„Unser Ziel ist es, das disruptive Potenzial der KI zu analysieren und in Aktien von Unternehmen zu investieren, die den Fortschritt in diesem Segment vorantreiben oder hiervon direkt profitieren,“ sagt Johannes Jacobi, Produktspezialist bei Allianz Global Investors. Doch was ist künstliche Intelligenz? „Künstliche Intelligenz“ (KI, englisch: „Artificial Intelligence“, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. KI ist die Fähigkeit eines Programms oder einer Maschine, wie ein Mensch zu denken und zu lernen. Die Maschinen werden darauf trainiert, zu sehen, zu hören, zu navigieren und in Echtzeit zu interagieren. Es geht also darum, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h. einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. KI ist in unserem Alltag bereits angekommen. Die hinter der KI stehenden Algorithmen sind bereits heute Teil unseres Lebens. Sie heißen „Siri“ (Apple), „Cortana“ (Microsoft), „Alexa“ (Amazon) oder „Google Translate“ und wollen uns als digitale Assistenten das Leben erleichtern. Sie basieren auf Schaltkreisen, deren Rechenleistung, anders als beim menschlichen Gehirn, unbegrenzt ausgebaut werden kann. Und sie werden mit Daten gefüttert. KI steckt in Alltagsanwendungen: Social Media-Plattformen, die Informationen filtern, Videoanalysen zur Sicherheitsüberwachung, Anwendungen im Gesundheitssektor (so führt eine indische Firma heute schon Tag für Tag bis zu 100.000 Diagnosen mit KI durch), Algorithmen, die Sportberichte oder Unternehmensanalysen verfassen, ja selbst juristische Stellungnahmen werden von KI angefertigt, mit Datenbanken im Hintergrund, die kaum noch von Menschen durchforstet werden könnten. KI ist aber auch unsere Zukunft. Bis Ende 2020 sollen im „Internet der Dinge“ („Internet of Things“, IoT) bis zu 50 Milliarden Objekte vernetzt sein, die alle fortlaufend auswertbare Daten liefern. „Smart Home“ – das vernetzte Zuhause, bei dem der Kühlschrank für Nachschub sorgt, wenn der Vorrat zur Neige geht – oder auch das selbstfahrende Auto sind die Stichworte dazu. KI steckt auch hinter jener Entwicklung, die „Industrie 4.0“ oder auch „4. Industrielle Revolution“ genannt wird.
Maschinen werden entscheiden
Für Maxence Radjabi, Fondsmanager des ODDO BHF Artificial Intelligence, sind folgende Merkmale entscheidend: Es geht um Maschinen, die aufgrund von KI zu menschlichen kognitiven Leistungen wie Sinneswahrnehmungen (mittels Sensoren), Verarbeitung von Wissen (mittels Deep Learning) und Handeln fähig sind. „Vereinfacht gesagt: KI ist die Wissenschaft von selbstlernenden Softwarealgorithmen, die Aufgaben übernehmen, welche ansonsten in der Regel von Menschen erledigt werden. Mit der Zeit werden diese Maschinen in der Lage sein, uns mehr Entscheidungen abzunehmen und uns mehr Zeit für anspruchsvollere Denkprozesse zu geben“, so Radjabi. KI ist mehr als nur ein paar kluge Algorithmen (Computerbefehle in Form von mathematischen Formeln), die Probleme selbstständig lösen können. Es versetzt Systeme in die Lage, selbstständig aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Es geht um einen ganzen Kosmos an Technologien und Maschinen – und damit Investitionsmöglichkeiten – die zusammenwirken. Es beginnt mit der Schnelligkeit der Prozessoren, die exponentiell anwächst. Aber Schnelligkeit ist nicht alles. Es geht um mehr. Zuallererst um Daten. Je mehr Daten, desto besser. Denn Speicherkapazität kostet kaum noch etwas und sie kann über Rechnernetzwerke in der „Cloud“ nach Belieben weltweit zusammengeschaltet werden. Je mehr Daten, desto mehr lässt sich an – auch noch so speziellen – Verknüpfungen erstellen. Daten und Rechnerleistung machen Strukturen im Unstrukturierbaren erkennbar. Wenn nur genügend Daten zur Verfügung stehen, dann werden z. B. bei sehr individuell verlaufenden Krankheiten Muster sichtbar, die eine zielgerichtete, speziell angepasste Behandlung ermöglichen. Nicht zuletzt aus diesem Grund hat z. B. das britische National Health Service der KI-Einheit „DeepMind“ von Google Zugang zu den Daten von 1,6 Millionen Patienten gewährt. Nicht nur die Diagnose soll damit besser und schneller werden, Algorithmen sollen auch Vorhersagen über Krankheiten treffen. Der große Unterschied von KI zum menschlichen Gehirn ist dabei: Während Letzteres in seinen Kapazitäten begrenzt ist, können Computerkapazitäten nahezu unbegrenzt ausgebaut werden. Algorithmen können über „Big Data“ Muster erkennen, die menschlichen Gehirnen verschlossen bleiben. Aufgrund der Masse der Daten ist dann nicht mehr die Kausalität, der Wirkungszusammenhang, entscheidend, um Entwicklungen erkennen und prognostizieren zu können, sondern die Korrelation – rein statistisch erkannte Zusammenhänge, die neue Lösungen ermöglichen. So hat ein Team am Imperial College London eine auf KI beruhende Lösung gefunden, mit der Lungenhochdruck mit einer 80-prozentigen Genauigkeit diagnostiziert werden kann. Menschliche Kardiologen können dies nur mit einer Genauigkeit von 60 Prozent. Ähnlich Google: Der Datenriese erreicht mittlerweile State-of-the-Art-Ergebnisse bei der Diagnose von Brustkrebs. Investitionsbedarf wie Investitionsmöglichkeiten sind riesig. „Nach dem Datenanbieter Tractica liegen die weltweiten Umsätze mit künstlicher Intelligenz zwar noch unter einer Milliarde US-Dollar. Bis 2025 sollen sie jedoch auf knapp 37 Mrd. US-Dollar anwachsen, so die Prognose. Das entspräche einer Wachstumsrate von 57 Prozent pro Jahr“, so Allianz-Experte Jacobi. Manche Forscher glauben, dass KI bis 2035 das Wirtschaftswachstum verdoppeln könnte – Potenzial, für das Anleger schon heute einen Grundstein legen können.
Disruption ist überall
Die Disruption, die „kreative Zerstörung“ (Joseph Schumpeter) durch Technologie, in diesem Fall auch getrieben von KI, ist überall. Unterscheiden lassen sich drei Bereiche der Anwendung: Erstens die KI-Infrastruktur. Hierzu gehören u. a. „Big Data“, die Cloud, das Internet der Dinge und Mobilfunktechnologie. Zweitens die KI-Anwendungen. Stichworte dafür sind intelligente Automatisierung, kognitive Systeme (z. B. „Deep Learning“), Robotik, Soziale Medien, maschinelles Lernen und Sehen. Maschinen wird mittels statistischer Techniken ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und dadurch Aufgaben besser zu lösen. Zu dieser Kategorie zählt auch Deep Learning. Noch größer als bei Schach (1997 besiegte IBMs „Deep Blue“ den damaligen Schach-Weltmeister Garri Kasparow) ist die Herausforderung beim Poker-Spielen: Wie erkennen Schaltkreise einen Bluff, also ein Vortäuschen falscher Tatsachen? Sie tun es mit KI. Und drittens die von KI profitierenden Bereiche, wie z. B. Bildung, Automobile, Energieversorgung, Technologie und das Gesundheitswesen. Wer also von KI profitieren will, muss sich fragen, wo KI bereits wirkt bzw. welche Firmen dadurch einen Wettbewerbsvorteil haben. So wurde mittels KI die Zeit für eine Analyse der RNA-Sekundärstruktur eines Virus mittels Gensequenzierung von 55 Minuten auf 27 Sekunden verkürzt. KI-Spezialfonds überzeugen Das Problem: Mit Technologiefonds bekommen Anleger zwar Zugang zum KI-Universum – aber nur über Technologieaktien. Viele KI-Anlagechancen in anderen Bereichen bleiben ihnen verschlossen. Da helfen KI-Spezialfonds. Wie etwa der Allianz Global Artificial Intelligence. Durch diesen erhalten Investoren Zugang zu einer Vielfalt von Anlagechancen entlang der gesamten Wertschöpfungskette von KI-Infrastruktur, KI-Anwendungen und von KI profitierende Sektoren. Wie einzigartig dieser Investmentansatz ist, zeigt sich auch in den geringen Überschneidungen des Fonds von nur 11,6 Prozent mit dem MSCI World Technology Index. „Das Portfolio-management sitzt am weltweiten KI-Hotspot. Durch unsere Präsenz in Silicon Valley profitieren wir von einem Informationsaustausch mit etablierten KI-Unternehmen und noch nicht börsennotierten Start-Ups. Dadurch bleiben wir bei diesem schnelllebigen Thema immer am Ball,“ sagt Allianz-Experte Jacobi.
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