte man hier die Öffentlichkeit einbinden?

Penninger: In den letzten Jahren sind einige Revolutionen in der biologischen Forschung passiert: Wir können jetzt die Genome von Lebewesen sehr schnell lesen und dadurch genetische Änderungen bei Krebs finden oder auch bei seltenen Erkrankungen. Wir haben gelernt, nicht nur Gene zu lesen, sondern diese auch aktiv zu verändern, etwa durch CRISPR-Genscheren. Wir haben gelernt, Zellen in ihrer biologischen Zeit zurückzuprogrammieren, also etwa aus fertigen Blutzellen induzierte Stammzellen (iPS-Zellen) zu generieren. Wir haben also in der Biologie die Richtung der Zeit umgedreht. Und wir haben gelernt, aus diesen Stammzellen Organoide zu ziehen, die menschlichen Organen ähnlich sind. Man kann also etwa Hirnorganoide, wie zuerst von Knoblich gemacht, von Patienten mit Gehirntumoren züchten, mit Autismus oder Epilepsie, um diese Erkrankungen fundamental

besser zu verstehen oder auch neue Therapien zu testen. Man kann ­Leber-, ­Magen-, Darm-, Pankreas- oder Lungen-Organoide in Zellkultur machen. Wir versuchen gerade, die perfekten menschlichen Blutgefäße zu ziehen und sind schon nahe dran. Dass wir diese neuen Technologien transparent kommunizieren und diese auch kritisch mit der Öffentlichkeit diskutieren, ist aus meiner Sicht selbstverständlich.

Was erwarten Sie von der Politik?

Penninger: Man sollte endlich Forschung und Bildung nicht nur in Regierungserklärungen schreiben, sondern diese Erklärungen auch umsetzen. Österreich ist das Land der Podiumsdiskussionen, wo alle alles besser wissen. Die Aufgabe der Politik muss sein, vernünftige Rahmenbedingungen zu schaffen. Inhaltlich soll sie sich raushalten. Dass etwa Uni-Räte politisch besetzt werden, ist eigentlich ein Wahnsinn. Kanada gibt ein Beispiel, was man tun könnte, wenn man nur will. Es sollte uns klar sein, dass die Zukunft Österreichs zwischen den Ohren seiner Menschen sitzt, und dass man dieses Potenzial fördern sollte.

Was braucht Top-Forschung heute?

Penninger: Wenn Österreich wirklich in der Top-Liga mitspielen will, braucht es viel mehr Geld und Strukturen, die es Forschern erlauben, wirklich innovative Projekte zu betreiben. Die Idee, dass man heute alleinirgendwo eine tolle Idee hat und damit die Welt verändert, ist längst vorbei. Eine Max-Plank-ähnliche Gesellschaft wäre zum Beispiel für Österreich toll, integriert in die Universitäten, damit alle etwas davon haben.

Aber irgendwie wird es immer verhindert.

Ausländische Wissenschafter beklagen immer wieder bürokratische Hürden, etwa beim Nachzug ihrer Familien …

Penninger: Ja, leider. Es gibt ein Gesetz, wonach Familienangehörige einen Deutschtest innerhalb von zwei Jahren positiv ablegen müssen, sonst dürfen sie nicht bleiben. Dass man Deutsch lernt, ist ja in Ordnung. Es aber mit einem Damoklesschwert zu belegen, macht keinen Sinn, wenn wir Top-Wissenschafter nach Österreich holen wollen.

Haben Sie auch Wünsche an die Medien?

Penninger: Ich habe immer viel Medienarbeit gemacht, da mir wichtig ist, dass von Steuergeld finanzierte Wissenschaft auch breit kommuniziert wird und endlich aus der „akademischen Dunkelkammer“ herauskommt. Wenn man dies tut, dann muss man aber auch wissen, was passiert: Man verbrennt sich und wird angreifbar. Tagesmedien sind wie eine Kanonenkugel, die heiß daherfliegt, bis sie von der nächsten Kugel abgelöst wird. Mich ärgert, dass Wissenschaftsstorys nicht wie etwa in Kanada und vielen anderen Ländern Headline News sind.

Foto: IMBA/Michael Sazel

J

Z u g u te r L e t z t : h eu r e ka 2/18 FALTER 17/18 23

: g e d i c h t

erich klein

zu guter letzt

Michael Hammerschmid (Jg. 1972), Autor und Literaturwissenschafter.

Verfasste Studien zur Poetik von Robert Walser und zu Ernst Jandl. Er veröffentlichte mehrere Bände mit Kindergedichten: „die drachen die lachen“ (2013), Nester (2014), „Schlaraffenbauch“ (2018) Erich klein

: wa s a m e n d e b l e i bt

denkgedicht denkst du an eis denkst du an flocke denkst du an flocke denkst du an locke denkst du an locke denkst du an kopf dann an schopf an zopf an topf und denkst du an topf denkst du an topfen bei topfen an klopfen anklopfen denkst du du klopfst an & jetzt bist du dran

* heute bist du schon mit mama weg und ich sitz da wie ein depp und die stille ist sehr schön und will dich doch schon wiedersehen. aus: Michael Hammerschmid, Rotraut Susanne Berner (Illustrationen): Schlaraffenbauch.

Gedichte, Edition Büchergilde 2018, 32 S.

: b i g p i c t u r e au s b u da p e st László László Révész (Ausschnitt)

: i m p r e ss u m Herausgeber: Armin Thurnher; Medieninhaber: Falter Zeitschriften GmbH, Marc-Aurel-Straße 9, 1010 Wien, T: 0043 1 536 60-0, E: service@falter.at, www.falter.at; Herstellung: Falter Verlagsgesellschaft m.b.H.; Redaktion: Christian Zillner; Fotoredaktion: Karin Wasner; Gestaltung und Produktion: Andreas Rosenthal, Reini Hackl, Raphael Moser; Korrektur: Martina Paul; Druck: Passauer Neue Presse Druck GmbH, 94036 Passau; DVR: 047 69 86. Alle Rechte, auch die der Übernahme von Beiträgen nach § 44 Abs. 1 und 2 Urheberrechtsgesetz, vorbehalten. Die Offenlegung gemäß § 25 Mediengesetz ist unter www.falter.at/offenlegung/falter ständig abrufbar.

HEUREKA ist eine entgeltliche Einschaltung in Form einer Medienkooperation mit

Weglassen Der Besuch mit dem befreundeten Architekten K. in Chicago wurde zur Zeitreise. Der Mann ist siebenundachtzig Jahre alt und beschloss, sich einige Objekte, die er seit mehr als einem halben Jahrhundert nur von Fotos kannte, in Augenschein zu nehmen. Etliche der ersten Hochhäuser in Stahlbauweise, frühe Wolkenkratzer, mehrere Wohnhäuser und Kirchen. K. hat selbst einige gebaut.

Berufsbedingt nimmt ein Architekt Objekte der Umgebung anders wahr. Vor allem kann er erklären, was eigentlich zu sehen ist. Etwa den Grund für die größere Breite der Chicago-Fenster: „Ein Mensch hat die Augen ja nebeneinander und nicht übereinander.“ Beim Anblick eines Wohnhauses mit mehreren überlappenden Dächern war K. mit einer Art Bonmot zur Stelle: „Du siehst ja, Frank Lloyd Wright hat die Schachtel aufgebrochen. Er hat die Ecken freigemacht.“ Das Haus war keine einfache Schachtel, der Hinweis auf die Lösung des Grundrisses im Raum erschien mir dennoch kryptisch. Über eine Kirche von Mies van der Rohe, die er in den 1950er Jahren für den Inbegriff an Modernität gehalten hatte, war K. enttäuscht. „Nicht zufällig hat Mies gesagt, dass Kirchen zum Schwierigsten in der Architektur gehören – und eine Bar!“ K. lachte.

All diese Objekte zeichnet er begeistert in seinen leinengebundenen Block. Schwere Metallklammern an dessen Rändern verhinderten unerwünschtes Umblättern in der Windy City am Michigan See. K. hat den schnellen Federstrich ein Leben lang perfektioniert: In fünf, zehn Minuten entstehen ganze Stadtansichten, geradezu Weltbilder. Worin das Geheimnis seines sparsamen Realismus bestehe und ob mit Fotografieren nicht dasselbe erreichbar sei, fragte ich.

Die Antwort: „Nein! Zeichnen geschieht mit zwei Augen.“ Mit den zwei Augen einer Ellipse. „Das ist nicht nur ein Auge, wie es der Fotoapparat hat“, sagte K. Aber noch etwas komme hinzu: „Am Wichtigsten ist das Weglassen. Man erhebt sich in die Luft und zeichnet eine Stadt, wie man will.“ War es das, was am Ende bleibt? Die Freiheit, wegzulassen? „Ja, man merkt sich alles besser, und zuletzt kommt es ohnehin auf die Zeichnung an. Ich komme immer mehr mit immer weniger aus!“ Dieses Credo wäre noch zu ergänzen: K. nimmt gelegentlich noch an Architekturwettbewerben teil, verwendet aber selbstredend keinen Zeichencomputer. Weglassen kann nur die freie Hand.

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