Amazon-CTO Vogels: Die Cloud rückt immer näher

„Die Leute betrachten Cloud-Computing als etwas Abstraktes, Fernes - doch es dringt in jede einzelne Rechenaktion ein, die stattfindet“, sagt Vogels.

Die zunehmende Verbreitung von Amazons AWS sowie der Cloud-Computing-Technologie im Allgemeinen bedeutet, dass Cloud-Computing nicht länger etwas Ferneres ist, sondern zu einer Funktion geworden ist, die sich ständig in die Informatik integriert, sagt Werner Vogels, CTO von Amazon. „Es ist buchstäblich zum Greifen nah“, wenn man ein 5G-Telefon nutzt und sich an einem Standort befindet, an dem AWS-Infrastruktur verfügbar ist.

„Die Cloud ist heutzutage zum Greifen nah“, sagte Werner Vogels, Amazons Chef-Technologe, in einem Interview am Mittwoch mit ZDNet über Amazons Chime-Videoplattform.

Vogels, der seit über 17 Jahren als leitender Technologe beim Cloud-Riesen tätig ist, reflektierte darüber, wie die Entwicklung der Cloud-Computing-Technologie - insbesondere von Amazons AWS, das im Jahr 2007 den öffentlichen Cloud-Bereich begründete - dazu geführt hat, dass Cloud-Computing in die gesamte Computernutzung immer stärker integriert wurde.

Laut Vogels hat die breite Öffentlichkeit immer noch die Vorstellung, dass „die Cloud aus ein paar Dingen besteht, die da draußen, irgendwo, sind“, sagte er. „Und vielleicht war das in den Anfangszeiten, als wir die ersten beiden AWS-Regionen einführten, tatsächlich der Fall.“

„Aber mittlerweile gibt es weltweit 24 Regionen, 84 Verfügbarkeitszonen sowie Hunderte von Standorten - und man treibt die Entwicklung bei 5G-Zugangspunkten bis an ihre Grenzen, sogar im Weltraum. Die Cloud kommt also jedem Einzelnen immer näher“, sagte Vogels mit Blick auf den Gesamtumfang der AWS-Infrastruktur.

Die Cloud ist wörtlich um die Ecke - im Sinne davon, dass, wenn man geht, redet, SMS schreibt und Apps nutzt, irgendwo dort AWS zu finden ist.

„Falls Sie ein 5G-Telefon haben, würde es mich nicht überraschen, wenn Sie auf die AWS-Dienste Ihres Anbieters zugreifen - diese werden tatsächlich über einen AWS-Zugangspunkt in Ihrer Nähe bereitgestellt.“

AWS’s Local Zones symbolisieren wohl am besten die Idee, den einzelnen Menschen immer näher zu kommen - es handelt sich dabei um eine Lösung, bei der Rechenleistung, Speicherplatz sowie weitere Dienstleistungen in der Nähe großer Bevölkerungszentren bereitgestellt werden.

„Jeder, der im Bereich Streaming oder Gaming tätig ist und eine wirklich geringe Latenz zu seinen Kunden erreichen will, betreibt diese Zugangspunkte nicht in den Hauptregionen von AWS“, sagte Vogels. „Sie werden stattdessen in den Local Zones betrieben, um näher an die Kunden heranzukommen - und das ist ein sehr erfolgreiches Produkt.“

Tatsächlich liefert AWS weiterhin gute Ergebnisse für Amazon als Unternehmen. Am Donnerstagabend gab das Unternehmen bekannt, dass das Geschäft mit diesem Dienst erneut ein starkes Wachstum verzeichnete: Die Einnahmen stiegen im Jahresvergleich um 33 Prozent auf fast 20 Milliarden Dollar. Amazon gab außerdem bekannt, dass die jährlichen AWS-Einnahmen voraussichtlich fast 80 Milliarden Dollar betragen werden. Das Unternehmen plant, in diesem Jahr die Ausgaben für Infrastrukturgüter und -dienstleistungen zu erhöhen, um AWS weiter zu stärken.

Die immer näher rückende Cloud zeigt sich bereits auf interessante Weise - etwa in Form von eingebetteter Technologie in der bebauten Umgebung, Smart-Technologie und Sensoren.

„Eines der Phänomene, die ich beobachte, ist, dass die klare Unterscheidung zwischen dem Digitalen und dem Physischen bzw. Analogen verschwunden ist“, sagte Vogels. „Die Idee, digitale Sensoren im Umfeld zu platzieren und mit ihnen zu interagieren, gewinnt definitiv an Bedeutung.“

Das mag im Hinblick auf Digital Natives offensichtlich sein, doch er weist darauf hin, dass Amazons Alexa-Gerät eine Art Durchbruch darstellt. „Eines fällt mir besonders auf: Die Leute, die wirklich begeistert von Alexa sind, sind die älteren Menschen“, sagte Vogels. „Wenn man ihnen iPads gibt, nutzen sie diese vielleicht, um Fotos ihrer Enkelkinder anzuschauen - aber damit hat es sich dann auch schon.“

„Aber wenn sie sprechen können, dann ist das etwas, was sie schon seit Jahren tun.“ Einige ältere Nutzer beschreiben Alexa als „ihre Retterin“, hat er festgestellt.

Vielleicht steckt darin eine Lektion für die Praxis. Angesichts einer alternden Weltbevölkerung, so Vogels, könnte die Spannung zwischen denen, die Pflege benötigen, und denen, die helfen können, bis zu einem gewissen Grad durch intelligente Technologien gelöst werden - sodass die Selbstpflege zu einem wichtigen Bestandteil der Gesundheitsversorgung wird.

„Ich sehe definitiv eine Vielzahl neuer Innovationen im Bereich der Menschen, die sich um ihre eigene Pflege kümmern“, sagte Vogels.

„Und ein Bereich, den ich für äußerst wichtig halte, ist die Pflege älterer Menschen; wir alle werden schließlich älter.“ Er sagte, eine Herausforderung für die Gesellschaft sei es, „welche Arten von Innovationen es braucht, um sicherzustellen, dass Menschen im Alter möglichst lange zu Hause bleiben können“, anstatt in ein Pflegeheim zu müssen.

Durch Sensoren, automatische Alarme und ähnliche Technologien „gibt es viele Innovationen - insbesondere im Bereich der Pflege älterer Menschen und der Gesundheitsversorgung im Allgemeinen. Wir werden erhebliche Verbesserungen hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit sehen“, sagte Vogels.

Amazon gab letzte Woche bekannt, dass es 1Life Healthcare, einen Betreiber von Notfallkliniken, übernommen hat. Auf die Frage nach dem Zusammenhang mit der Allgegenwärtigkeit von Technologie wollte Vogels sich nicht äußern - insbesondere was ein bereits laufendes Geschäft betrifft, das von anderen Mitarbeitern bei Amazon abgewickelt wird.

Medizin ist ein Thema, das Vogels, 63, sehr am Herzen liegt. Zu Beginn seiner Karriere arbeitete er in der Radiologie, bevor er Technologe wurde. Eigentlich sollte Vogels Anfang dieses Monats die Keynote-Rede auf dem AWS Summit in New York halten, doch im letzten Moment musste er diese Aufgabe an Martin Beeby weitergeben - „Martin hat eine großartige Arbeit geleistet“, sagte er.

Auf die Frage, welche Punkte er in seinem Vortrag betont hätte, antwortete Vogels gegenüber ZDNet, dass er dem Publikum gerne von den schlechten alten Zeiten der archivarischen Speicherung in der Radiologie erzählt hätte.

„Damals, vor 40, ja sogar vor 30 Jahren, war ‚der Preis für digitale Speicherung für Krankenhäuser zu hoch‘. Um also den Bedarf an medizinischen Unterlagen zu decken, ‚konnten sie nicht alle MRT-Daten in digitaler Form erfassen, sondern druckten sie im Grunde auf Filme und archivierten sie so, wie sie es schon immer mit Röntgenbildern getan hatten.‘“

Laut Vogels ist das Ergebnis der umständlichen Archivierung von Filmen in Tresoren, dass „wenn der Patient zurückkam, wir die digitalen Informationen nicht mit den Filmen vergleichen konnten - man musste tatsächlich die Filme betrachten.“ Für den fleißigen Radiologen, der die Filme sorgfältig untersuchte, „war sein Sehvermögen nachts nicht so gut wie um 9 Uhr morgens“, stellte er fest.

Heutzutage bedeutet „jede Hilfe, die sie bei der Verarbeitung rein digitaler Daten erhalten“ - beispielsweise Cloud-Dienste und Amazons S3-Speicher - plötzlich, dass das Analysieren von Bildern für sie viel flexibler wird, so er.

Laut Vogels zeigt sich in einem der vielen Aspekte davon, wie technologischer Wandel die Praxis verändern kann, dass der bessere Zugang zu Informationen in digitaler Form dazu führt, dass KI und maschinelles Lernen als Ergänzung zur Arbeit des Radiologen erforderlich werden.

Ethik in der KI und anderen Technologien ist ein „sehr heikles Thema“, stellt Vogels fest. „Bestimmte Technologien könnten in einem Land durchaus anwendbar sein, während es in anderen Ländern unangemessen wäre, Bilderkennungsverfahren oder andere Werkzeuge zu nutzen.“ Vogels nannte als Beispiel London, das voller Überwachungskameras ist. „Wenn man das in Amsterdam tun würde, käme es zu einem Aufstand.“

„Es gibt immer noch viele Menschen, die glauben, dass KI und maschinelles Lernen Arbeitsplätze wegnehmen werden“, bemerkte Vogels. „Doch wenn man mit Radiologen spricht, sind sie von all dem sehr begeistert.“

Beim Digitalen „werden diese Vergleiche ziemlich mikroskopisch“, sagte Vogels - womit er beispielsweise die Untersuchung eines Tumors meinte. „Unsere Augen reichen dafür nicht aus; doch KI und maschinelles Lernen können solche Muster erkennen und den Radiologen gewissermaßen zu den Bereichen führen, die sie genauer betrachten sollten.“

„Und im Grunde betrachten sie [die Radiologen] KI im Gesundheitswesen als eine Ergänzung zu ihrer eigenen Arbeit - und vielleicht als eine Chance, abends früher nach Hause zu kommen.“

Das Beispiel aus der Radiologie ist nur ein Beispiel dafür, wie „Es kommt zu einem großen Wandel im Gesundheitswesen - aufgrund der Möglichkeiten des maschinellen Lernens und weil wir Daten langfristig speichern können“, so Vogels.

„Heutzutage versucht man, das Wachstum von Tumoren fast auf mikroskopischer Ebene - also im Gegensatz zur Messung in Zentimetern - zu messen“, erklärte Vogels. „Das ist ein bedeutender Wandel.“ Er sagte, dass mikroskopische Unterschiede in Tumoren, die dank maschinellem Lernen erstmals sichtbar werden, durchaus große Unterschiede sein können.

„Es gibt bestimmte Muster - insbesondere bei MRT-Aufnahmen -, bei denen man bereits auf mikroskopischer Ebene die Unterschiede zwischen bösartigen und gutartigen Tumoren erkennen kann“, sagte Vogels. Der Radiologe treffe weiterhin die Entscheidung, doch das maschinelle Lernen könne „Informationen zutage fördern“, die zuvor nicht sichtbar waren.

Weitere Fortschritte umfassen die derzeit stattfindende Digitalisierung der weltweiten medizinischen Aufzeichnungen, von denen die meisten noch in handschriftlicher Form vorliegen. Die Umwandlung dieser Unterlagen in digitale Daten ermöglicht es der KI, sie zu sortieren und auszuwerten. „Analysen von Mustern und Zusammenhängen sind nun möglich - etwas, was vor fünf Jahren noch überhaupt nicht möglich war.“

Vogels sagte, dass Verfahren zur Analyse von Tumoren anhand von MRT-Bildern Innovationen in den fortschrittlichsten Formen der KI, wie dem Deep Learning, erfordern werden. „Es geht nicht nur darum, Daten zu verarbeiten oder eine SQL-Abfrage zu schreiben und zu glauben, man könne so ein Ergebnis aus den Daten erhalten“, sagte er. „Es geht vielmehr um Mustererkennung und Deep Learning.“ Zudem seien „viele dieser Modelle noch in Entwicklung“ - gemeint sind damit die verwendeten KI-Modelle.

Auf einer prosaischeren Ebene antwortete Vogels auf die Frage, wohin die KI führen werde, dass die Technologie die Möglichkeit bietet, in den meisten Bereichen jene Art von Innovationen zu realisieren, die Amazon in seinem Einzelhandel bereits seit zwanzig Jahren umsetzt - beispielsweise Personalisierung.

„Wir kommen an den Punkt, an dem wir wirklich nützliche Systeme [mit maschinellem Lernen] entwickeln können - und bei Amazon tun wir das bereits seit zwei Jahrzehnten.“

„Wenn man sich viele der Dinge ansieht, die Amazon anstrebt - Empfehlungen oder Personalisierung -, dann stellen wir hundert Millionen verschiedene Startseiten bereit; das geschieht alles mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens.“

„Und Amazon verfügt über Milliarden von früheren Bestellungen. Wir wissen genau, welche davon betrügerisch waren, und können daraus Modelle erstellen. Wenn eine neue Bestellung eingeht, wissen wir mit einer Zuverlässigkeit von X %, ob es sich um eine betrügerische Bestellung handelt.“

„Das sind die Dinge, bei denen Amazon immer fünf bis zehn Jahre voraus ist im Vergleich zu allen anderen“, sagte er. „Und das sind die Dinge, die wir überall sehen sollten - jeder sollte in der Lage sein, Informationen über frühere Bestellungen zu nutzen sowie Dienstleistungen zur Prognostizierung auf Basis seiner eigenen Verhaltensmuster in Anspruch zu nehmen.“

Er sagte, dass maschinelles Lernen in der Softwareentwicklung allmählich „eine unglaublich wichtige Rolle“ spiele, und nannte Beispiele wie Amazons Code Whisperer-Technologie, die dazu diene, „die langweiligen Aufgaben zu übernehmen“. Er wies darauf hin, dass dies den enormen Druck hinsichtlich der Verfügbarkeit von Codierungs-Talenten in der IT möglicherweise verringern könnte.

Laut Vogels wird das maschinelle Lernen Vorteile in regulierten Branchen wie der Energiebranche bringen. In der Flüssigpropan-Gas-Industrie in Australien beispielsweise setze man mittlerweile auf vorausschauende Wartung, so Vogels. Früher gab es an den riesigen Kühlanlagen Alarme nur dann, wenn etwas schiefgelaufen sei; „Heute verwenden sie neuere Sensoren für die vorausschauende Wartung - dadurch können sie Katastrophen verhindern, anstatt sie erst nach ihrem Eintreten zu beheben.“

„Das ist enorm.“

Die Fertigungsbranche wird stark von maschinellem Lernen profitieren. „In den USA ist die durchschnittliche Fertigungsanlage 26 Jahre alt“, stellte er fest. „Das ist noch vor der Ära des maschinellen Lernens. Daher gibt es viele Bereiche, in denen moderne Fertigungsumgebungen sowie die daraus gewonnenen Daten für Sicherheit, Schutz und präventive Wartung genutzt werden können.“

Und was ist mit der tiefergreifenden Frage der Ethik in der KI? „Es gibt viel, worüber man nachdenken muss“, sagte Vogels.

Teilweise, so deutete er an, könnten diejenigen, die etwas bauen, in gewissem Sinne selbst die Aufsicht übernehmen.

„Einerseits sollten wir uns die Technologie ansehen, um herauszufinden, was wir tun können, um wirklich Einblicke darin zu gewinnen, was diese Modelle eigentlich sind - ich erwarte sogar, dass sich daraus regulatorische Anforderungen ergeben werden.“

Gleichzeitig sagte er: „Ethik ist ein schwieriges Thema; sie wird stark von der Gesellschaft bestimmt.“

„Einige Technologien könnten in einem Land durchaus anwendbar sein, während deren Einsatz mittels Bilderkennung oder anderer Werkzeuge in anderen Ländern möglicherweise nicht angemessen wäre.“

Vogels nannte als Beispiel London, das voller Überwachungskameras im Kreislaufsystem sei. „Wenn man das in Amsterdam machen würde, gäbe es eine Revolution“, bemerkte er.

„Als ‚sehr heikles Thema‘“, so Vogels, bedeutet das Verständnis für den verantwortungsvollen Umgang mit Technologie, eine grundlegende Tatsache zu begreifen: „Einerseits kann Technologie zum Guten eingesetzt werden; andererseits gibt es auch Fälle, in denen Technologie weniger - nämlich für unethische Zwecke - genutzt werden kann.“

„Das ist eine Entscheidung, die von Regulierungsbehörden in Zusammenarbeit mit den Technologieentwicklern getroffen wird.“