Kill Decision

zu sammeln. So viel hing von den nächsten Minuten ab. Er holte Luft und begann: «Was Sie jetzt gleich sehen werden, ist eine Visuelle-Intelligenz-Technologie, die wir Raconteur nennen.» Ein Klick auf seiner Fernbedienung, und es erschien eine Animation von Dutzenden, dann Hunderten und schließlich Tausenden Video-Insets, ein gigantisches Gewimmel, ein riesiger Strom von Bilddaten. «Visuelle Intelligenz wird oft mit maschinellem Sehen verwechselt – ist aber sehr viel mehr. Visuelle Intelligenz bedeutet, Maschinen nicht nur zu befähigen, Objekte auf Bildern zu identifizieren – was schon seit Jahren möglich ist –, sondern sie auch mit den kognitiven Fähigkeiten auszustatten, zu erkennen, was in einer Szene vor sich geht. Konzepterkennung, integrierte Kognition, Interpolation, Prädiktion. Was geschehen sein könnte und was als Nächstes geschehen kann. Es bedeutet, Maschinen in die Lage zu versetzen, nicht nur zu sehen, sondern auch zu verstehen, was sie sehen.»
    Er suchte die Gesichter vorn in der Mitte ab. «Wofür ist das wichtig?»
    Er klickte auf der Fernbedienung, und es erschienen Überwachungsaufnahmen von Londoner U-Bahn-Bombern, wie sie durch U-Bahnhöfe gingen oder in Waggons standen. «In einer immer gefährlicher werdenden Welt ist Videoüberwachung das aussichtsreichste Mittel einer Gesellschaft, Bedrohungen bereits im Vorfeld zu erkennen. Doch diese Flut von Überwachungsaufnahmen bedeutet eine exponentielle Zunahme der Menge an Videomaterial, das analysiert werden muss – und zwar in Echtzeit analysiert, wenn es darum gehen soll, kriminelle Akte nicht nur hinterher nachzuverfolgen, sondern sie zu verhindern.»
    Es erschien eine neue Folie von einem ausgebrannten Starbucks in einer belebten Straße. Dann ein Zeitungsfoto von einem ausgebrannten SUV mit der Schlagzeile SENATOR BEI TERRORANSCHLAG GETÖTET. «Wir brauchen ja nur an die jüngsten, nach wie vor unaufgeklärten Terroranschläge hier in den Vereinigten Staaten zu denken, um die lebenswichtige Bedeutung visueller Intelligenz für unsere Zukunft zu erkennen.»
    Strickland ließ den Blick über seine Zuhörer wandern. Die Leute waren ganz Ohr.
    «Wie statten wir Maschinen mit dieser Fähigkeit aus? Wir tun es, indem wir die Art und Weise nachahmen, wie Menschen raumzeitliche Vorgänge verarbeiten. Die visuelle Kognition des Menschen ist auf Veränderung ausgerichtet, und diese Veränderungen rufen das hervor, was wir ‹Aufmerksamkeitszustände› nennen. Wir erzielen Aufmerksamkeitszustände in Bezug auf Videomaterial mittels eines algorithmischen Mechanismus, der Faktoren wie Aufmerksamkeitsfokus, Markierung auffälliger Objekte und kritische Beziehungen zwischen solchen Objekten auf der Ebene von Bewegung und Kontakt beinhaltet. Diese sind notwendig, um einzelne Vorgänge voneinander zu unterscheiden. Eine Serie von Aufmerksamkeitszuständen wird zu einer visuellen Aufmerksamkeitsspur kombiniert, die man als VAT bezeichnet: gewissermaßen eine Narration mit einzelnen Episoden. Eine Geschichte, die sich programmatisch durch maschinenlesbaren Text darstellen lässt – Text, der wiederum algorithmisch auf Relevantes abgesucht werden kann. Dies geschieht in Echtzeit durch eine ‹Leserschaft› von anderen, simpleren Programmen. Deshalb nennen wir unser System Raconteur – weil es das, was passiert, so erzählt, dass gewöhnliche Systeme es verstehen können. Und wie jeder gute Erzähler behält Raconteur im Blick, wie sich die aktuelle Szene in die gesamte Geschichte einfügt.»
    Strickland wusste, dass die Mischung aus Jugend und Selbstbewusstsein, die er verkörperte, in diesem Rahmen ein Vorteil war. So war das nun mal im Bereich disruptive Technologien. Mit zweiundzwanzig leitete er ein Team, das die Verarbeitung visueller Information revolutionieren würde. Auch wenn er nicht die treibende Kraft hinter den Innovationen war, hatte er ein besonderes Talent dafür, fähige Leute ausfindig zu machen und für seine Arbeitsgruppen zu rekrutieren. Und es hatte sich gezeigt, dass diese Gabe die wohl wichtigste Voraussetzung war, um in Silicon Valley Erfolg zu haben. Eine gute Idee zu erkennen und zu wissen, wer sie realisieren konnte. Hindernisse aus dem Weg zu räumen und andere zu inspirieren, das war der Hauptbestandteil von Innovation.
    «Wir haben mit den Technikern der DARPA zusammen die folgende Demonstration erstellt, unter strenger Beachtung der Leitlinien des Mind’s Eye Project. Bitte denken Sie daran, dass unser System