Maschinelles Lernen Die KI-Revolution im Reagenzglas

Vergessen Sie selbstfahrende Autos und sprachgesteuerte Lautsprecher: Die dramatischsten Auswirkungen von künstlicher Intelligenz werden sich in den kommenden Jahren in einem ganz anderen Bereich zeigen.

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Eine Kolumne von


"Stellen sie sich eine Zukunft vor, in der Menschen mit mehr Geld dank ihrer privilegierten Gene längere und gesündere Leben führen."

Die Genforscher Jennifer Doudna Samuel Sternberg in "A Crack in Creation" (2017)

Es gibt in diesen Tagen aus der Wissenschaft immer wieder Meldungen, deren Querverbindungen und Tragweite nicht gleich ersichtlich sind. Ein aktuelles Beispiel findet sich der jüngsten Ausgabe von "Nature".

Darin geht es um ein Protein namens Interleukin-2. Es verspricht - theoretisch - hochinteressante neue Möglichkeiten der Immuntherapie gegen bestimmte Krebsarten. Interleukin-2 hat aber einen großen Nachteil: Es ist, obwohl ein körpereigener Stoff, in größeren Mengen sehr giftig.

Stabiler, weniger schädlich, völlig anders aussehend

In dem "Nature"-Artikel berichten Daniel-Adriano Silva und über 20 Kolleginnen und Kollegen, wie sie eine Designer-Version von Interleukin-2 entwickelt haben, die diese unvorteilhaften Eigenschaften offenbar reduziert oder ganz zum Verschwinden bringt. Bei Mäusen ließen sich damit Darm- und Hautkrebs behandeln. Ein künstliches, einem körpereigenen Stoff nachempfundenes Protein, das in einigen Jahren womöglich in der Krebstherapie eingesetzt werden könnte, geschaffen im Labor, und zwar, jetzt kommt's: mit einem "komputationalen Ansatz".

Das Designerprotein wurde in einem aufwendigen iterativen Prozess abwechselnd am Rechner und physisch im Labor erzeugt. Am Ende sah es kaum noch so aus wie die Vorlage, hatte aber weniger schädliche Eigenschaften und war zudem noch stabiler als das Original.

Die Software, mit der das Protein-Ausrechnen umgesetzt wurde, heißt Rosetta, ihr Erfinder ist einer der Autoren des Artikels. David Baker von der University of Washington zählt zu den Pionieren dieser ziemlich neuen Disziplin, die man komputationale Biotechnologie nennen könnte: Analyse, Vorhersage, Gestaltung von Proteinstrukturen mithilfe komplexer Software. Oder, anders formuliert: Hier werden Bestandteile lebendiger Organismen am Rechner zerlegt, vorhergesagt, gedeutet und konstruiert.

Einmal einen lebenden Kranich falten

Rosetta ist in den vergangenen Jahren auch immer wieder im Kontext des CASP-Wettbewerbs eingesetzt worden, der hier vor einigen Wochen schon einmal Thema war: Darin geht es darum, welches Team am besten aus vorgegebenen DNA-Sequenzen dreidimensionale Proteinstrukturen vorhersagen kann. Eine Aufgabe, deren Komplexität Nerd-Cartoonist Randall Munroe einmal so erläutert hat: "Hast du schon einmal einen Kranich aus Papier gefaltet?" - "Ja" - "Dann stell dir jetzt vor, du müsstest herausfinden, welche Faltungen nötig sind, um einen echten, lebendigen Kranich herzustellen".

Beim jüngsten CASP-Wettbewerb gab es einen fachfremden Überraschungssieger. Das etwa zehnköpfige Team der Google- genauer Alphabet-Tochter Deepmind schlug die Creme dieser Disziplin, mit großem Abstand. Deepmind hat ein System namens AlphaFold entwickelt, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Der Technologie also, die uns gerade die rasanten Fortschritte im Bereich sogenannter künstlicher Intelligenz beschert.

Sinnkrise für Proteinfalter

Der Sieg von Deepmind stürzte so manchen Star der internationalen Proteinfalterszene in eine Sinnkrise, wie der Genetiker Mohammed Al-Quraishi in einem lesenswerten Blogeintrag berichtet. Zunächst hätten viele Kollegen befürchtet, Deepmind habe die Fachleute mit einem genialen neuen Ansatz abgehängt. Dann Erleichterung: Die Methode und das Werkzeug seien zwar neu, jedoch nicht der grundlegende Ansatz. Dann habe man begonnen, den Erfolg kleinzureden und auf die eingesetzten Ressourcen zurückzuführen.

Das erinnert mich ein bisschen an die Reaktionen von Profi-Go-Spielern auf den ersten Erfolg von Deepminds AlphaGo gegen den Europäischen Meister in dem Spiel: Na ja, so toll war das jetzt auch wieder nicht. Alles bloß Rechenleistung. Richtige Profis sind trotzdem besser. Was danach geschah, ist mittlerweile ja bekannt.

KI kann das jetzt

Das Deepmind-Team ist nicht die einzige Forschergruppe, die Methoden des maschinellen Lernens auf solche Aufgaben anwendet. Zweifellos hat die Google-Tochter im Zweifel mehr Geld und Rechenleistung zur Verfügung als universitäre Forscher. Die Quintessenz aus dem Ergebnis ist aber in meinen Augen eine andere: KI kann jetzt solche Dinge. Vergessen Sie Lautsprecher mit Spracherkennung und selbstfahrende Autos: Die womöglich drastischsten Veränderungen wird KI bald im Bereich Biotechnologie herbeiführen.

DNA ist Daten, Proteinstrukturen sind Daten. Die hier zu lösenden Probleme sind extrem komplex, es geht um multikausale, verwirrende Zusammenhänge, um Strukturen und Muster. Lauter Dinge also, mit denen die KI von heute und erst recht die von morgen gut umgehen kann. Lernende Systeme werden eben nicht gebaut und dann sind sie fertig - wenn man sie weitertrainiert und weiter an ihnen schraubt, werden sie auch weiterhin besser.

Eine wissenschaftliche Revolution, von der wir noch nicht zu träumen wagen

Dieses Zusammentreffen, Biotechnologie und maschinelles Lernen, wird in den kommenden Jahren vermutlich eine wissenschaftliche Revolution auslösen, von der wir noch gar nicht zu träumen wagen. Die Disziplinen, in denen diese Revolution stattfinden wird, sind selbst noch nicht so richtig darauf vorbereitet. Der in Harvard forschende Systembiologe Al-Quraishi schreibt: "Wettbewerbsfähig bezahlte Forschungsingenieure mit Expertise im Bereich Software und Informatik fehlen in akademischen Laboren fast vollständig, trotz der zentralen Rolle, die sie in industriellen Forschungslaboren spielen."

So kann es eben passieren, dass eine kleine Truppe von talentierten Außenseitern plötzlich die Führung in einer jahrzehntealten Forschungstradition übernimmt. Nicht nur die akademische Szene wurde davon überrascht, sondern offenbar auch die großen Pharmakonzerne - auch die scheinen, obwohl sie doch das nötige Geld hätten, in Sachen maschinelles Lernen als Forschungswerkzeug bislang zu schlafen.

Eine Maschine, die Menschen entwirft?

Das ändert sich vermutlich gerade. Pfizer, Merck, Novartis und Co. werden jetzt viele hochdotierte Jobs für KI-Fachleute ausschreiben. Aber die Deepmind-Leute werden nicht aufhören, an dieser prestigeträchtigen Sache weiterzuarbeiten.

Unternehmen und Universitäten werden bald anfangen, von oder wenigstens mit lernenden Maschinen entwickelte Designermoleküle herzustellen. Als nächstes werden Maschinen Vorschläge für gentherapeutische Eingriffe machen. Den Patienten, deren Leben damit gerettet oder verlängert werden kann, wird das sehr recht sein.

Und irgendwann kommt dann womöglich, aus einem geheimen Labor irgendwo auf dem Planeten, die erste Designer-DNA aus der Maschine.

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Kolumne - Der Rationalist


insgesamt 268 Beiträge
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hessenkarussel 13.01.2019
1. Was ist der Unterschied zu heute...?
Schon IMMER haben Betugte statistisch eine höhere Lebenserwartung als Arme. Früher sicherte Geld den Zugang zu sauberem Wasser und bewahrte vor körperlicher Schwerstarbeit. Heute heißen diese Annehmlichkeiten private Chefarztbehandlung und deutlich mehr Freizeit bei nahezu ausschließlicher wissensbasierter Arbeit. Morgen bedeutet es eben den Zugang neuer medizinischer Möglichkeiten. Also im Grunde nichts anderes als die Fortschreibung der Geschichte mit anderen Mitteln. Imho ist aber nicht entscheidend, ob ein paar Superreiche länger leben. Wichtig ist, dass heute Menschen am unteren Ende statistisch länger leben als Superreiche aller Generationen zuvor. Insofern bleibt die Gesamtentwicklung erfreulich; und zwar für ALLE!
hps 13.01.2019
2. Die extremen Lebensverlängerungsmöglichkeiten
Äußerst klug, Christian. Schon in David Deutschs Beginning of Infinity aus 2011 konntest du vorausschauend lesen, wie er die ersten Ansätze einer erstrebenswerten unbegrenzten Lebensverlängerung beurteilt. Gar nicht zu sprechen von Kurzweils mittlerweile Jahrzehnte lang andauerndem Gospel von der Singularity, in dem er die durch AI erlangten Fähigkeiten auch in den extremen Lebensverlängerungsmöglichkeiten erkennt.
nadja_romanowa 13.01.2019
3. Endlich...
...mal ein Beitrag dazu. Das und genau das sind die großen Herausforderungen der näheren Zukunft. Bio-, Nano- und Gentrchnologie gepaart mit Rechenpower und KI. Irgendwann werden daraus sich selbst replizierende Maschinen/Organismen/Wesen. So langsam sollte sich die Menschheit darauf vorbereiten, dass das kommen wird und zu weitreichenden gesellschaftlichen Verwerfungen führen wird. Allein die Frage nach der rechtlichen Stellung von künstlichem Leben wird uns herausfordern. Dazu ein einfaches Beispiel: Wird ein künstlich geschaffenes Lebewesen auch ohne weiteres wieder getötet werden dürfen? Es wird spannend.
babblebrox 13.01.2019
4. Was wollen Wir....
... damit erreichen? Ethisch gesehen schaffen wir die Grundlage für die Frage wo der Sinn des Menschen liegt. Sein Denken, sein Tun wenn eine KI es dann doch besser kann? Schaffen wir damit die Entwicklung einer bionischen Maschinengesellschaft wie in zahlreichen Sifi-Romanen immer wieder skizziert wird? Und Wem soll sie dann nützen? Unser aktuelles Gesellschaftssystem basiert ja auf Erfolg und Gegenwert. Nur was passiert wenn kein Gegenwert und damit Einkommen zum Selbsterhalt und Daseinsvorsorge nicht mehr möglich ist weil ja die Maschine eh alles besser kann? Ich habe den Eindruck das die kommerzielle Wissenschaft die Tragweite und Auswirkungen nicht mehr im Fokus oder keine Priorität zuordnet wenn es nicht dem Profit dient, auch wenn es in schöne Worthülsen gepackt wird. Ich hoffe das die aktuelle Generation aus den Gebaren von Google, Facebook, Instagram usw. wie auch gewissen Einrichtungen ihre richtigen Schlüsse zieht. Ein Blick nach China sollte eigentlich nachdenklich stimmen. Sollte...
dneshm 13.01.2019
5. Weiterer Schritt in Richtung evolutorischer Freiheit
..das ist nur ein konsequent weiterer Schritt in Richtung Freiheit des Menschen. Sehr grob gesprochen wird man irgendwann die Kenntnis von DNA-Struktur über die Proteinbiosynthese nutzen, die Evolution zweck- bzw. problemorientiert durch Menschen und Maschiene zu steuern. Neue Organismen mit konkreten Eigenschaften formen, Krankheiten heilen, Leben verlängern etc. Die Grenzen werden wohl nur durch die jeweilgen dann gültigen Vorstellungen oder Probleme definiert.
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