08.09.19 – Suzana Knezevic

Wenn Elon Musk und Google einfach mal bei dir anrufen oder du die Echtheit des Ibiza-Videos einschätzen sollst, dann bist du wahrscheinlich verrückt. Oder du bist Sepp Hochreiter. Wir haben die A.I.-Koryphäe in Linz besucht.

„Hallo, vorhin hat Google wieder angerufen, die wollen immer irgendwas von mir…“ Mit diesen Worten begrüßt uns Sepp Hochreiter – und der Satz gibt auch gleich das Tempo und Tragweite für die Dinge vor, die er uns im restlichen Interview erzählen wird.

Bei Sepp geht es nie um wenig. Und alles dauert genau so lange, wie es dauern muss; nicht länger, aber auch nicht kürzer. Im Zuge unserer Recherche für die Doku „Heast wos is Deepfake“ gab es an Sepp Hochreiter kein Vorbeikommen, wie wir sehr schnell bemerkt haben. Sepp ist nämlich der Mensch, auf dessen Erfindung ein wesentlicher Teil der modernen Künstlichen Intelligenz basiert. Heute leitet er das Institut für Machine Learning – nicht etwa irgendwo im Silicon Valley oder Shanghai, sondern an der Linzer Johannes Kepler Universität (kurz JKU).

Eigentlich sollte er uns „nur“ bei einer Handvoll Fragen zum technischen Aspekt hinter den vermeintlich so gefährlichen Deepfake-Videos helfen und unsere Stirnfalten glätten, wenn es um Begriffe wie „GANs“ und „LSTM“ geht. Das hat er auch getan. Aber dabei hat er auch neue Fragen aufgeworfen, wie zum Beispiel:

Wie konnte seine Diplomarbeit so lange unentdeckt bleiben? Sind wir mit Deepfakes als Gesellschaft an einem Punkt angekommen, wo es überhaupt keine überprüfbare Wahrheit mehr gibt? Und was macht jemand wie Sepp Hochreiter in einer Stadt wie Linz? Aber eins nach dem anderen und alles mit der Ruhe – das haben wir von Sepp so gelernt.

Sepp ist im bayrischen Mühldorf am Inn aufgewachsen. Seine Liebe zur Mathematik hat ihn schließlich aus der Pampa in die Großstadt geführt – von Mühldorf in die Millionenstadt München. Aus seiner Vergangenheit erzählt Sepp ganz beiläufig, während wir ihn an der JKU besuchen. Hier führt er uns auf dem Universitätsgelände herum, am Ententeich der Universität vorbei und schließlich zum Interview in einen der Seminarräume im Science Park 3. Immer wieder begrüßen ihn auf dem Weg dorthin junge Informatikstudent*innen. „Diese IT-Riesen nehmen mir die ganzen guten Leute weg, bevor sie überhaupt ihr Studium abgeschlossen haben“, ärgert sich Sepp im Vorbeigehen halb-ernst. „Die zahlen einfach zu gut und mir fehlen hier Experten. Linz muss als Studienort einfach attraktiver werden.“ Nicht ganz einfach, wenn die Konkurrenz nicht die TU Wien und die TU Graz sind, sondern Google, Facebook und Apple.

Beim Informatik-Studium in München entstand schließlich Sepps erste Spezialisierung; und zwar auf das Erinnerungsvermögen künstlich-intelligenter Systeme. Das Problem: A.I.s waren Anfang der 1990er-Jahre noch sehr schlecht darin, sich Sätze und Inhalte lang genug zu merken, wie Sepp uns an einem einfachen Grammatik-Beispiel erklärt: Die beiden Sätze „Ein Mann geht die Straße entlang“ und „Die Straße entlang geht ein Mann“ sind für uns Menschen in etwa gleich schwierig (oder gleich einfach) zu dekodieren. Wir verstehen, dass es um einen Mann geht, der sich zu Fuß fortbewegt. Künstliche Intelligenzen konnten sich zum Zeitpunkt von Sepps Forschung allerdings immer nur die letzten Wörter eines Satzes merken – in unserem Fall also: entweder „Straße“ oder „Mann“.

Im Jahr 1991 schrieb er seine Diplomarbeit zu dem Thema – und legte damit den Grundstein für heutige Sprach-Assistenten wie Amazons Alexa, Apples Siri oder den Google Assistant. Ganz ohne dass sein damaliger Supervisor es bemerkt hatte. Nebenbei war sein damaliger Supervisor niemand Geringeres als der A.I.-Guru Jürgen Schmidhuber – auch „Vater der Künstlichen Intelligenz“ genannt. Dieser machte Sepp Jahre später wieder auf seine damalige Forschung aufmerksam. Die Lösung des Problems: LSTM, oder Long-Short-Term-Memory (also langes Kurzzeitgedächtnis). Einfach gesagt geht es dabei darum, A.I.s beizubringen, intelligenter – und mehr wie Menschen beim Verstehen von Sprache – zu denken.

Nach einem gescheiterten Versuch, das LSTM 1995 in einer Konferenz unterzubringen, publizieren Schmidhuber und Hochreiter die Forschungsergebnisse 1997 als Journal Paper. Es ist ziemlich genau dieser Moment, ab dem Sepp plötzlich Gehör findet.

© Karo Pernegger

Mit dem Long-Short-Term-Memory hat Hochreiter nämlich ein System entwickelt, das auf die Erkennung von Handschriften, Sprache oder Gesichtern spezialisiert ist. Ohne LSTM gäbe es heute keine automatische Website-Übersetzung wie auf Facebook, Instagram oder Amazon. Letzterer Konzern machte laut Sepp dank seiner Erfindung „Milliarden“. Zum Einsatz kommt LSTM aber nicht nur bei Sprachassistenten, sondern in den unterschiedlichsten Bereichen wie selbstfahrende Autos, Lügendetektoren, Computerspiele und viele mehr.

Um LSTM zu verstehen, gilt es zunächst zu klären, wie Maschinelles Lernen überhaupt funktioniert. Das erklärt Hochreiter so: „Künstliche Intelligenzen haben kognitive Fähigkeiten, wie sie auch der Mensch hat. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, lernen mit ihr zu kommunizieren, planen und lernen aus den Erfahrungen, die sie machen. Und das mit dem Ziel irgendetwas in der Umwelt zu verändern.“ Ein Teilgebiet der A.I. ist das Maschinelle Lernen, also das Lernen aus Daten und Erfahrungen, mit dem Ziel immer besser zu werden. Hier gibt es noch mal ein Teilgebiet: Das Lernen mithilfe von Neuronalen Netzen. Intelligente Computersysteme, die sich selbst etwas beibringen. Deep-Learning.

Warum sich die A.I.-Forschung erst seit sehr Kurzem mit Deep-Learning beschäftigt? „Damit Deep-Learning erfolgreich funktioniert braucht man zwei Dinge“, erklärt Hochreiter. „Zum einen extrem viele Daten, um die Neuronalen Netze zu füttern. Und zum anderen sehr, sehr schnelle Computer. Und die haben wir ja noch nicht so lange. Heute aber feiern wir unglaubliche Erfolge mit Neuronalen Netzen. Es herrscht regelrecht ein A.I.-Boom.“

Parallel zu diesem Durchbruch gab es aber auch – wie könnte es anders sein – Nebenwirkungen. Eine solche sind Deepfake-Videos, die heute auf der Basis von Sepps Forschungen erstellt werden. Die Tools wurden immer userfreundlicher, die Technologien immer besser und somit alle Hobby-Informatiker*innen von zu Hause aus zu potenziellen Fake-Schleudern, die damit enormen Schaden anrichten konnten. Mehr dazu seht ihr hier.

Sepp Hochreiter
Sepp Hochreiter, A.I.-Koryphäe

Künstliche Intelligenzen haben kognitive Fähigkeiten, wie sie auch der Mensch hat. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, lernen mit ihr zu kommunizieren, planen und lernen aus den Erfahrungen, die sie machen. Und das mit dem Ziel irgendetwas in der Umwelt zu verändern.

Noch stehen wir im Bereich Deepfakes ganz am Anfang. Das gilt auch für Sepp selbst. „Deepfake ist mir relativ neu, muss ich sagen“, erklärt er zu Beginn des Interviews. Und wir sind genau so lange irritiert, bis wir verstehen, dass Hochreiter lediglich von der Bezeichnung, nicht jedoch von der Methode hinter Deepfakes spricht. „Die Methode dahinter, die ist ein alter Hut. Das gibt’s immer schon. Hab ich schon 1991 gemacht“, sagt Hochreiter gelassen. Erst kürzlich habe man wieder bei ihm angerufen und ihn für seine Einschätzung zu einer Videoanalyse hinzugezogen, die in Österreich nicht ganz unbemerkt bleiben sollte: und zwar im Zuge der Ibiza-Affäre.

Aber nicht nur Google und die heimische Medienlandschaft rufen gelegentlich bei Sepp an. Auch Elon Musk hatte er schon einmal am Telefon. Und erst vor kurzem habe sich die chinesische Regierung bei ihm gemeldet, um sich „in Sachen Überwachungsstaat“ von Sepp beraten zu lassen. „Da weiß ich, dass die vorhaben, Kamera, Drucksensoren und Feuchtigkeitssensoren in jede Straßenlaterne einzubauen. Was für uns aus historisch nachvollziehbaren Gründen total beunruhigend klingt, wird in China aber willkommen geheißen. Die finden das wunderbar.“

Magnet-DeepfakeKunst-Content_Bild-Tafel_Sepp-1280x720 © Karo Pernegger

Dabei spricht Sepp nicht nur von der diktatorischen Regierung, sondern auch von der Bevölkerung selbst. Dass die Menschen hier nur sagen, was von ihnen erwartet wird, kann Sepp ausschließen. Wie? Genau wie bei allem anderen auch: durch wissenschaftliche Methodik in der Beobachtung. Im Fall von Überwachung und Asien bedeutet das: dadurch, sich anzuschauen, wie eine andere asiatische „Kontrollgruppe“ zu dem Thema steht.

Er wisse aus Erfahrung, sagt Sepp, dass auch in Südkorea mehr Überwachung begrüßt würde. Anscheinend hat die Einstellung zu Privatsphäre und Datenschutz nicht nur mit Regierungsformen und Meinungskontrolle zu tun – sondern auch mit dem historisch gewachsenen Unterschied zwischen Europa und Asien. Was bei uns mit Polizeistaat, Metternich und den Nazis in Verbindung steht, sieht man anderswo als Erleichterung und positiven Eingriff ins soziale Gefüge.

„Nachts alleine nach Hause gehen, die Kinder entspannt spielen lassen oder das Auto nicht zusperren zu müssen – die sehen da eher die Vorteile darin“, sagt Hochreiter. Als sich unser Drehtag langsam dem Ende zuneigt, zeigt Sepp uns noch den Hörsaal, wo die JKU beginnend mit Oktober 2019 einen der ersten Artificial Intelligence-Studiengänge mit Fokus auf Machine Learning, insbesondere Deep Learning, anbietet. Hier sollen ab sofort junge Expert*innen auf internationalem Top-Niveau ausgebildet werden.

© Karo Pernegger

In den Untiefen der Universitätsräume kommt uns ein junger Mann entgegen und es scheint, als würde er mit einem ferngesteuerten Auto spielen. Gewissermaßen tut er das auch. Hochreiter erklärt: „Dieser junge Mann forscht im Bereich der selbstfahrenden Autos und trainiert gerade dieses kleine Modell darin, sich die Wege und Gänge der Linzer Universität von selbst zu merken. Gleichzeitig erstellt es live einen Lageplan der Wege und versucht so, aus den Erfahrungen zu lernen. Gerade funktioniert das noch nicht so gut, aber das wird schon. Und so kann man sich Deep-Learning eben vorstellen. Künstliche Intelligenzen sind nicht von Anfang über allem erhaben. Man trainiert sie, man stößt auf ein Problem, man beseitigt das Problem und trainiert weiter – bis es irgendwann klappt.“

Der junge Mann heißt Alexander, ist 18 Jahre alt und geht noch zur Schule. Er forscht im Zuge seiner Matura-Arbeit an der JKU Linz. Möglicherweise wird er irgendwann hier studieren. Und wer weiß, vielleicht landet ja wenigstens er später im Silicon Valley, wenn Hochreiter schon nicht wollte. Der sieht immer noch keinen guten Grund, den Tech-Startups nachzulaufen. Zum Abschluss wollen wir noch wissen, warum Hochreiter eigentlich wirklich noch in Linz und nicht längst bei den Silicon-Valley-Giganten sitzt. „Ach, die haben immer mal wieder angerufen“, winkt Sepp ab. „Aber hier habe ich meine Familie und die Uni. Und für diese Konzerne arbeiten kann ich ja, dank dem Internet, auch aus Linz.“

Suzana × Magnet

Suzana Knezevic

Suzana Knezevic ist 28 Jahre alt, schreibt und verfilmt Storys von spannenden Menschen im Internet. Ihre Texte und Videos sind unter anderem bei VICE, Biber, Horizont und auf diversen Brand-Plattformen erschienen.

Beitrag
teilen
URL in die Zwischenablage kopiert
Beitrag
teilen
URL in die Zwischenablage kopiert