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Künstliche Intelligenz „Jede Technologie kann man missbrauchen“

Künstliche Intelligenz geht sehr viel weiter als Alexa oder autonomes Fahren. Ein Gespräch mit Stephan Gillich über die Risiken der Bilderkennung, Chatbots und Elon Musk.

Künstliche Intelligenz
Die neueste Technik kann viele Vorteile bringen - aber eventuell auch ganz schön böse enden. Foto: afp

Künstliche Intelligenz (KI) wird das Trendthema auf der Hannover Messe, die am Sonntag von Kanzlerin Angela Merkel eröffnet wird. Es geht vor allem darum, wie lernende Software in Fabriken die Fertigung verbessern kann. Für Stephan Gillich vom Chiphersteller Intel wird sich KI aber in allen Lebensbereichen durchsetzen. Gillich sieht zwar die Gefahren des Missbrauchs durch die neuen Technologien. Aber für ihn steht außer Frage, dass auch künftig Menschen und nicht Maschinen die wichtigen Entscheidungen treffen werden.

Herr Gillich, der Tesla-Chef Elon Musk hat vor einiger Zeit gewarnt: Künstliche Intelligenz sei gefährlicher als Atomwaffen. Fällt Musk Ihnen in den Rücken?
Das würde ich so nicht sagen. Wir sehen vor allem die positiven Auswirkungen von künstlicher Intelligenz, die ja prinzipiell nichts Neues ist. Ich war vor 25 Jahren Student. Sie werden es nicht glauben: Damals haben wir uns auch schon mit künstlicher Intelligenz befasst, allerdings nur theoretisch. Das Thema ist jetzt so relevant geworden, weil wir zwei Komponenten zur Verfügung haben: Wir haben einerseits die Rechenleistung, um wirklich KI-Algorithmen programmieren zu können. Zweitens ist KI erst nützlich, wenn wir große Datenmengen haben, die analysiert werden können. Und Big Data ist schon fast allgegenwärtig.
 
Auf der Hannover Messe wird in der nächsten Woche viel über künstliche Intelligenz zu hören sein. Sind diese Anwendungen in der Industrie angekommen?
Im Autoland Deutschland wird autonomes Fahren immer zuerst genannt. Aber wir haben auch längst Anwendungen im Maschinenbau, aber auch in der Finanzindustrie, in der Pharmaforschung und und und. Wir werden KI in den nächsten Jahren in nahezu allen Sektoren der Wirtschaft und des öffentlichen Lebens sehen.
 
KI ist nicht mehr zu stoppen?
Ja, weil es in fast jeder Industrie immer mehr Sensoren gibt, die Daten produzieren. Und auch die Menschen produzieren mit Smartphones, Laptops und anderen Geräten Daten, die analysiert werden können und müssen.
 
Der Großteil der Normalnutzer erlebt mit Siri bei Apple und Alexa bei Amazon die ersten Begegnungen mit künstlicher Intelligenz. Doch diese Rendezvous enden oft mit Enttäuschungen. Mit KI ist es offenbar noch nicht so weit her.
Sie sprechen jetzt einen konkreten Fall an, nämlich die Spracherkennung. Wir stehen hier noch am Anfang einer Entwicklung, die das Benutzen von Apps und allen möglichen Programmen einfacher machen will. Was Sie ansprechen, ist nichts anderes als das Erkennen von gesprochener Sprache und das Durchsuchen von Datenbanken aufgrund der erkannten Schlüsselworte. Ich kann Ihnen sagen, dass sich Spracherkennung und Bilderkennung schon bald extrem stark verbessern werden.

Wie gehen Unternehmen damit um?
Es gibt zahlreiche Marktstudien, die eine eindeutige Tendenz zeigen: Bei Unternehmen besteht großes Interesse. KI wird früher oder später der Normalfall für IT-Anwendungen sein. Aber die Umsetzung hinkt derzeit noch hinter dem Interesse her.
 
Stimmt die Güte der Daten nicht? Oder ist das alles einfach noch zu komplex?

Die Umsetzung von KI ist ein komplett neues Gebiet, und zwar in jeder Hinsicht. Deshalb dauert die Umsetzung. Das war bei anderen Technologien ähnlich. Wir sprechen schon seit mehr als einem Jahrzehnt über Cloud-Computing. Der Durchbruch und die großflächige Nutzung kamen aber erst in den letzten Jahren. Bei KI gibt es eine kontinuierliche Weiterentwicklung für Hardware und Software, das ist allerdings eine komplexe Thematik.
 
Weil Lernen nicht so einfach ist?
So kann man es sagen. Es geht um die kognitive Funktion, die auch das menschliche Gehirn hat. Computerprogramme sollen das nachahmen. Schauen Sie sich das sogenannte Machine Learning an: Sie haben einen Algorithmus, also eine Abfolge von programmierten Befehlen. Dieser Algorithmus kann sich durch den Input von Informationen selbst verändern und adaptieren. Eine Spezialform davon ist das Deep Learning. Das schlägt gerade sehr hohe Wellen, weil sich dort die Entwicklungen massiv beschleunigen. Dabei werden neuronale Netzwerke verwendet, also komplexe, miteinander verknüpfte Informationen, die einen Algorithmus lernend machen.
 
Was kann man damit anfangen?
Das wichtigste Anwendungsfeld ist im Moment die Bilderkennung.

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