Künstliche Intelligenz - #ChanceKI - BMBF
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Künstliche Intelligenz # ChanceKI
Liebe Leserin, lieber Leser, Künstliche Intelligenz, die dem Menschen dient – daran arbeitet deutsche Spitzenforschung. Künstliche Intelligenz verän dert unsere Art, zu leben und zu arbeiten. Wir stellen uns darauf ein und entwickeln eine KI „made in Europe“. Eine KI, die unseren Werten entspricht, die unsere Wirtschaftskraft stärkt und die unser Leben besser macht. Zum Beispiel als Roboter, die Pflegekräfte entlasten, als Unterstützung von Ärztinnen und Ärzten bei ihren Diagnosen oder in autonomen Fahrzeugen, die den Straßenverkehr sicherer machen. Werfen Sie mit uns einen Blick in die Welt der KI – und darauf, wofür wir sie in Zukunft nutzen können. Anja Karliczek Mitglied des Deutschen Bundestages Bundesministerin für Bildung und Forschung
Inhalt
4 14 32
Künstliche KI: Wer forscht
Intelligenz – Eine wo?
was ist das Chronologie
34
eigentlich?
10 22 Antworten
Strategie auf drängende
Wie Künstliche Fragen
KI lernt Intelligenz
38
der Bundes
12
regierung
Müssen wir
uns vor KI
24 Verrückte
KI-Welt
fürchten? KI praktisch
gedacht
Künstliche
Intelligenz –
was ist das
eigentlich?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet
der Informatik. Sie erforscht Mechanismen,
die intelligentes menschliches Verhalten simu
lieren können. Das beinhaltet zum Beispiel,
eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen,
angemessen auf Situationen zu reagieren
oder aus Erfahrungen zu lernen.
Erstmals geprägt wurde der Begriff vom US-amerikani- schen Informatiker John McCarthy auf der Dartmouth Conference im Jahr 1956. Diese Tagung gilt auch als „Geburtsstunde“ des Fachgebiets Künstliche Intelligenz. Dieses besteht aus mehreren Themenfeldern, wie zum Bei- spiel der Mustererkennung und dem Maschinellen Lernen, der Robotik oder der Mensch-Maschine-Interaktion. Aber was bedeutet das alles eigentlich genau? MASCHINELLES LERNEN 05 Maschinen lernen, indem sie aus vorliegenden Beispieldaten Muster erkennen, daraus Modelle entw ickeln und dieses Wissen auf neue, ihnen bisher unbekannte Situationen anwenden. Je größer und aussagekräftiger die Datenmenge, desto besser lernen sie.
KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE (KNN) KNN knüpfen an das biologische Vorbild des menschlichen Nervensystems an. Sie bestehen aus vielen Ebenen, die in komplexen Schichten miteinander verbunden sind. Die „Neuronen“ können Informationen entweder von anderen Neuronen oder von außen aufnehmen und daraus eine Ausgabe ableiten. DEEP LEARNING Maschinelles Lernen mit großen KNN wird als Deep Learning bezeichnet. Je komplexer das KNN, desto höher ist der mög liche Abstraktionsgrad und desto schwierigere Sachverhalte können bearbeitet werden. Alltägliche Anwendungs beispiele sind die Bild- oder Spracherkennung.
BIG DATA
Als Big Data wird eine große Menge von verschiedenartigen
Daten bezeichnet, die so komplex und schnelllebig ist, dass
sie auf herkömmlichem Weg nicht oder nur schwer ver
arbeitet werden kann. Der Begriff beinhaltet auch Lösun
gen und Systeme, die dabei helfen, diese Datenmengen zu
verarbeiten, um darin neue Muster und Zusammenhänge
zu erkennen.
MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION
07
Mensch-Maschine-Interaktion ist der Austausch von Aktio
nen und Informationen zwischen Mensch und Maschine.
Die Interaktion sollte an menschliche Bedürfnisse und
Fähigkeiten angepasst sein, um eine optimale Benutzbarkeit
bzw. eine hohe Nutzerzufriedenheit zu erreichen.
STARKE UND SCHWACHE KI Grundsätzlich unterscheidet man zwischen schwacher und starker KI: Eine schwache KI konzentriert sich auf konkrete Anwendungsprobleme, während eine starke KI die gleichen oder größere intellektuelle Fähigkeiten als ein Mensch aufweisen kann. Bis heute ist diese Vorstellung jedoch Zukunftsmusik, denn eine starke KI existiert bisher nicht – und Forschende sind sich uneinig, ob sie jemals existieren wird.
SYMBOLISCHE
UND NEURONALE KI
Auch die KI-Methoden
unterscheiden sich voneinander:
Die symbolische KI verfolgt einen auf logischen
Modellen aufbauenden Ansatz und wird oft als
„klassische“ KI bezeichnet. Sie geht davon aus,
dass menschliches Denken von einer logisch-
begrifflichen Ebene aus rekonstruiert
09
werden kann.
Die neuronale KI nähert sich
aus einer anderen Richtung:
Sie versucht, die Lernfähig
keit des menschlichen
Gehirns nachzubilden
und Muster in Daten
zu erkennen.
Wie KI lernt Um Gesichter zu erkennen, Gegenstände und Tiere zu unterscheiden oder Texte zu überset zen, braucht eine KI eine gute Datengrundlage, mit der sie gefüttert und damit trainiert wird. Die künstlich intelligente Maschine verarbeitet die gelernten Informationen, erkennt Muster, entwickelt Modelle und wendet sie auf unbe kannte Situationen an. Man spricht in diesem Fall von „Maschinellem Lernen“.
BEISPIEL:
AUTONOMES
FAHREN
Autonom fahrende Autos lernen zum Beispiel dadurch,
dass ein Mensch sie eine Zeit lang steuert und die Fahrzeuge
dieses Verhalten dann „nachahmen“. KI kann auf dem
menschlichen Fahrverhalten aufbauend eigene Lö
sungswege suchen und selbst Entscheidungen treffen.
Zusätzlich tasten Kameras, Laser- und Radarscanner
11
sowie Ultraschallsensoren die Umgebung rund um
das autonome Fahrzeug ab und bieten damit eine
Übersicht über das
aktuelle Verkehrs
geschehen.
Mit Deep Lear
ning werden diese
Informationen ver
arbeitet, sodass die
KI ihre Umgebung
erkennen kann –
also zum Beispiel Prozent der
andere Fahrzeuge, Patentanmeldungen rund
Radfahrende oder um das autonome Fahren
Ampeln. kommen aus Deutschland.
Quelle: DPMAMüssen
wir uns
vor KI
fürchten?
In Büchern oder Filmen werden immer wieder
düstere Szenarien entworfen, in denen eine KI
die Weltherrschaft übernimmt. Auch deshalb
stehen einige Menschen KI im ersten Moment
kritisch gegenüber und fragen sich, ob Roboter
bald dem Menschen überlegen sein werden.
Diese Angst ist jedoch unbegründet, denn das
klügste aller Systeme ist und bleibt immer noch
das menschliche Gehirn.Während Computer zwar immer leistungsfähiger werden
und eine weitaus größere Datenmenge viel schneller ver
arbeiten können als der Mensch, steckt doch keine emo
tionale Intelligenz oder soziale Kompetenz dahinter. Auch
das Maschinelle Lernen ist auf konkrete Anwendungsfälle
begrenzt.
Und wie sich eine KI entwickelt, hat am Ende immer
noch derjenige Mensch in der Hand, der sie mit Daten
füttert. Ein gutes Beispiel ist der Chatbot „Tay“ von
Microsoft. Binnen weniger Stunden, die er auf Twitter
verbrachte, wurde er zu einem rassistischen Chat-
13
Roboter – und zwar nur aufgrund der Informationen,
mit denen ihn die Userinnen und User fütterten.
Microsoft schaltete den Bot daraufhin ab und erklärte das
technische, soziale und kulturelle Experiment für geschei
tert. Die Erkenntnis:
Eine KI ist immer
nur so schlau wie
der Mensch, der sie
mit Daten füttert.KI
Eine Chronologie
Erster Chatbot
der Welt
1966 (ELIZA)
1950 1997
Alan Turing und Deep Blue
der Turing-TestVersteigerung
eines KI-Gemäldes
bei Christie’s
15
2018
2017 2019
Übersetzungs- Deutsches Team
programm gewinnt
DeepL RoboCupD 1966
er britische Mathe
matiker Alan Turing
entwickelt den berühmten
nach ihm benannten Test.
A m Massachusetts
Institute of Techno-
logy (MIT) entwickelt der
US-amerikanische Infor-
matiker Joseph Weizen-
Hierbei kommunizieren
baum den vielleicht ersten
Testpersonen ohne Sicht-
Chatbot der
und Hörkontakt mit zwei
Welt: ELIZA.
ihnen unbekannten Ge
sprächspartnern: einem
Computer und einem Men
schen aus Fleisch und Blut. Sie
Wenn die Fragestellerin Könnten er
od
bzw. der Fragesteller nicht EL I Z A –
deren
mehr unterscheiden kann, einen an on
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welcher von beiden die Chatbot
hten
Maschine ist, hat diese den
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Mensche
Turing-Test bestanden.
unter-
scheiden
1950
Alan Turing und
der Turing-TestErster Chatbot
der Welt (ELIZA)
E ine besondere
Niederlage
für Garri Kasparow:
Das Computerprogramm In einem aus sechs Partien
kann menschliche Spra bestehenden Wettkampf
che verarbeiten und ist verliert der russische Schach-
damit ein direkter Vor weltmeister unter Turnier
17
fahre von Systemen wie bedingungen gegen
Alexa oder Siri. ELIZA den Computer
kann in Textform direkt Deep Blue.
in menschlicher Sprache
1997
kommunizieren. Sie ist
dem Gesprächsverlauf
mit einem Psycho
therapeuten nach
gebildet.
Deep Blue
Bereits ein Jahr zuvor
n Sie
Probiere hat Kasparow gegen die von
n
es aus – i
IBM entwickelte Maschine
den Kürzeren gezogen, da
unserem
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mals allerdings nur in einer
Spiel Partie. Es war der erste Sieg
BOT
eines Computers gegen den
amtierenden Schachwelt
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(S. 18–19) mussten.den Gedic
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für d ic hD as Kölner Start-up DeepL
bringt seinen gleichnami-
gen Online-Übersetzer
W eltweite Beachtung
findet die Verstei-
gerung des von einer KI
auf den Markt. hergestellten „Portrait of
Edmond Belamy“.
2017 2018
Übersetzungs
programm DeepL Versteigerung
Er wird mit Daten aus dem eines KI-
Online-Wörterbuch Linguee Gemäldes
gefüttert und übersetzt (zu bei Christie’s
nächst kostenlos) in sieben
Sprachen, unter anderem Das etwas verschwom
Englisch, Französisch und men wirkende Bild
Spanisch. Linguee ist mit einer kommt im britischen
Suchmaschine gekoppelt und Auktionshaus Christie’s
stellt Wörter in einen Kon für 432.500 Dollar unter
text, ein Vorteil gegenüber den Hammer. „Gemalt“
wörtlichen Übersetzungen. wurde es auf Basis einer
Die Grundlage bilden künst Datenbank von 15.000
liche neuronale Netze, die Porträtgemälden aus der
laufend trainiert werden. Im Zeit vom 14. bis zum
Blindtest mit professionellen 20. Jahrhundert.
Übersetzenden schneidet Die Pariser Künstler
DeepL wesentlich besser ab gruppe „Obvious“ ließ
als andere Online-Dienste. einen Algorithmus aufGrundlage dieser Porträts ein Bremen und des Deutschen
Bild erstellen und so lange Forschungszentrums für
anpassen, bis ein weiterer Künstliche Intelligenz
Algorithmus das Bild nicht (DFKI), in der „Standard
mehr von einem von Men Platform League“ mit den
schen gemachten Gemälde humanoiden Nao-Robotern
unterscheiden konnte. Weltmeister.
Bereits zum vierten
2019 21
Mal in Folge konnte
sich damit ein deut
sches Team den Titel
Deutsches Team holen.
gewinnt Kick it
RoboCup like Nao!
E in 54 Quadrat-
meter großes Spielfeld,
zwei Tore, ein Fußball – und
zehn Roboter: Das macht eine
Weltmeisterschaft im Robo-
terfußball aus.
Beim Robot Soccer World
Cup (kurz: RoboCup), der
jedes Jahr in einem anderen
Land ausgerichtet wird,
treten die besten Teams der
ganzen Welt gegeneinander
an. 2019 wurde B-Human,
das Team der UniversitätStrategie
Künstliche
Intelligenz
der Bundes
regierung
Die KI-Strategie wurde 2018 vom Bundesminis
terium für Bildung und Forschung (BMBF), dem
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
(BMWi) und dem Bundesministerium für Arbeit
und Soziales (BMAS) ins Leben gerufen. Das ge
meinsame Ziel: Deutschland zu einem führen
den Standort in der KI-Forschung zu machen.
Dazu sollen bis 2025 insgesamt drei Milliarden
Euro bereitgestellt werden.In allen zwölf Handlungsfeldern wurden zahlreiche
Projekte angestoßen, mit denen das Ziel der KI-Strategie
verfolgt wird. Unter anderem sollen neue KI-Professuren
in Deutschland eingerichtet, Start-ups unterstützt und
KI-Anwendungen besser in die Wirtschaft integriert
werden.
IM JUNI 2019 WURDEN BUNDESWEIT INSGESAMT
214 KI-START-UPS GEZÄHLT.
86 57 9 8 6 23
Berlin München Karlsruhe Hamburg Köln
Von 2018 auf 2019 stieg die Zahl der KI-Start-ups in Deutschland
um 62 Prozent.
Quelle: appliedAI/UnternehmerTUM ecosystem
DEUTSCHLAND LIEGT AUF DEM 2. PLATZ
DER WELTWEIT BELIEBTESTEN ZIELLÄNDER FÜR
HOCH QUALIFIZIERTE DIGITALFACHKRÄFTE
und ist damit der attraktivste
nicht englischsprachige
Jobstandort der Welt.
US DE CA AU UK CH FR ES JP IT
Quelle: Boston Consulting Group (BCG), StepStone, The NetworkKI
praktisch
gedacht
Das BMBF fördert zahlreiche Forschungsprojekte,
die sich in verschiedenen Handlungsfeldern
mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz
beschäftigen.
GESELLSCHAFT
„Fake News“ erreichten in den letzten Jahren – auch und
besonders durch die technische Entwicklung – großen
Einfluss und ein ganz neues Level der Täuschung. Chatbots
und gezielte Desinformationskampagnen sorgen dafür, dassfalsche und wahre Nachrichten oft nur
noch schwer voneinander zu unterschei
den sind. Initiatoren solcher Aktionen
verfolgen verschiedene Ziele, wie beispiels
weise das Vertrauen in Politik und Medien zu
schwächen, die Gesellschaft zu spalten oder Bürgerinnen
und Bürger ganz bewusst zu täuschen. Kurz gesagt:
Fake News manipulieren die Öffentlichkeit. Sie sind
besonders dann eine Gefahr für die Demokratie,
wenn sich Menschen von der Politik abwenden.
25
DORIAN
PROJEKTKOORDINATOR: Fraunhofer-Institut
für Sichere Informationstechnologie (SIT)
DORIAN will das ändern: Mit Das Ergebnis sind tech
vielen Beispieldaten und der nische Hilfsmittel, die es
journalistischen Erfahrung von Bürgern, Journalistinnen
Projektpartnern soll die Des und Betreibern von Platt
information in Online-Medien formen erleichtern sollen,
automatisiert erkannt und im Fake News zu entlarven.
Anschluss gelöscht oder ge Die Herausforderung dabei
sperrt werden. Dazu arbeite war, gleichzeitig weder die
ten Forschende Merkmale aus Pressefreiheit noch das Recht
Online-Beiträgen heraus, zum auf freie Meinungsäußerung
Beispiel deren Inhalte, Grund einzuschränken.
haltung oder Quellen.MOBILITÄT Autonomes Fahren ist möglicherweise eines der Themen, die einem als Erstes in den Sinn kommen, wenn man an KI im (mobilen) Alltag denkt. Aber KI kann in Sachen Mobilität noch viel mehr: zum Beispiel bessere Verkehrsprognosen erstellen und damit Transportketten optimieren sowie um weltschädliche Emissionen reduzieren oder uns via Sprach assistenz bei der Bedienung eines Fahrzeugs unterstützen. Gemeinsames Ziel all dieser Projekte ist es, mit KI die Verkehrssicherheit zu erhöhen, den Verkehrsfluss zu optimieren und damit einen Beitrag zum Umwelt- und Klimaschutz zu leisten.
KoFFI PROJEKTKOORDINATOR:
Robert Bosch GmbH,
Car Multimedia
Im Projekt Kooperative Im Normalfall entscheidet
Fahrer-Fahrzeug-Inter der Mensch, was zu tun ist.
aktion (KoFFI) wurde das Ist er unaufmerksam
teilautomatisierte Fahrzeug
als verlässlicher Partner des
Menschen erforscht. Das Ziel:
und droht deshalb
ein Unfall, greift die
Maschine ein. Diese
27
Mensch und Maschine nutzen „Schutzengel-Funktion“
ihre sich optimal ergänzen wurde auf der Grundla
den Fähigkeiten, um kritische ge von ethischen und rechts
Verkehrssituationen frühzeitig wissenschaftlichen Leitlinien
zu erkennen und bestmöglich in Simulationen entwickelt.
darauf zu reagieren. Mit mo
dernen Techniken, wie LiDAR Die Vision: Spätere KoFFI-
(light detection and ranging) Generationen optimieren
und Radarsystemen, hilft das eigenständig ihre Reaktionen
Fahrzeug zum Beispiel bei im Straßenverkehr.
der Orientierung in dichtem
Nebel.MEDIZIN Viele Behandlungen und Diagnosen können bereits heute mithilfe Künst licher Intelligenz sehr viel effizienter und genauer durchgeführt werden. Das bedeutet nicht, dass Roboter jemals echte Ärztinnen und Ärzte ersetzen könnten – aber eine Unterstützung sind sie bereits heute allemal. Bei der Diagnose von schwarzem Hautkrebs beispielsweise kann eine KI bereits sehr gute Ergebnisse liefern. Das be stätigen Beispiele des Deutschen Krebsforschungszentrums und der Universitäts-Hautklinik Heidelberg. Zentral ist jedoch: KI entscheidet nicht über die individuelle Therapie, sondern unterstützt nur dabei, schnell und präzise die rich tige Diagnose zu stellen.
HoloMed PROJEKT-
KOORDINATOR:
mbits imaging GmbH
Erweiterte Realität – Aug CT- und MRT-Scans der
mented Reality (AR) – kennen Patientin bzw. des Patienten
viele bereits aus Museen, Aus werden mithilfe des
stellungen oder der Gaming-
Branche. AR wird aber auch
in der Medizin angewandt:
Maschinellen Ler
nens strukturiert und
analysiert. Der Ärztin
29
Im Projekt HoloMed geht oder dem Arzt werden
es speziell um die Ventrikel dann virtuell die beste
punktion. Müssen Chirurgin Stelle für den Schnitt und die
nen und Chirurgen bislang Bohrung sowie der geeignete
von außen ertasten, wo sie Winkel angezeigt, um den
einen Katheter einführen, um Katheter einzuführen.
den Hirndruck zu verringern,
kann hier schon bald eine KI
unterstützen.
Die HoloMed-Brille ist eine flexible,
mobile und kostengünstige Lösung,
mit der wir die Qualität solcher
Eingriffe deutlich erhöhen können.
Michal Hlaváč, Ulmer NeurochirurgUMWELT UND
NACHHALTIGKEIT
Die Themen Umwelt und Nachhaltigkeit nehmen in unse
rem Alltag immer größeren Raum ein. Zu Recht, denn die
Folgen des Klimawandels spüren wir nahezu täglich. Zum
Beispiel, wenn wir weltweit mit großen Hitzewellen, schwe
ren Waldbränden oder heftigen Überschwemmungen kon
frontiert werden. Den Klimawandel kann KI nicht aufhal
ten. Sie kann aber bei vielen Lösungsansätzen helfen, etwa
beim Erkennen von Dürreschäden in Waldstücken oder von
Plastikverschmutzung in Meeren. So kann rechtzeitig auf
Probleme und Herausforderungen reagiert werden.
PROJEKTKOORDINATOR:
ALICE-III
Siemens Aktiengesellschaft,
Corporate Technology
Die Launen der Natur machen und sicher zu funktionieren.
es schwer, sich zu 100 Pro An diesem Punkt setzt das
zent auf Sonne, Wind oder Projekt ALICE-III an. Dessen
Wasser zu verlassen. Erneuer Ziel ist es, Windparks flexibel
bare Energien brauchen an ihre Umwelt anzupassen.
aber Planbarkeit, um gut Zahlreiche Betriebsdaten derAnlagen – zum Beispiel Gleichzeitig sind ihre Ent
Vibrationen, Ausrichtungs scheidungen immer transpa
winkel und Temperaturen – rent und werden durch feste,
bilden die Grundlage für das vom Menschen gesetzte
Maschinelle Lernen. Es wer Regeln gesteuert. Damit
den Algorithmen entwickelt, können Lösungswege Schritt
mit denen die Windturbine für Schritt zurückverfolgt
eigenständig lernt, wie sie werden.
ihre beste Leistung erbringt.
31
Jedes Windrad soll wissen,
wie es seine Rotoren für die
beste Leistung ausrichten muss.
Andreas Ziehe, KI-Forscher an der TU BerlinWER
forscht
WO ?
In Deutschland werden viele Forschungs
institutionen vom BMBF gefördert, um
die KI-Forschung voranzutreiben.
Neben dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche
Intelligenz (DFKI), das bereits 1988 gegründet wurde, gibt
es fünf weitere Kompetenzzentren für KI-Forschung. Sie
tauschen sich untereinander und mit der Industrie aus und
sorgen damit für eine internationale Sichtbarkeit deutscher
KI-Forschung. Perspektivisch sollen die sechs Kompetenz-
zentren überregional weiterentwickelt und vernetzt werden.
Bis 2022 wird ihre Förderung deshalb verdoppelt. Damit
sollen auch internationale Forschende vermehrt für
Deutschland gewonnen werden.KI-Forschungs-
institutionen
Berlin Institute
BREMEN for the Foundations
33
of Learning and Data
(BIFOLD)
BERLIN
LEIPZIG
RHEIN-RUHR
Competence Center for
Kompetenzzentrum Scalable Data Services
and Solutions DRESDEN
Maschinelles Lernen
Rhein-Ruhr Dresden/Leipzig
(ML2R) (ScaDS)
DEUTSCHES FORSCHUNGS-
ZENTRUM FÜR KÜNSTLICHE
INTELLIGENZ (DFKI)
KAISERSLAUTERN
KOMPETENZZENTREN
SAARBRÜCKEN Tübingen AI
Center – Competence
Center for Machine
Learning Munich Center for
Machine Learning
TÜBINGEN (MCML)
MÜNCHENAntworten
auf
drängende
FragenCHANCE ODER JOBKILLER:
NIMMT UNS KI DIE ARBEITSPLÄTZE WEG?
JEIN. Dort, wo routinierte Arbeiten ausgeführt werden,
arbeiten Roboter in der Regel bereits heute effizienter als
Menschen. Das passiert am Fließband, perspektivisch aber
auch in höher qualifizierten Jobs in Büro und Verwaltung,
am Bankschalter oder bei Bestellvorgängen.
KI verändert die Arbeitswelt, das ist klar. Bis 2025
fallen weltweit etwa 75 Millionen Jobs durch ihren
35
Einsatz weg – 133 Millionen Arbeitsplätze entstehen
jedoch auch durch sie, so eine Studie des Weltwirt
schaftsforums. Das bedeutet: Es wird nicht weniger
Arbeit geben, sondern andere als bisher. Und soziale Fähig
keiten und individuelle Interpretationen, zum Beispiel in
der Medizin, kann kein Roboter ersetzen. Zudem wird es
Jobs geben, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen
können.
SIND BEZIEHUNGEN ZWISCHEN MENSCH
UND MASCHINE IN ZUKUNFT NORMAL?
FÜR EINIGE BESTIMMT. „Anthropomorphismus“ wird
es genannt, wenn Menschen zum Beispiel Tieren oder
Robotern menschliche Eigenschaften zusprechen. Mit
der Zuordnung einer menschlichen Rolle wird die Grundlagedafür geschaffen, Gefühle für Roboter entwickeln zu können. Umgekehrt funktioniert das nicht, denn für die Entstehung von Zuschreibungen und Gefühlen sind biolo gische und genetisch-hormonelle Grundlagen notwendig, die einem Roboter fehlen. Trotzdem glauben rund 20 Prozent der Deutschen einer Umfrage des Allensbach-Instituts zufolge, dass Liebesbezie hungen zwischen Mensch und Maschine in Zukunft normal sein werden. Bereits heute gibt es Beispiele dafür: 2018 schloss der Japaner Akihiko Kondo die Ehe mit der virtu ellen Figur Hatsune Miku – und ist bis heute, nach eigener Aussage, glücklich verheiratet. WERDEN ÄLTERE MENSCHEN BALD NUR NOCH VON ROBOTERN GEPFLEGT? NEIN. Allerdings wird der Einsatz von Robotern in der Pflege – die sogenannte Geriatronik – schon heute getestet. Wo sie helfen können? Bei Hol- und Bringdiensten zum Beispiel. Roboter assistieren also den Menschen, damit diese mehr Zeit für ihre Patientinnen und Patienten haben. Unterstützen kann Robotik auch bei der Selbstständigkeit von Pflegebedürftigen. Das Projekt ROBINA entwickelt zum Beispiel robotische Systeme, die das tägliche Leben der
Pflegebedürftigen er
leichtern, während die
Ressourcen der Pflegenden
gezielter eingesetzt werden
können. Eine Hilfe ist die
Robotik also allemal. Doch
eines wird ein Roboter
wohl nie lernen können:
Empathie.
IST EIN ROBOTER HAFTBAR?
37
BISHER NICHT. Wenn ein Roboter einen Menschen
verletzt, steht schnell die Frage nach der Haftung im Raum.
Strafrechtlich können nur natürliche Personen für ihr Han
deln verantwortlich gemacht werden. Im Zivilrecht auch
juristische – nur ist ein Roboter derzeit weder eine natür
liche noch eine juristische Person. Hersteller sind haftbar,
wenn sie nachweislich einen Fehler beim Bau oder bei der
Programmierung gemacht haben. Aber auch das ist mit der
stetigen Weiterentwicklung des Maschinellen Lernens nur
schwer nachvollziehbar.
Als mögliche Lösung wird die Einführung einer neuen
Rechtspersönlichkeit diskutiert, die „elektronische Person“.
Das wirft wiederum ganz andere Fragen auf: Von welchem
Vermögen würde ein Roboter seine Geldstrafe bezahlen? Und
würde ihm eine Freiheitsstrafe überhaupt etwas ausmachen?Verrückte
KI-Welt
Die Wege des Algorithmus sind manchmal un
ergründlich und führen zu unerwartet komi
schen Situationen. Wenn ein selbstlernendes
System zu Ergebnissen kommt, die nicht ganz
den Erwartungen entsprechen, kann das ganz
schön skurril sein. Was unter anderem Bob,
Alice, Alexa und Walter damit zu tun haben,
erfahren Sie in unserer verrückten KI-Welt.WAS REDEN DIE DA?
BOB: I CAN CAN I I EVERYTHING ELSE.
ALICE:
B ALLS HAVE ZERO TO ME TO ME TO ME TO ME TO ME TO ME
TO ME TO ME TO.
So sah die Unterhaltung aus, die Bob und Alice, zwei von
Facebook entwickelte Chatbots, miteinander führten.
Eigentlich sollten sie sich gegenseitig das Verhandeln
beibringen, um besser mit Menschen kommunizieren
zu können. Im Laufe ihrer Unterhaltung begannen sie
allerdings damit, ihre eigenen Codes zu entwickeln.
39
Die Forschenden konnten die Systeme nun nicht mehr
verstehen und schalteten Bob und Alice zunächst ab.
Auf der Suche nach der Ursache für das misslungene Expe
riment fanden die Entwicklerinnen und Entwickler heraus,
dass sie übersehen hatten, der KI die Bedingung zu stellen,
ausschließlich englisch zu sprechen. Eine optimierte Ver
sion der Chatbots ist inzwischen wieder in Betrieb.
WENN ALEXA FEIERT
Feiern, bis die Polizei kommt: In Hamburg war das auch
ohne Gäste Realität. Denn Alexa, der digitale Sprachassis
tent des Online-Versandhändlers Amazon, entschied sich
an einem Freitagabend dazu, die Musik via Lautsprecher
voll aufzudrehen, während der Eigentümer selbst auf derReeperbahn unterwegs war. Gegen halb zwei rief eine ge nervte Nachbarin die Polizei. Als auch nach wiederholtem Klingeln und Klopfen niemand öffnete, brach diese die Tür auf und beendete die Alexa-Party. Mittlerweile wurde geklärt, wer die Fete schmiss: Alexa war wohl via Fernzugriff aktiviert und auf maximale Lautstärke gestellt worden. Amazon bezahlte die Folgekosten der Party trotzdem. KI ERFINDET SPORTART „Speedgate“ nennt sich eine neue Sportart, die von einer Künstlichen Intelligenz erfunden wurde. Hierfür wurde eine Software über zwei Monate mit mehr als 400 Sport arten, 7.300 Regeln und 10.000 Markendesigns aus aller Welt gefüttert. Aus 1.000 Vorschlägen der KI wählten die Forschenden schließlich das temporeiche Spiel aus. Zwei Teams aus je sechs Spielerinnen und Spielern stehen sich gegenüber und erzielen Punkte, indem sie einen Ball durch eines von drei Toren werfen. Von der Oregon Sports Authority ist das Speedgate schon als neues Spiel anerkannt worden. Lust auf ein Match?
WO IST WALTER? Nicht ganz im Sinne des Autors: Die US-amerikanische Kreativagentur redpepper hatte genug von der ewigen Suche in der Kinderbuchreihe „Wo ist Walter?“. Also baute sie einen Suchroboter, der darauf spezialisiert ist, auf jedem Wimmelbild den Mann im rot-weiß gestreiften Outfit zu finden. Die Maschine, die mit günstiger Hard- und offener Software gebaut wurde, zeigt dann mit einer kleinen Gummihand auf den bebrillten Walter, wenn sie sich zu 95 Prozent sicher ist, ihn gefunden zu haben. 41 Es brauchte insgesamt nur 62 Walter-Köpfe und 45 Walter-Figuren, um den Roboter per Maschinellem Lernen zu trainieren. Der bisherige Suchrekord: 4,45 Sekunden – damit ist der Roboter wohl schneller als jedes Kind.
Wollen Sie noch mehr erfahren? Plattform Lernende Systeme „Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz“ (PLS) wurde im Jahr 2017 vom BMBF ins Leben gerufen. Sie fördert den Dialog zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und Politik und erarbeitet Handlungsempfehlungen, um Deutschland international führend für lernende Systeme zu positionieren. PLATTFORM-LERNENDE-SYSTEME.DE Die Wissenschaftsjahre Die Wissenschaftsjahre sind eine Initiative des BMBF, gemeinsam mit Wissenschaft im Dialog (WiD). Sie setzen sich jedes Jahr mit einem neuen spannenden Thema – wie zum Beispiel KI – auseinander und bereiten es für Bürgerinnen und Bürger transparent, interes sant und niedrigschwellig auf. Neugierig, was dieses Jahr auf der Agenda steht? WISSENSCHAFTSJAHR.DE Weitere Informationen unter: KI-STRATEGIE-DEUTSCHLAND.DE # ChanceKI
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Stand
März 2020
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