KI: Mensch und Maschine

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Die zweite Digitalisierungswelle ist eine Zäsur: Erstmals verstehen Maschinen Informationen, können Schlüsse ziehen und Entscheidungen fällen. Sie lernen aus Fehlern und entwickeln sich weiter. Künstliche Intelligenz ermöglicht eine bislang unbekannte Mensch-Maschinen-Welt. Daraus entstehen neue Ideen und wachsen Befürchtungen: Welche Entscheidungen überlassen wir künftig der Maschine und wie viel Mensch verträgt die Zukunft? Im Workshop diskutierten wir das Thema mit Experten.


Smarte Werkbank

KI ermöglicht völlig neue Anwendungen: In Sekundenbruchteilen prüft eine intelligente Maschine, ob Fruchtfliegen pakistanische Mangos befallen haben. Sie „lernt“ dafür zunächst den feinen Temperaturunterschied zwischen gesundem und befallenem Obst und sortiert dann aus – blitzschnell, Stück für Stück. KI kann auch Pädophilen-Netzwerke im Darknet aufspüren: Per Bild- oder Videoerkennung ermittelt sie zunächst eine typische Täterkennung, etwa ein Tattoo. Dann durchforstet sie das Internet und die sozialen Medien und fahndet gezielt nach dem Täter.

Mit nüchternem Blick offenbarte Prof. Dr. Wolfgang Wahlster, Vorsitzender der Geschäftsführung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Potenzial der nächsten Maschinengeneration: Neuronale Netze verwerten Bild- und Videodaten, Text, Sprache und maschinenlesbare Informationen. Aus all diesen Quellen generiert das System ein Gesamtbild, findet Antworten, trifft Entscheidungen und steuert Maschinen oder Prozesse, kurz: KI ist clever und smart.

KI schafft die Voraussetzungen für smarte Fabriken, intelligente Produkte und innovative Services. Der technologische Vorsprung in diesem Feld wird für den Technikstandort Europa zum globalen Wettbewerbsvorteil, prognostiziert Wahlster.

DFKI


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Mensch prägt Maschine

Wie jede neue Technologie schürt auch die KI mit ihren enormen Möglichkeiten Ängste: Wenn die Software in einem Versicherungsunternehmen Vorgänge genauer und sachlich korrekter beurteilen kann als der Mensch und damit in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen – dann sind die Zukunftsaussichten von Sachbearbeitern offenkundig begrenzt. Wenn eine vernetzte Software in der Lagerhaltung mit allen verfügbaren Informationen effizienter planen kann als der Lagerist, dann ist anzunehmen, dass der Lagerist ersetzlich wird oder der klügeren Maschine zuarbeitet. Und nicht umgekehrt. Damit verschieben sich die Wertigkeiten, und zwar zugunsten der Maschine.

DSC_0030 KopieWahlster kennt diese Bedenken und hält dagegen: Der denkende und fühlende Mensch bleibt auch in einer Zukunft intelligenter und vernetzter Maschinen im Mittelpunkt. Schon deshalb, weil er die Ziele und Parameter setzt. Eine Künstliche Intelligenz kann das nicht, sie kennt weder Ethik noch Moral. KI wird Berufe verändern und eine Fülle neuer Tätigkeitsfelder schaffen – beispielsweise den Data Scientist, er steuert den Input für die KI.

Warum neuronale Netze noch humpeln


Grenzen verstehen

Alle Zeitungen berichteten darüber: Microsofts lernende Software „Tay“ lernte nicht nur Fakten, sondern auch vorhandene Klischees. Das Programm hat sich mit den Antworten der Community zum Erstaunen seiner Programmierer rassistisch entwickelt. Auch der KI sind – bis heute jedenfalls – Grenzen gesetzt: Weder kann ein Roboter geschickt einen Ball fangen noch sicher ein Gesicht erkennen oder die Empathie entwickeln, die nötig ist, um ein Kind zu trösten, bestätigt Prof. Andreas Wagener. Um leistungsfähig zu werden, brauchen intelligente Systeme sortierten, geprüften Daten-Input, sonst ist der Irrtum unauslöschlich einprogrammiert.

Mit jeder aktiven Entscheidung einer Maschine stellt sich daher die Frage nach der Verantwortung: Wer haftet für die Aktionen Künstlicher Intelligenz?

Andreas Wagener – Nerdwärts.de


DSC_0115Wissen um Angst

Der Journalist Jay Tuck treibt die Frage weiter: Militärische Drohnen entscheiden bereits heute über Leben und Tod, so das Ergebnis seiner Recherche. Tatsächlich wurde jüngst auf der Münchner Sicherheitskonferenz die Ächtung derartiger Systeme diskutiert. Tuck wirft einen kritischen Blick auf all die Superlative und Zukunftsvisionen, die die Mediengesellschaft zum Thema KI jongliert – einschließlich ihrer Risiken und Nebenwirkungen. Gegen die Angst setzt er auf Transparenz und Wissen.

Thomas Ramge, Sachbuchautor und Journalist, führt die Diskussion zurück auf den Ursprung: Welche Entscheidungen wollen wir der Künstlichen Intelligenz in Zukunft überlassen? Um die Frage zu illustrieren, nutzt er ein Beispiel aus der Krebsdiagnostik: KI-Systeme können heute über vergleichende Muster Tumore genauestens identifizieren. Hier hilft unbestritten das angereicherte Wissen der Maschine. Bei einer persönlichen medizinischen Diagnose, schlimmstenfalls ohne Heilungsaussicht, schwindet das Vertrauen in die Technik. Menschlich gilt das Prinzip Hoffnung. KI hingegen entscheide emotionslos, faktenbasiert und neutral, erläutert Ramge den Widerspruch. Den Umgang und das Leben mit der Maschinenintelligenz müssen wir noch lernen, so sein Fazit.

Jay Tuck

Thomas Ramge


Intelligenter Maschinenraum

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Im Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMA) lässt sich besichtigen, wie KI unseren Alltag verändert: Der Mitarbeiter wird zur lenkenden Steuerungs- und denkenden Wartungseinheit, während stupide Arbeiten und sich wiederholende Bewegungen dem Kollegen Roboter übertragen sind. Das Einrichten der Maschine erfolgt auf dem Datenweg via VR-Brille und Daten-Handschuh. In der Werkshalle begleitet Wartungspersonal die Produktion, ihre Anweisungen erhalten die Roboter über eine kleine Infoeinheit am Handgelenk.

Auch die Autowerkstatt wirkt wie Science Fiction: Der Defekt am Wagen wird über die Datenspur ausgelesen, die nötigen Reparaturschritte direkt auf die VR-Brille des Mechanikers gespielt. Beim Blick in den Motorenraum wird dem Mechaniker jeder Handlungsschritt und das passende Werkzeug angezeigt.

ZeMA – Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik


Finanzjongleur KI

Wie im technischen Bereich, so brilliert die Künstliche Intelligenz überall dort, wo es um sich wiederholende Aufgaben und analytische Antworten geht. Das Münchener Startup e-bot7 nutzt eine selbst entwickelte KI, um über einen Chatbot automatisch Anfragen von Kunden auf der Website von Finanzdienstleistern zu beantworten. Zunächst trainieren Firmenmitarbeiter die KI, bis diese die Kommunikation schließlich ganz übernimmt. Bots sammeln die Inhalte der Kundenanfragen, die Software analysiert und gestaltet die Antworten – schnell und fehlerfrei, so Fabian Beringer, Mitgründer und CEO von e-bot7.

Dr. Yves J. Hilpisch setzt auf die enorme Analysegeschwindigkeit exorbitant großer Datenmengen: Die Software „The Python Quant“ ist ein KI Broker. Die Maschine verarbeitet massenhaft automatisierte Informationen und entscheidet in Millisekunden über gewinnträchtige Finanzaktionen. Der intelligente Analysevorsprung sei entscheidender Vorteil in der hart umkämpften und längst automatisierten Brokerwelt, so der FinTech-Experte. Der Mensch wäre im rasanten Geldfluss hoffnungslos unterlegen.

e-bot7

The Python Quants


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Wem gehört Künstliche Intelligenz?

Der Einsatz von KI-Systemen ist im Alltag viel weiter denkbar als die Diskussion um Drohnen, smarte Fabriken und Chatbots nahelegt. KI kann z.B. auch beim Bäcker nützlich sein: Prüft eine Kamera die Brötchenfarbe am Ausgang der Backmaschine, ließe sich die ideale Krustenfarbe der frischen Brötchen via automatischer Temperaturregelung steuern. Für solch einfache Ideen bietet aiso-lab einen KI-Bausatz.

Aiso-lab begleitet Unternehmen bei der Integration von KI in Produktionsprozesse, von der Nutzenanalyse über den Prototyp bis zur Realisation. Aus der Praxis kennt Jörg Bienert, Gründer von aiso-lab, die Alltagshindernisse: fehlende oder mangelhafte Datenbasis, an der eine KI sinnvoll lernen kann; die Ablehnung neuer Ideen statt der Neugier auf ihren Nutzen; und letztendlich die ungelöste Frage, wem in Standard-Lösungen die angelernten neuralen Netze mitsamt ihrem Know-how eigentlich gehören? „Wir stehen mit KI derzeit an demselben Punkt wie mit dem Internet Ende der 90er Jahre“, resümiert er.

aiso-lab – Deep Learning


Schlau, schlauer, KI!

Schach, Poker, Go – in komplexen Spielen besiegt die KI schon längst die den Menschen. Nun hat sie den nächsten Rekord geknackt: Im Leseverständnis-Test der Uni Stanford, dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) hat erstmals eine KI besser abgeschnitten als ein Mensch. SQuAD umfasst mehr als 100 000 Frage-Antwort-Paare, die sich auf den Inhalt von über 500 Wikipedia-Artikeln beziehen. Mit einem Ergebnis von 82,44 Punkten übertrumpfte die KI der chinesischen Alibaba Group den menschlichen Rekord von 82,30 Punkten. Nur einen Tag später erreichte die KI von Microsoft sogar 82,65 Punkte.

Der Test soll herausfinden, ob lernende Maschinen in der Lage sind, große Textmengen zu verarbeiten, bevor sie auf objektive Fragen antworten können. Noch ist der Mensch besser darin, feine Sprachnuancen zu deuten, doch „das ist erst der Anfang“, kommentiert Allison Linn im AI-Blog von Microsoft.

KI – Alibaba’s Software siegt im Lesevergleich