Hier ist, was K.I. Denkt, dass es das nächste große Ding in der Technik sein wird

Virtuelle und erweiterte Realität. 3d Drucken. Verarbeitung natürlicher Sprache. Tiefes Lernen. Das Smart Home. Fahrerlose Fahrzeuge. Biometrische Technologie. Genetisch veränderte Organismen. Gehirn-Computer-Schnittstellen.

Dies sind in absteigender Reihenfolge die zehn am meisten investierten neuen Technologien in den Vereinigten Staaten, geordnet nach Anzahl der Deals. Wenn Sie einen Eindruck davon bekommen möchten, welche Technologien unsere Zukunft in den kommenden Jahren prägen werden, ist dies wahrscheinlich kein schlechter Ausgangspunkt.

Die Zahlen stammen von einer riesigen neuen Prognosemaschine für künstliche Intelligenz, die vom französischen Geheimdienstunternehmen entwickelt wurde. L'Atelier. „Wir verstehen morgen schon heute“, heißt es auf der Website des kleinen Unternehmens, das seit 1978 seine intelligenten technologischen Rätselraten (mit Menschen statt KI) anstellt.

„Ich nenne es die Technologie-Intelligence-Engine“, sagte Giorgio Tarraf, der bärtige, aber jungenhafte 33-Jährige, der das neue Modell gebaut hat. „Ich denke, es ist ein schrecklicher Name, aber im Moment muss es reichen.“

Es kann sicherlich nicht schlimmer sein als vieles von dem, was wir heute haben. Es ist kein Geheimnis, dass die meisten Vorhersagen schrecklich sind. Eine berühmte 20-jährige Expertenstudie, die 82.361 Wahrscheinlichkeitsschätzungen über die Zukunft umfasste, lag fast alle falsch. Wie David Epsteins Artikel aus dem Jahr 2019 für Der Atlantik, “Die eigenartige Blindheit der Experten“, heißt es in der Studie: „Als Experten erklärten, zukünftige Ereignisse seien unmöglich oder nahezu unmöglich, traten 15 % davon trotzdem ein.“ Als sie die Ereignisse für sicher erklärten, traten mehr als ein Viertel davon nicht ein.“

Geoff Hinton, einer der Nobelpreisgekrönte Pioniere künstlicher neuronaler Netze, beschrieb mir einmal die Zukunft als einen Blick durch Nebel. „Wenn man im Nebel ist, kann man kurze Distanzen ganz klar sehen“, sagte er. „Wenn man etwas genauer hinschaut, ist es unschärfer. Wenn man dann aber doppelt so weit sehen will, sieht man überhaupt nichts. Das liegt daran, dass Nebel exponentiell ist. Mit jeder Entfernungseinheit, die Sie durch den Nebel blicken, geht ein bestimmter Teil des Lichts verloren.“

Technologie ist nicht anders. Wir haben vielleicht eine vernünftige Vorstellung davon, was die nächsten sechs Monate für die Technologie bereithalten werden, aber das wird unklarer, wenn wir das Jahr 2022 als Ganzes vorhersagen. Wenn wir fünf, zehn, 15, 25 Jahre vorwärts springen, ist es so gut wie unmöglich. Risikokapitalgeber jagen seit langem Einhörner, also große milliardenschwere Unternehmen, nicht nur, weil sie enorm profitabel sind, sondern weil sie alle anderen Fehler, die sie machen, ausgleichen. Sie benötigen nur ein Google bzw Facebook, oder etwa im Jahr 2000 das Potenzial von Smartphones richtig eingeschätzt zu haben, als alle falschen Vorhersagen in weite Ferne gerieten.

Besser wieder aufbauen

Tarraf hatte die Nase voll von falschen Vorhersagen. Er wünschte sich einen stärker datengesteuerten Prognoseansatz, der Investoren, Regierungen, Experten und allen anderen dabei helfen könnte, sich ein genaueres Bild von der Entwicklung der kommenden Technologie zu machen. Dies könnte nicht nur potenziell dazu beitragen, Geld für sein Unternehmen zu verdienen, sondern, so schlug er vor, auch einige der blinden Flecken der Menschen ans Licht bringen, die zu Voreingenommenheit führen könnten.

Die Technologie-Intelligence-Engine von Tarraf nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Hunderte Millionen Dokumente zu durchsuchen von wissenschaftlichen Arbeiten und Forschungsstipendien bis hin zu Details zur Startup-Finanzierung, Social-Media-Beiträgen und Nachrichtenmeldungen – in Dutzenden von verschiedenen Varianten Sprachen. Der Zukunftsforscher und Science-Fiction-Autor William Gibson vertrat die berühmte Meinung, dass die Zukunft bereits da sei, nur sei sie nicht gleichmäßig verteilt. Mit anderen Worten: Die Technologie von morgen wurde bereits erfunden, aber derzeit ist sie in Forschungslabors, Patentanmeldungen und unzähligen anderen Silos auf der ganzen Welt versteckt. Die Technologie-Intelligence-Engine versucht, sie aufzudecken und zu aggregieren.

„Wir haben 100 Millionen Veröffentlichungen aus der ganzen Welt, die aus Dutzenden von Zeitschriften stammen“, sagte Tarraf gegenüber Digital Trends. „Wir haben Zuschüsse in Höhe von über einer Billion Dollar. Wir haben 14 Millionen Patente. In der nächsten Version werden es über 100 Millionen sein, mit einem großen Fokus auf chinesische Patente. Und wir verfügen über Frühphasen-Investitionsdaten von Technologie-Startups von 2015 bis heute.“

Die Idee hinter all diesen verschiedenen Maßstäben zur Einschätzung der Zukunft besteht darin, dass jede eine andere Perspektive – und einen anderen Zeitrahmen – bietet. Beispielsweise konzentriert sich die Anschubfinanzierung typischerweise auf die nächsten zwei bis drei Jahre. Denn es ist die Geschwindigkeit, mit der Anleger einen positiven Cashflow und möglicherweise einen Ausstieg sehen wollen. Natürlich wird nicht jedes Startup ein Erfolg sein, aber breite Trends bei der Finanzierung können zeigen, wo die Interessengebiete liegen.

Forschungsstipendien liegen mittlerweile eher in der Zukunftsperspektive von fünf bis zehn Jahren. Akademische Arbeiten, insbesondere theoretische, bieten den längsten Überblick von allen und reichen bis in den technologischen Horizont. Wie Tarraf betont, gab es in den 1990er-Jahren eine Flut von Zeitschriftenartikeln zum Thema Quantencomputing, doch das Feld fängt heute erst an, Fahrt aufzunehmen (oder zumindest auf der Startrampe zu rumpeln).

Es gibt auch Technologien, die in den Nachrichtenmedien einen übergroßen Fokus erhalten, aber wahrscheinlich viel kleiner sind, als ihre großen Schlagzeilen vermuten lassen. „Traumtechnologie erregt viel Aufmerksamkeit“, sagte er. „Elektronische Kontaktlinsen erregen viel Aufmerksamkeit. Aber wir glauben nicht, dass sie die Aufmerksamkeit der Akademiker auf sich ziehen werden. Sie sind einfach sehr coole [Stücke Technologie]. Wir alle möchten uns eine Welt vorstellen, in der wir unsere Träume kontrollieren können, während wir diese lustigen Kontaktlinsen tragen.“

Ein weiterer Aspekt der Technologie-Intelligence-Engine besteht darin, die Technologie aus der ganzen Welt umfassender zu betrachten. „Jeder ist von den USA oder China besessen“, sagte Tarraf. „Wir stellen fest, dass es überall auf der Welt Innovationen gibt.“ Denken Sie zum Beispiel an Indien. „Niemand spricht über Indiens Wachstum bei aufstrebenden Technologien“, sagte Tarraf. „Es ist riesig. Es ist unglaublich. Es muss gefeiert werden. Wir sollten uns auf die großartige Arbeit konzentrieren, die die Wissenschaftler dort leisten. Aber sie bekommen nicht die Finanzierung, sie bekommen nicht die Aufmerksamkeit. Das kann der Motor. Es kann Sie von der globalen Konversation, die wir führen, wegführen und hinein in die globale Konversation, die wir vielleicht führen sollen haben.“

Die Technologie von morgen, die man im Auge behalten sollte

Basierend auf den Erkenntnissen der Technology Intelligence Engine mangelt es nicht an faszinierenden Erkenntnissen. Beispielsweise dominieren die USA bei den meisten aufstrebenden Technologien, obwohl Kanada bei der Anzahl der Geschäfte im Zusammenhang mit der CO2-Abscheidung führend ist. In den letzten fünf Jahren gab es 2.000 Deals zu Virtual-, Augmented- und Mixed-Reality-Technologie – mit einer Investition von fast 2 Milliarden US-Dollar. Im gleichen Zeitraum wurden 1,1 Milliarden US-Dollar in Drohnentechnologie investiert, während KI Tech hat 3 Milliarden US-Dollar an Investitionsgeldern eingenommen.

Und was ist mit den heißen Technologien von morgen? Kryonik, also Technologie, die Super-Cold-Storage ermöglicht, ist groß. Lange galt sie als Nischentechnologie, doch in den letzten zwei Jahren ist das Interesse stark gestiegen. Für den Transport und die Lagerung einiger der mRNA-COVID-19-Impfstoffe war kryonische Technologie erforderlich, was ihren praktischen Nutzen unterstreicht.

Auch die Post-Quanten-Verschlüsselung ist wichtig und bezieht sich auf neue Möglichkeiten der Datenverschlüsselung für die Quantenwelt. Im Jahr 2019 wurden dem Thema in der weltweiten Forschungsförderung fast 50 Millionen US-Dollar zugewiesen – mehr als das Doppelte des Gesamtbetrags des Vorjahres.

Und wer kann die Gehirn-Computer-Schnittstellen vergessen, die im Jahr 2020 nach Satellitenkonstellationen vom zweitgrößten Wachstum der Investitionssumme profitierten? Wieder einmal dominieren die USA dieses Feld in Bezug auf Patente und verfügen über fast die Hälfte der seit 2015 erteilten fast 200.000 BCI-Patente. An zweiter Stelle steht China mit vergleichsweise geringen 35.000 Patenten.

Affective Computing, also Computer, die menschliche Emotionen verstehen, ist weltweit gefragt – obwohl die USA als Forscher auf diesem Gebiet China und Indien hinterherhinken. Im Jahr 2020 hat China 589 Patente zum Affective Computing angemeldet, verglichen mit 37 in den Vereinigten Staaten. Allerdings sind die USA führend bei der Anzahl der Investitionen in diesem Bereich.

So entspannt Gio Tarraf auch über die Zukunft spricht, er ist noch nicht in der Lage, die Zukunft der Technologie-Intelligence-Engine mitzuteilen. Die Version, die ich gesehen habe, war eindeutig als „Demo“ gekennzeichnet, und Tarraf bemerkt, dass sie sich noch in der Entwicklung befindet. Wie genau dies als öffentliches Tool zur Verfügung gestellt wird (sofern dies der Fall ist), muss noch bekannt gegeben werden. Eines ist jedoch sicher: Er geht davon aus, dass es groß werden wird.

„Ich sehe darin eine Möglichkeit, Ihre Sicht auf die Welt zu erweitern, Ihre Voreingenommenheit abzubauen und eine gerechtere Sichtweise zu vermitteln von Technologien, die oft übersehen werden, die aber erhebliche Auswirkungen auf unser Leben haben könnten“, sagte er notiert.

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