Robin Schlenga

Senior Data Scientist

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Künstliche Intelligenz – dieser Begriff ruft so manche Assoziation hervor: vom Schachcomputer über diverse Inkarnationen in Filmen wie Terminator, Star Trek oder 2001: A Space Odyssey bis hin zu den Assistenzsystemen auf unseren Smartphones. Deswegen möchte ich zunächst den Begriff etwas einsortieren. Sehr treffend hat es Larry Tesler, ehemaliger Chief Scientist von Apple, formuliert: „Intelligenz ist immer das, was Maschinen noch nicht können.“

Künstliche Intelligenz heißt nur in Präsentationen so – in Wirklichkeit handelt es sich um Machine Learning

Künstliche Intelligenz (KI) ist im aktuellen Verständnis fast ausschließlich die Nutzung von Machine Learning. Dabei wird ein Paradigma der Softwareentwicklung umgedreht: Während herkömmliche Systeme von Programmiererinnen und Programmierern geschriebene Regeln befolgen, um aus Daten gewünschte Resultate zu erhalten, werden beim Machine Learning die Regeln von Algorithmen selbst gefunden. Dazu benötigt man sehr große und häufig von menschlichen Expertinnen und Experten annotierte Datensätze. Diese Daten werden den Machine-Learning-Systemen wieder und wieder vorgelegt, bis die Systeme selbständig in der Lage sind, die Zusammenhänge zwischen den Daten zu erkennen und zu reproduzieren. Diesen Prozess nennt man „Training“.

In der Praxis haben sich einige Aufgaben herauskristallisiert, die besonders gut mit Methoden der KI gelöst werden können: insbesondere Bilderkennung, Vorhersagen von Zeitreihen, und immer mehr auch die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Ein Beispiel: Wir bei Ramboll haben die KI-Software Opseyes entwickelt, die in der Lage ist, bakterielle Filamente auf Mikroskopaufnahmen von Abwasserproben zu erkennen. Das hilft Abwasserbetrieben schnellere Testresultate zu erhalten.

Das Konjunkturpaket und die KI-Strategie der Bundesregierung setzen auf diese Zukunftstechnologie

Die Bundesregierung hat die Fördersumme für künstliche Intelligenz im Rahmen des Konjunkturpakets auf 5 Milliarden Euro bis 2025 erhöht, die 2018 veröffentliche KI-Strategie sah noch 3 Milliarden Euro bis 2025 vor. Mit diesem Geld sollen einerseits Investitionen in Forschung getätigt werden, andererseits aber auch innovative Geschäftsmodelle gefördert und die Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft und Forschung erleichtert werden. Keine Frage, damit wird die Weiterentwicklung dieser wichtigen Technologie auch in Deutschland verstärkt stattfinden können, insbesondere Forschung und Lehre dürften mit der internationalen Spitzenklasse aufschließen.

Hoffentlich findet künstliche Intelligenz dann auch – abseits der wenigen bereits etablierten Anwendungsfelder – ihren Weg in die Praxis. Vergleichen wir nämlich die kommerzielle Nutzung von künstlicher Intelligenz, stehen europäische Anbieter im Vergleich zu solchen aus den USA oder China nur selten gleichauf. Die Gründe hierfür sind meiner Meinung nach in zwei Punkten zu finden:

  1. Zunächst zeigt sich hier sich die generell schwächer ausgeprägte Innovationskultur der europäischen Länder, was Software-Themen angeht. Die entsprechende Situation in der Digitalisierung von Verwaltungen, und der Ausbau der notwendigen technischen Infrastruktur, tragen ihren Teil ebenfalls bei.
  2. Ein weiteres Hemmnis liegt in den Erwartungen an Privatsphäre und Datenschutz, die in Europa sehr stark ausgeprägt sind – nicht erst seit Inkrafttreten der DSGVO. Jedoch gilt: ohne Daten keine KI.

Es ist mir wichtig zu betonen, dass der zweite Punkt kein Nachteil sein muss – sondern zum Standortvorteil werden kann. Zunächst ist Datenschutz ein Wert an sich, der generell nicht geopfert werden sollte. Aber auch ganz praktisch liegen in einer etwas bedachteren Herangehensweise an Daten Vorteile. Amerikanische und chinesische Hersteller landen häufig mit diskriminierenden KI-Systemen in den Schlagzeilen – man denke an Gesichtserkennungssysteme, die nur bei weißen Menschen gut funktionieren oder Bewerbungssoftwares, die männliche Bewerber bevorzugen. Zugrunde liegt solchen Problemen immer die entsprechende Schieflage in den Datensätzen, mit denen die Systeme trainiert wurden. Legt man größere Sorgfalt schon von vorneherein in die Sammlung der Daten und berücksichtigt dabei ethische Standards und Normen, so sind die entstehenden Systeme diesbezüglich weniger anfällig. Jedoch muss klar gesagt werden: kein System wird auf absehbare Zeit in der Lage sein, menschliche kulturelle Nuancen abzubilden und sicherzustellen.

Künstliche Intelligenz ist ein Zukunftsthema – für das man sich schon heute vorbereiten muss

Die momentan größte Hürde für künstliche Intelligenz in Deutschland sehe ich an anderer Stelle: den Strukturen und Prozessen in unseren Organisationen. Daten sind vielerorts ein diffuser Begriff für auf der Festplatte verstreute Excel-Tabellen oder eingescannte Dokumente. Sie werden noch nicht überall konzentriert gesammelt, technisch lesbar gemacht, und strukturiert zur Verfügung gestellt. Innerhalb von Organisationen findet wenig Austausch über die Daten und deren Potenziale statt. Doch ohne diese Datengrundlage kann an künstliche Intelligenz nicht gedacht werden. 

Hier sollten Organisationen also ansetzen. Ein Data Warehouse ist häufig die erste technische Komponente, die eine modernere Nutzung von Daten ermöglicht. Aber auch eine veränderte Fehler- und Experimentierkultur müssen Organisationen erlernen, denn fertige Lösungen wird es auf absehbare Zeit nicht geben. Hier muss insbesondere an die Menschen in der Organisation gedacht werden. Eine technische Lösung ohne Beteiligung und Befähigung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wird niemals Erfolg haben. 

Wenn die notwendigen Strukturen und Prozesse aufgestellt sind, lassen sich viele erste Erfolge auch mit recht wenig Aufwand erzielen. Bei Bedarf können dabei Fördersummen aus dem Konjunkturpaket angefragt werden – beispielsweise in Zusammenarbeit mit regionalen Forschungsinstituten in sogenannten Anwendungshubs.

In einigen Fällen wird künstliche Intelligenz zunächst eine Vision bleiben. Die dafür notwendigen Grundlagen zu legen, lohnt sich aber. Von den veränderten Prozessen profitieren die Organisationen und ihre Mitarbeitenden auch ganz unmittelbar, ebenso durch die notwendige Digitalisierungsarbeit (die übrigens ebenfalls durch das Konjunkturpaket gefördert wird).

Und keine Sorge vor dem Terminator: KI wird auf absehbare Zeit mehr wie ein Schachcomputer wirken – eine Technik, die einige ganz spezifische Aufgaben besonders gut erledigen kann.