Tesla Minds

(Du liest die deutsche Version, das Original findest du hier: Englisch)

Derzeit gibt es sehr viel Arbeit die neben der eigentlichen Entwicklung von KI und Programmierung zu tun ist. Die letzten zwölf Jahre habe ich an den theoretischen und praktischen Grundlagen von KI gearbeitet, was sie ist, wie sie funktioniert und wie man damit Lösungen entwickeln kann. Jetzt ist die Zeit gekommen, den nächsten Schritt in Angriff zu nehmen: ein Unternehmen zu gründen, das die KI-Technologie kommerzialisiert und damit ein Vorhaben zu beginnen, das möglicherweise die Welt verändern kann.

Aber alles fängt klein an und es bedeutet viel Arbeit, das Unternehmen Schritt für Schritt aufzubauen. Seit Anfang des Jahres habe ich potenzielle Kunden kontaktiert, nach Möglichkeiten zur Finanzierung gesucht und aktiv die Netzwerke genutzt, die einige florierende Regionen hier in Deutschland begonnen haben aufzubauen um die Anwendung von KI zu fördern.

Vordringlich galt es zwei Ziele zu erreichen. Erstens musste ich ein konkretes Projekt identifizieren an dem ich zuerst arbeiten werde. Dieses erste Projekt soll zeigen, was die KI leisten kann, idealerweise soll es solche Funktionen demonstrieren, die ohne die KI nicht möglich wären. Genauer gesagt, da die KI, die ich entwickelt habe, Dinge tun kann, die die größten Konkurrenten auf der Welt nicht machen können, soll der Showcase genau das zeigen. Das Projekt muss auch wirtschaftlich tragfähig sein, d. h. die Zeit, die es bis zur Fertigstellung braucht, der Arbeits- und Investitionsaufwand und der Return on Investment spielen eine Rolle. Andere wichtige Faktoren sind, wie gut die zu implementierende Technologie geschützt werden kann, schließlich ist sie das wichtigste Geschäftsgeheimnis und das Hauptkapital des Unternehmens, und inwieweit ich die Kontrolle über das Projekt behalte.

Das zweite Ziel war es, einen idealen Ort zu finden, eine Stadt, eine Region, ein Land, wo das Unternehmen zunächst angesiedelt werden kann und gute Bedingungen hat zu wachsen. Es gilt viele Faktoren zu berücksichtigen, wie die Infrastruktur, die Regierung/Verwaltung, das Steuersystem, aber auch wie offen eine Region für die Förderung neuer Technologien ist. Wichtig ist ebenfalls wie einfach es ist, sich dort niederzulassen. Die Verfügbarkeit von öffentlichen Fördermitteln hilft hier. Aber es gibt auch Hindernisse, die zu berücksichtigen sind, wie z. B. dass ein Umzug in ein anderes Land zusätzliche rechtliche Einschränkungen mit sich bringt, dass die Sprache anders sein kann und dass es eine Umstellung auf einen anderen kulturellen Kontext bedeuten könnte. Als Angestellter kann man solche Themen normalerweise in der Freizeit angehen, aber als selbständiger Unternehmer muss man in der Lage sein, sich so gut es geht auf das Vorhaben zu konzentrieren.

Kurz gesagt bedeutete das, dass ich einen gangbaren Weg finden musste indem ich mit Leuten spreche und lerne welche Art von Projekt ideal ist und was jede Region bietet, um es umzusetzen.

Entscheidungen treffen

Es gab eine Reihe von Projekten, die dafür in Frage kamen und die ich näher untersucht habe, angefangen bei einem Weltraum-MMO, das von einer KI profitieren würde, die in der Lage ist, strategische Entscheidungen zu treffen, d. h. den gesamten Kontext zu berücksichtigen, und Funktionen des Spiels zu automatisieren, bis hin zu wissenschaftlichen Untersuchungen, die eine detailliertere und realistischere Einschätzung des Klimawandels ermöglichen. Wenn du dir diesen Artikel über die Tipping Points ansiehst, verstehst du die Herausforderung.

Was sich am Ende als beste Option herauskristallisiert hat, vor allem weil es in zwölf Monaten implementiert werden kann, nur eine bescheidene Investition erfordert, die Kontrolle über die Technologie fest in meinen Händen beläßt und einen guten skalierbaren Gewinn bietet, ist ein Strategiespiel für den PC. Es ist in vielerlei Hinsicht eine einzigartige Gelegenheit, weil die Grundlage für das Spiel bereits existiert und ein Großteil der KI-Technologie, die ich für einen früheren Prototyp entwickelt habe, wiederverwendet und portiert werden kann. Es ist auch in dem Sinne ideal, dass ich das Spiel weitgehend selbst entwickeln und den Quellcode im Haus behalten kann. Aber der entscheidende Punkt ist, dass der Gewinn pro investierter Zeit/Arbeit/Geld andere Projekte übertrifft. Es ermöglicht mir, aus einer Investition von 250.000 € innerhalb von zwölf Monaten einen Gewinn in einer Größenordnung von 5 Millionen € zu erzielen. Das ist eine realistische Einschätzung eines plausiblen Falles, in Bezug auf Markt und Nachfrage, und bei weitem nicht in der Nähe dessen was ein Best-Case-Umsatz sein könnte, der 10-fach höher sein kann. Solche Zahlen helfen bei der Suche nach privaten Investoren und geben dem Unternehmen schließlich eine solide Grundlage, um zu expandieren und die gesteckten Ziele zu erreichen.

Auf der Suche nach einem guten Standort für die Gründung des Unternehmens las ich eine interessante Pressemitteilung. Es ging um einen regionalen GamesHub, der zur Förderung von Computerspielen mit einem doppelten Nutzen eingerichtet wurde, d.h. für Spiele die sowohl Unterhaltung sind als auch der Bildung, medizinischer Behandlung oder einem anderen ernsthafteren Zweck dienen. Da KI per se Dual Use ist, da sie universell für eine Vielzahl von Anwendungen einsetzbar ist, habe ich nachgeforscht. Es stellte sich heraus, dass der GamesHub noch nicht etabliert war und mir nicht viel helfen würde, aber dass die Region dabei war, ein Förderprogramm für Unternehmen zu implementieren, die an KI arbeiten. Außerdem gab es in dieser Region bereits eine gute Infrastruktur aus lokalen Technologiezentren, die sich um die Vernetzung und Förderung von Kooperationen kümmerten. Es gab zwar keine Fördermittel zur Unterstützung von KI-Start-ups, aber die Region hat ein Programm zur Bereitstellung von Mitteln für Spieleentwicklungsstudios, mit denen in meinem Fall 80 % der Prototyp-Kosten finanziert werden können. Da der Standort auch in Deutschland ist, gibt es keine zusätzlichen Hürden, die zu meistern wären. Alles in allem sprachen viele überzeugende Gründe für diesen Standort.

Investitionen in KI und Computerspiele

Wenn du nach privaten Investoren für dein Start-up suchst, ist es unerläßlich, dass du einen guten Plan hast und glaubhaft darlegen kannst, dass er funktionieren wird.

Ein Freund fragte mich, warum ich glaube, dass meine KI besser ist als alles, was Google und andere große Konzerne haben, und natürlich, warum mein Projekt ein Erfolg sein wird.

Die Antwort fiel etwas langatmig aus, aber ich denke, sie ist es wert, hier wiedergegeben zu werden, weil viele Leute Fragen gestellt haben, die in die gleiche Richtung gehen. Es hat viel damit zu tun, was KI wirklich ist, und was derzeit als KI gehyped wird.

Als ich an der TU Braunschweig Informatik studierte, in den späten 80er Jahren, war man zunächst begeistert von Neuronalen Netzen (NN), aber dann kam schnell die Ernüchterung, dass sie höchst ineffizient und unzuverlässig sind. Als Google sich vor zwanzig Jahren KI zuwandte, ließen sie sich von diesem wissenschaftlichen Konsens nicht abschrecken und sagten, wir haben jetzt Supercomputer, und wir "lösen" das Problem der Ineffizienz, indem wir massive Rechenleistung investieren (etwa 100.000 Mal mehr als man normalerweise braucht). Aber die Sache ist die, wenn man genau hinsieht, tun NN nicht viel mehr als Programmierer zu ersetzen, d.h. die Programmierung wird bis zu einem gewissen Grad durch NN übernommen. Es ist eine Automatisierung der Softwareentwicklung. Natürlich kann man sagen, dass Programmierer auch intelligent sind, also ist es auch ein Fortschritt in Sachen KI. Natürlich erforscht Google diese Technologie auch methodisch, indem sie viele Leute einstellen und Supercomputer bereitstellen.

Aber in Wirklichkeit wissen sie nicht, wie KI tatsächlich funktioniert. Ich habe zur ungefähr gleichen Zeit angefangen, mich mit KI zu beschäftigen, aber mein Ansatz war, zu verstehen, wie sie funktioniert. Ich hatte maximale Punkte im Abitur in Mathe und Physik, habe viele Jahre beruflich in dieser Richtung gearbeitet, um innovative Simulations- und Abstraktionstechniken zu entwickeln, und habe dann schließlich einen Ansatz gefunden, wie man wirkliche KI entwickeln kann, und habe das systematisch verfolgt. Das habe ich 12 Jahre lang in einem Modus gemacht, in dem ich praktisch 4.000 Stunden im Jahr gearbeitet habe, also doppelt so viel wie normal arbeitende Menschen schaffen. Am Ende habe ich also effektiv 24 Jahre lang am wirklichen Fortschritt von KI gearbeitet, während bei Google und anderen 10.000 und mehr Leute an einem falschen Ansatz gearbeitet haben. Wenn du so willst, ist der Vorsprung, den ich mittlerweile vor ihnen habe, jenseits dessen, was sie sich vorstellen können.

Google hat natürlich eine Sache gemacht, sie haben sich als Marktführer für KI dargestellt und den Leuten erzählt, dass KI jetzt viele Dinge kann. Ich habe das natürlich verfolgt, und ja, alle möglichen Regierungen und Großkonzerne glauben das und finanzieren diesen Ansatz der KI auf Basis von NN. Aber ich weiß, was sie nicht können (echte künstliche Intelligenz) und was sie können, was wirklich bescheiden ist, nämlich einige ausgewählte Anwendungen, für die sie Supercomputer brauchen, plus begrenztes Know-how für maschinelles Lernen.

Auch wenn alle anderen dem Hype folgen, ich tue es nicht! Für mich ist das eine eigenartige Situation, es ist, als hätte Google einen Markt für KI geschaffen (indem es die Leute wissen ließ, dass da etwas kommt), den sie nicht wirklich bedienen können. Auf der anderen Seite, wenn meine Produkte irgendwann fertig sind, tausendmal effizienter sind und wirklich Intelligenz können, d.h. sie können Probleme verstehen, an denen die meisten Menschen scheitern, wird Google einen Realitätscheck machen müssen, während ich Danke sage.

Das Gleiche gilt für die Beschaffung von Startkapital, ja, es gibt jetzt alle Arten von Risikokapitalfonds, die gerne in KI investieren, aber zu "ihren" Bedingungen, was normalerweise bedeutet, dass sie die Kontrolle übernehmen. Die meisten Unternehmer würden sich wahrscheinlich sagen, gut, zu ein paar Millionen sage ich nicht nein, auch wenn es eigentlich ein einseitiger Deal ist. Aber für mich ist das nicht mehr interessant, denn die Rentabilität ist jetzt in Reichweite, in gut zwölf Monaten. Also ziehe ich es vor, das so zu machen. Und im Grunde funktioniert es nur weil die KI so gut ist, dass man mit ihr ein Spiel produzieren kann, das (a) sonst deutlich mehr Entwicklungskosten verschlingen würde und (b) Features hat, die die Spieler nirgendwo anders finden werden. Es ist eigentlich ein solider Bootstrapping-Prozess, Beweis inklusive.

Selbst wenn du dem nicht zustimmst, es klafft nun eine große Lücke zwischen meiner Ansicht und der, wie die Welt AI heute sieht. Der einzige Weg, dies in Einklang zu bringen, ist es durchzuziehen. Und als Unternehmer ist das ein Pferd auf das sich zu setzen lohnt.

Wie KI heute gesehen wird

Das Networking, an dem ich teilgenommen habe, und die Gespräche, die ich mit potenziellen Kunden geführt habe, haben mich viel darüber gelehrt, was die Leute heute unter KI verstehen.

Ich hatte Gespräche mit Professor Clarissa Vogelbacher von ITM-predictive und den Verantwortlichen für das MMO Eve Online, ein erfolgreiches und ungemein komplexes Spiel. Diese Leute sind wirklich nicht dumm, und trotzdem habe ich es nicht geschafft, ihnen zu vermitteln, was echte KI eigentlich ist. Sie haben vorgefasste Ansichten, die ich nicht revidieren konnte. In meinem Gespräch mit den Eve Online Verantwortlichen war es möglicherweise mein Fehler, da es mein erster Vortrag war, in dem ich das Thema präsentierte, aber in den späteren Vorträgen war es definitiv so, dass sie Schwierigkeiten hatten, sich vorzustellen, was eine echte KI eigentlich ist, wie sie funktioniert und was sie tun kann.

Was hier interessant war, ist dass sie typischerweise einen konventionellen Bezugsrahmen konstruieren, wie zum Beispiel das Modell eines Carsharing-Unternehmens mit seinen Kunden, verschiedenen Standorten in einer Stadt, sowie schwankender Nachfrage je nach Zeit, Ort und Ereignissen. Und dann nutzen sie maschinelles Lernen (NN), um das Modell mit einer Vorhersage zu ergänzen, zum Beispiel mit einer Heuristik für die Nachfrage nach Autos zu verschiedenen Zeiten/Orten, um eine flexible und variable Preisgestaltung zu realisieren.

So wird KI heute zu einem großen Teil gesehen. Ja, das ist nützlich, aber auch sehr begrenzt. Man kann sich komplexere Systeme mit mehreren Modulen für maschinelles Lernen vorstellen, die verschiedene Funktionen erfüllen und Schnittstellen zu verschiedenen Datenquellen bereitstellen. Aber dieses maschinelle Lernen ist technisch gesehen eine Blackbox, die nur darauf trainiert werden kann, sich an einige wenige Parameter anzupassen. In vielerlei Hinsicht produziert dieses maschinelle Lernen Heuristiken. Das ist der vorrangige Nutzen des automatisierten Software-Engineerings, d.h. man kann sich die Kosten für Programmierer sparen, die diese Heuristiken sonst implementierten. Aber diese Heuristiken bieten darüber hinaus keine Intelligenz.

Das Know-how

Es gibt eine Sache, die mich in vielen Diskussionen gestört hat: dass die Leute sich so verhalten, als ob es meine Aufgabe wäre, ihnen zu beweisen, dass meine KI funktioniert und wie sie das tut. Man arbeitet nicht zwölf Jahre an der Entwicklung einer revolutionären neuen Technologie und erzählt dann jedem, wie er sie selbst zum Laufen bringen kann. Selbst wenn das so einfach wäre und es keine ethischen Bedenken gäbe. Es ist schließlich das wichtigste Kapital der Firma. Meine Aufgabe als Unternehmer ist es, den Kunden ein Produkt zu liefern, das so gut ist, wie ich sage, sodass es den geforderten Preis wert ist.

Wie ich KI sehe

Während NN-Module oder maschinelles Lernen als eine Blackbox gesehen werden, die trainiert werden muss, konzentriert sich meine Arbeit darauf, wie diese funktionieren. Mit anderen Worten: Das Training versucht, diese Blackbox von außen zu formen. Was ich mache, ist, Mechanismen zu verstehen und Methoden zu entwickeln, um die KI, also das was vorgeblich in der Blackbox steckt, direkt zu formen.

Im Prinzip ist es nicht schwierig, Heuristiken für ein Verhalten zu schreiben, das von einer Reihe von Parametern abhängig ist. Eine viel grössere Herausforderung ist es, ein Verhalten zu implementieren, das sich dynamisch an einen sich stetig ändernden Kontext anpasst. Ein Kontext, der die gesamte Umgebung umfasst, wie z. B. das Schlachtfeld in einem MMO. Eine solche Umgebung enthält viele Objekte, von denen jedes sein eigenes Verhalten hat. Das bedeutet, dass all diese Objekte sich gegenseitig beeinflussen, wie eine immer komplexer werdende Differentialgleichung. Die dafür erforderlichen technischen Lösungen müssen das gesamte Kontinuum berücksichtigen, ganz ähnlich wie Albert Einsteins allgemeine Relativitätstheorie. Es ist diese Umgebung, ihre Anpassungsfähigkeit und die Lösungen für Elemente, die sich gegenseitig beeinflussen, in der wahre Intelligenz steckt.

Meine Arbeit an der KI konzentriert sich auf dieses Kontinuum, die Mechanik und die Lösungen, die alle darin enthaltenen Objekte einbeziehen und berücksichtigen wie diese interagieren. Damit wird es möglich komplizierte KI-Systeme zu entwerfen, die alles modellieren und alle Arten von Fragen beantworten können. Die Fragen können so komplex sein wie welche Strategien ein General wählen muss, um eine Schlacht zu gewinnen, oder wie eine Stadt als Ganzes nachhaltiger sein könnte.

Mit anderen Worten: Es ist ein universeller Werkzeugkasten, den du so gestalten kannst, wie du es benötigst. Intelligenz bekommt eine neue Bedeutung. Es ist nicht nur eine Heuristik zur Vorhersage eines Datenflusses.

Das System, das ich erforscht habe, ähnelt dem wie Nicola Tesla elektromagnetische Felder verstand, um fortschrittliche elektrische Maschinen zu bauen. Man kann lokalisierte elektrische und magnetische Felder als finite Elemente betrachten, die sich gegenseitig durch Induktion beeinflussen. Übertragen auf KI hat man finite Elemente, die alle einen Zustand haben und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren: Tesla Minds.

Im Prinzip, während Google versucht, eine Blackbox von außen zu formen, um Heuristiken zu trainieren, formen Tesla Minds diese Blackbox von innen und geben ihr Intelligenz, sie sind ihr Kontinuum, ihre intelligenten Bausteine. Sie bieten dir eine Fülle von neuen, fortschrittlichen Werkzeugen und eine Effizienz, die ihresgleichen sucht.

Wenn du direkt mit der KI arbeiten kannst, brauchst du sie nicht mehr von außen wie eine Blackbox zu formen. Wenn du so willst, habe ich all das Know-how das Google nicht hat, den Teil innerhalb der Blackbox, um echte KI zu bauen.