Die Digitalisierung ist historisch vielleicht der auffälligste Unterschied zwischen dem aktuellen Umgang mit Corona im Vergleich zur Spanischen Grippe 1920 oder der Cholera 1831. Wir erleben, wie eine Pandemie die gewohnte Welt aus den Angeln hebt. Fakt ist aber auch, dass Gesellschaften Krisen flexibel überwinden und nach einiger Zeit zu einer Normalität zurückfinden. Digitalisierung hat geholfen, Daten zu sammeln, um Infektionsketten nach¬zuverfolgen und verbessert die epidemiologischen Analysen. Sie ermöglicht Simulationen des weiteren Infektionsgeschehens, beschleunigt das Testen und die Entwicklung eines Impfstoffs.
Digitalisierung ist aber natürlich auch eine wesentliche Voraussetzung für die Erarbeitung, Verbesserung und Anwendung der Ergebnisse der Künstlichen Intelligenz (KI). Unter KI verstehen wir, dass Maschinen Leistungen erbringen, für die man beim Menschen Intelligenz voraussetzt. Das Ziel sind Assistenzsysteme, die den Menschen unterstützen. Deshalb ist unsere Mission am DFKI auch „KI für den Menschen“ - und explizit nicht KI für die menschenleere Fabrik, um nur eine Frage aufzugreifen, die mir wiederholt gestellt wird.
Offensichtlich setzt ein Mensch seine natürliche Intelligenz und sein erworbenes Sprachwissen ein, um einen deutschen Text zu verstehen und dann zum Beispiel ins Englische zu übersetzen. Wenn ein Computer eine solche Leistung maschinell oder eben künstlich erbringt, kann man berechtigterweise von Künstlicher Intelligenz sprechen. Maschinelle Übersetzung ist seit Jahrzehnten ein wichtiger Anwendungsbereich für KI. Aber die Ergebnisse waren bis Anfang der 2000er wenig zufriedenstellend.
In den vergangenen 10 Jahren hat die Übersetzungsgüte allerdings sprunghaft zugenommen. Das ist für alle vorteilhaft, denn sogar die aktuell besten Übersetzungssysteme kann jeder und kostenlos online nutzen und selber praktisch erleben, wie wertvoll ein KI-Werkzeug ist. Die gute Nachricht für Deutschland ist, dass das System, das die weltweit nuanciertesten Ergebnisse liefert, von einer Kölner KI-Firma stammt: DeepL. Wer also in dem Feld der KI hypnotisiert auf die USA oder China starrt, läuft Gefahr, die sehr guten Ergebnisse aus Deutschland zu übersehen.
Ein Stichwort, das in den vergangenen fünf Jahren im Zusammenhang mit KI immer wieder auftaucht, ist „Deep Learning“. Dabei handelt es sich um maschinelles Lernen aus Daten. Weil man mitunter sehr große Datenmengen benötigt, spricht man in diesem Zusammenhang immer wieder davon, dass Daten das „neue Öl“ seien. Auch DeepL setzt Deep Learning für die Textübersetzung ein und verwendet sogenannte künstliche neuronale Netze. Man sollte vielleicht an dieser Stelle noch einmal explizit daran erinnern, dass diese künstlichen neuronalen Netze mit den neuronalen Netzen des menschlichen Gehirns nur außerordentlich wenig gemein haben.
Für künstliche und menschliche neuronale Netze gilt allerdings, dass sie extrem gut geeignet sind für die Erkennung von Mustern. So kann ein Mensch offensichtlich sehr gut Gegenstände auf einem Foto benennen. Das können Maschinen mittlerweile auch. Maschinen können Tausende Fotos blitzschnell durchsuchen und diejenigen identifizieren, auf denen z.B. ein Tisch abgebildet ist. Das ist gut für jeden Fotografen.
In der Medizin revolutionieren diese Verfahren die Arbeit der Radiolog*innen bei der Analyse von CT-Aufnahmen. Der KI-Assistent ermüdet nicht. Die Maschine kann den Arzt auf möglicherweise ähnliche Fälle aufmerksam machen, die sie in Millionen von Patientenakten gefunden hat. KI kann so helfen, dass der Arzt eine fundiertere Diagnose stellen kann.
Natürlich gibt es nicht nur bildliche Muster. Auch beim menschlichen Verhalten kann man Muster erkennen. Die wiederum erlauben Rückschlüsse auf die Interessen, Vorlieben oder Wünsche der Nutzer*innen. Das ist wichtig im Kontext der Onlinesuche, denn die Qualität einer Suchmaschine bemisst sich letztendlich daran, dass die Suchergebnisse für die Nutzer*innen möglichst relevant sind. Suchmaschinen setzen KI ein und können so nicht nur bessere Suchergebnisse liefern, sondern auf der Ergebnisseite auch die passende Werbung platzieren. Wobei der Betreiber des kostenlosen Suchmaschinenangebots erst dann Geld verdient, wenn die Nutzer*innen die Anzeige so passend finden, dass sie auf diese klicken.
Tatsächlich entstehen durch KI Vorteile auf drei Seiten. Die Nutzer*innen bekommen die Ergebnisse, die zu ihrer Anfrage passen. Die Werbetreibenden können ihre Produkte oder Dienstleistungen in einem Zusammenhang platzieren, der ihren Angeboten entspricht. Der Suchmaschinenbetreiber kann seine Leistung kostenlos anbieten, verdient Geld über die Werbeplatzierung und nicht über die Abrechnung einzelner Suchanfragen. Weil die Klassifikation von vergangenen Kaufentscheidungen die Wahrscheinlichkeit für die aktuelle Kaufneigung einer Konsument*in erahnen lässt, ist das maschinelle Lernen aus Daten natürlich auch sehr gut geeignet für die Empfehlung von Produkten bei Online-Stores.
Probleme für diese datengetriebenen KI-Ansätze entstehen in Umbruchsituationen und in einer solchen sind wir aktuell. Umbruch ist Ausnahme. Jahrelange Erfahrung verliert an Wert und die Welt erscheint plötzlich in einem ganz neuen Licht. Wenn aber die Fortschreibung der ver¬gangenen Verhaltensweisen keine belastbare Strategie mehr für die maschinelle Abschätzung von zukünftigem Verhalten ist, kommen rein datengetriebene Verfahren an eine prinzipielle Grenze. Diese lässt sich auch nicht durch die Menge der gesammelten Daten überschreiten.
Anders der Mensch, der immer auf der Basis der aktuellen Erfahrungen und des aktuellen Weltverständnisses agiert. Faszinierend ist, wie sich der gesunde Menschenverstand die Welt und die im Handlungskontext notwendigen Zusammenhänge fortlaufend erschließt und auf eine widerspruchsfreie Idee zu bringen versucht. In Ausnahme- und Umbruchsituationen zeigt sich die schier unglaubliche Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der menschlichen Alltagsintelligenz. Ein einziges welterschütterndes Ereignis kann in dem Moment, in dem es eintritt, zu einer radikalen Neubewertung der gesamten bisherigen Erfahrung führen. Sagen wir mal, die Außerirdischen landen auf der Erde. Menschen können ihr komplettes Weltbild augenblicklich an die neue Lage anpassen, sie ändern dann das Modell auf dessen Grundlage sie agieren. Maschinen müssen das auch können.
Das Ziel sind die hybriden KI-Systeme der nächsten Generation. Diese verbinden maschinelles Lernen und modellbasiertes Verstehen miteinander und ermöglichen so Selbsterklärungsfähigkeit und Zertifizierbarkeit. Die Herausforderungen sind groß. Die Chancen sind da. Im Erfolgsfall liefert Deutschland KI-veredelte Maschinen, Anlagen und Dienstleistungen als die nächsten Export-Blockbuster.
Was ist zu tun? Die Aufmerksamkeit, die KI in den letzten Jahren erfahren hat, sollte nicht nachlassen, sondern sich weiter steigern. Wir sollten Investitionen in KI gleichzeitig intensivieren und in Teilen neu ausrichten. Das kann glücken, wenn wir gesellschaftlich die Angestellten und die Künstler*innen einladen und die Ärzt*innen, die Lehrer*innen und die Gewerkschaften gewinnen. Wenn wir die Geisteswissenschaften in die Verantwortung nehmen und die Ingenieurwissenschaften nicht aus dieser entlassen, weder die Politik noch die Wirtschaft vergessen und gemeinsam an „KI für den Menschen“ arbeiten.
Erschienen als Gastbeitrag in FOCUS online, 9. Oktober 2020 mit der Headline:
Deutsche Wirtschaft ächzt - nächsten Export-Blockbuster hält sie in Händen