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"Der Mensch wird nicht überflüssig"

Computer und Roboter werden dank künstlicher Intelligenz immer leistungsfähiger. Der Informatiker Oliver Kramer ist davon überzeugt, dass der Mensch profitieren wird. Wichtig sei aber der gesellschaftliche Diskurs über die Risiken. Ein Beitrag zum Wissenschaftsjahr 2018 „Arbeitswelten der Zukunft“.

Oliver Kramer, Spezialist für Computational Intelligence, im Serverraum der Universität. Foto: Universität Oldenbugr

Computer und Roboter werden dank künstlicher Intelligenz immer leistungsfähiger. Der Informatiker Oliver Kramer ist davon überzeugt, dass der Mensch profitieren wird. Wichtig sei aber der gesellschaftliche Diskurs über die Risiken. Ein Beitrag zum Wissenschaftsjahr 2018 „Arbeitswelten der Zukunft“.

FRAGE: Herr Kramer, künstliche Intelligenz – KI – ist eine Schlagwort, das man in den vergangenen Jahren im Zusammenhang mit autonom fahrenden Autos, Suchmaschinen oder Robotern häufig hört. Was genau kann man sich darunter vorstellen?

KRAMER: Im Grunde ist es so wie bei jeder anderen Maschine. Die Technik übernimmt Einzelaufgaben, um den Menschen zu unterstützen. Das Auto etwa ist eine Maschine, mit der sich der Mensch schneller fortbewegen kann. KI bedeutet, dass ein Computer oder Roboter Dinge übernimmt, die er besser kann als der Mensch. Wir haben es heute oft mit extrem großen Datenmengen zu tun, Klimadaten zum Beispiel, in denen der Computer, anders als der Mensch, bestimmte Zusammenhänge erkennen kann. Kameras können Bilder schneller analysieren als der Mensch. Das kann bei der Qualitätskontrolle von Bauteilen am Fließband wichtig sein. Aktuell sind Maschinen dank der KI so weit, dass sie mehr und mehr kognitive Aufgaben übernehmen. Eine Fähigkeit, die lange dem Menschen vorbehalten war. Ein Forscherteam hat vor kurzem eine Software so programmiert, dass sie in Bildern von Gebäuden Architekturstile erkennen kann. In einem Vergleichstest schnitt sie besser ab als die Experten.

FRAGE: Das klingt einmal mehr danach, als müsse der Mensch befürchten, dass Computer ihn überflüssig machen...

KRAMER: ...eine alte und immer wieder geäußerte Befürchtung. Sicher, man muss die Nachteile im Blick behalten und einen breiten öffentlichen Diskurs über die Risiken führen. In Deutschland etablieren sich gerade die ersten Lehrstühle, die die ethischen Aspekte der KI im Fokus haben. Ich sehe aber auch die Vorteile, gerade im Hinblick auf die Arbeitswelt. Big Data ist aktuell ein großes Thema. Das Internet sammelt Unmengen an Informationen über uns alle. Diese Daten werden künftig immer stärker genutzt werden. Im positiven Sinne werden sich daraus Produkte ergeben, die wir heute noch gar nicht kennen. Die Bewegungsdaten von Autos etwa könnten künftig eine wichtige Datenquelle sein. Diese neuen digitalen Produkte werden hochprofitabel sein – und man wird viele Menschen brauchen, die all das programmieren.

FRAGE: Manche Zukunftsvision geht so weit, dass in unserer Arbeit künftig reale und virtuelle Welt verschmelzen; eine realistische Vorstellung?

KRAMER: Durchaus. Im Kommen ist die erweiterte Realität, die Augmented Reality, AR. Man nutzt Datenbrillen, in die Information eingeblendet wird. Es gibt bereits erste Anwendungen, bei denen in die AR-Brillen Hinweise für die Montage von Bauteilen eingespielt werden. Dank AR werden künftig auch ungelernte Menschen hochwertige Arbeiten ausführen können. Das bietet für den Arbeitsmarkt neue Chancen. Natürlich, je besser Roboter und Maschinen werden, desto mehr Tätigkeiten werden sie übernehmen. Wir wissen aber auch, dass durch die Weiterentwicklung der KI immer wieder neue Arbeitsplätze entstehen.

FRAGE: Haben Sie ein Maß dafür, wie intelligent die KI heute bereits ist?

KRAMER: Das lässt sich gut anhand der kognitiven Fähigkeiten verdeutlichen. Aktuell können Maschinen den Inhalt von Bildern so gut erkennen wie ein durchschnittlich trainierter Mensch, wenn er etwa eine Sekunde drauf schaut. Sprachassistenten wie Siri von Apple oder Alexa von Amazon zeigen andererseits ganz klar die Grenzen. Die beantworten brav Fragen wie zum Beispiel „Wie wird das Wetter morgen “. Ein Mensch würde im Kontext antworten und nachfragen „Du fliegst doch morgen nach San Francisco. Meinst du das Wetter hier oder da?“ Ich denke, dass solche Assistenten in etwa zehn Jahren so weit sein könnten wie der Mensch und sinnvoll im Zusammenhang antworten.

FRAGE: Sie beschäftigen sich vor allem mit Deep-Learning-Verfahren, also der Fähigkeit von Maschinen, ähnlich wie das tiefe, verzweigte Nervenzellen-Netzwerk in einem Gehirn zu lernen. Welchen Schwerpunkt haben Sie hier?

KRAMER: Wir arbeiten an sogenannten neuronalen Netzen, die die Informationsverarbeitung in den Nervenzellen nachahmen. So ein neuronales Netz wird auf eine Aufgabe hin trainiert – etwa die Bilderkennung. Man füttert es zum Beispiel mit Bildern von Hunden, sodass es lernt, wie ein Hund aussieht, ganz egal, ob der Hund im Profil zu sehen ist, von vorn, ob er liegt oder steht. Unsere Spezialität sind genetische Algorithmen. Das sind Rechenvorschriften, die das neuronale Netz durch eine Art Mutation verändern. Im Computer spielt sich dabei eine Evolution ab, bei der das neuronale Netz durch verschiedene Mutationen immer besser wird. Wir verändern beispielsweise die Verknüpfungen der einzelnen Neuronen im Netz und schauen dann, wie sich das auf die Leistungsfähigkeit auswirkt.

FRAGE: Und diese Erkenntnisse fließen dann in neue Produkte?

KRAMER: Nicht ganz. Unser Ziel ist die Entwicklung neuer Algorithmen, neuer Methoden, mit denen neuronale Netze optimiert werden können. Diese Netze lassen sich dann universell einsetzen. Mein Team nutzt unsere Verfahren für ganz verschiedene Anwendungen. Wir haben zum Beispiel an einem Wettbewerb teilgenommen, bei dem man das neuronale Netz darauf trainieren musste, in Kamera-Bildern aus einem Operationsaal chirurgisches Besteck zu erkennen, das bei Augen-OPs verwendet wird. Diese Bestecke sind alle sehr filigran und sehr ähnlich. Die Information benötigen die Krankenhäuser für die Dokumentation der OPs und für Schulungszwecke. Wir können unsere Methoden aber auch für die Wettervorhersage nutzen. So haben wir mit den neuronalen Netzen Windstärken prognostiziert. Normalerweise braucht man dafür komplexe meteorologische Rechenmodelle. Wenn wir für ein bestimmtes Gebiet eine Vorhersage treffen wollen, dann reicht es uns, einfach Windmessungen von anderen Orten einzugeben, die sich in der Region um dieses Zielgebiet befinden.

FRAGE: Was glauben Sie, wo wir in zehn Jahren stehen werden?

KRAMER: Nehmen wir die Roboter. Deren Leistungsfähigkeit dürfte in den kommenden Jahren mit den Fortschritten bei der KI noch einmal deutlich steigen – insbesondere weil sich die kognitiven Fähigkeiten enorm verbessern. Roboter werden damit schneller reagieren, Situationen besser erkennen, sich besser orientieren können. Auch die Kommunikation mit dem Menschen wird einfacher – beispielsweise, weil Maschinen immer besser Gesten erkennen können. Ich denke nicht, dass der Mensch überflüssig wird. Mensch und Maschine werden in einer Art Symbiose interagieren. Die Technik soll dem Menschen in erster Linie helfen. Und das wird sie künftig immer besser können.

Presse & Kommunikation (Stand: 20.09.2018)