KI kann’s! Aber soll sie auch?

KI-Experten über ihre Visionen zu Machine Learning

Wohin geht die Reise mit Künstlicher Intelligenz? Sind Roboter und Algorithmen wirklich eine Bedrohung? Drei KI-Experten zeigen auf, welche Entwicklungen aus ihrer Sicht durch Machine Learning schon bald Realität werden und was unbegründete Vorurteile sind.

Publikum beim Vortrag beim Machine Learning Day
Konzentrierte Atmosphäre: Zahlreiche Experten aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz arbeiteten am Machine Learning Day zusammen an Lösungsvorschlägen.

Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning sind die Schlagworte der letzten Jahre. Doch was steckt „technisch“ wirklich dahinter? Und wohin geht die Reise?

Diese Fragen rund um die boomende Technologie standen im Mittelpunkt des dritten Machine Learning Day von „Audi IT Innovation“. Im beta.turm, einem neuen Raumkonzept mit Co-Working Space und Lab-Bereich, tummelten sich an diesem Tag rund 100 KI-Begeisterte. Auf Sitzecken in der Networking-Area, bei Vorträgen im Kreativraum oder direkt vorm Computer im neuen Audi ML.Lab diskutieren Forscher, Jungunternehmer und Experten von Amazon, Nvidia und Co. mit Audi-Mitarbeitern über knifflige Herausforderungen, die sie mit Machine Learning lösen möchten.

Drei Fragen, drei Experten: Status quo und Zukunft des Machine Learning

Wie beurteilen Experten aus Wissenschaft, IT-Konzern und Startup-Szene den derzeitigen Entwicklungstand im Machine Learning? Und wo sehen sie die Zukunft Künstlicher Intelligenz?
Wir haben nachgefragt.

Sebastian Stober

Universität Potsdam, Forschungsgruppe: Machine Learning in Cognitive Science

Sebastian Stober ist interdisziplinärer Wissenschaftler mit Forschungshintergrund in Machine Learning, Information Retrieval und den kognitiven Neurowissenschaften.

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Was ist aktuell aus deiner Sicht die größte Herausforderung beim Machine Learning?

Die eigentliche Herausforderung steckt nicht in der Technik, sondern in der gesellschaftlichen Akzeptanz. Die Debatte, die gerade stattfindet – à la „Übernimmt KI die Weltherrschaft?“ –, wird mit viel Unwissenheit geführt. Es sind ja nicht die Roboter, die die Leute bedrohen. Den Robotern ist es egal, ob sie an- oder ausgeschaltet sind, ob sie den Job von jemanden machen oder nicht. Am Ende sind es die Menschen, die die Roboter für bestimmte Aufgaben einsetzen.

Auch werden Roboter uns nicht ersetzen. KI ist einfach eine andere Form von Intelligenz –sie wird aber nie gleich der menschlichen Intelligenz sein. Sie wird an der einen Stelle besser sein, wir Menschen an einer anderen. In manchen Fällen braucht es einfach keine Roboter. Vor allem nicht in Situationen, bei denen menschliche Kontakte wichtig sind, zum Beispiel in der Pflege. Warum sollten wir das Maschinen machen lassen? Sie erledigen eine Aufgabe vielleicht schneller und günstiger, aber wollen wir das als Gesellschaft wirklich? Leider entwickeln wir uns gesellschaftlich gerade zurück – zumindest in sozialen Fragen. Dabei müssten wir mit der technischen Entwicklung Schritt halten.

Sebastian Stober im Interview mit Jana Schröpfer

„Die eigentliche Herausforderung steckt nicht in der Technik, sondern in der gesellschaftlichen Akzeptanz", vermutet Sebastian Stober im Interview mit Audi Blog-Autorin Jana Schröpfer.

Und wo steht Machine Learning in zehn Jahren?

Ich denke in zehn Jahren werden wir keine Tastaturen mehr benutzen – außer vielleicht am Arbeitsplatz. Wir werden begreifen, dass Touchscreens, auf denen man tippt, total unergonomisch sind. Ich sehe die Zukunft daher in der Sprach-Interaktion. Sie wird die Texteingabe in den nächsten Jahren überholen.

Was sind für dich „No Gos“?

Aus der ethischen Perspektive lehne ich jede militärische Nutzung von KI ab. Leider ist das Militär seit Anfang an der größte Geldgeber für Künstliche Intelligenz. Was ich ethisch auch für problematisch halte, ist der Hochfrequenzhandel an der Börse. Da besteht ein großes Risiko, dass etwas schief geht – sei es durch Hacking oder Fehler, durch die ein großer wirtschaftlicher Schaden entstehen könnte. Leider werben gerade Militär- und Finanzvertreter viele Absolventen und junge Programmierer ab. Das finde ich extrem schade, denn diese Talente könnten stattdessen richtig coole Sachen machen, die zum Wohl der Menschheit eingesetzt werden könnten. In meinen Augen wird also viel Talent ‚verschwendet‘. Und außerdem: Was soll eine Künstliche Intelligenz – die in Zukunft vielleicht mal ein Bewusstsein hat – davon halten, dass sie darauf trainiert wurde, mit sich Krieg zu spielen? Das ist einfach die falsche Zielsetzung.

Constantin Gonzalez

Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services

Constantin Gonzalez fokussiert sich in seiner beruflichen Tätigkeit auf Cloud Computing, Big Data, IoT, Microservices und Machine Learning.

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Was sind deiner Meinung nach die größten Herausforderungen beim Machine Learning?

Damit die technische Entwicklung auch weiterhin so schnell vorangeht, brauchen wir mehr Know-How und vor allem mehr Daten, um Algorithmen trainieren zu können. Die größten Herausforderungen für Unternehmen werden also sein, auf dem Arbeitsmarkt qualifizierte Entwickler zu finden und genügend aggregierte Trainingsdaten aufzutun. Beim Machine Learning sage ich dem Computer ja nicht, wie er ein Problem lösen soll, sondern er findet das selbst heraus. Aber das klappt nur, wenn ich ihm viele, viele Beispiele gebe – je mehr desto besser.

Wie wichtig ist dabei die gesellschaftliche Akzeptanz?

Die spielt auf jeden Fall eine große Rolle! Aber: Machine Learning ist keine Hexerei. Es ist ein Werkzeug, das mir als Wissenschaftler, Ingenieur oder Entwickler hilft, meine eigene Wertschöpfung zu verstärken. Es ist ein Verstärker für meine Arbeit, nicht ein Ersatz für das, was ich tue. Auch in den nächsten Jahrzehnten werden Menschen ihre Kreativität und Schöpfungskraft nutzen – wie sie es heute tun. Aber sie werden durch Machine Learning mächtigere Werkzeuge bekommen und in der Lage sein, mehr aus ihren individuellen Talenten zu machen.

Forscher beim Machine Learning Day im Audi ML.Lab
Wie sieht die Zukunft von Technologien wie KI aus? Und welche Herausforderungen gilt es zur erfolgreichen Implementierung zu bewältigen? Die Forscher versuchen gemeinsam, Antworten auf diese Fragen zu finden.

Wo siehst du Machine Learning in zehn Jahren?

Wir werden bei Amazon oft gefragt, was wir über zukünftige Entwicklungen denken, aber auch wir haben keine Kristallkugel. Allerdings kennen wir unsere Kunden. Wir wissen, dass sie sich freuen, wenn sie mehr Auswahl haben – und das zu niedrigen Preisen und hoher Verfügbarkeit. Das ist etwas, worüber man sich auch in zehn, 20, 30 Jahren immer noch freuen wird. Deshalb arbeiten wir daran, für unsere Kunden bessere Werkzeuge für Machine Learning bei niedrigen Kosten zu bauen. Alles andere ist Spekulation – ich kann dir nicht sagen, was in fünf Jahren sein wird.

Philip Kessler

Mitgründer und CTO von Understand.AI

Philip Kessler möchte als Mitgründer von Understand.AI dabei helfen, dass Unternehmen wie Audi auf Basis von Fahrtvideos und -bildern Algorithmen zur Erkennung von Fußgängern oder Fahrspuren entwickeln können.

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Wirkt sich die gesellschaftliche Diskussion um KI auf eure Arbeit aus?

Nicht direkt auf die technische Entwicklung, aber wir merken schon, dass viele Menschen große Angst vor Künstlicher Intelligenz haben. Als KI-Community müssen wir uns an diesem Punkt einbringen. Wir dürfen nicht nur im Keller vor uns hinforschen, sondern müssen die Menschen so früh wie möglich einbeziehen. Damit kann man viele Ängste nehmen.

Wo siehst du Machine Learning in zehn Jahren?

Machine Learning wird in zehn Jahren viele unserer Probleme gelöst haben. Wir fahren in selbstfahrenden Autos und können Tele-Medizin nutzen. Viele Aufgaben, die die Leute eigentlich gar nicht machen wollen, werden automatisiert sein. KI hat die Chance, die Gesellschaft so zu transformieren, dass wir irgendwann vielleicht nicht mehr arbeiten müssen und das machen können, was wir wirklich wollen. Ob das in fünf, zehn oder 20 Jahren sein wird – das weiß keiner.

Philip Kessler bei seinem Vortrag im Kreativraum

Philip Kessler bei seinem Vortrag: „KI hat die Chance, die Gesellschaft so zu transformieren, dass wir irgendwann vielleicht nicht mehr arbeiten müssen und das machen können, was wir wirklich wollen."

Wie wichtig sind da Kooperationen und Netzwerke?

Ich habe ein Jahr lang im Silicon Valley gearbeitet. Ich glaube, das Valley ist so stark, weil Kooperationen dort leicht gemacht werden – allein schon durch die regionale Nähe: Du hast zig Firmen, die nur einen Steinwurf voneinander entfernt sind. Da kann man sich problemlos auf einen Kaffee treffen. In Deutschland und in Europa sind wir in diesem Punkt noch hinterher. Wir sind außerdem sehr protektionistisch: Wir wollen unsere Entwicklungen nicht mit anderen teilen. Deshalb sehe ich einen sehr starken Bedarf, dass wir kollaborieren, Standards schaffen und uns austauschen. Am Valley sieht man ganz gut, was man erreichen kann, wenn man wirklich zusammenarbeitet.

Gunnar Lange, Leiter IT Vorentwicklung und Innovationsmanagement, erklärt im Video seine Vision zu künstlicher Intelligenz:

Warum Machine Learning so wichtig ist

Machine Learning macht Künstliche Intelligenz möglich: Mit Hilfe von Algorithmen finden Computer selbstständig Lösungen zu neuen, zuvor unbekannten Problemstellungen. Machine Learning ist nicht nur für das autonome Fahren relevant, sondern wird überall dort eingesetzt, wo große, unstrukturierte Datenmengen anfallen. Im Gegensatz zum Menschen können Maschinen auch enorme Datenmengen problemlos verarbeiten und finden Lösungen für hochkomplexe Probleme.

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data: Die spannenden Themen des Machine Learning Day bieten den Teilnehmern reichlich Gesprächsstoff für spannende Unterhaltungen.

1/3

Gegenseitig unterstützen, Wissen teilen und so Forschungsgebiete zusammenbringen: auf dem Machine Learning Day können durch die Vielfalt an Experten neuartige Lösungen entwickelt werden.

2/3

Ein bisschen Spaß muss sein: Um die Gehirnzellen aufzufrischen werden die Pausen zur Auflockerung genutzt.

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Dr. Zdenek Moravcik

29. March 2018 um 12:22
Hat jemand von den angeblichen Experten gesagt wie das Gehirn funktioniert? Nein, hat er nicht. Wieso sollte man also diesen Leuten Glauben schenken? Nur derjenige der weiss was eine Simulation des Gehirns kann, kann auch über die Zukunft fachlich reden.
Schauen sie, die Verbreitung von Lügen über künstliche Intelligenz schadet jedem einzelnen von uns. Die Zeit die unsere Gesellschaft mit diesem KI-Unsinn verliert wird uns allen sehr, sehr fehlen.