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«Künstliche Intelligenz wird die gesamte Gesellschaft verändern»
10.11.2020 Die KI-Technologie steckt noch in den Kinderschuhen, birgt aber schon jetzt gewaltige Potenziale. Was mit Künstlicher Intelligenz alles möglich ist und welche Gefahren und Grenzen bestehen, sagen die beiden BFH-Professoren Mascha Kurpicz-Briki und Erik Graf im Gespräch.
Unterschied zwischen «artificial intelligence» und «intelligence amplification»
Was verstehen Sie unter «Künstlicher Intelligenz»?
Mascha Kurpicz-Briki: Was wir heute damit meinen, sind automatisierte Entscheide, maschinelles Lernen und Algorithmen, die etwas entscheiden. Wie intelligent diese jeweiligen Verfahren aber tatsächlich sind, darüber lässt sich streiten. Manchmal wird schon im Zusammenhang mit statistischen Verfahren von KI gesprochen, da dieser Begriff nicht sauber definiert ist und es kein allgemeines Verständnis darüber gibt.
Erik Graf: In den USA wird in den Fachdiskussionen nach «artificial intelligence» und «intelligence amplification» unterschieden, wobei Letztgenanntes die Fähigkeiten und Möglichkeiten beschreibt, mit denen sich die menschliche Effizienz computergestützt verbessern lässt. Wenn wir von Künstlicher Intelligenz sprechen, sollten wir uns darüber bewusst sein, dass wir auch in Jahrzehnten noch nicht dazu in der Lage sein werden, eine solche zu bauen.
Entnehme ich Ihrer Antwort, dass man mit den Begrifflichkeiten präziser verfahren sollte?
Erik Graf: Der Begriff «KI» suggeriert mehr Intelligenz als tatsächlich vorhanden ist, weil versucht wird, aus der menschlichen Perspektive zu erklären, was hier passiert. Es ist eigentlich so, dass das Vorgehen sehr simpel ist und die Algorithmen mit verschiedenen Samples gefüttert werden, die anschliessend in der Maschine Gewichte setzen, welche von dieser reflektiert werden. Allerdings ist es schwer abzuschätzen, wie diese Samples das Verhalten der Maschine beeinflussen und zu Fehlern führen, vor allem dann, wenn grosse Datenmengen eingebeben wurden.
Maschinen mit Fehlern füttern
Müsste man demnach die Maschine zunächst einmal mit Fehlern füttern, um diese Abgrenzung zu erleichtern?
Erik Graf: Das macht man. Das Problem hierbei ist, dass man nie alle Situationen abdecken kann und der Maschine eine ganze Dimension an Fähigkeiten fehlt, die für uns Menschen selbstverständlich ist. Es besteht nur eine Fassade der Intelligenz, die sich ganz gut mit der Filmkulisse einer Westernstadt vergleichen lässt. Wenn man durch diese läuft, denkt man sich, dass alles sehr schlau aussieht. Schaut man aber hinter die Fassade, ist da nur eine grosse Leere. Da ist keine Abstraktionsfähigkeit oder die Fähigkeit, etwas abzuwägen und zu erkennen, in welchem Kontext gerade gearbeitet wird. Dabei ist es wichtig, dass jede zu treffende Entscheidung zuvor aus verschiedenen Perspektiven betrachtet wird. Das fehlt im Moment noch komplett. Nun heisst das nicht, dass es nicht schon Anwendungen für KI geben würde. Diese müssen aber zunächst identifiziert werden, indem man mit Fachexperten eng zusammenarbeitet, die einem ihre Arbeitsabläufe und Prozesse erklären. Erst dann lassen sich die Möglichkeiten von Machine Learning bestimmen.