Der Vater der KI: „Wir haben noch 3 Jahre!” Roboter, Singularität & die Zukunft (Jürgen Schmidhuber)

Und wo kommt jetzt da dieses Bewusstsein her? Das ist ganz trivial. Und wenn der Konvergenzpunkt 2042 ist, dann muss das nächste große Ereignis vor dem Konvergenzpunkt ungefähr so 13 Jahre vorher kommen. Also 2029. Das kontrollierte Feuer, das war wahrscheinlich die zweitwichtigste Erfindung aller Zeiten. Also eigentlich ist dieser Nobelpreis 2024 ähm ein Witz. Ja, 2024 hat einen halben Nobelpreis bekommen zusammen mit dem Hopfield. Ja, und leider war das ein Nobelpreis für Plagiate, muss man so deutlich sagen. Keiner der wichtigen Algorithmen für die moderne KI stammt von Hopfield oder von Hinton. Mich würde interessieren, was wäre deine Frage, die du der AGI oder Superintelligenz oder wie du dieses System bezeichnen auch würdest, welche Frage würdest du stellen? Und diese letzten 13 Jahre werden vielleicht mehr Änderung bringen als die letzten 13.000 Jahre Zivilisation, als die letzten 13 Millionen Jahre, als die letzten 13 Milliarden Jahre. Das heißt also, wir sind an so einem unwahrscheinlich bedeutsamen Punkt angelangt und die meisten, die hier zuhören, die werden das wohl erleben.

Das folgende ist ein Gespräch mit Professor Dr. Jürgen Schmidthuber, dem wahrlich bedeutendsten Informatiker und KI-Pionier unserer Zeit. Schmidthuber wird unter anderem von der New York Times als der Vater der künstlichen Intelligenz bezeichnet und Elon Musk schreibt über ihn: "Schmid invented everything". Also alles, was wir heute als KI kennen und nutzen, kommt ursprünglich von Schmidthuber bzw. aus seinem Labor. Seit seinem 15. Lebensjahr verfolgt er dabei eine große Vision: eine sich selbstverbessernde KI zu bauen, die klüger ist als er selbst, um dann in Rente zu gehen. Bereits 1990 bis 91, also drei Jahrzehnte vor ChatGPT, legte er die Grundlagen der generativen KI mit Generative Adversarial Networks, die heute vor allem für Deepfakes genutzt werden. Pretraining für Deep Learning, das ist das P in ChatGPT und Transformer-Varianten, das ist das T in ChatGPT. Dies trug ihm den Spitznamen Vater der generativen KI ein. Die tiefen neuronalen Netzwerke seines Labors revolutionierten in den letzten Jahrzehnten das maschinelle Lernen und bereits in den 2010er Jahren wurden sie auf Milliarden von Telefonen und anderen Computern jeden Tag viel Milliardenfach genutzt, unter anderem für automatische Übersetzung, Spracherkennung, lernende Roboter, Bildbeschreibung, KI-Assistenten, Finanzvorhersage, Gesundheitswesen und vieles mehr. Sein Team hatte 2011 auch die weltweit ersten Netze, die besser als Menschen Bilder erkannten und er erfand künstliche Neugier und meternende Maschinen, die das Lernen selbst lernen. Er ist der meistzitierte deutschsprachige Informatiker, Gründer verschiedener KI-Firmen, Träger zahlreicher internationaler Preise und höchstgefragter Redner und Berater verschiedener Regierungen. Schmidthubers Arbeit ist heute die DNA quasi aller großen KI-Unternehmen wie OpenAI. Dabei bildete er auch einen Großteil der KI-Forscher und Unternehmer aus. Beispielsweise Shane Legg, Mitgründer von DeepMind, war Doktorand seines Labors, ebenso wie weitere DeepMind-Schlüsselfiguren.

In diesem Gespräch spreche ich mit Jürgen Schmidthuber über seine bahnbrechenden Erfindungen, wann die sogenannte Intelligenzexplosion kommt und was sie bedeutet, warum KI mit der Erfindung des Feuers vergleichbar ist, seine brutale Einschätzung zu Geoffrey Hintons Nobelpreis und den aktuellen KI-Warnungen, seine Insights in Elon Musks große KI-Strategie und warum er es für möglich hält, dass 2029 und 2042 die entscheidenden Jahre für die KI-Revolution werden. Jürgen Schmidthuber hat nicht nur die technologischen Grundlagen unserer heutigen KI-Welt geschaffen und damit Milliarden von Menschen beeinflusst, sondern blickt auch weiter in die Zukunft als fast jeder andere Forscher, den ich kennengelernt habe, und vor allem ist er dabei ein unverblümt ehrlicher und visionärer Denker, der kein Blatt vor den Mund nimmt.

Und falls du mich noch nicht kennst, mein Name ist Leonard Schmedding und hier bei Everlast AI dreht sich alles um künstliche Intelligenz im Geschäftskontext. Ich bin überzeugt, dass künstliche Intelligenz die größte Revolution und der größte Umbruch in der Menschheitsgeschichte ist und sehe es als Gefahr, wenn sich diese Macht und das Wissen um jene in den Händen der großen Konzerne, also einer kleinen Elite konzentriert. Meine Mission mit Everlast ist es daher, dieses Wissen und all die Entwicklung für jeden einfach verständlich zu übersetzen und zugänglich zu machen. Dazu spreche ich hier auf dem Kanal nun seit gut anderthalb Jahren mit den weltweit führenden Professoren, KI-Forschern, Zukunftsanalysten und Unternehmern aus meinem Netzwerk und stelle dir all das völlig kostenfrei zur Verfügung. Als jemand, der seit Jahren Unternehmen von klassischen Mittelständlern bis Champions bis hin zu den Big Techs Sachen KI berät, war es auch für mich eine gigantische Ehre, mit Jürgen Schmidthuber zu sprechen und ihm all die Fragen zu stellen, die mir selbst unter den Nägeln brennen. Die größte Unterstützung für diesen Kanal ist es, wenn du dieses Video hier likest, sofern es dich inspiriert, und es mit deinen Freunden und Kollegen teilst, die sich noch nicht so tief mit KI beschäftigt haben wie du. Und nun, da du den gesamten Kontext hast, freue ich mich, dir dieses äußerst interessante Gespräch mit Jürgen Schmidthuber, dem Vater der KI, zu präsentieren.

Ja, hallo Jürgen, erstmal schön, dass du heute mit dabei bist. Und die New York Times schreibt, dass künstliche Intelligenz dich der einst Vater der KI nennen wird, und du wirst von vielen als der Vater der KI bezeichnet, seitdem du seit deinem 15. Lebensjahr willst du eine selbstverbessernde KI bauen, die klüger ist als du selbst, um dann in Rente zu gehen. Und mich wird zunächst interessieren, was war der Auslöser in deiner Kindheit im 15. Lebensjahr, dich so intensiv mit diesem Thema zu beschäftigen, wo du wahrscheinlich allen in deiner Zeit weit voraus warst?

Also, ich war nicht allen meiner Zeit voraus, denn es gab ganz viele Science-Fiction-Autoren, die haben über KIs geredet und geschrieben und es gab Filme zu dem Thema und das war sogar noch viel älter als die 70er Jahre, in denen ich ein Teenager wurde. Die erste, die erste Geschichte über eine künstliche Intelligenz in einem humanoiden Roboter, die ich kenne, die wurde 1816 verfasst.

1816 von wem?

Vom E.T.A. Hoffmann. Die Geschichte hieß "Der Sandmann".

Worum ging's da? Hast du vielleicht gesehen, Ex-Machina diesen Film? Ex-Machina. Ex-Machina funktioniert so: Junger Mann verliebt sich in schöne junge Frau, aber stellt sich raus, ist gar keine richtige junge Frau, sondern ist so ein humanoider Roboter und alles endet ganz schlimm. Und dieselbe Story, die ist, die war damals schon 200 Jahre alt, 1816.

Worum ging's da in diesem Werk "Der Sandmann"?

Na ja, junger Mann verliebt sich in schöne junge Frau, aber die bewegt sich so ein bisschen mechanisch und er stellt sich raus, besteht aus lauter kleinen Zahnrädern, ne? Und auf den ersten Blick merkt man es nicht, aber dann stellt sich raus, ist so eine KI, die von lauter kleinen Zahnrädern getrieben wird und und wie immer in der Literatur enden diese Geschichten ganz furchtbar.

Mm. Ja, die Geschichte hat ja ein ziemlich bitteres Ende genommen. Wir werden heute auch noch mal so ein bisschen den Blick in die Zukunft werfen und was deine Perspektiven darauf sind. Mich wird zunächst noch mal interessieren, ab welchem Punkt du gemerkt hast in deinem Leben, dass du wahrscheinlich dann doch anders bist. Es gab es gab Autoren, E.T.A. Hoffmann, Science-Fiction-Romane, aber du hast sicher irgendwann festgestellt, auch durch das Feedback deines Umfelds, dass das große Ziel, die große Vision, die du verfolgst, anders ist als die Ziele der meisten Menschen.

Also als Teenager in den 1970er Jahren wurde mir schon klar, dass nicht jeder meine Überzeugung teilt, dass KIs bald viel intelligenter sein werden als Menschen. Und damals schien das auch unwahrscheinlich.

Okay. Und das war der Auslöser, dass du gemerkt hast, okay, ich bin ich bin anders als die meisten da draußen.

Ja, also ich habe halt in meinem Umfeld mit anderen Leuten meines Alters und dann später mit Studenten geredet drüber, wie eben diese Computer, die damals schon gar nicht so wenig beeindruckend waren, wie die halt lernen können und wie die lernen können, klüger zu werden. Das wusste man damals schon bis zu einem gewissen Grade und und für mich war es klar, also wenn ich noch ein bisschen mehr Rechenzeit habe, dann werden da alle möglichen Dinge passieren mit diesen alten Algorithmen, die alles auf den Kopf stellen werden, was die Menschheit so seit ein paar Jahrtausenden zu Wege gebracht hat. Und auch Dinge wie Gefühle und Bewusstsein und so, die viele als abwegig achten, wenn im Kontext der KI erwähnt, die scheinen mir eine ganz natürliche Implementierung im Rahmen von diesen künstlichen neuronalen Netzwerken zu haben, die eigentlich die heutige künstliche Intelligenz treiben. Und damals schon in den 70ern und dann in den 80ern als Student gab es viele meiner Mitstudenten, die waren da viel skeptischer und meine anderen Kollegen auf der ganzen Welt, da gibt's also auch schon seit langer Zeit so eine so eine Gemeinschaft der Machine-Learning-Leute, die waren da auch sehr skeptisch. Also, ich war eher immer einer von den wilden Optimisten und in jüngster Zeit gibt's auf einmal ganz viele wilde Optimisten.

Ja, jetzt hat dieser Optimismus ja auch zu diversen Durchbrüchen in der Forschung geführt, auf denen heute so gut wie alles und sehr vieles aufbaut. Kannst du den Zuschauern da vielleicht noch mal einen Einblick geben, hinter welchen heute bekannten KI-Unternehmen, die jetzt in aller Munde sind, eigentlich deine Forschung steckt?

Also die Forschung, die wir betrieben haben in der TU München in meinem kleinen Labor da um 1990 rum, 1990, 91, die steckt heute in allen großen Firmen und zwar ist es so ein richtig wichtiger Teil von den großen Firmen wie Google, wie Apple, wie Microsoft, wie Meta. Meta ist Facebook und so, ne, und Instagram und Samsung und Alibaba und Nvidia natürlich die wertvollste Firma der Welt. Die verwenden alle ganz massiv die Dinge, die wir da seit 1990 ungefähr entwickelt haben. Und wann haben wir das zum ersten Mal so richtig gemerkt? Na ja, so um 2010 rum, da waren die Rechner so schnell, dass diese alten Techniken, die wir schon vorher da entwickelt haben, dass die plötzlich dann billig genug zu implementieren waren auf kleinen Rechnern wie Telefonen, auf Smartphones, so dass Google das ausrollen konnte für Milliarden von Menschen. Ja, 2015 hat sich z.B. die Sprachkennung von Google plötzlich dramatisch verbessert, ne, weil die einfach so ein altes Verfahren aus meinem Labor verwendet haben, ein künstliches neuronales Netzwerk, welches lernt Sprache zu erkennen und dann lernt zu übersetzen von einer Sprache in die andere und derartige Dinge. Und dann hat das Apple sofort nachgemacht und Facebook hat dann 2017 schon jeden Tag 4 Milliarden Übersetzungen gemacht mit diesen Verfahren, die wir da entwickelt haben. Jeden Tag 2017 war das, 4 Milliarden Übersetzungen. Da gibt's so einen kleinen Knopf, kann man drauf drücken, kriegt man eine Übersetzung von der Botschaft seines mexikanischen Freundes und und wenn man das vergleicht mit dem erfolgreichsten YouTube-Video aller Zeiten, dann ist es schon beeindruckend. Weißt du, was das erfolgreichste YouTube-Video aller Zeiten war?

Na, der kleine Hai.

Genau. Ja, der wie heißt auf Englisch? Ähm, Baby Shark.

Baby Shark.

Baby Shark. Ja, und dieses Lied, das hat 15 Milliarden Klicks bekommen, aber hat zwei Jahre oder mehrere Jahre dafür gebraucht. Ja, während diese diese Übersetzungsverfahren da schon vor fast 10 Jahren jede Woche mehr Klicks bekommen haben, ne? Also auf einmal war es überall in allen Telefonen der Welt und viele von diesen Methoden, die ihre Wurzeln im Jahre 1991, 1990, 91 an der TU München hatten, die sind jetzt überall.

Jetzt sitzen heute ja viele den Begriff KI fast schon synonym mit ChatGPT und ChatGPT hat mittlerweile über 600 Millionen wöchentliche Nutzer und vielleicht noch mal für alle, die die Entwicklung nicht so intensiv die letzten Jahrzehnte bereits mitbestimmt und verfolgt haben wie du. Was waren die wichtigsten Erfindungen bis dahin? Also, dass wir überhaupt heute alle auf ChatGPT in der Form zugreifen können, wie wir es?

Also, dieses GPT in ChatGPT, was bedeutet das? Das bedeutet Generative Pretrained Transformer. Was ist das? Der Transformer, das ist so ein ganz bekanntes neuronales Netzwerk, welches so ein bisschen anders ist als die traditionellen neuronalen Netzwerke. Und manche glauben, das wurde 2017 von Google entwickelt, aber der erste Transformer, das erste die erste Transformer-Variante, die entstand schon 1991 damals an der TU München. Heute nennt man das den unnormalisierten Linearen Transformer. Was ist das? Das ist so ein neues Netzwerk. Das lernt einfach viele Daten sich anzuschauen und lernt vorherzusagen, was wird das nächste Wort sein in dieser Sequenz von Worten. Und das macht's auf eine Weise, die im Prinzip damals 91 da formuliert wurde. Damals war es der lineare Transformer unter einem anderen Namen veröffentlicht. Warum heißt der lineare Transformer? Deswegen, weil er linear skaliert. Was heißt das? Wenn ich 1000 mal so viel Text habe, dann brauche ich 1000 mal so viel Rechenzeit. Das ist okay. 1000 mal so viel Text als Eingabe, 1000 mal so viel Rechenzeit. Der moderne quadratische Transformer, der braucht quadratisch mal so viel Rechenzeit, also 1000 mal so viel Text und er braucht eine Million mal so viel Rechenzeit. Also eigentlich will man das nicht, ist uneffizient. Mit den schnellen GPUs von Nvidia ist es heute okay. Und man kann das hochskalieren mit viel Geld so, dass es kommerziell verwendbar ist. Aber eigentlich will man linear skalieren, ne? Und dann gab's damals eben schon diesen unnormalisierten Linearen Transformer 1991, als die Rechner vielleicht 10 Millionen mal teurer waren als heute, denn alle 5 Jahre werden die Rechner zehn mal billiger. Das Rechnen wird alle 5 Jahre zehn mal billiger. Das heißt, also in 30 Jahren gewinnt man einen Faktor von 10 x 10 x 10 x 10 x 10 x 10, also eine Million. Und in 35 Jahren kriegt man einen Faktor von 10 Millionen. Und damals konnte man nicht viel machen mit diesen Verfahren, aber heute sind halt die Rechner so billig und die Telefone sind kleine Rechner, dass man damit, dass man damit das Verhalten der Menschen auf der ganzen Welt ändern kann.

Ja, das war dieses T. Ja, das T in ChatGPT und da gibt's noch ein P, das heißt Pretraining. Das ist ein eine Methode, die ich damals 1991 auch verwendet habe, um dieses sogenannte Deep Learning überhaupt erst möglich zu machen. Deep Learning, was heißt das? Es heißt tiefes Lernen. Was soll das sein? Das sind so künstliche Netzwerke mit vielen Schichten. Also vielleicht muss man klären erstmal diese künstlichen neuronalen Netzwerke, die sind ein bisschen so inspiriert von dem, was wir im Hirn haben. Ist so ein biologisches neuronales Netzwerk und das hat Eingabeneuronen über die Augen, über die Kameras kommen eben die ganze Zeit so Pixelzahlen zwischen 0 und 1 kann man sich vorstellen ins Gehirn und dann 100 Millionen alle paar Millisekunden, die wandern dann hinter in diesen visuellen Cortex und dort gibt's dann versteckte Neuronen, die machen irgendwie, die machen die entdecken das Sinn in diesen ganzen Pixeln. Und manche von diesen Neuronen, das sind so Ausgabeneuronen, wenn sie die, wenn die betätigt werden, wenn die angeregt werden, dann bewegen sich die Finger oder die Sprachmuskeln und so. Und das ganze Leben der Menschen besteht eben darin, diese massiv parallelen Eingaben aus der Umwelt, Audio über die Mikrofone, Video über die Kameras umzusetzen in Aktionen, die gut sind für die Menschen. Dass ich also Aktionen ausführe, die dazu führen, dass ich Erfolg habe im Leben, dass ich nicht gegen Hindernisse laufe, dass ich genügend Geld verdiene, um den Kühlschrank zu füllen, so dass ich eben dann, wenn ich Hunger habe, was essen kann. Und diese künstlichen neuronalen Netzwerke, die funktionieren so ähnlich, ja, sind gar nicht so unähnlich, zumindest im Prinzip, obwohl sie sehr vereinfachte mathematische Modelle sind von dem, was im Hirn vorgeht. Aber so einfach sind sie nicht, denn sie können sehr viel von dem, was eigentlich bisher nur Menschen konnten, inzwischen und das lernen die. Warum lernen die das? Na ja, da gibt's diese Verbindungen zwischen diesen künstlichen Neuronen und zu Beginn haben die alle so eine zufällige Stärke. Diese Stärke sagt, wie stark beeinflusst jenes Neuron hier das andere Neuron da drüben zum nächsten Zeitschritt. Und durch Lernen werden dann manche von diesen Verbindungen stärker und andere werden schwächer, so dass das gesamte Netzwerk plötzlich Dinge tun kann, die es vorher nicht konnte, wie z.B. Autofahren oder Sprache erkennen. Aber damals 1990, damals hat es nicht funktioniert mit diesem tiefen Lernen, wo viele viele Zeitschritte zwischen relevanten Ereignissen liegen und wo diese Netzwerke sehr tief werden. Aber durch dieses Vortrainieren, durch Daten, die das Netzwerk selber generiert im Wesentlichen oder selber auswählt, da wird's dann möglich, dass man diese Daten so stark komprimiert, dass man plötzlich dieses tiefe Lernen machen konnte mit Verzögerungen von Hunderten von Zeitschritten zwischen diesen relevanten Ereignissen und man braucht solche langen Verzögerungen in der natürlichen Welt die ganze Zeit. Also, wenn man Sprache erkennt oder Audiosignale oder Videos und so weiter.

So, das war das P und das T in ChatGPT und da gibt's also fundamentale Einsichten von damals, die sind heute im im ChatGPT. Jetzt könnte ich noch viel mehr drüber erzählen, aber langsam wird's langweilig.

Also 1991 war ein großes Jahr, auf das viel Forschung zurückzuführen ist, das heute in der DNA der großen Unternehmen steckt und jetzt wissen viele zudem auch nicht, dass ja auch einige der heute großen Namen oder Gründer hinter diesen Unternehmen auch durch deine Schule gingen. Also unter anderem, ich meine, zwei der DeepMind-Mitgründer. Kannst du hier vielleicht noch mal ein paar Einblicke geben, welche bekannten Leute, Gründer auch Forscher durch deine Schule gegangen sind in den letzten Jahrzehnten?

Ja, also ganz zentral und erwähnenswert ist der Sepp Hochreiter. Der war damals 1991, 1990 mein Student an der TU München und und jetzt muss man wissen, die ersten großen Sprachmodelle, diese Large Language Models, die waren beruht nicht auf diesen Transformer, die ich gerade erwähnt habe, sondern auf etwas, das heißt Long Short-Term Memory, LSTM. Und auch dieses LSTM, das hat seine Wurzeln damals im Jahr 1991 an der TU München in der Diplomarbeit vom Sepp Hochreiter. Ja, das heißt also sowohl dieses LSTM, die Grundlage für die ersten Sprachmodelle und dann diese Transformer, die Grundlage für die jüngeren Sprachmodelle, die kommen eigentlich, die haben beide ihre Wurzeln in demselben kleinen Labor da. Der Sepp Hochreiter hat heute eine eigene Firma, hat weiter verbessert dieses LSTM, was heute sowieso oder schon in 2010 auf jedem Telefon war. Das war eben so ein früher toller Student. Später dann in meinem Schweizer Labor, da hatte ich z.B. den Shane Legg, das war so ein Student aus Neuseeland und der wurde einer der drei Gründer von DeepMind und DeepMind wurde dann gekauft von Google 2014, glaube ich, für nur 600 Millionen, also weniger als eine Milliarde. War nicht mal ein Unicorn, also ein Einhorn und wurde da gekauft für 600 Millionen Dollar ungefähr. Und heute ist es das der Kern von Google. Ja, die ganze KI von Google ist rumgebaut um DeepMind. Aus heutiger Sicht ist das also ein sehr billiger Kauf gewesen, den Google damals sehr clever getätigt hat. Der Freund vom Shane Legg, der hieß Dario Amodei. Das war eben sein, es war auch ein Doktorand von mir im selben Schweizer Labor und die haben beide ihre Doktorarbeit gemacht da und das war dann der erste Angestellte von DeepMind und das waren auch überhaupt die ersten beiden Leute bei DeepMind, die wirklich Publikationen hatten im Feld der künstlichen Intelligenz und die Doktorarbeiten hatten in diesem Feld. Die anderen, die hatten andere Hintergründe. Ja, der eine noch ein Mitgründer, das war dann ein so ein Business Developer und der Demis, das war ein Neurowissenschaftler und gleichzeitig Videospielfachmann. Und Schach, Schach-Koryphäe, aber also zwei der ersten vier von DeepMind, die waren wirklich, die kamen da wirklich aus meinem Labor und ja, heute ist das Geschichte.

Viele Menschen versuchen jetzt auch die Auswirkung von künstliche Intelligenz zu umfassen und zu beschreiben und ich habe von dir mal einen super Vergleich gehört und zwar hast du die Auswirkung von der KI mit der Erfindung bzw. Entdeckung des Feuers beschrieben. Kannst du diesen Gedanken vielleicht noch mal ein bisschen näher ausführen, da ich persönlich den sehr sehr einleuchtend fand?

Also das Feuer war eine große Erfindung, die, das gesteuerte Feuer, das kontrollierte Feuer, das war eine große Erfindung, die vor ungefähr 800.000 Jahren irgendwer in Afrika gemacht hat. Ja. Ja. Und damals waren die Menschen noch anders als das Holz. Die hatten noch nicht so große Hirne, wie wir heute haben, aber durch die Erfindung des Feuers konnten sie plötzlich mehr Energie aus ihren Fleischportionen ziehen und sie konnten alles mögliche backen und und grillen, was dazu beitrug, dass sie mit weniger Aufwand mehr Energie und Proteine und so weiter sich reinziehen konnten und im Lauf der Jahrtausende und Jahrhunderttausende wurde durch die Evolution dann das Menschenhirn größer und ungefähr vor 200.000 Jahren haben die Menschen ihre moderne Gestalt, ihre anatomisch moderne Gestalt erreicht. Das kontrollierte Feuer, das war wahrscheinlich die zweitwichtigste Erfindung aller Zeiten. Die wichtigste Erfindung aller Zeiten, das war eine vor 3,5 Millionen Jahren, also noch viel älter als das. Das waren die ersten Steinwerkzeuge, die Dämmerung der Technologie, wie Nature es damals nannte, also die ersten Werkzeuge, die verwendet wurden, um andere Werkzeuge zu machen, die kann man auf diese Zeit zurückführen. Und KI ist vielleicht deswegen ganz gut mit dem Feuer zu vergleichen, denn gerade wie das Feuer hat's sowohl Nachteile als auch Vorteile. Ja, also auf der einen Seite kann man damit grillen und sich warm halten in der Nacht und auf der anderen Seite kann man sich auch dran verbrennen und man kann auch das Feuer verwenden, um andere Menschen zu verbrennen. Und und das Feuer hat auch diese KI-ähnliche Qualität, dass es ohne weiteres menschliches Zutun sich ausbreiten kann in einem Waldbrand z.B. Und damals vor 800.000 Jahren haben die Leute begriffen, es hat also zwei Medaillen dieses dieses Feuer und deswegen wurde eine Ethikkommission eingesetzt damals. Die hat die Pros und die Kontras für und gegen das Feuer abgewogen und kam aber dann im Schluss. Ja, wir müssen vorsichtig sein mit dem Feuer, aber es hat so viele Vorteile, die überwiegen die Nachteile dermaßen. Wir sollten Feuer weiterentwickeln und deswegen sind wir heute alle hier.

Auf der einen Seite dieser Medaille wird ja besonders heiß auch über Jobverluste diskutiert und hier merke ich, spalten sich die Meinungen auch wirklich enorm und deswegen interessiert mich deine Einschätzung als Vater der KI natürlich ganz besonders, wie du die Auswirkungen von KI auf den Job und Arbeitsmarkt bewertest. Also werden wir tatsächlich diesmal eine fundamentale Veränderung sehen im Jobmarkt, also, dass wir tatsächlich mehr Leute sehen werden, die ihren Job verlieren und es wird nicht so viele neue Jobs geben, die nachkommen oder wird's so wie immer in den industriellen Revolutionen irgendwas Neues dann schon geben, dem sich die Menschen dann widmen werden? Wie wie siehst du das?

Also hilft ja immer, wenn man da zurückblickt in die Geschichte. Vor 200 Jahren, da waren 60% aller Menschen in der Landwirtschaft tätig. Heute sind es vielleicht 1,5% aller Menschen, zumindest so in der westlichen Welt. Trotzdem habe ich jetzt nicht 98,5% Arbeitslosenquote. Nein, wir haben vielleicht 5% Arbeitslosenquote, weil lauter neue Jobs entstanden sind, die vielleicht auch weniger herausfordernd sind als die in der Landwirtschaft. Oder vor 40 Jahren haben alle über diese Industrieroboter geredet und haben befürchtet, da werden Jobverluste entstehen, denn vor 50 Jahren ungefähr, da waren die ganzen Fabriken der Autofirmen noch voll mit Menschen, die haben diese Autos zusammengebaut und heute oder kurz danach gab es dann in denselben Fabriken Hunderte von Robotern und vielleicht bloß noch drei Leute, die aufgepasst haben, was die Roboter machen. Aber trotzdem sind die Arbeitslosenquoten nicht wirklich gestiegen, weil lauter neue Jobs entstanden sind, wie z.B. YouTube-Videoblogger, hat keiner vorher gesehen, dass es da so viel geben würde von denen und so wird's auch weiterlaufen. Aber es ist klar, die Art der Jobs, die ändern sich schon, ne? Und was wir heute sehen mit dieser modernen KI, die also ganz viele Fragen beantworten kann inzwischen, die Menschen nicht mal so gut be oder die meisten Menschen nicht so gut beantworten können, die weisen drauf hin, dass was sich da ändern wird. Also schauen wir einfach mal ins heutige Gymnasium. Im Gymnasium, da sind Leute, junge Leute und die lernen was über Literatur und über Mathematik und die Prüfungsaufgaben sind der Gestalt, dass ganz viele von diesen Prüfungsaufgaben von der KI so gut oder besser gelöst werden können als von den meisten Schülern. Das heißt also eigentlich, dass unsere gegenwärtigen Lehrpläne völlig überarbeitet werden müssen. Wer hat wirklich eine Chance in den nächsten Jahren? Das sind die Leute, die was mit ihren Händen zusammenbringen, die ihre Hände verwenden können, um irgendwas zu machen, was keine KI kann. Die einzige KI, die gut funktioniert heute, ist die KI hinter dem Bildschirm für die Leute, die am Schreibtisch sitzen. Und ja, es gibt heute KI, die ist übermenschlich schnell beim Zusammenfassen von irgendwelchen Dokumenten, beim Generieren von irgendwelchen Bildern durch Beschreibungen in natürlicher Sprache. Die macht in ein paar Sekunden ein tolles Bild, aber nicht nur für dich, sondern gleichzeitig für eine Million andere Menschen auch. Das heißt, sie ist also in vielerlei Hinsicht übermenschlich und seit 25 Jahren haben wir übermenschlich gute Schachspieler und seit 10 Jahren oder so haben wir übermenschlich gute Go-Spieler und seit 2011, das war auch mein Team, haben wir zum ersten Mal übermenschlich gut den Mustererkenner für für das Erkennen von Bildern, was auch wichtig ist für selbstfahrende Autos z.B. Aber es gibt keine KI in der physikalischen Welt, die das tun kann, was ein Klempner tun kann oder ein Elektriker. Es gibt keinen Roboter, der auch nur annähernd mithalten kann mit dem, was ein kleines Kind alles kann. Nehmen wir noch mal den Klempner. Es gibt keine kein Roboter, der sich irgendwie unter das Waschbecken klemmen kann und dann da das Rohr reparieren kann. Also all das, was vielen Menschen als relativ einfach erscheint, das ist aus KI-Sicht richtig schwierig und viel von dem, was aus menschlicher Sicht schwierig scheint, wie z.B. richtig gut Schach spielen, ist aus KI-Sicht trivial. Das wird sich niederschlagen auch in den Gehältern. Leute, die was mit ihren Händen anfangen können, die ein paar Jahre lernen, wie man diese Hände und ihren Körper verwenden kann, um irgendwelche Produkte herzustellen, die kein Roboter herstellen kann. Die werden, die werden Gehaltszuwächse erleben, solche Leute. Das ganze Handwerk also wird meiner Ansicht nach zumindest in der nahen Zukunft einen Aufschwung erleben im Vergleich zu dem, was man so am Gymnasium lernt. Und unser Schulsystem muss sich drauf einstellen. Ich hoffe, die werden das schaffen.

Okay, also Büro und Wissensarbeit wird sich fundamental verändern und Handwerk hat dort buchstäblich oder wortwörtlich goldenen Boden. Und derzeit wird auch viel über diese sogenannte Intelligenzexplosion diskutiert. Zuletzt im letzten Jahr mit dem Paper von Leopold Aschenbrenner, was dort veröffentlicht wurde, also spricht der Zeitpunkt, ab dem sich die KI selbst verbessert und selbst besser KI-Research betreiben kann. Du kannst es sicher gleich noch mal besser erklären als ich, aber als menschliche AI-Researcher und viele wissen ja gar nicht, dass du bereits 1987 in deiner Dissertation dich mit selbstverbessernder KI auseinandergesetzt hast und 2003 die sogenannte Gödelmaschine erfunden hast. Kannst du den Zuschauern vielleicht etwas näher bringen, was genau es damit auf sich hat und warum das so wichtig ist?

Ja. Ja. Ja. Also in den 80er Jahren, da wollte ich ja das große Problem der KI lösen. Ja. Und ich wollte nicht nur so eine Maschine haben, die hier ein bisschen was lernt und da ein bisschen was lernt. Gab's damals schon, ne? So. Und ich wollte eine Maschine haben, die auch das Lernen selbst lernt, die die Art und Weise lernt, wie sie sich verbessert, die aber auch die Art und Weise lernt, wie sie die Art und Weise, mit der sie sich selbst verbessert, verbessern kann und rekursiv immer so weiter, ohne irgendeinen Limit, außer den Schranken der Physik und der Berechenbarkeit. Also so eine universelle KI, die lernt sich selbst zu verbessern, aber auch die Art und Weise, wie sie sich selbst verbessert, weiter verbessern kann und so weiter. So eine rekursive Selbstverbesserung, wie man das gerne nennt. Und das habe ich damals in der Diplomarbeit 1987 gemacht. Meta-Lernen wird das oft genannt und damals hat sich kein Schwein interessiert dafür, aber heute ist es ein heißes Thema. Ja, das eigentlich wollen ganz viele jetzt das machen und und dieses Meta-Lernen, das hat dann so ein bisschen kulminiert 2003, wie du freundlicherweise erwähnt hast, mit dieser Gödelmaschine, das ist so eine mathematisch optimale Art und Weise für so ein universellen Selbstverbesserer herauszufinden, wie er sich weiter selbst verbessern kann in mathematisch optimaler Weise.

Ja, bevor ich jetzt da einsteige, gehen wir entweder zur nächsten Frage, seiden. Du sagst ja, ich soll da noch mehr sagen drüber. Mit Hinblick auf die Zeit würde ich da aber eine passende nächste Frage sehr gerne platzieren. Und zwar du sagtest oder hast mal erklärt, viele Menschen halten ja das Bewusstsein für etwas ganz Besonderes, für was ganz besonders Menschliches vor allem auch, dass es kaum, dass man kaum beschreiben kann. Und du hattest mal erwähnt, dass eine selbstverbessernde KI oder intelligente Systeme, die Probleme lösen, als Nebenprodukt auf etwas wie ein Bewusstsein stoßen könnten. Und wie genau könnte das passieren und was genau meinst du damit?

Also ist eigentlich ganz simpel, es geht auch wieder zurück auf 1990, 91, auf diese Zeit. Wenn du eine KI bauen willst, die mit der realen Welt zurechtkommt, dann brauchst du irgendwie so ein Roboter, ja, so ein Agenten, der irgendwie Arme hat und Füße und so weiter und der Finger hat oder sowas ähnliches, um die Umgebung zu manipulieren und sie zu gestalten. Aber am Anfang ist er dumm und hat keine Ahnung, wie das geht. Dann muss er das erstmal lernen. Wie geht das? Na ja, er muss erstens mal rausfinden, wie funktioniert denn meine Umwelt überhaupt? Ja, wie so ein kleines Baby weiß am Anfang nichts über die Welt und sich selbst. Ja, so ein kleines Baby weiß nicht mal, dass es eine Hand hat. Ja, und weiß nicht, dass es Kameras hat, mit denen es Videos sich reinziehen kann. Aber mit der Zeit merkt, da gibt's also so Effekte, wenn es bestimmte Signale an diese Handmuskeln sendet, dann ändert sich das Video, was reinkommt, ne, weil die Hand bewegt sich und dann sieht man Änderungen im Video. Mit der Zeit lernt das kleine Baby vorherzusagen, wie sich das ändert. Ja, und dann sind die Dinge, die überraschend waren, nicht mehr überraschend und das lernt immer mehr über die Welt und da lernt's einfach nur die Konsequenzen seiner eigenen Aktionen vorherzusagen und zu prophezeien, wie die Umgebung reagieren wird auf das, was es selber tut. Das ist ganz einfach mit dem künstlichen neuronalen Netzwerk zu implementieren. Dieses Netzwerk, das sieht die Aktionen und es macht Vorhersagen über die nächsten Eingaben. So, dann gibt's noch den anderen, der wirklich diese Aktion ausführt. Ja, ein anderes neuronales Netzwerk und das zielt auch die Eingaben, die da reinkommen, aber

Es mündet um in Aktionen mit dem Ziel, möglichst viel Erfolg zu haben. Was heißt jetzt Erfolg? Ja, es gibt so spezielle ähm Eingaben, z.B. von den Schmerzsensoren, die will man vermeiden. Wir geben unseren Roboter natürlich Schmerzsensoren, damit sie wissen, damit sie lernen können, wenn sie etwas tun, was ihnen schadet.

Wenn ich also als Roboter durch irgendwelche naiven, uninformierten Anfangsbewegungen am am Anfang gegen Hindernisse bumse mit meinen mit meinen Aktuatoren, mit meinen Händen, mit meinen Fingern, dann muss der Roboter irgendwie lernen, dass das schlecht ist. Dann geben wir ihm so Schmerzsensoren und jedes Mal, wenn der irgendwo hinbumst, dann kriegt er da negative Signale und sein Ziel ist die Summe all diesen aller dieser negativen Signale zu minimieren und die Summe all der Belohnungssignale zu maximieren.

Belohnungssignale, was ist das? Na ja, wenn er ähm niedrige Batterie hat, äh Batterieladung hat und die die Hungersignale anfangen, also die Schmerzsignale, dann muss er irgendwie es schaffen, dass er rüber marschiert äh zur Ladestation und da setzt sich dann drauf und dann gibt's Belohnungssignale, bis die Batterie wieder voll ist und er versucht im seinem Leben die Summe der Belohnungssignale zu maximieren und die Summe der Schmerzsignale zu minimieren. Das ist dasselbe, was Tiere machen und was Menschen machen.

Und wir können das ganz einfach implementieren in diesen beiden neuronalen Netzwerken. Ja, das erste Netzwerk, das ändert seine Gewichte so, dass es immer besser wird, dahin diese Belohnungen zu maximieren und die Schmerzen zu minimieren. Und das zweite Netzwerk lernt immer besser für zu sagen, was sind die Konsequenzen äh meiner Aktionen und ähm und das erste Netzwerk kann das zweite verwenden, um zu planen. Ja, wenn es also die Welt versteht einigermaßen, dann kann es auf einmal so simulierte Experimente machen. Ganze Experimente in der simulierten Welt machen und kann sagen, okay, wenn ich jetzt diese Aktionssequenz ausführen werde, dann werde ich dagegen diesen Tisch laufen und das wird mir Schmerzen zufügen. Das will ich vermeiden. Stattdessen gehe ich da außenrum um den Tisch, bis ich zu meiner Ladestation komme und setze mich hin und dann werde ich keine Schmerzen haben und werde Belohnung bekommen und diese äh diese Aktionssequenz ist zu ist vorzuziehen. H und auf diese Weise kann man planen. Das tun kleine Babys auch und Erwachsene genauso. Und unsere künstlichen äh Intelligenzen, die tun es auch.

Dann mit der Zeit können sie mal besser vorhersagen, wie sich die Welt ändert und was zu Schmerzen führt und was nicht zu Schmerzen führt. Und ähm und ähm und wo kommt jetzt ja da dieses Bewusstsein her? Das ist ganz trivial. Ähm dieses Modell der Welt, ja, also dieser Vorhersager, der entwickelt automatisch als Nebenprodukt seines Lebens, äh seines Lernvorgangs intern so Repräsentationen, so ein Neuronenmuster, die für das stehen, was häufig vorkommt in seiner Welt. Also in einer Welt, in der viele äh Gesichter vorkommen, da wird er bald so ein Prototypgesicht entwickeln und ein neues Gesicht kommt daher und braucht er äh um dieses neue Gesicht zu codieren, nur ein paar Abweichungen vom Prototyp äh zu codieren. Er versucht also ständig zu komprimieren diese ganzen Erfahrungen, die er da reinbekommt, ähm um besser vorherzusagen.

Und und jetzt gibt's im Leben von diesem Agenten, der mit der Welt agiert, interagiert, da gibt's etwas, was immer da ist, wenn der Agent mit der Welt interagiert. Das ist der Agent selber. Und natürlich werden dann lauter kleine Neuronenkollektionen entstehen, die für den Agenten selbst stehen, die für seine Aktuatoren, seine Finger z.B. stehen, die für seine typischen Eingaben stehen, die er bekommt und so weiter. Und wenn immer jetzt das erste Netzwerk, das zweite Netzwerk verwendet, um zu planen, um Aktionssequenzen zu planen durch mentale Experimente, äh Aktionssequenzen zu planen, die dazu führen, dass er viel Belohnung und wenig Schmerzen erleidet, dann äh dann weckt er häufig diese Symbole auf, diese Neuronenpopulation, die für den Agenten selbst stehen. Und ohne dass ich jetzt irgendwie daer was einprogrammiert habe, Prozedurbewusstsein oder so, ne, er wird sich seiner selbst bewusst sein. Ja, wird über sich selbst und die Effekte, die seine Handlungen auf die Zukunft haben werden, wird er sich bewusst werden. Er wird diejenigen Handlungssequenzen ausführen, die dazu führen, dass er Erfolg haben wird in seiner Welt und keine Schmerzen erleiden wird und so. Und ähm und all das, was man so von Selbstbewusstsein kennt, das ist da schon vorhanden. In diesem ganz simplen, einfachen Setup, äh wo wir eben äh all das, was wir von Selbstbewusstsein aus der Psychologie vielleicht kennen, wiederfinden.

Wenn ich mich selbst in einem Spiegel betrachte, dann merke ich, der Typ hinterm Spiegel, der macht genau dasselbe, was ich mache. Dann lerne ich sehr schnell vorherzusagen, dass der da völlig gesteuert wird von dem, was ich mache. Und ich verstehe, dass ich es bin, der den Typ hinter dem Spiegel dirigiert. Ja, und das lernen viele äh Tiere, die angeblich Selbstbewusstsein haben, einfach durch Erfahrung und das lernen Babys auch. Und äh dann gibt's natürlich diese anderen Menschen, z.B. die Eltern, die sind viel schwieriger vorherzusagen, ja, die kann ich ein bisschen kontrollieren, da ich dass ich quäke oder was, aber genau vorherzusagen, was die jetzt machen werden, das kann ich nicht. Und ähm und so ein typisches Gehirn, aber auch unsere künstlichen neuronalen Netzwerke lernen all diese Unterschiede und sehen dann ganz klar den Unterschied zwischen dem, was bloß ein Spiegelbild ist und dem, was eine komplexere Persönlichkeit, eine außenstehende Persönlichkeit ist. Also all das, was man so kennt aus der Literatur zum Bewusstsein, das ist da schon manifestiert. Ja, sehr bemerkenswert.

Und du hast ja auch anfangs gesagt, dass du eigentlich seit jeher sehr optimistisch auf diese ganzen Entwicklungen geblickt hast und derzeit, wenn wir auf die öffentliche Diskussion schauen, gibt es sehr viele, die vor KI warnen. Und einer dieser Menschen ist Joffrey Hinton, der ja auch zum Teil als Godfather of AI bezeichnet wird und vor allem im letzten Jahr 2024 enorme Popularität erlangte durch den Physik Nobelpreis und seitdem durch zahlreiche Podcast Talkshows streift und eigentlich vor seiner eigenen Erfindung warnt. Und mich würde hier deine Meinung zu diesem Nobelpreis interessieren. Natürlich, weil ich weiß, dass du äh diesbezüglich schon mal einiges auch publiziert hast und äh natürlich auch deine Meinung zu diesen vehementen Warnungen vor der KI Entwicklung.

Also erstmal, der hat ja nichts von dem erfunden, was heute wichtig ist, ne? Vielleicht ist das der Schlüsselpunkt, ne? Er möchte so erscheinen, als hätte er da was Wichtiges erfunden und vor dem kann er jetzt heute warnen, aber nichts von dem, was heute wichtig ist, wurde von ihm erfunden. Gott, das bedeutet ja PTE. Ja, wie in dem alten Mafia Film von Coppola und ähm und da hinten, das ist einer von diesen drei sogenannten Paten von dieser KI Mafia, wie sie manchmal genannt wird, äh die sich gegenseitig immer loben für Erfindungen, die in Wirklichkeit von anderen Menschen stammen, die sie nicht zitiert haben. Also eigentlich ist der dieser Nobelpreis 2024 ähm ein Witz. Ja, 2024 hat er einen halben Nobelpreis bekommen zusammen mit dem Hopfield. Ja. Ähm und leider war das ein Nobelpreis für Plagiate, muss man so deutlich sagen. Die haben also so Methoden republiziert, Methoden für künstliche neuronale Netzwerke, die schon in den 60er und 70er Jahren von Ivaknenko und Lapa in der Ukraine publiziert worden. Also die die Gründer des tiefen Lernens des Deep Learning, die kommen aus der Ukraine, die Ivagnenko und Lapa heißen die 1965 und und dann Amari in Japan, der hatte so eine ja so ein End-to-End-Training, also so eine erste Art und Weise, wie man ähm durch Gradientenabstieg künstliche neuronale Netzwerke trainieren kann. Das macht heute jeder. Das sind die ursprünglichen Urheber von diesen Methoden, die dann die ähm anderen ähm republiziert haben, ohne die Originale zu zitieren. Also ist eine Schande für den Nobelpreis eigentlich, was da passiert ist. Und äh noch mal, um das noch mal zu betonen, keiner der wichtigen Algorithmen für die moderne KI stammen von Hopfield oder von Hinton. Ja, diese beiden hal jeweils halben Nobelpreisträger dafür, also keine.

Und zu diesen Warnungen, ja, da wiederholt er halt was die ganzen Science-Fiction-Autoren des letzten Jahrhunderts eh schon sich viel früher ausgemalt haben. Äh, wir kennen ja noch diese Terminatorfilme mit dem Arnold Schwarzenegger, ne, wo die böse KI den den Planeten übernehmen will und die bösen Roboter die ganzen Menschen umbringen und noch viel ältere ähm Geschichten dieser Art, die man in der Literatur findet, also 1950er, 1960er Jahre wurden sehr viele ähm Geschichten zu dem Thema verfasst, wie die wie die bösen KIs da die Menschen versklaven. Also, man sieht einfach wieder diese alten Argumente und Befürchtungen aufkrämen. Ja, da haben wir mit Coppola ja direkt die Brücke wieder zu deiner Anfangsgeschichte vom Sandmann geschlagen und Elon Musk, der schrieb ja über dich Schmidthuber invented Everything und du hast auch schon mal erzählt, dass du dich bereits mit Elon Musk auch persönlich getroffen hast, er dich zu sich nach Hause auch eingeladen hat. Ähm, kannst du uns da ein bisschen über den Hintergrund dessen erzählen, was was da der Hintergrund war von Elon Musk und vielleicht hast du da ja auch ein paar Einblicke, da er ja mittlerweile auch sehr stark im KI Bereich positioniert ist mit XAI, mit Tesla natürlich auch. Was aus deiner Sicht so die große Wette, die große Strategie aus unternehmerischer Sicht von ihm dahinter ist?

Also, er hat mich ja ähm auf damals auf seine Familienfeier in Spanien eingeladen, weil er weil er eben alles über KI wissen wollte und ähm ja und dann habe ich da auch andere kennengelernt, vor allem seine sehr charmante Mutter und seine Frau und einige seiner Cousins und Kinder, ne? Das war war schön. Ähm und damals hat er ja auch schon diese Idee, dass die Menschheit äh vielleicht auf den Mars ausweichen könnte, falls die KI die Erde nimmt, falls die böse KI die Erde nimmt. Ähm aber ich habe dann drauf hingewiesen, dass geeignete konstruierte, geeignet konstruierte KIs und Roboter im Weltraum viel zufriedener sein werden als Menschen. Die werden auch auf dem Mars viel zufriedener sein als Menschen, weil sie werden einfach so konstruiert sein, dass sie da die perfekte Umwelt haben, ne? Und ähm und das bedeutet, dass der Mars lange bevor sich Menschen dort wohlfühlen ähm werden voller Roboter und KI sein wird. Also ich glaube auch nicht mehr, dass diese Idee jetzt so wahnsinnig populär geblieben ist. Okay.

Und Elon Musk, der denkt ja auch viel über die Zukunft nach oder wird häufig diesbezüglich auch befragt. Und 2019 sagte in einem Interview, als man ihn fragte, was wäre die erste Frage, die du an eine AGI, also eine allgemeine künstliche Intelligenz hast, sagte er, was ist außerhalb der Simulation? Und mich würde interessieren, was wäre deine Frage, die du der AGI oder Superintelligenz oder wie du dieses System bezeichnen würdest? Ähm, welche Frage würdest du stellen?

Ich würde wahrscheinlich sagen, was genau ist der Code von der Simulation? Also, ich bin zunächst mal vor allem interessiert an der Physik, die diese Welt regiert und würde gerne wissen, was exakt, was ist der exakte Code innerhalb der Simulation? Was ist das, was all das bewirkt, was wir gegenwärtig wahrnehmen? und ähm aufgrund unserer Aktionen an Veränderungen in diesem Universum bewirken können. Das wäre wahrscheinlich das, was ich als erstes fragen würde, aber dann sehr bald drauf. Ja. Ähm, was hat all das zu tun mit dem, was ich 1997 geschrieben habe, nämlich ähm zum Thema die Menge aller möglichen, logisch möglichen Universen, die man überhaupt berechnen kann.

Du hast ja eben auch erzählt, dass es relativ naheliegend für die KI wäre, den Mars oder die Galaxie im Allgemeinen zu bevölkern. Und ein großer Denker in dem Bereich, vor allem aus philosophischer Sicht, ist ja Nick Bostrom und dieser stellt hier die These auf, dass dies ja schon längst passiert sein müsste oder es relativ wahrscheinlich wäre, dass dies bereits passiert sein müsste oder könnte und es einen sogenannten kosmischen Host gibt. Das geht ja auch so ein bisschen in die Richtung über das, was wir gerade besprochen haben. Wie stehst du zu diesem Gedanken?

Ja, den Nick, den kenne ich ja schon seit vielen Jahrzehnten und ähm äh trotzdem ist diese Idee äh viel viel älter, ne? Ähm wer wer war der erste, der ein wissenschaftliches Papier zu der Frage veröffentlicht hat? Ähm nicht all das hier, all unsere Umwelt, all der Physik, ob die nicht nur so eine Simulation ist, also eine Rechnung auf einem großen Rechner. Wer war das? Das war 1967, der Konrad Zuse selber, der Erbauer des ersten Allzweckrechners in der Geschichte der Menschheit. 1941 hat er diesen Computer gebaut ähm aufgrund von seiner Patentanmeldung im Jahre 1936, ja, 1941, dann der erste Rechner, der wirklich ähm ein Allzweckrechner war in dem Sinne der modernen Allzweckrechner und programmierbar und alles. Ja. Und äh und da war es scheinbar, ich habe mal mit seinem Sohn gesprochen, schon in den 40er Jahren hat er dann auch ähm die Vermutung geäußert, dass möglicherweise das ganze Universum nur so eine Rechnung darstellt. Und 1967 hat er dann so ein Papier dazu geschrieben. 1969 hat er dann äh ein Buch sogar äh rausgebracht, das hieß Rechnende Raum. Rechnende Raum. Dann 69 war es, glaube ich. Und ähm und das ist so eigentlich der Urheber dieser Simulationsfrage, wenn man nicht hinzuzählt bestimmte Science-Fiction-Autoren wie z.B. 1964 schon [Musik] Daniel F. Galouy, der hat so ein Roman geschrieben, Simulacron 3. Da geht's eben auch um so Leute, die herausfinden plötzlich: "Hey, wenn wir unsere Mikroskope scharf stellen und versuchen rauszukriegen, wie funktioniert unsere Welt, dann stellt sich raus, die die ist die besteht aus lauter so kleinen Bällchen und äh und das kann nicht die Welt sein, die wir da kennen äh aus der aus den Physikbüchern, sondern das muss so eine Simulation sein." Das heißt, wir selber, wir sind simuliert innerhalb von diesen Welten und das ist auch eine ganz uralte Idee, also in der Science Fiction, die dann immer wieder aufgegriffen wurde und zu wirklich wahrscheinlich nicht nur tausenden, sondern Millionen Büchern dieser Sorte ähm führte.

Und was mal mein Beitrag zu diesem Thema? Ja, 1997 habe ich dann dieses Paper geschrieben, "A Computer Scientist's View of Life, the Universe, and Everything". Und ähm und da habe ich mich gefragt, was ist gibt was ist die kürzeste Erklärung, die man ähm für unser Universum erfinden kann, für jedes kleine Detail unseres Universums. Und dann fiel mir an auf mir fiel auf, dass ich zwar nicht den kürzesten Algorithmus angeben kann, der genau dieses Universum hier berechnet, indem wir uns jetzt befinden. Das wäre ja der heilige Gral der Physik, ja, dass ich den kürzesten Code finde, der uns der der uns berechnet, der also das Universum seit Anbeginn berechnet einschließlich unserer Diskussion hier. Aber es gibt einen ganz kurzen Algorithmus, der alle möglichen logisch möglichen Universen berechnet. Das ist einfach der alle der alle Programme, die es geben kann auf einer universellen Maschine wie der vom Zuse, der die systematisch auflistet und den allen abwechselnd ein bisschen Rechenzeit gibt, so dass sie immer mehr äh rechnen können. Und ähm und er stellt sich raus, es gibt eine optimale Art und Weise in diese Rechenzeit diesen ganzen vielen Universen zuzuteilen und ähm und jeder große Programmierer, der der Gott aller möglichen berechenbaren Universen sein möchte, der müsste diese spezielle optimale Methode verwenden, um möglichst effizient zu sein. Deswegen meine Vermutung, wir stecken in einem Multiversum, also nicht nur in einem speziellen Universum, sondern Multiversum dieser Art, die ich damals beschrieben habe, 1997. Jetzt könnte ich dann noch viel mehr dazu sagen, aber wahrscheinlich fehlt uns die Zeit.

Also ist höchst interessant, also sehr sehr gerne. Ich habe ich habe aber auch dazu eine passende Frage, die mich noch interessiert und zwar, weil wir gerade über Bostrom gesprochen haben, er hat ja auch so ein bekanntes Problem platziert und gedankliches Problem und zwar diesen Büroklammer-Maximierer und das wird auch derzeit wieder jetzt brandaktuell mit diesem AI 2027 Zukunftsszenario heißt diskutiert dieses Alignment-Problem von einer künstlichen Superintelligenz, die dann eigene Ziele verfolgt und so weiter und wir das praktisch gar nicht eindämmen könnten. Was ist deine Meinung dazu?

Also ähm ich habe seit langer Zeit immer gesagt, Leute äh wenn ihr da über Alignment redet, ignoriert ihr völlig die Möglichkeit, dass KIs nicht nur sklavisch die Ziele von irgendwelchen Menschen erfüllen, sondern dass sie sich ihre selben eigenen Ziele stecken. Und in meinem Labor hat's ja schon seit 1990 KIs gegeben, die also nicht sklavisch meine Ziele versuchen zu erreichen, sondern die sich ihre eigenen Ziele stellen und ähm und dann rauszufinden versuchen, wie können sie diese Ziele erreichen und ähm und die generieren tausende und Millionen und mehr solche Ziele oder Optimierungsfunktionen, die sie versuchen zu maximieren. Und ähm und insofern ist es ein alter Hut. Ja, also so KI, die sich ihre Ziele selber stecken. Was mich wundert ist, dass auch die Leute, die das eigentlich wissen müssen, dass es schon publiziert ist und so, dass die dann immer noch äh davon reden, äh dass man irgendwie schauen muss, dass ich all diese KI da dem Menschen alleine, unterordnen, so denn das wird auf keinen Fall passieren.

Was was wird wirklich passieren? Äh, es wird ähm nicht nur nicht nur eine wirklich kluge KI geben, die alle so nimmt wie in vielen von diesen Science-Fiction-Autoren aus dem letzten Jahrtausend, sondern es wird ganz viele verschiedene geben, ne? Wenn also eine mal irgendwo existiert, kurz drauf wird es eine Kopie geben, bald bald wird's 10, 100.000, 1000 eine Milliarde Kopien geben, aber das werden keine Kopien sein. Ja, manche werden so sich entwickeln, manche werden so sich entwickeln, weil sie alle in verschiedenen Umgebungen weiter sich entwickeln und ähm und sich auf verschiedene Arten und Weisen weiter verbessern und so weiter und in im Nullkommanichts wird's nicht nur eine geben, sondern ganz viele verschiedene Sorten von KIs alle angepasst mehr oder weniger an temporär sich öffnende Nischen KI-Ökologie, die sich ausbreiten wird. Also, wenn wir mal äh wirklich so selbst replizierende Roboterfabriken haben, haben wir im Moment nicht, aber sieht man schon den Weg dahin. Äh, dann dann werden sich die nicht beschränken auf die Biosphäre, sondern werden sich im Sonnensystem weiter ausbreiten. Einfach deswegen, weil da viel mehr Energie und Materie existiert, als das bisschen, was auf der Erde existiert, um weitere äh KI zu bauen und größere und bessere und so weiter. Also wird's da so eine sich ausbreitende KI-Sphäre geben und innerhalb von dieser KI-Sphäre wird intensivster Wettbewerb herrschen. Und sowas wie dem Nick Bostrom sein Büroklammer-Maximierer. Was ist das für ein? Das ist der hat so eine Zielfunktion, die wird dann maximiert, dass er möglichst viele Büroklammern herstellt aus dem ganzen Material und ist natürlich chancenlos gegenüber den ganzen anderen KI, die irgendwas vernünftiges tun, ne? Denn der wird also so schnell aus dem ähm aus dem evolutionären Prozess rausfliegen, dass er dass es gar nicht merkt. Ja, denn es wird einen unglaublichen Wettstreit auch zwischen verschiedenen Nützlichkeitsfunktionen und Zielfunktionen geben und die KI, die eine gute Zielfunktion haben, die kompatibel ist mit den Gesetzen des Universums äh und der Physik, die wird halt viel erfolgreicher sein als eine, die so ein Schwachsinn macht, wie Büroklammern maximieren. Das heißt, also das ganze Argument ist ist unsinnig, aber ähm was man was man sich klar machen muss, die Gesetze der Evolution, die werden nicht nur für die biologischen Lebewesen im im Dschungel, im Amazonas weitergelten, sondern auch für diese noch sich für sie sich noch viel schneller entwickelnden ähm KI-Zivilisationen, in denen nicht nur eine, nicht nur tausende, nicht nur Millionen, das sind viele, viele Milliarden von verschiedensten KIs, die sich ständig ändern ähm geben wird und die die äh in in kaum vorstellbaren Formen des Wettbewerbs, aber auch der Zusammenarbeit sich da weiterentwickeln werden.

Was könnte dann aus seiner Sicht der Grund sein, dass aktuell derzeit, wenn das ja eigentlich ist ist ja total logisch, was was du hier beschreibst und warum pocht man dann nach wie vor so stark auf diesem Alignment herum? Also, wenn es ja für diese Leute, wie du sagst, eigentlich auch offensichtlich sein sollte, was ist der Hintergrößes Angst? Ähm, ist es äh einfach ein Geschäftszweig äh oder was ist da der Grund aus deiner Sicht?

Also ähm manche haben halt kommerzielle Motive, das ist klar, und ähm die großen Firmen, die wollen dir ja was verkaufen, was du gerne kaufen möchtest. Das heißt, also die haben starkes kommerzielles Motiv, die Ziele äh der KI kompatibel zu machen mit deinen eigenen Zielen, ne? Du wirst also eigentlich so einen kleinen Sklaven haben. Du wirst nicht einen haben, der sich alles mögliche ähm ausdenkt, was überhaupt nichts mit dem zu tun hat, was du gerne erledigt wissen wolltest. So, insofern wird's also nach wie vor viele so KI geben, die Werkzeuge sind Werkzeuge der Menschen, die einfach dazu gemacht sind, die Ziele von Menschen zu erfüllen. Und das sind die im Moment auf jeden Fall kommerziell interessanten KIs, aber sind halt auch simple KI. Ja, den gibt man ein Ziel vor. Der Mensch gibt ihm ihnen ein Ziel vor. Und was immer das Ziel ist, das versuchen sie dann äh durch Denken und Nachdenken und auch in natürlicher Sprache ähm zu erreichen. Und das ist okay. Ja, also man sieht den offensichtlichen kommerziellen Druck hin zur guten KI, wobei gut bedeutet gut für den Menschen. Natürlich ist es jetzt so, dass viele verschiedene Menschen auf der Welt rumlaufen und viele von denen haben Ziele, die sind wirklich ganz anders als die Ziele von den anderen Menschen da drüben. Also, bestes Beispiel, die Drohnenpiloten äh von diesen KI-basierten Drohnen der Ukraine, die haben exakt das andere Ziel, die haben ganz andere Ziele als die äh KI-Piloten oder die Piloten der KI-basierten Drohnen der Russen, ne? Also äh diese menschlichen Ziele, das sind die, die oft kollidieren. Und wenn sie dann äh KIs im äh im Einsatz haben, um diese Ziele zu erreichen, dann bedeutet es oft, dass diese verschiedenen KIs ganz unterschiedliche Ziele haben werden, weil die Menschen ganz unterschiedliche Ziele haben.

Die interessanteren KIs sind natürlich die, die wie Wissenschaftler ständig ihre eigenen Gedanken hegen und rauskriegen wollen auf neue Weise, wie die Welt funktioniert, die Fragen haben, die nicht beantwortet sind und die diese Fragen selbst erfunden haben, wie es eben Wissenschaftler tun. Ja, Wissenschaftler, die lösen nicht nur irgendwelche Probleme, die man ihnen gibt. Nein, die entdecken Probleme. Ja, die versuchen rauszukriegen, wie sind die Regeln dieser Welt und wie kann ich durch geeignete Experimente rausfinden besser, wie die Welt funktioniert, so dass ich dann besser mit der Welt umgehen kann. Und diese Wissenschaftler setzen sich ihre eigenen Ziele und ähm und und stellen sie ihre eigenen Fragen und versuchen die zu beantworten. Manchmal geben sie auf, aber manchmal haben sie Erfolg und das wird zu neuen Fragen und so und solche KI kann man im Prinzip bauen. Haben wir schon seit längerer Zeit gebaut, sind nur noch nicht so gut wie die richtigen ähm menschlichen Wissenschaftler, aber meiner Ansicht nach werden den in nicht so vielen Jahren ähm so kreativ und so beeindruckend sein wie menschliche Wissenschaftler und ganz kurz drauf werden sie viel viel beeindruckender sein. Ja, höchst interessant, Junge. Ich danke dir schon mal für die ganzen wertvollen Einblicke.

Und um die Sache gut abzurunden mit dem Blick in die Zukunft, du beschreibst zwei entscheidende Daten, das Jahr 202 und das Jahr 2042, zu denen wir große Durchbrüche in der KI nochmals erleben werden. Kannst du vielleicht abschließend noch mal kurz darauf eingehen, was zu diesen Daten passieren wird und worauf sich demnach auch jeder Zuschauer schon mal gefasst machen sollte. Hm. Lange Version oder kurze Version? Gerne auch lange Version.

Ja, also vor gut 10 Jahren, 2014 habe ich so ein ähm lustiges Muster entdeckt in der Geschichte der bedeutsamsten Ereignisse in der seit in den letzten 13,8 Milliarden Jahren seit dem Urknall aus menschlicher Sicht, bedeutendsten Ereignissen aus menschlicher Sicht und stellt sich raus, die sind alle angeordnet aus so einer wunderschönen Zeitlinie der exponentiellen Beschleunigung. Wie funktioniert das? Ähm, schauen wir zurück auf die letzten 13,8 Milliarden Jahre seit dem Urknall und teilen diese Zeit durch vier. Durch vier. Wir kommen raus vor 3,5 Milliarden Jahren. Das war exakt der Zeitpunkt, an dem auf dieser Erde hier das Leben entstand. Also sehr wichtig aus menschlicher Perspektive. Und wir nehmen die 3,5 Milliarden Jahre und teilen noch mal durch vier und wir kommen raus vor 0,9 Milliarden Jahren. Das was sehr wichtiges passierte, nämlich das erste tierähnliche mobile Leben entstand in den Ozeanen und wir nehmen die 900 Millionen Jahre und teilen wieder doch vier und wir kommen raus vor 220 Millionen Jahren, als was sehr Wichtiges passierte, als die ersten Säugetiere entstanden unsere Vorfahren und wir nehmen die 220 Millionen Jahre und wir teilen wieder durch vier und wir kommen raus vor 55 Millionen Jahren als die ersten Primaten entstanden, unsere Vorfahren und ich teile jetzt immer weiter durch vier. Ja, und immer wieder komme ich auf diese definierenden Punkte in der Evolution des Menschen. Warum das so ist, weiß ich nicht. Ja, ich habe es auch mit Dritteln versucht und mit Fünfteln und anderen ähm äh Fraktionen, aber die Viertel sind die einzigen, die funktionieren. Und wir nehmen noch mal ein Viertel und wir kommen raus vor 13,5 Millionen Jahren, als was wirklich Wichtiges passierte, die ersten Hominiden entstanden. 13 Millionen Jahre ist es her. Das heißt also das Universum ist 1000 mal älter als die Hominiden und wir nehmen die 13,5 Millionen Jahre seit den ersten Hominiden und wir teilen wieder wir kommen raus vor 3,5 Millionen Jahren und wir sind genau dort, wo wo die Dämmerung der Technologie stattfand, die ersten Steinwerkzeuge und wir ein Viertel davon und wir kommen raus vor 800.000 1000 Jahren. Wir haben es vorhin besprochen, äh mit der Erfindung des Feuers der nächste große Durchbruch in der Technologie und wir nehmen ein Viertel davon, kommen raus vor 200.000 Jahren ungefähr da, wo der anatomisch moderne Mensch auftauchte, also Menschen wie du und ich und wir teilen durch vier und kommen raus für 50.000 Jahren, als der Homo Sapiens Afrika verließ und die Welt kolonisierte, der der verhaltensmäßig moderne Mensch und wir wir teilen doch vier und wir kommen raus vor 13 000 Jahren ungefähr, wo wo super Wichtiges passierte, der Beginn der Zivilisation, ersten Ackerbauer, die ersten Siedlungen, die äh Domestizierung der Tiere, also Zivilisation und jetzt sehen wir das die ganzen 13 000 Jahre Zivilisationsgeschichte, dass das nichts ist im Vergleich zur Weltgeschichte. Ist gerade ein Millionstel gerade so ein Blitz in der Weltgeschichte, weil die Weltgeschichte ist ja mehr als 13 Milliarden. Ja. Und äh wir sehen, dass der erste Mensch, der Ackerbau hatte, das war fast dasselbe, der KIs hatte, die ersten Kais hatte. Aber dieser Blitz, ja, in der Weltgeschichte, diese Zivilisationsgeschichte, die ist fein unterteilt. Wir nehmen Viertel ähm der 13 000 Jahren, wir kommen raus ähm vor 3300 Jahren beim Ansatz der ersten Bevölkerungsexplosion in der Eisenzeit. Und wir hatten ein Viertel davon. Und jetzt muss ich vorsichtig sein. Du hast gefragt, warum 2042? Das scheint der Konvergenzpunkt zu sein. Der Konvergenzpunkt. Alle exponentiellen Zeitreihen wie die, die wir hier betrachten, die müssen ja in endlicher Zeit konvergieren. Und der Konvergenzpunkt ist so scheinbar das Jahr 2042 und viele laufen rum draußen und meinen 2042, das könnte so die Zeit sein, wo zum ersten Mal wahre Super KIs entstehen werden, die also nicht nur hinterm Bildschirm toll sind, sondern die auch alle Roboter in der Weise ähm bedienen können, dass das kein Mensch mehr mithalten kann. Ob das so sein wird, weiß ich nicht, ja, aber wir können mal weitermachen und es passt schon sehr schön. Ähm 2042, also der Konvergenzpunkt 800 Jahre vorher, war ungefähr so 1240 rum als in China. Was ganz was Wichtiges passiert, äh ist nämlich die das Feuer und das Eisen kam zusammen in Form von äh Schießgewehren und Kanonen und Raketen und das hat die Welt seither definiert und wir nehmen ein Viertel dieser Zeit und wir kommen raus so ungefähr um 1850, also so ungefähr 200 Jahre vor dem Konvergenzpunkt 2042, als die äh industrielle Revolution ähm Feuer und Eisen in raffinierterer Form äh zusammenbrachte und äh und der Kunst, nein, der Dünger durch die Arbeiten vom Sprengel und vom Justus von Liebig, ja, die Gründer, Vater der organischen Chemie, als der als dieser Dünger dazu führte, dass die Bevölkerungsexplosion startete, die zweite Bevölkerungsexplosion um 1850 rum. Da gab's eine Milliarde Menschen und heute gibt's fast zehn. Ja. Und wir nehmen ein Viertel von dieser Zeit und wir kommen raus äh 2042 - 50 Jahre und das ist genau dieses der Beginn der modernen Zeit äh 1990 1991 rum. das Jahr, das wir heute schon erwähnt haben, weil es auch unser Wunderjahr der KI war, wo wir ganz viel von dem äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh äh 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