# taz.de -- Künstliche Intelligenz: Mensch, gib mir deine Daten
       
       > Die Entwicklung künstlicher Intelligenz ist ein altes Militärprojekt. Nun
       > sprechen Forscher von einer Revolution. Gefahr oder Chance?
       
   IMG Bild: Der humanoide Kampfroboter „Atlas“ aus dem Hause Boston Dynamics – aufgekauft von Google
       
       Mensch: Worin besteht der Sinn des Lebens?
       
       Maschine: Einem höheren Gut zu dienen.
       
       Mensch: Worin besteht der Sinn zu sterben?
       
       Maschine: Ein Leben zu haben.
       
       Mensch: Was ist der Zweck von Intelligenz?
       
       Maschine: Herauszufinden, was das ist.
       
       Mensch: Welchen Zweck haben Gefühle?
       
       Maschine: Das weiß ich nicht.
       
       Diese Unterhaltung entstand während eines Forschungsprojekts von Google,
       dessen Ergebnis die Entwickler vor einigen Wochen veröffentlichten. Ein von
       ihnen konstruiertes künstliches neuronales Netzwerk hatte zuvor sein
       Sprachverständnis auf Basis von Filmuntertiteln erlernt. Danach führte das
       System Gespräche zu verschiedenen Themen mit den Forschern.
       
       Für Alan Turing wäre mit dieser Konversation womöglich der Beweis für
       Künstliche Intelligenz (KI) erbracht. Der Mathematiker knackte die
       Nazi-Chiffriermaschine Enigma und war an der Entwicklung der ersten
       elektronischen Computer beteiligt. 1936 beschrieb er erstmals formal und
       praktisch, was ein Algorithmus ist. Alan Turing dachte auch als einer der
       Ersten darüber nach, ob Maschinen Intelligenz erlangen könnten. Das war
       1950, sechs Jahre bevor der Begriff „Künstliche Intelligenz“ bei einer
       Konferenz in Dartmouth geprägt wurde.
       
       Turing entwickelte einen Test zur Definition maschineller Intelligenz. Wenn
       bei einer verdeckten Konversation für einen Beobachter nicht unterscheidbar
       wäre, ob das Gespräch mit einer Maschine oder einem Menschen geführt wird,
       gelte der Test als bestanden. Für Turing reichte bereits die Imitation von
       Intelligenz – nicht zuletzt, weil damals wie heute die Frage ungeklärt ist,
       was Intelligenz überhaupt bedeutet.
       
       Abseits der Frage, wann man von Künstlicher Intelligenz (KI) sprechen kann,
       zeigen vom Menschen gemachte Systeme bereits erstaunliche Fähigkeiten. Im
       Juni 2015 etwa führten chinesische Wissenschaftler ein künstliches
       neuronales Netz vor, das auch bei einem herkömmlichen IQ-Test menschliche
       Leistungen im Sprachverständnis übertraf.
       
       ## Die Menschheitsgeschichte revolutionieren
       
       Die Leistungskurve künstlicher neuronaler Netze verleitet selbst
       zurückhaltende Informatiker dazu, von einer Revolution zu sprechen. Jürgen
       Schmidhuber zählt nicht zu den zurückhaltenden Wissenschaftlern. Wer mit
       dem Bayern reden möchte, muss nach Lugano reisen. Oberhalb der Altstadt, in
       Manno, steht ein hässlicher Klotz: Das [1][Istituto Dalle Molle di Studi
       sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA)] wird von Schmidhuber geleitet.
       
       Der Mann, der mit seiner Schiebermütze an einen Golfspieler erinnert,
       erforscht seit fast 30 Jahren die Entwicklung künstlicher neuronaler Netze.
       Er ist einer der Pioniere. „Jetzt passiert etwas, was die
       Menschheitsgeschichte revolutionieren wird. All das, was gemeinhin mit
       Intelligenz assoziiert wird, wird von künstlichen neuronalen Netzwerken und
       ähnlichen Systemen erledigt werden. Das stellt den Menschen als Krone der
       Schöpfung infrage.“
       
       Das Forschungsfeld ist in unüberschaubare Untergruppen zersplittert.
       Schmidhuber geht es um „Artificial General Intelligence“ (AGI). Er möchte
       also eine echte Künstliche Intelligenz erschaffen, die einmal so klug wie
       ein Mensch sein soll und: mit steigender Rechenleistung viel intelligenter.
       Schmidhuber ist überzeugt, dass seine Kinder das noch erleben werden. Diese
       Prognose geht von einer stetig wachsenden Rechenleistung aus. Gordon Moore
       entdeckte bereits 1965 eine bis heute gültige Regelmäßigkeit: Etwa alle
       zwei Jahre verdoppelt sich die Prozessorleistung, die pro Dollar zu
       bekommen ist.
       
       Ein Smartphone besitzt heute die gleiche Rechenpower wie ein
       Cray-Supercomputer aus den 1990er Jahren. Das Pentagon erwartet, dass
       „Computerprozessoren die Rechenleistung des menschlichen Gehirns
       wahrscheinlich in den 2020er Jahren erreichen werden“. Schmidhuber blickt
       noch weiter in die Zukunft: „In ein paar Jahrzehnten wird eine einzige
       relativ billige Maschine über die rohe Rechenkraft der gesamten Menschheit
       verfügen. Und es wird sehr viele solche Maschinen geben. Und dann hört es
       immer noch nicht auf.
       
       ## Eine „Cyborg-Ökonomie“
       
       Die Durchbrüche bei künstlichen neuronalen Netzen basieren auf Arbeiten,
       die fast 40 Jahre alt sind. Was lange Zeit fehlte, waren Rechenleistung und
       ausreichend Daten, um die Netze zu trainieren. Das ist nun erreicht, und
       das macht Forscher wie Schmidhuber zuversichtlich. Andere, wie [2][Stephen
       Hawking], warnen nun vor den Gefahren solcher Systeme, die immer autonomer
       werden und immer mehr Bereiche der Gesellschaft durchdringen.
       
       Das Rückgrat ganzer Ökonomien fußt bereits auf ihnen. 30.000 Deals wurden
       an der New Yorker Stock Exchange 2013 verbucht – pro Sekunde. Über 70
       Prozent des US-amerikanischen Börsengeschehens vollzieht sich bereits
       automatisiert. Der Wissenschaftshistoriker Philip Mirowski spricht von
       einer „Cyborg-Ökonomie“, einer Wirtschaft, die sich wie ein Thermostat
       selbst reguliert. Das Hongkonger Unternehmen Deep Knowledge Ventures
       ernannte eine Künstliche Intelligenz gar zum Aufsichtsrat. „Vital“ heißt
       das System, „Validating Investment Tool for Advancing Life Sciences“. Es
       gilt als gleichwertiges Mitglied im Aufsichtsgremium.
       
       Auch im Alltag sind wir von KI-Systemen umzingelt: Keine Suchanfrage bei
       Google ohne lernende Software, keine Empfehlungen bei Amazon ohne adaptive
       Systeme, kein Newsfeed bei Facebook ohne eine Form von KI. Bei künstlichen
       neuronalen Netzen handelt es sich um informationsverarbeitende Systeme, die
       bereits ohne Vorgaben eines Programmierers aus Rohdaten konkrete
       Informationen und Schlussfolgerungen ziehen. Es gibt Systeme, die aus
       tausenden medizinischen Studien inhaltliche Bezüge ableiten, die Texte und
       semantische Zusammenhänge zunehmend „verstehen“.
       
       ## Das Prinzip des Lernens imitieren
       
       Bei den besonders eigenständigen Systemen wurde ein verhaltenbiologisches
       Belohnungsprinzip eingebaut, das Lernen honoriert. Durch Versuch und Irrtum
       versuchen diese Systeme stets ihre Belohnung zu maximieren. Nebenbei lösen
       sie so Probleme. Es handelt sich um Systeme, die das Prinzip des Lernens
       als solches imitieren. Sie bauen aus vorher gelernten Fähigkeiten
       Erfahrungen auf, die als Grundlage zur Weiterentwicklung neuer Fähigkeiten
       dienen. Das macht ihre prinzipielle Universalität aus. Intelligenz meint
       hier die Fähigkeit, nahezu alle definierbaren Probleme lösen zu können. Der
       [3][“universelle Problemlöser“] ist seit jeher ein Ziel der KI-Forschung.
       
       In der Neuroinformatik beschreiben Neuronen eine mathematische Funktion.
       Ein solches Neuron besitzt jeweils eine Eingabefunktion (Input), eine
       Aktivierungsfunktion und eine Ausgabefunktion (Output). Input-Neuronen
       werden durch Sensoren aktiviert, die das System mit der Umwelt verbinden.
       Diese Aktivierung geben die Neuronen an die mit ihnen vernetzten Neuronen
       weiter, die dann ihrerseits aktiviert werden.
       
       Auf diese Weise werden Informationen über das gesamte Netz codiert. In
       diesem Zustand hat das Netz einen spezifischen Aktivierungszustand
       erreicht, der als „Gewichtung“ bezeichnet wird und konkreten Informationen
       entspricht. Akustische Signale, Abbildungen oder Buchstaben drücken sich in
       neuronalen Netzen als eine spezifische Aktivierung sehr vieler
       verschiedener Neuronen aus.
       
       Für einen solchen Vorgang wurde der Begriff [4][“Deep Learning“],
       Tiefenlernen, geprägt, weil neuronale Netze aus mehreren Lagen von
       Neuronenschichten zu Milliarden Vernetzungen gekoppelt sind. Sie können
       extrem komplexe Funktionen aus Rohdaten errechnen und lernen. Je
       leistungsfähiger die Netze werden, desto anspruchsvoller wird die
       mathematische Funktion, desto genauer „versteht“ das System etwa
       sprachliche Zusammenhänge. So können etwa Filmuntertitel als Datenbasis
       dienen, um Zusammenhänge zwischen einzelnen Wörtern zu entziffern und zu
       reproduzieren: Maschinen lernen sprechen.
       
       Den Schlüsselaspekt von Deep Learning erklärt Schmidhuber so: „Ich muss
       dieses System mit seinen vielen Millionen ‚Gewichten‘ nicht mehr explizit
       programmieren, dass es das Muster erkennt. Ich muss am Anfang nur ein paar
       Zeilen hinschreiben, nämlich den Lernalgorithmus, der dazu führt, dass aus
       den ganzen Trainingsbeispielen diese ‚Gewichte‘ extrahiert werden, die dazu
       führen, dass das System gut erkennt.“
       
       ## „Big Data“ und Muster lesen
       
       Ein Kollege Schmidbauers ergänzt diese Beschreibung. Bernhard Schölkopf
       arbeitet als Gründungsdirektor am [5][Max-Planck-Institut für Intelligente
       Systeme in Tübingen]. Er sagt: „Es geht darum, auf der Basis von
       empirischen Beobachtungen auf darunter liegende Gesetzmäßigkeiten zu
       schließen. Das ist dann nötig, wenn es Gesetzmäßigkeiten in der Welt gibt,
       die zu kompliziert sind, als dass man sie explizit modellieren könnte. Also
       versucht man mit Lernalgorithmen automatisch mathematische Beschreibungen
       dieser Gesetzmäßigkeiten zu extrahieren.“
       
       Die neuronalen Netze erkennen so Muster. Aus großen Datenmengen – „Big
       Data“, etwa den Pixelinformationen von Millionen Fotos oder Videos. Auch
       Sprachsignale sind Daten, die von neuronalen Netzen als Muster gelesen
       werden können.
       
       Die Menge an Daten wächst noch schneller als die Rechenleistung. Zunehmend
       sind es Daten von Menschen. Denn so, wie unser Körper bei jeder Bewegung
       Luft verdrängt, erzeugen wir heute ständig Daten, die berechenbar geworden
       sind. Dank Smartphone, „sozialer“ Medien und digitaler Vernetzung. So wird
       es möglich, soziale Phänomene und Gesetzmäßigkeiten wie in der
       experimentellen Physik zu erkunden.
       
       Mit den massenhaften Auswertungen von Tweets und Mitteilungen bei Facebook
       lassen sich Revolutionen erkennen, bevor sie entstehen, ebenso die
       Ausbreitung von Krankheiten oder die Entstehung bestimmter Krebsarten. Die
       Polizei nutzt weltweit Prognosesoftware, um Verbrechen vorherzusagen.
       
       ## Militärtechnologie sickert in die Gesellschaft
       
       Bei aller Faszination für die Chancen, die Künstliche Intelligenz
       ermöglichen: Ihre Ursprünge gehen auf das Militär zurück. Auf den gleichen
       kybernetischen Prinzipien, auf denen der Mathematiker Norbert Wiener die
       Prognose der Flugbahnen von Jagdfliegern entwickelt hatte, fußt später die
       Flugraumüberwachung oder die Raketenabwehr mit KI-Systemen. Und nach
       denselben Prinzipien und vergleichbarer Technologie werden heute Menschen
       durch die Analyse von Massendaten überwacht, ihr Verhalten prognostiziert.
       Der US-amerikanische Rüstungskonzern Lockheed bietet dieselbe
       KI-Technologie zur Raketenabwehr und zur Diagnose von Blutvergiftung an.
       
       Eine Technologie, die vom Militär entwickelt worden war, sickerte mit
       zunehmender Leistungsfähigkeit und Verbreitung des Computers in die
       Zivilgesellschaft. Es verwundert daher nicht, dass wir es gegenwärtig mit
       einer globalen Überwachung durch Regierungen und Konzernen gleichermaßen zu
       tun haben.
       
       Milliardenschwere Forschungsprogramme des Pentagons waren, wie bei der
       Entwicklung des Computers, für die Entstehung der KI maßgeblich. Die
       Erfindung und die Konstruktion des Internets finanzierte und koordinierte
       die [6][Defense Advanced Research Projects Agency], kurz: Darpa. Die
       Forschungsbehörde des Pentagons war 1958 als Schockreaktion auf den ersten
       Satelliten gegründet worden, den die UdSSR ins All schoss. Nie wieder
       sollten die USA derart überrascht werden.
       
       Unter US-Präsident Ronald Reagan verdoppelte sich der Rüstungsetat. 1983
       setzte Darpa ein Programm auf, um eine „künstliche Superintelligenz“ für
       das US-Militär zu entwickeln, die als informationelle Basis das Internet
       hatte: „Strategic Computing Initiative“ (SCI) hieß es. Federführend war
       [7][Robert Kahn], der Mann, der auch die technischen Grundlagen des
       Internets entworfen hatte. Aus der SCI entwickelten sich später Programme,
       die den USA in den 1990er Jahren die Vormachtstellung bei Superrechnern
       sicherten.
       
       ## Die NSA würde in Daten ertrinken
       
       Nach dem 11. September 2001 entwickelte Darpa auf KI basierende
       Überwachungstechnologien, deren Einsatz Edward Snowden enthüllte. Die
       globale Überwachung durch Geheimdienste wie die NSA wäre ohne Künstliche
       Intelligenz nicht möglich. Die NSA würde in den Daten ertrinken.
       
       Mit dieser militärischen Forschung eng verknüpft ist der Aufstieg von
       Google. Die Erschaffung von Künstlicher Intelligenz war der Grund, warum
       Larry Page und Sergey Brin überhaupt eine Suchmaschine entwickelten. Mit
       einem solchen System ließe sich irgendwann eine echte Künstliche
       Intelligenz erreichen, glauben sie. Google dürfte mittlerweile der größte
       KI-Konzern sein. Kürzlich heuerten sie Geoffrey Hinton an, der mit viel
       Eigenwerbung als „Pate“ künstlicher neronaler Netze bezeichnet wird. Google
       schluckte 2014 für 400 Millionen Pfund auch das KI-Unternehmen Deep Mind.
       Zwei der vier Gründer von Deep Mind waren Schmidhubers Studenten.
       
       Die Central Intelligence Agency (CIA) unterstützte 1998 Sergey Brins
       Forschungsarbeit zum Bau einer Suchmaschine an der Stanford University auch
       [8][finanziell]. Man ließ sich von Brin regelmäßig über die Fortschritte
       informieren. Über ein Dutzend Robotikfirmen schluckte Google in den
       vergangenen Jahren – ein Teilbereich der Künstlichen-Intelligenz-Forschung.
       Darunter exklusive Vertragspartner der U.S. Army wie [9][Boston Dynamics],
       deren humanoide Militärroboter sich mittlerweile problemlos auf zwei Beinen
       durch unwegsames Unterholz kämpfen.
       
       Ein Produkt aus Googles Portfolio nennt sich „NIC“. Das steht für „Neuronal
       Image Caption Generator“, ein künstliches neuronales Netz, das
       Bilderkennung mit Spracherkennung kombiniert. Das Netz ist in der Lage, auf
       einem Bild die einzelnen Objekte zu erkennen und sprachlich zu beschreiben.
       Bei einem der Bilder entstanden folgende Beschreibungen: „Eine Gruppe
       junger Menschen spielt Frisbee.“ Oder: „Eine Herde Elefanten trottet über
       ein trockenes Grasfeld.“ Dieses System identifiziert nicht nur einzelne
       Objekte, es ist in der Lage, sie in Beziehung zu setzen und Aktionen zu
       erkennen.
       
       Ähnliche Ergebnisse erzielte das System des Stanford Artificial
       Intelligence Lab. Es ist in der Lage, Bilder mit Sätzen per Sprachausgabe
       zu beschreiben. Die Forscher vergleichen die Fähigkeiten des Systems mit
       denen eines dreijährigen Kindes.
       
       ## Die KI macht Konversation mit Kindern
       
       Echte Kinder wiederum arbeiten daran mit, solche Systeme zu testen und zu
       optimieren. Die Firma ToyTalk etwa bietet künstliche „Freunde“ zum
       App-Download an. „Charaktere für echte Konversation“ warten auf anregende
       Unterhaltung mit Kindern zwischen 6 und 8 Jahren. Es gibt inzwischen eine
       ganze Reihe solcher künstlicher Freunde.
       
       Zum Umgang mit den Daten steht in den Geschäftsbeziehungen, dass diese
       aufgezeichnet werden, auch akustisch. Sie werden teilweise transkribiert
       und ausgewertet. Die Firma Elemental Path bietet „CogniToys“ an. Zur
       Produktpalette gehört ein Plüschdino, mit dem sich Kinder unterhalten
       können. Das Gerät ist an die Cloud des KI-Systems [10][IBM-Watson]
       gekoppelt. Der Konzern investierte eine Milliarde Dollar und baute sein
       KI-System zu einer eigenen Sparte aus.
       
       Google-Forscher Geoffrey Hinton spricht im Zusammenhang von künstlichen
       neuronalen Netzen inzwischen gar von „Gedanken“, die solche Systeme
       entwickelten. Hinton sagte, ihm sei klar, dass diese Beschreibung
       kontrovers klinge. Doch er glaube, es sei möglich, [11][“Gedanken als
       Vektoren abzubilden“]. Vektoren sind Zahlenketten.
       
       Für Hintons Kollegen vom Max-Planck-Institut, Bernhard Schölkopf, klingt
       die Definition des „Gedanken-Vektors“ plausibel. „Jede neuronale Schicht
       hängt von einer Schicht davor ab, durch die Informationen hereinkommen. Man
       kann also sagen, jede Schicht ist eine Repräsentation dessen, was gerade
       bearbeitet wird. Nur, dass die Repräsentation zunehmend vom Input der
       Sensordaten entfernt ist. Die vorletzte Schicht lässt sich durchaus als ein
       ‚Gedanken-Vektor‘ – also eine Zahlenkette – beschreiben, weil dieser alle
       vorhergehenden Verarbeitungen repräsentiert.“ Die letzte Schicht besteht
       aus Ausgabe-Neuronen, die dann etwa ein Objekt identifizieren: „Das ist ein
       Elefant.“
       
       ## KI soll Gefühle erkennen
       
       Für Geoffrey Hinton ist dies der Schlüssel, mit dem die Systeme natürliche
       Sprachen und logisches Denken erlernen können. Mit den „Gedanken-Vektoren“
       lassen sich Wörter als komplexe Zahlenketten repräsentieren, die sie
       innerhalb eines sprachlichen „Bedeutungsraums“ einnehmen: „Wenn Sie den
       Vektor für Paris nehmen und den Vektor für Frankreich abziehen und jenen
       von Italien hinzufügen, erhalten sie Rom“, erklärt Hinton.
       
       Künstliche Intelligenz soll aber auch lernen, Gefühle zu erkennen.
       „Affective Computing“, nennt sich der Bereich, der nach Mustern sucht, die
       sich als Emotionen decodieren lassen. Bei einem Ansatz geht es darum, mit
       Gesichtserkennungssoftware Gefühle visuell zu detektieren. Das in den
       späten 1970er Jahren entwickelte „Facial Action Coding System“ (FACS) fußt
       auf einem 500 Seiten starken Gefühlsatlas von Gesichtsausdrücken.
       Informatiker in der Computeranimation verwenden dies heute ebenso wie die
       Polizei.
       
       Ein anderes Verfahren untersucht die Verwendung bestimmter Wörter und deren
       Beziehung zueinander, aber auch die Art, wie wir Menschen sprechen: Pausen,
       Rhythmen, Intonation, Lautstärken. Auf Grundlage psychologischer und
       linguistischer Modelle klassifizieren künstliche neuronale Netze Emotionen.
       Die deutsche Firma [12][Psyware] etwa hat eine KI-Software entwickelt, die
       anhand der Stimmmuster von Menschen Persönlichkeitsprofile errechnet.
       
       Die Ergebnisse seien objektiver als jene, die Psychologen lieferten. „Denn
       wie wir sprechen, das können wir kaum bewusst steuern, sobald wir länger
       als ein paar Minuten reden“, sagte einer der Entwickler in einem Interview.
       Das Ziel sei „kein geringeres, als Maschinen dieses Wissen einzupflanzen.
       Sie sollen verstehen lernen, wie der Mensch funktioniert.“
       
       ## Der größte und letzte Moment der Geschichte
       
       Im vergangenen Jahr warnte der Physiker Stephen Hawking in einem offenen
       Brief davor, die Risiken, die von Künstlicher Intelligenz ausgehen, zu
       unterschätzen. Das wäre „der größte Fehler in der Geschichte“. Alles, was
       Menschen hervorgebracht hätten, sei ein Produkt des Intellekts. Daher wäre
       auch die Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz „der größte Moment in
       der Geschichte der Menschheit“, womöglich jedoch „der letzte“.
       
       Eine KI wäre uns – dank Gordon Moores Gesetz – bald weit überlegen. Vor
       Kurzem veröffentlichte Hawking erneut eine [13][Warnung], die sich auf den
       militärischen Einsatz Künstlicher Intelligenz bezieht. Hunderte von
       Wissenschaftlern schlossen sich dem Appell an, den schließlich 16.000
       unterzeichneten. Darin wurde KI als „dritte Revolution der Kriegsführung“
       nach Schwarzpulver und Nuklearwaffen bezeichnet.
       
       Entstünde eine Superintelligenz, schrieben Stephen Hawking und seine
       Kollegen, könnte „sie Finanzmärkte überlisten, ebenso Forscher, sie würde
       menschliche Führungspersönlichkeiten manipulieren und Waffen entwickeln,
       die wir nicht mehr verstehen können“. Eine Maschine mit den kognitiven
       Fähigkeiten eines Menschen würde anfangen, sich selbst zu optimieren, immer
       wieder und immer schneller – eine „Intelligenzexplosion“ wäre die Folge.
       
       Davor warnte der Mathematiker Irving John Good schon 1965, er war
       Chefstatistiker der Gruppe um Alan Turing, die im Zweiten Weltkrieg Enigma
       knackte: „Die erste ultraintelligente Maschine ist also die letzte
       Erfindung, die der Mensch je machen muss, vorausgesetzt, die Maschine ist
       fügsam genug, um uns zu sagen, wie man sie unter Kontrolle hält.“
       
       Kai Schlieter leitet das Ressort Reportage und Recherche der taz. Sein Buch
       „Die Herrschaftsformel: Wie Künstliche Intelligenz uns berechnet, steuert
       und unser Leben verändert“ erscheint am 25. September 2015 im Westend
       Verlag
       
       18 Sep 2015
       
       ## LINKS
       
   DIR [1] http://www.idsia.ch/
   DIR [2] http://www.independent.co.uk/news/science/stephen-hawking-transcendence-looks-at-the-implications-of-artificial-intelligence--but-are-we-taking-ai-seriously-enough-9313474.html
   DIR [3] https://en.wikipedia.org/wiki/General_Problem_Solver
   DIR [4] http://people.idsia.ch/~juergen/deeplearning.html
   DIR [5] http://www.is.mpg.de/de
   DIR [6] http://www.darpa.mil/
   DIR [7] https://en.wikipedia.org/wiki/Bob_Kahn
   DIR [8] https://medium.com/insurge-intelligence/how-the-cia-made-google-e836451a959e
   DIR [9] https://www.youtube.com/watch?v=M8YjvHYbZ9w
   DIR [10] http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/what-is-watson.html
   DIR [11] http://www.theguardian.com/science/2015/may/21/google-a-step-closer-to-developing-machines-with-human-like-intelligence
   DIR [12] http://www.faz.net/aktuell/gesellschaft/menschen/software-erkennt-persoenlichkeit-mit-sprachanalyse-13596216.html
   DIR [13] http://futureoflife.org/AI/open_letter_autonomous_weapons
       
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       In einem Video hilft ein Roboter einem anderen dabei, eine Tür zu öffnen –
       und viele sind schwer beeindruckt. Andere finden's öde. Zu recht.
       
   DIR Menschen und Maschinen: Die Roboterfabrik
       
       Der chinesische Gerätehersteller Midea schluckte die deutsche Firma Kuka.
       Besuch bei einem Konzern, der Robotern das Lernen beibringt.
       
   DIR Aus Le Monde diplomatique: Schwester Roboter
       
       Japan automatisiert Dienstleistungen. Es will den Bevölkerungsrückgang und
       Arbeitskräftemangel ausgleichen – ohne Einwanderung.
       
   DIR Mensch und Maschine: Haben Sie Angst vor Algorithmen?
       
       Vieles in unserem Alltag wird von Algorithmen geregelt. Wir vertrauen auf
       ihre Neutralität. Dabei entscheiden sie nicht immer fair.
       
   DIR Computer besiegt Mensch: Go, Google, Go!
       
       Das Spiel Go galt als größte Herausforderung für künstliche Intelligenz.
       Jetzt gelang es einem Computer erstmals gegen einen Profi-Spieler zu
       gewinnen.
       
   DIR Nachruf auf Marvin Minsky: Der Uropa künstlicher Intelligenz
       
       Vom menschlichen Verstand hielt er nicht viel. Marvin Minsky brachte
       Maschinen das Lernen bei – und wurde zum Wegbereiter künstlicher
       Intelligenz.
       
   DIR Big Data für personalisierten Einkauf: Jeder hat seinen Preis
       
       Onlinehändler bieten verschiedenen Kunden dieselbe Pauschalreise zu
       unterschiedlichen Preisen an. Und das ist erst der Anfang.
       
   DIR Astrophysiker warnt vor Weltuntergang: Hawking misstraut dem Fortschritt
       
       Eindringlich warnt Stephen Hawking vor den tödlichen Gefahren des
       Fortschritts – ob künstliche Intelligenz oder Gentechnik. Und nennt sich
       trotzdem Optimist.
       
   DIR ZKM-Kurator Serexhe über Überwachung: „Wir leben im smarten Totalitarismus“
       
       Die Ausstellung „Global Control and Censorship“ zeigt Arbeiten zu
       Überwachung und Zensur weltweit. Ein Gespräch mit dem Kurator Bernhard
       Serexhe.
       
   DIR Studie zu Smartphonenutzung: Kinder können süchtig werden
       
       Mobbing – was früher auf dem Schulhof stattfand, passiert heute digital.
       Eine Studie weist auf die Risiken der exzessiven Handynutzung hin.
       
   DIR Neuer Empathie-Button für Facebook: Kein One-Klick-Hate-Inferno
       
       Facebook arbeitet an einer Ergänzung zur Like-Funktion. Natürlich ohne
       negative Bewertungen zuzulassen. Gefällt Ihnen nicht? Selbst schuld!
       
   DIR Technikforscher über neue Intelligenz: „Eine typische Vermenschlichung“
       
       Die Rechenleistung von Maschinen überholt das menschliche Gehirn. Von
       „neuer Intelligenz“ will Technikforscher Christopher Coenen nicht sprechen.
       
   DIR Umfrage zu High-Tech-Medizin: Bereit für den Hirn-Chip?
       
       Krankenpflege durch Roboter? Die Deutschen sehen die neue Zukunftsmedizin
       kommen – aber mit ziemlich gemischten Gefühlen.
       
   DIR Debatte Roboter: Die automatisierte Zukunft
       
       Roboter und Computer übernehmen immer mehr Arbeit. Davon profitieren
       Aktionäre, Arbeiter verlieren. Das könnte zu sozialen Konflikten führen.