„Auch Maschinen machen Fehler“

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, inzwischen auch in der deutschen Wirtschaft inklusive der Logistikbranche. Die Vorreiter kommen allerdings aus den USA, wo Tech-Konzerne wie Apple, Amazon oder Google massiv in maschinelles Lernen investieren und Experten weltweit rekrutieren. Ralf Herbrich ist einer von ihnen. Er hatte 2013 den Aufbau und die Leitung eines Amazon-Entwicklungszentrums und des europäischen Teams für maschinelles Lernen in Deutschland übernommen.

DVZ: Herr Herbrich, hat der Mensch als Planer und Steuerer in der Lieferkette ausgedient?

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Ralf Herbrich: Nein, auf keinen Fall. Eines darf man nicht verkennen: Auch Maschinen machen Fehler. Deshalb gibt es immer Kontrollmechanismen – selbst in der Bedarfsplanung, wo Amazon Verfahren nutzt, welche die Nachfrage vorhersagen und automatisch entsprechende Einkaufsmengen empfehlen. Diese werden letztlich immer von Personen überwacht, die je nach Bedarf die Maschine übersteuern.

Bis vor kurzem konnten Computer nicht einmal Hunde von Katzen unterscheiden. Ist es aber nicht nur eine Frage der Zeit, bis lernende Maschinen auch die komplexeren Aufgaben übernehmen und den Menschen ersetzen?

Sie meinen autonomes Handeln. Theoretisch vorstellbar wäre vieles. Aber man darf nicht davon ausgehen, dass diese Verfahren in der Lage sind, solch eine Intelligenz zu erschaffen. Heute gibt es zwar mehr Daten und Berechnungen als Anfang der 90er Jahre, allerdings sind es dieselben Verfahren – und diese Algorithmen sind nicht so dateneffizient wie die menschliche Intelligenz. Es geht beim maschinellen Lernen auch nicht um eine vollständige Automatisierung, sondern darum, ein Werkzeug zu schaffen, das die einfachen intelligenten Entscheidungen übernehmen kann.

Menschen lernen also auch heute noch deutlich schneller aus viel weniger Daten als die Maschinen?

Ja, absolut! Ein Kleinkind lernt in den ersten zwei Lebensjahren aus etwa 500 Mio. Bildern. Daraus könnten Rechner heute nicht einen einzigen Algorithmus entwickeln, der ähnlich wie ein zweijähriges Kind beliebige Objekte erkennt. Davon sind wir weit entfernt. Heutige Verfahren beschränken sich auf einige Tausend Objektkategorien. Die Lernverfahren brauchen 10 000- bis 100 000-mal mehr Daten als eine Person. Wir sprechen also über ein rein theoretisches Gedankenmodell, wenn wir uns fragen, ob Maschinen die allgemeine Intelligenz von Menschen erreichen könnten. In einer eingeschränkten Klasse von Mustererkennungsproblemen, zum Beispiel der Spracherkennung und der Objekterkennung von einigen Tausend Kategorien, sollte es Maschinen durch Algorithmen möglich sein, menschliche Genauigkeit zu erreichen.

Seit kurzem bietet Amazon die Möglichkeit, sprachgesteuert einzukaufen. Hinter dem Echo genannten Lautsprecher steckt eine künstliche Intelligenz namens Alexa. Wie intelligent ist Alexa?

Sie versteht mich besser als meine Kinder! Seit der Einführung im Oktober habe ich das Gerät zu Hause. In 5 bis 7 m Entfernung in einem Raum reagiert Echo auf das Aktivierungswort „Alexa“ ohne Fehler und versteht mich gut. Die Spracherkennung wurde maschinell mit vielen Daten in vielen Konfigurationen von Räumen trainiert.

Erklären Sie das bitte.

Hält man ein Mikro direkt vor den Mund, erhält man ein sehr sauberes Signal. Im Raum dagegen hat man durch die Wände Reflexion. Daher gehören zu Echo auch sieben Mikrofone. Nur so ist die Konversation mit dem Gerät überhaupt möglich.

Nach dem Einkauf bringen Zusteller die Pakete. Inwieweit können Sie sich vorstellen, dass Roboter künftig Waren zustellen?

Es gibt viele interessante Projekte, zum Beispiel auch hinsichtlich des Greifens von Produkten im Logistikzentrum. Vor zwei Jahren wurde die Amazon Picking Challenge ins Leben gerufen, um zu sehen, wo die Forschung hier steht. Aber das ist der Punkt: Es sind Forschungsprojekte. Was jetzt wirklich hilft, sind zum Beispiel Möglichkeiten, Wege im Logistikzentrum einzusparen oder die Packdichte zu erhöhen.

Sie spielen unter anderem auf die bekannten Lagerhaus-Roboter an, die Amazon in einzelnen Logistikzentren bereits einsetzt.

Richtig, mittlerweile auch in Europa. Diese Roboter agieren autonom. Sie heben Regale an, um sie dann an die Kommissionierstationen zu bringen.

Wie wird sich die Arbeitswelt in den Zentren durch den Einzug von smarter Technik verändern?

Ich denke, die Produkte werden intelligenter, die Mitarbeiter werden künftig noch weniger Wegstrecke zurücklegen müssen und die Fehlererkennung wird besser. Im Logistikzentrum geht es vor allem um Komfort, also um digitale Assistenten, die einen Mitarbeiter verlässlich unterstützen und die bei der Qualitätskontrolle helfen.

Und was ist nun mit Robotern, die bei der Auslieferung helfen?

Amazon arbeitet zum Beispiel an der Lieferung per Drohne, etwa für dünn besiedelte Gebiete. Es dauert heute aber immer noch sehr lange, bis aus Projekten Produkte entstehen. Bestes Beispiel dafür sind die selbstfahrenden Autos.

Dabei ist künstliche Intelligenz kein neues Forschungsfeld.

Ja, da erleben wir eine Wiedergeburt. Im Studium habe ich 1994/95 mit dem Fachgebiet künstliche Intelligenz begonnen. Das war damals sehr populär, ist dann aber etwas in Vergessenheit geraten, weil die Erwartungen zu hoch waren, es zu wenige Daten gab und die nötigen Rechenkapazitäten fehlten. Gerade bei Bildern und Ton haben wir heute viele Daten – und meine Uhr hat mehr Rechenleistung als die Rechner von damals.

Wo mangelt es noch an Daten?

Amazon arbeitet zum Beispiel an einem Projekt, bei dem es darum geht, die Haltbarkeit von Frischwaren besser vorherzusagen. Das ist ein typisches Mustererkennungsproblem. Sensoren könnten bestimmte Muster wahrnehmen, die das menschliche Auge nicht erkennt, und so den Reifegrad exakt bestimmen. Aber da haben wir eben nicht eine Milliarde Trainingsbeispiele, bei denen eine Kamera zum Beispiel eine Erdbeere aufgenommen hat.

Hier wird es also noch eine Weile dauern, bis Amazon Fortschritte macht. Was würde das bringen?

Es geht um eine bessere Vorhersage der Warenlagerung sowie weniger Verluste. Denn im Moment verderben nach der Ernte 50 Prozent der Frischwaren auf dem Vertriebsweg. Der Preis ist also doppelt so hoch wie er sein könnte. Das würde sich ändern, wenn wir sagen könnten, wie lange die Waren noch in den Logistikzentren liegen können – und wir würden weniger Lebensmittel wegwerfen.

Künstliche Intelligenz hat es kürzlich sogar in den „Tatort“ geschafft. Ist das Thema tatsächlich in Deutschland angekommen?

Ich denke schon. Was viele nicht wissen: Deutschland ist seit Jahrzehnten eine der Talentschmieden für maschinelles Lernen und wissenschaftlich schon lange führend auf dem Feld. Das war ein Grund, warum Amazon mit einem Entwicklungszentrum nach Berlin gegangen ist, auch wenn hier 80 Prozent der Mitarbeiter aus dem Ausland kommen. Auch in der Praxis ist das Thema angekommen, vor allem durch die vielen Start-ups. Big Data, künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen kommen in unseren Workshops mit Start-ups regelmäßig vor.

Bekommen Sie auch Angebote von deutschen Unternehmen?

Maschinelles Lernen ist heute so relevant und interessant, dass viele hier bei uns regelmäßig Job-Angebote bekommen. Viele der deutschen Koryphäen hat es woanders hin verschlagen. Es gibt hier aber immer noch viele Experten – und einige kehren auch gern zurück.

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