Digital 5 Tech-Trends, die unsere Welt verändern

14:35  01 september  2017
14:35  01 september  2017 Quelle:   MSN

Können wir unsere Seen noch vor der Klimaerwärmung retten?

  Können wir unsere Seen noch vor der Klimaerwärmung retten? Seit Jahren heizen sich Seen überall auf der Welt auf. Was tun? Besserer Schutz für Flüsse, weniger Umweltverschmutzung und mehr Schutzräume für empfindliche Arten könnten helfen, Seen gegen den Klimawandel zu wappnen. © Bob Berwyn Der Morgennebel zieht über den Irrsee, als Ökologe Harald Ficker ein Thermometer in das tiefe, blaue Wasser hinabsenkt. Seit den 1970er Jahren hat sich das Wasser im See in der Nähe Salzburgs um zwei Grad Celsius erwärmt - fast doppelt so schnell wie der globale Durchschnitt.Die Besucher, die gekommen sind, um hier zu schwimmen, wird es freuen.

Deep Learning, Blockchain, Virtual und Augmented Reality, Mobile und Plattform-Ökonomien prägen die Digitalwirtschaft heute. Wie bestimmen diese Trends die Zukunft – und was ist das „Next Big Thing“?

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Deep Learning, Blockchain, Virtual und Augmented Reality, Mobile und Plattform-Ökonomien prägen die Digitalwirtschaft heute. Wie bestimmen diese Trends die Zukunft – und was ist das „Next Big Thing“?

1. Deep Learning, Big Data und künstliche Intelligenz

Deep Learning ist eine Unterform des Machine Learnings, was wiederum eine Technologie für die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI oder AI) ist. Seit etwa 2006 gilt Deep Learning unter KI-Forschern als der vielversprechendste Ansatz der KI. Alle aktuellen Durchbrüche auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, wie der Sieg über einen menschlichen Go-Meister durch Googles Deepmind-Team, sind mittels Deep Learning gelungen.

Eine vergessene Technologie aus dem Krieg könnte die Erde Millionen Jahre mit Energie versorgen

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Deep Learning setzt auf eine Vielzahl künstlicher Neuronen, die in zahlreichen Schichten angeordnet sind und relevante Informationen immer weiter ausfiltern. Statt wie beim klassischen Computer auf eine zentrale, sehr mächtige Prozessoreinheit orientiert sich Deep Learning an den Neuronen biologischer Gehirne: zahlreiche, relativ schwache Recheneinheiten, die aber stark untereinander vernetzt sind. Diese Form des Machine Learnings funktioniert besonders gut in der Kombination mit auf KI optimierten Spezialchips und großen Datenmengen.

Häufig steht am Beginn das überwachte  oder das semiüberwachte Lernen: Hier weiß ein Mensch bereits das richtige Ergebnis – beispielsweise den Unterschied zwischen Katzenvideos und Nicht-Katzenvideos. Der Algorithmus versucht nun aus den vorhanden Daten eine Hypothese zu bilden, also in diesem Fall Katzenvideos von anderen Videos zu unterscheiden.

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  Lady Gaga schreibt schon an neuen Songs Lady Gaga ist dabei, ihr sechstes Studioalbum zu schreiben. Die 'Born This Way'-Hitmacherin tourt gerade noch mit ihrem letzten Album 'Joanne' um die Welt, nutzt die Zeit zwischen ihren Konzerten aber dazu, ihre Gedanken für neue Musik zu Papier zu bringen. Darüber, ob sie zuvor noch Singles veröffentlichen wird, ist sich die Sängerin noch im Unklaren. Fans hoffen jedoch, dass 'Dancin' In Circles' noch veröffentlicht wird. Sie sagt: "Ich werde es euch wissen lassen. Ich habe eine Menge Ideen und eine Menge Dinge, die ich kreieren möchte, deshalb werdet ihr es in einer Weile sehen. Ich brauche ein bisschen Zeit, um etwas zu kreieren." Die 31-Jährige ist dafür bekannt, bei ihren Auftritten häufig bisher noch nicht herausgebrachte Lieder zu spielen. Das würde sie auch in Zukunft gerne beibehalten. Das Set könne sie aber nicht allzu sehr verändern. Dazu meint sie gegenüber 'Entertainment Weekly': "Diese Show ist eigentlich ziemlich komplex und kompliziert und die Bühne ist von einem Computer codiert. Es ist intensiv und alles muss zu einer bestimmten Zeit passieren. Es ist sehr stressig und backstage gibt es eine große Spannung, um sicher zu gehen, dass alles genau dann passiert, wann es passieren soll. Deshalb wird sich die Setliste vielleicht ein bisschen verändern, aber im Großen und Ganzen seht ihr etwas, das wir für euch kreiert haben. Es ist zwei Stunden und 15 Minuten lang. [] Es kommt von Herzen und es ist von einer Band, Tänzern, Künstlern und von jedem, mit dem wir zusammengearbeitet haben in den letzten zehn Jahren." Ihre Tour führt Lady Gaga auch für drei Termine nach Deutschland. Fans können sie am 29. September in Hamburg, am 26. Oktober in Berlin sowie am 28. Oktober in Köln sehen.

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Die Ergebnisse werden von einem Menschen überwacht und Daten wie Algorithmus möglicherweise angepasst. Ist ein Algorithmus so einmal trainiert, kann er auch auf neue, völlig unbekannte Probleme angewandt werden. Beim nichtüberwachten Lernen wird der Algorithmus meist mit riesigen Datenmengen gefüttert, die in keiner Weise zuvor von Menschen erfasst und damit vorsortiert wurden. Diese Form des maschinellen Lernens ist im Big-Data-Zeitalter besonders interessant.

Eingesetzt wird Machine Learning, häufig Deep Learning, derzeit vor allem bei Spracherkennung, Bilderkennung und Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Google Now, aber unter anderem auch bei den Software-Lösungen zum autonomen Fahren.

Nicht überall, wo AI oder Machine Learning draufsteht, ist derzeit allerdings künstliche Intelligenz im engeren Sinne drin. Gerade bei Chatbots, aber auch in vielen Social-Media-Tools und einigen Aufgaben, für die IBM Watson eingesetzt wird, kommen derzeit noch einfache Skripte zum Einsatz, die sich über die Zeit nicht verbessern. Hier befolgt die Software häufig nur einfache Regeln und schließt beispielsweise aus einem Tweet, in dem ein Nutzer mit männlichem Vornamen von „meiner Frau“ schreibt, dass es sich um einen Ehemann handelt. Derartige einfache Regelsysteme sind  bei komplexen Problemen natürlich fehleranfällig.

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KI: Was bringt die Zukunft?

Die Entwicklung von KI-Spezialchips steht noch am Anfang. Der Grund, warum Deep Learning überhaupt zur sinnvollen Methode im Bereich der künstlichen Intelligenz wurde, ist die Tatsache, dass die Hardware schnell genug für viele untereinander liegende Schichten künstlicher neuronaler Netze wurde. Anders als beim traditionellen PC sind bei KI-Berechnungen eine Vielzahl von Spezialchips gefragt, die große Datenmengen parallel verarbeiten können.

Aufgrund des Booms der KI für zahlreiche Bereiche von Sprachassistenten bis zum autonomen Fahren wird die Technologie in Form von Software und KI-Hardware in den kommenden Jahren vermutlich weitere  große Sprünge machen. Allein im ersten Halbjahr 2017 haben die großen Wagniskapitalgeber in Konzernbesitz laut CB Insights 1,8 Milliarden US-Dollar in AI-Technik investiert. Das ist bereits mehr als im Gesamtjahr 2016, was bereits einen Rekord darstellte.

Bei Sprachassistenten wie Apples Siri, Amazon Alexa oder Google Now wiederholt sich für Pascal Finette, Vice President der Singularity University, derzeit, was schon für andere Technologien galt: Die Anfänge enttäuschen – doch schon bald werden die Assistenten riesige Fortschritte machen. „Siri ist fünf Jahre alt und sie ist selbstlernend“, sagte der Futurist im Mai dieses Jahres in Berlin. „Und sie wird exponentiell besser. Man kann das ausrechnen: In sieben Jahren wird sie 128 mal besser sein als heute – in fünf Jahren kann sie Gespräche führen wie ein Mensch.“ Skeptiker werden entgegnen, dass künstliche Intelligenz nicht alleine eine Frage der Rechenpower ist, sondern auch eine Frage der Qualität der Algorithmen.

Bayern-Neuzugang Sebastian Rudy: "Lieber unterschätzt als überschätzt"

  Bayern-Neuzugang Sebastian Rudy: Beim FC Bayern hat Sebastian Rudy Eindruck hinterlassen. Der ehemalige Hoffenheimer hat sich gut eingefügt, bleibt aber weiter demütig."So kann man sich in Ruhe einfinden und seine Leistung zeigen", stellte Rudy bezüglich der geringen medialen Tragweite seines Transfers gegenüber fcbayern.com heraus. Er stellt fest: "Ich finde das nicht negativ. Lieber unterschätzt als überschätzt.

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Klar ist aber: Der Boom der KI ist keine Eintagsfliege, die Technologie wird jetzt schon breitflächig eingesetzt und je mehr wir sie nutzen, desto besser wird die AI-Software durch das Training von Daten. Google bezeichnet sich bereits seit einiger Zeit als „AI first“-Unternehmen.

Die Dynamik der Plattform-Ökonomien – also die Tatsache, dass in der digitalen Wirtschaft einige wenige große Player wie Amazon oder Google über ihre Plattformen die Regeln für alle bestimmen – könnten sich durch KI noch verstärken. Denn Daten sind der Rohstoff, um die künstlichen neuronalen Netze zu trainieren und damit zu verbessern. „KI ist eine Branche, in der Stärke Stärke erzeugt“, schrieb kürzlich die New York Times. „Je mehr Daten man hat, desto besser das Produkt; je besser das Produkt, desto mehr Daten kann man sammeln; je mehr Daten man hat, desto mehr Talente kann man anziehen; und je mehr Talente man anzieht, desto besser das Produkt.“ Ein sich selbst verstärkender Kreislauf auf Speed.

KI wird Auswirkungen auf so gut wie jede Branche haben – so wie es aktuell schon Software hat. „Meinen Freunden und mir fällt es schwer auf eine Branche zu kommen, die von AI nicht betroffen sein wird“, sagt der KI-Forscher Andrew Ng kürzlich in einem Podcast-Interview. Seiner Ansicht nach werde KI so allgegenwärtig wie heute Strom – eine Allerweltsware, die nach Verbrauch abgerechnet wird.

Wie Apple und Google unsere Realität verändern

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Software für KI-Berechnungen wie Googles Tensorflow ist schon heute Open Source, und die notwendige Rechenkraft kann nach Bedarf von den üblichen Cloud-Anbietern bezogen werden. Es kommt allerdings darauf an, die jeweils richtigen Daten mit den jeweils entscheidenden Algorithmen zusammenzubringen – und daraus die richtigen Schlüsse für das eigene Unternehmen zu ziehen.

Ein fundamentales Prinzip von KI auf Grundlage von Machine Learning  ist die Tatsache, dass mehr Daten, Zeit und Rechenkraft zu besseren Ergebnissen führen. Der Big-Data-Trend ist daher wie gemacht für eine von KI durchdrungene Welt: In einer Welt, in der immer mehr mit dem Internet verbundene Sensoren existieren, sind auch mehr Daten vorhanden. Hier profitiert die künstliche Intelligenz vom Internet of Things (IoT) genannten Trend zu einer Vielzahl mit dem Internet vernetzter Geräte.

„Die einzige Möglichkeit, wie wir in der Lage sein werden, Sinn in diese Daten zu bekommen und zunehmend Wert daraus zu gewinnen, ist Machine Learning und künstliche Intelligenz“, zitierte Techcrunch kürzlich Box.com-Chef Aaron Levie. Umstritten ist die Frage, ob die Fortschritte der KI in absehbarer Zeit zur einer Superintelligenz führen – eine sich selbst stetig verbessernde KI, die jede menschliche Vorstellungskraft sprengt. Einige der klügsten Köpfe der Welt, Elon Musk, Bill Gates und Stephen Hawking, gehen davon aus.

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2. Blockchain und Kryptowährungen

Es gibt vermutlich wenige technische Begriffe, die gleichzeitig so bekannt sind und von denen dennoch nur so wenige wissen, was sie eigentlich genau bedeuten, wie der Begriff Blockchain. Dabei ist die grundlegende Funktion einer Blockchain zunächst sehr einfach: Es handelt sich um eine Form der Datenbank, in der Informationen gespeichert werden. Anders als bei einer herkömmlichen Datenbank werden die Informationen aber nicht zentral gespeichert, sondern in einem Netzwerk von Teilnehmern, die ihre Rechenkraft einbringen, um die Integrität der Daten abzusichern. Das macht die Datenbank robust gegen Fehler, Ausfälle und Fälschungen.

Damit hat eine Blockchain immer dann Vorteile gegenüber einer zentral gespeicherten Datenbank, wenn es um Ausfallsicherheit und Vertrauen in die Daten geht, was Blockchains insbesondere für den Finanzbereich interessant macht. Die bekannteste Blockchain ist nach wie vor die Kryptowährung, die dem Prinzip zum Durchbruch verholfen hat: der Bitcoin. Als zweite große Kryptowährung hat sich das Ethereum-Netzwerk etabliert, das über die Blockchain geschlossene „Smart Contracts“, also Verträge, erlaubt. So kann mit dem Verschicken von Ether – der Währung von Ethereum – eine bestimmte Aktion ausgelöst werden, wie etwa das Öffnen eines Fahrradschlosses oder eines Autos, das der Geldsender damit mietet. Theoretisch sind damit Geschäftsmodelle wie Airbnb oder Uber auf dezentraler Basis möglich.

Blockchain-Technologien befinden sich derzeit – ebenso wie darauf basierende Kryptowährungen – auf einem Hype-Höhepunkt. Allein die fünf größten Kryptowährungen Bitcoin, Ether, Bitcoin Cash, Ripple und Litecoin bringen es auf eine Marktkapitalisierung von derzeit mehr als 132 Milliarden US-Dollar.

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Das sind die fünf wertvollsten Krypto-Währungen der Welt

Mit den sogenannten ICOs (Initial Coin Offering, angelehnt an den englischen Begriff IPO für einen Börsengang) und Token Sales gibt es auch bereits die erste „Killer-Applikation“ für Smart Contracts: Insbesondere Ethereum wird seit etwa einem Jahr massenhaft dazu genutzt, um immer wieder neue „Tokens“ per Crowdfinanzierung auszugeben – die Grenze zum Betrug ist dabei teilweise fließend. Dadurch fließt immer mehr Geld in den Kryptomarkt – in eine immer länger werdende Liste von Kryptowährungen und Tokens. Die Website coincap.io listet aktuell mehr als 800 Kryptowährungen mit einer Gesamtmarktkapitalisierung von rund 165 Milliarden Dollar auf – von Bitcoin bis „Caliphcoin“, mit einer Marktkapitalisierung von ganzen 163 Dollar. Coinmarketcap.com kennt aktuell sogar rund 1.100 Kryptowährungen.

Blockchain: Was bringt die Zukunft?

Das Wesen des Internets ist das Teilen von Informationen – mit dem Durchbruch der Blockchain-Technologie in Form von Bitcoin wurde eine Art digitaler Besitz erschaffen: Informationen, die sich eben nicht beliebig kopieren lassen, sondern immer nur ein einziges Mal vorhanden sind. Damit wurde Bitcoin mit seiner insgesamt gedeckelten Gesamtmenge von maximal 21 Millionen Bitcoin zum digitalen Gold des Internets, das als Währung, aber vor allem auch als Wertanlage und Spekulationsobjekt genutzt wird.

Der Währungseigenschaft von Bitcoin setzt dabei der Technik enge Grenzen: Die Gebühren für Transaktionen sind in den vergangenen Monaten in beträchtliche Höhen geschossen – bis zu rund sechs Euro pro Transaktion in Spitzenzeiten. Zum Bezahlen eines Burgers sind Bitcoin daher schon lange nicht mehr geeignet. Der Betrieb allein des Bitcoin-Netzwerks verschlingt derzeit mehr als 16 Terawatt pro Tag an Strom. Zum Vergleich: Ein typisches Atomkraftwerk in Deutschland produzierte etwas mehr als 1.000 Megawatt, das sind gerade einmal 0,001 Terawatt.

Auch das von manchen als „Blockchain 2.0“ bezeichnete Ethereum hat seine Probleme: Das Projekt kämpft mit Hacks, die laut Kritikern auch in der grundlegenden Architektur von Ethereum begründet liegen. Zahlreiche der Projekte versuchen daher so etwas wie eine „Blockchain 3.0“ zu erschaffen, die die Probleme von Bitcoin und Ethereum lösen – und sammeln das Geld dafür von der Crowd in Form von ICOs ein.

In der Regel  streben die Projekte an Blockchains zu erschaffen, die deutlich mehr Transaktionen pro Sekunde und eine sichere Methode für Smart Contracts bieten. Hier ist noch völlig offen, welche Technologie sich durchsetzt. Die Herausforderer tragen Namen wie IOATA und EOS. IOATA nennt seinen Ansatz, der die Blockchain ersetzen soll, „Tangle“, eine Art Blockchain „ohne Blöcke und Chain“, wie es ein IOTA-Entwickler ausdrückte. Das soll das System gebührenfrei und so leichtgewichtig machen, dass es für das Internet of Things (IoT) praktisch nutzbar wird.

Neben der Funktion als technische Basis für digitales Gold ist die Blockchain vor allem für alle möglichen Geschäftsmodelle interessant, bei denen eine dezentral gespeicherte, robuste Datenbank von Vorteil ist. Damit die Blockchain-Technologie funktioniert, muss allerdings ein Anreiz geschaffen werden, dass ein möglichst verteiltes Netzwerk Rechenkraft einbringt – bei Bitcoin funktioniert das über ein Belohnungssystem für die sogenannten Miner, die für das Einspeisen ihrer Rechenkraft zur Absicherung der Blockchain mit Bitcoin aus Transaktionsgebühren und neu erschaffenen Bitcoin belohnt werden.

Noch ist offen, wie viele solcher auf Blockchain-Technik basierender Geschäftsmodelle wirklich entstehen. In vielen Modellen wie einem dezentral organisierten Airbnb oder Uber ist fraglich, welchen konkreten Nutzen der Kunde eines solchen Netzwerks gegenüber den zentralen Plattformen wie Airbnb oder Uber wirklich hätte und entsprechend, ob sich das Blockchain-Modell hier wirklich durchsetzt. Technisch haben vor allem Banken und andere Finanzinstitutionen Interesse an der Blockchain als besonders robuste Form der Datenbank.

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3. Virtual Reality und Augmented Reality

Ähnlich wie die künstliche Intelligenz ist auch das Thema Virtual Reality (VR) vor einigen Jahren durch technische Fortschritte aus einem langen Winterschlaf erwacht. Vor allem die Crowdfunding-Kampagne der VR-Brille Oculus Rift im Jahr 2012 entfachte erneut das Interesse am Thema.

Der große Hype zum Thema ist inzwischen  wieder vorbei: Bei der Computerspielemesse Gamescom in Köln gab es nur wenige neue Spieletitel wie „The Elder Scrolls 5: Skyrim VR“ und eine Umsetzung des Smartphone-Klassiker „Angry Birds“ in VR. Doch häufig sind die Anfänge einer neuen Technologie eher enttäuschend – der große Durchbruch kommt dann erst, wenn die Technik so leistungsfähig und günstig ist, dass sie massentauglich wird.

Die leistungsfähigsten aktuellen VR-Systeme sind neben der inzwischen von Facebook vertriebenen Oculus Rift insbesondere die HTC Vive und Playstation VR, ein Zubehör für Sonys Spielekonsole Playstation 4. Unter den mobilen Smartphone-Lösungen sind vor allem Samsungs Lösung Gear VR und Googles Daydream bekannter.

Noch sind alle Lösungen nicht perfekt: Selbst eine Auflösung von 2160×1200 bei der Oculus Rift wirkt pixelig, da diese auf zwei Bildschirme in einem Abstand von rund einem Zentimeter vor den Augen aufgeteilt wird. Die auf dem Markt bislang verfügbaren Lösungen haben jeweils leichte individuelle Stärken und Schwächen, sind insgesamt aber auf einem technisch vergleichbaren Niveau.

Nur auf dem Gaming-Markt und in einzelnen Szenarien im industriellen Umfeld spielt VR bislang eine größere Rolle. So werden Fabriken beispielsweise heute schon als „Digital Twin“ in einer virtuellen Umgebung abgebildet und möglichst vollständig simuliert, um diese effizienter zu machen oder Umbauten simulieren zu können. Bei Neu- oder Umbau einer Produktionsanlage können Mitarbeiter so den Ablauf zunächst in einer virtuellen Umgebung „spielen“ und so Schwachstellen bei der Konzeption noch vor dem Bau entdecken.

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