Künstliche Intelligenz verändert die Welt rasend schnell – doch wer sind die Köpfe dahinter? In einem faszinierenden neuen Interview auf dem Kanal Everlast AI gibt Prof. Dr. Martin Riedmiller, einer der renommiertesten deutschen KI-Forscher und Leiter des Control Teams bei Google DeepMind, tiefe Einblicke in die Arbeit an der Speerspitze der technologischen Evolution.
Von den frühen Tagen der neuronalen Netze in den 90ern bis hin zur Steuerung von Kernfusionsreaktoren – hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch.
Wer ist Martin Riedmiller?
Martin Riedmiller ist kein Unbekannter in der KI-Welt. Schon 1992 entwickelte er in seiner Diplomarbeit den Rprop-Algorithmus, der das Training neuronaler Netze deutlich beschleunigte. Nach einer erfolgreichen akademischen Karriere und Erfolgen im Roboterfußball (RoboCup) wagte er 2013 den Schritt zu einem damals noch kleinen Startup namens DeepMind – kurz bevor dieses von Google übernommen wurde und KI-Geschichte schrieb.
Der „AlphaGo“-Moment und die Macht des Reinforcement Learning
Ein zentrales Thema des Interviews ist das Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen). Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem der KI gezeigt wird, was „richtig“ ist, lernt ein Agent hier durch Versuch und Irrtum, um eine Belohnung zu maximieren.
Riedmiller beschreibt eindrucksvoll den „AlphaGo“-Moment im Jahr 2016, als das DeepMind-System den Go-Weltmeister schlug. Besonders der berühmte „Move 37“ zeigte, dass die KI Strategien entwickelte, die kein Mensch ihr beigebracht hatte – ein Beweis für echte Kreativität durch Algorithmen.
KI löst reale Probleme: Proteine & Kernfusion
Doch DeepMind geht es nicht nur um Spiele. Riedmiller erklärt, wie die gleichen Lernprinzipien auf die größten wissenschaftlichen Herausforderungen angewendet werden:
AlphaFold: Das Lösen des 50 Jahre alten Proteinfaltungsproblems revolutioniert gerade die Biologie und Medikamentenentwicklung.
Kernfusion: Riedmillers Team nutzte Reinforcement Learning, um das extrem heiße Plasma in einem Tokamak-Fusionsreaktor stabil zu halten. Die KI fand dabei Steuerungswege, auf die menschliche Ingenieure nicht gekommen waren – ein entscheidender Schritt hin zu sauberer Energie.
Auf dem Weg zur AGI und Humanoiden Robotern
Was ist das Endziel? AGI (Artificial General Intelligence) – eine KI, die so vielseitig ist wie das menschliche Gehirn. Riedmiller betont, dass wir zwar enorme Fortschritte bei Sprachmodellen (wie ChatGPT) sehen, aber für eine echte AGI noch Komponenten fehlen, insbesondere das Verständnis der physischen Welt und echtes, selbstständiges Lernen.
Auch im Bereich der Robotik sieht er große Chancen. Das Ziel ist es, Robotern beizubringen, komplexe Aufgaben (wie Aufräumen oder Greifen) rein visuell und durch Ausprobieren zu lernen, ähnlich wie ein Mensch.
Ein Hoffnungsschimmer für Deutschland
Trotz der Dominanz des Silicon Valley bleibt Riedmiller optimistisch für den Standort Deutschland. Er lobt das hervorragende Bildungssystem und die Talente hierzulande. Was wir uns jedoch von den USA abschauen sollten, ist der Mut zum Risiko („Moonshot Thinking“) und eine positivere Fehlerkultur.
Fazit
Das Interview zeigt eindrucksvoll: Wir stehen erst am Anfang. Ob in der Medizin, der Energieerzeugung oder der Robotik – KI wird Werkzeuge liefern, die wir uns heute kaum vorstellen können.
