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Paul Dobner-Dobenau studiert Artificial Intelligence im dritten Semester an der Johannes Kepler Universität in Linz. In diesem Interview gibt er uns einen kurzen Überblick über neueste Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz.

Paul Dobner

Was versteht man generell unter dem Begriff Künstliche Intelligenz?

Paul Dobner: Das ist ein sehr weitläufiger Begriff, der schwer zu definieren ist. Schließlich gibt es ja auch für Intelligenz an sich keine einheitliche Definition, die bestimmen kann, ab wann etwas intelligent ist. Allerdings kann man intelligentes Verhalten eindeutig erkennen und das ist es, was die Wissenschaft und Technik versucht auf künstlichem Wege nachzustellen. Insofern werden Maschinen und Computerprogramme erstellt, die intelligentes Verhalten nachahmen.

Was sind die Ursprünge der Künstlichen Intelligenz und wie hat sie sich im Laufe der Jahre entwickelt?

Paul Dobner: Das Thema hat die Menschheit schon immer interessiert. Sogar in der Antike haben sich die Griechen bereits um Automatisierung bemüht. Doch das Fachgebiet der „Artificial Intelligence” (AI) wurde erstmals 1956 bei einer Konferenz offiziell eingeführt. Und zwar geschah das im Kontext eines ersten Versuchs der Wissenschaft zu beweisen, dass jeder Aspekt des Lernens und der Intelligenz von Maschinen simuliert werden kann. Zu diesem Zweck sollte eine zweimonatige Studie durchgeführt werden, die durch erhebliche Mittel gefördert wurde. Trotzdem blieben die erwarteten Ergebnisse in den folgenden Jahren aus und es trat ein Winter in der Geschichte der KI ein. 

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In den 1980er Jahren wurden neue Ideen im Kontext der Künstlichen Intelligenz entwickelt, aber dieser Hype lieferte auch nicht die erhofften Erfolge und erst ab 2011 führten bahnbrechende Ideen zu einem neuen, anhaltenden Trend

Anfänglich vielversprechende Entwicklungen haben zu neuen Leistungen und großflächigen Investitionen auf dem Gebiet geführt. Doch insgesamt liegt der heutige Stand noch immer weit hinter den gewünschten Zielen der Wissenschaft zurück. Nach wie vor gibt es noch keine Maschine, die wirklich auf einem menschlichen Level arbeiten kann, da die menschliche Intelligenz zu komplex ist.

Hat die KI die menschliche Intelligenz nicht schon längst überholt?

Paul Dobner: Ja, in bestimmten Disziplinen kann Künstliche Intelligenz den Menschen bereits bei Weitem übertreffen. Das betrifft zum Beispiel die Geschwindigkeit oder die Ausdauer. Jedoch arbeitet KI immer nur sehr fokussiert auf ein Gebiet oder eine Aufgabe. Stattdessen kann sie weitläufiges Wissen noch nicht von einer Aufgabe auf eine andere übertragen und so Zusammenhänge herstellen. Wo das menschliche Auge einfach sehen kann, muss der Künstlichen Intelligenz jedes Objekt einzeln antrainiert werden. Auf der anderen Seite kann man hier einwenden, dass auch der Mensch nur aus Erfahrung lernt und weiß, wie er Dinge einordnen kann.

Lassen sich diese menschlichen Erfahrungen nicht auch auf eine Maschine übertragen?

Paul Dobner: Tatsächlich wurden schon in den 1980er-Jahren die sogenannten Expertensysteme” entwickelt. Dabei handelt es sich um Computerprogramme und Datenbanken, in denen Wissen von Fachexperten aus bestimmten Bereichen in Form von „Wenn-dann” Regeln einprogrammiert ist. Anschließend kann dieses Wissen vom Computer dazu verwendet werden, einfache Aufgaben zu lösen. Diese Datenanalyse kann zum Beispiel in der medizinischen Diagnose zum Einsatz kommen. 

Allerdings lässt sich dieser Prozess nicht auf Bilder übertragen, da es für einen Menschen unmöglich ist Regeln zu erstellen die z.B. eine Katze in einem Bild beschreiben und zugleich für einen Computer verständlich sein sollen. Insofern gäbe es da viel zu viele Daten, die man beschreiben müsste, damit diese Expertensysteme auch für komplexere Anwendungen in der optischen Prüfung anwendbar wären.

Doch 2010 kam es zu einer weiteren interessanten Entwicklung. Damals hat der Begriff Deep Learning” einen neuen Hype im Bereich der Künstlichen Intelligenz ausgelöst. Zwar hatte es die Algorithmen dazu schon früher gegeben, doch waren die Computer bis dahin noch nicht schnell genug, um diese auch anzuwenden. 

Das Konzept des Deep Learning kommt größtenteils auch ohne Expertenwissen gut aus. Es werden lediglich viele Daten benötigt, die das System zu klassifizieren lernt. Folglich kann das selbstlernende System dann entscheiden, welche Datenpunkte relevant und welches Ergebnis wichtig ist. Während es auch schon davor selbstlernende Systeme gab, waren sie noch nicht so deep”. Dank vieler neuer Parameter kann das System jetzt komplexere Zusammenhänge einordnen und somit vertiefen. Auch anhand von Bildmaterial kann ein Deep Learning System von richtigen” und falschen” Bildern unterscheiden oder klassifizieren, was sich auf diesem Bild befindet.

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In welchen Lebensbereichen kommt KI bereits zum Einsatz? 

Paul Dobner: Ein Paradebeispiel für die Anwendung von KI im täglichen Leben ist die Suchmaschine Google. Diese arbeitet anhand von selbstlernenden Algorithmen. Doch auch die Spracherkennung bei virtuellen Assistenzsystemen wie Siri oder Alexa funktionieren mittels Künstlicher Intelligenz. Dasselbe gilt auch für Übersetzungsmaschinen oder Datenanalyse von Unternehmen. In diesem Bereich profitiert man vor allem vom sogenannten data mining”. Das ist eine Strategie, über die man bestimmte relevante Punkte aus Daten und Dokumenten herausfiltern kann, ohne diese manuell durchgehen zu müssen. 

Zum Beispiel ist diese Möglichkeit in Hinblick auf die vielen Studien zur Corona-Pandemie interessant, da es hier mehr Forschung gab als ein Mensch jemals könnte. Auch in der Medizin und in der optischen Prüfung kommt Künstliche Intelligenz zur Anwendung. Weiters finden sich selbstlernende Systeme – unter anderem in selbstfahrenden Autos, im Aktienhandel oder etwa in der Wettervorhersage

Mittels der Deep-Learning und Kameras ist es inzwischen auch möglich, einen Text zu erkennen und auf Richtigkeit und Druckqualität zu überprüfen. Dieser Aspekt kommt beispielsweise auch bei der Post und im Briefverkehr zum Einsatz. 

Was sind die Vorteile und Nachteile der Künstlichen Intelligenz?

Paul Dobner: Während neue Errungenschaften der Künstlichen Intelligenz viele Vorteile in puncto Effizienz und Schnelligkeit mit sich bringen, verlangen sie auch einen verantwortungsbewussten Umgang. Natürlich hat KI die Menschheit noch nicht annähernd versklavt, wie das in manchen Science-Fiction-Filmen gerne dargestellt wird. Viele Menschen fürchten dennoch, dass durch die Künstliche Intelligenz in Zukunft viele Jobs überflüssig werden könnten. Zwar entstehen dadurch zugleich auch neue Jobs, doch ist es fraglich ob diese die automatisierten Stellen komplett decken können.

Natürlich muss man auch aufpassen, dass der ethische Umgang mit dem Thema KI gegeben ist und diese nicht etwa zur Überwachung von Personen missbraucht wird. In China ist das zum Teil leider schon der Fall. Dann wird mittels Kamera automatisch erkannt, welche Person eine Straße bei rot überquert hat und somit einen Minuspunkt im Social Score zugeteilt bekommt. Eine weitere Herausforderung im Umgang mit KI ist die Objektivität. Denn intelligente Programme lernen anhand von Daten, die Menschen gesammelt und bewertet haben. Folglich übernehmen sie auch menschliche Vorurteile. Das kommt zum Beispiel in den USA im Bereich der Justiz mitunter zur Geltung und führt zu automatisierter Diskriminierung”. Auch im Bereich der Jobsuche, kann es anhand von oberflächlichen Bewertungskriterien zu einer ungerechten automatischen Einstufung der Bewerbungen durch Künstliche Intelligenz kommen.

Es zählt also auch im Umgang mit Künstlicher Intelligenz noch der gesunde Menschenverstand und die nötige Portion Verantwortungsbewusstsein.

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