Chancen und Herausforderungen der KI

Klaus Mainzer, Technische Universität München, bei acatech am Dienstag (© acatech)

München, 24. September 2020

Smartphones, Smartwatches, selbstfliegende Drohnen oder Verkehrs- und Energiesysteme mit autonomer Logistik: Künstliche Intelligenz ist aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Kann das für den Menschen zur Bedrohung werden? Bei acatech am Dienstag am 22. September, ausgerichtet gemeinsam mit vhs.wissen live, referierte acatech Mitglied Klaus Mainzer von der Technischen Universität München zum aktuellen Entwicklungsstand von Künstlicher Intelligenz, hielt ein Plädoyer für gemeinschaftliche Technikgestaltung und beantwortete Fragen aus dem Publikum.

Die Welt um uns herum wird immer vernetzter. Wie sehr intelligente Systeme den beruflichen und privaten Alltag bereits heute prägen, zeigte acatech Mitglied Klaus Mainzer, Technische Universität München, in seinem Vortrag auf. Als Beispiele aus dem privaten Bereich nannte er Smartphones, die mit uns sprechen und Armbanduhren, die unsere Gesundheitsdaten aufzeichnen und auswerten. Doch auch in vielen anderen Bereichen des Lebens sei die KI nicht mehr wegzudenken: bei der Optimierung der Elektrizitätsversorgung (Smart Grids), beim Verkehrsmanagement mit Mobilitätsdaten (Smart City), bei der Kommunikation und Vernetzung in der Industrie (Industrie 4.0), in der Medizin (Personalisierte Medizin) oder auf dem Börsenmarkt (Hochfrequenzhandel, Bitcoin, Blockchain). Von Beginn an sei die KI-Forschung mit großen Visionen über die Zukunft der Menschheit verbunden gewesen, sagte Klaus Mainzer.

Klaus Mainzer Foto: acatech


„Mustererkennung ist die Schlüssel-

kompetenz der neuronalen Netze.“

acatech Mitglied Klaus Mainzer,
Technische Universität München

Neuronale Netze und Lernalgorithmen

Die heutige Künstliche Intelligenz sei weitestgehend durch das „Machine Learning“ bestimmt, sagte Klaus Mainzer. Machine Learning arbeite wesentlich mit neuronalen Netzen und Lernalgorithmen nach dem Vorbild des Menschen. Die Lernalgorithmen unterteilt man dabei in verschiedene Typen:

  • Überwachtes Lernen: die Fähigkeit einer künstlichen Intelligenz, ein im Vorhinein vom Menschen als korrekt bewertetes Ergebnis als solches zu klassifizieren.
  • Nicht überwachtes Lernen: die KI ist in der Lage, selbständig Ähnlichkeiten zu erkennen und danach die Masse an Daten zu klassifizieren.
  • Verstärkendes Lernen: die KI versucht selbständig, die optimale Lösung zu finden und bekommt positive oder negative Rückmeldungen über den Erfolg.
  • Deep Learning: Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Zwischenschichten zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet.

In der anschließenden Fragerunde erkundigte sich eine Teilnehmerin nach Institutionen, die die ethischen Implikationen der Anwendung Künstlicher Intelligenz bewerten können und sollen. Klaus Mainzer verwies auf eine Vielzahl von Institutionen in Deutschland und Europa, die sich dieser Aufgabe bereits angenommen hätten. Auch die EU-Kommission habe im KI-Weißbuch bereits Empfehlungen und Richtlinien ausformuliert – auch zu besonders kontroversen Themen wie automatisiertes Fahren oder KI im Gesundheitssystem.

Zum Ende der von Christof Schulz und Claus Lüdenbach, beide vhs.wissen live, moderierten Veranstaltung, formulierte Klaus Mainzer ein Fazit: Wir brauchen intelligente Algorithmen als verlässliche Dienstleistung zur Bewältigung komplexer Probleme. Entscheidend sei aber auch eine Stärkung der menschlichen Urteilskraft, um Zusammenhänge und Folgen unserer Handlungen zu erkennen – damit uns Algorithmen und Big Data nicht aus dem Ruder laufen.

 

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