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Die neueste Technik kann viele Vorteile bringen - aber eventuell auch ganz schön böse enden.

Künstliche Intelligenz

"Jede Technologie kann man missbrauchen"

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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 (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.

Das ist aber auch nichts Neues?
Stimmt. Aber Sie können bei der Bilderkennung nun eine erheblich höhere Genauigkeit erzielen. Der Grund: Sie können neuronale Netze sehr effektiv trainieren, um Fotos und Filme zu analysieren. Das Programm kann auf verschiedenen Bildern erkennen, dass es sich um dieselbe Person handelt, obwohl Sie auf dem einem Bild 40 Jahre jünger sind als auf dem anderen und auf einem einen Bart haben und eine Brille tragen und auf dem anderen Bild nicht. Der Clou dabei ist, dass nun eine große Zahl von Merkmalen zur Identifikation eingesetzt werden kann.
 
Was bringt das?
Sie können nicht nur Gesichter, sondern auch Tumore viel genauer erkennen. In der medizinischen Diagnostik werden solche Verfahren schon angewendet, um Krebstherapien zu verbessern. Und sie können Ärzte entlasten.

Medizin wird bei IT-Innovationen immer gerne als Positiv-Beispiel herbeizitiert. Aber chinesische Sicherheitsbehörden setzen Bilderkennungstechnologien angeblich auch ein, um Menschen besser zu überwachen. Facebook arbeitet ebenfalls mit Bilderkennung. Gerade der Facebook-Skandal zeigt doch, wie schnell avancierte Technologien missbraucht werden können.
Die Polizei kann Bilderkennung aber auch einsetzen, um Kriminalität besser zu bekämpfen. Was ich damit sagen will: Niemand bestreitet, dass wir uns in einem Spannungsfeld bewegen. Jede Technologie kann man missbrauchen. Aber um es positiv zu wenden: Betrug mit Kreditkarten kann man bislang nur sehr mühsam bekämpfen, indem man aufgrund von Geldflüssen rekonstruiert, wer sich wann und wo aufgehalten hat. Wenn Sie da aber einen lernenden Algorithmus einsetzen, der auf dynamische Entwicklungen reagiert, dann wird der Betrug viel schneller und viel einfacher sichtbar. Denn der Algorithmus kann die sehr komplexen Muster der Nutzung einer Kreditkarte einer Person erkennen – und Abweichungen davon, die dann auf einen Missbrauch hindeuten.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz konkret heute schon für erfolgreiche deutsche Sparten wie Automobil und Maschinenbau?
Sie können mit Sensoren verschiedene Daten über den Zustand von Maschinen abfragen, Temperaturen, Druck und so weiter. Das sagt Ihnen viel über diese Maschine. Mit KI-Programmen können Sie Muster und damit zum Beispiel Hinweise auf Verschleiß erkennen. Wenn Sie frühzeitig eingreifen, kann so ein Ausfall der Maschine verhindert werden. Im konkreten Fall könnte ein Unternehmen ein System entwickeln, das mit Kameras die Produkte kontrolliert, die eine Maschine fertigt. Mit der KI-Analyse der Videos können nun Abweichungen entdeckt werden. Werden diese tatsächlich gefunden, ist es möglich, automatisch die Einstellungen der Maschine so zu verändern, dass wieder fehlerfrei produziert wird.
 
Und wie sieht das bei Autos aus?
Da entsteht ein sehr interessantes Feld. Es geht nicht nur ums autonome Fahren an sich. Durch diese Anwendungen entstehen riesige Datenmengen, die weiter genutzt werden können, um maßgeschneiderte Produkte für Nutzer zu bieten. Das kann Entertainment sein. Die Fahrt im Auto können Sie aber auch eines Tages zum Einkaufen oder zum Arbeiten nutzen.
 
Mein Auto spricht dann mit mir?
Warum nicht? Aber die Nutzer werden noch ganz andere Anwendungen sehen. Chatbots werden schon heute eingesetzt.
 
Die sprechenden Maschinen sind bereits berüchtigt und unbeliebt.
Sie werden aber in der Zukunft von großem Nutzen sein. Wenn Sie künftig bei einer Hotline anrufen, wird ihre Frage durch Chatbots viel besser und schneller beantwortet als es bislang durch Beschäftigte in Call-Centern möglich ist. Weil die Maschine in kurzer Zeit auf der Suche nach einer Antwort großen Datenbanken durchsuchen kann.
 
Diese Sachen kann man dann auch weiterdrehen und dazu kommen, dass Algorithmen Entscheidungen treffen. Genau davor hat Musk Angst, nämlich dass KI entscheidet, dass es nun einen militärischen Präventivschlag gegen einen Feind geben muss. KI ist keine Gewähr für sichere Entscheidungen, zumal Algorithmen nur Koinzidenzen, aber keine Kausalitäten erkennen können. Wie weit darf die künstliche Intelligenz gehen?
Das ist ein weites Feld. Richtig ist, mit KI sind auch Entscheidungen verbunden, beziehungsweise die Vorbereitung von Entscheidungen. Aber ab einem gewissen Niveau der Fragestellung müssen immer Menschen entscheiden: KI kann den Tumor entdecken, aber ob operiert wird, müssen Arzt und Patient entscheiden. Ich sehe unsere Mission darin, dass wir die positiven Aspekte von KI nach vorne bringen.

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