Germany: A good location for AI-Development

Germany: A good location for AI-Development

In an Interview with Thomas Euler (Eck Consulting GmbH) Reinhard Karger (Spokesman of DFKI) reports on artificial intelligence and automation. Have a look at the article of Jeffrey Auerbach (Fuse GmbH) on the interview.

Der Künstliche-Intelligenz-Standort Deutschland

Reinhard Karger berichtet über K.I. und Automatisierung – im Interview mit dem Geschäftsführer der Eck Consulting GmbH, Thomas Euler.

Reinhard Karger ist Unternehmenssprecher des deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz und Vorsitzender der deutschen Gesellschaft für Information und Wissen. In den 80er-Jahren studierte er theoretische Linguistik in Wuppertal und beschäftigte sich während dieses Studiums mit Sprachanalyse. In diesem Zusammenhang entstand sein erster Kontakt mit künstlicher Intelligenz. Ziel der damaligen Forschung war es, die Bedienung von Rechnern zu erleichtern, indem man versuchte, die natürliche Sprache besser zu verarbeiten. Als Projektmanager eines groß angelegten Sprachtechnologieprojektes des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, war er maßgeblich in die Entwicklung eines maschinellen Dolmetschers, also der maschinellen Übersetzung von Spontansprache involviert.

Entwicklung der Spracherkennungssysteme ab 1993

Im Interview schildert Karger, wie Spracherkennung um 1993 funktioniert hat und wie sie sich im weiteren Verlauf entwickelte.
Spracherkennungssysteme hätten zu Beginn mit der sogenannten „diskreten Erkennung“ gearbeitet. Das bedeute, dass der Sprecher nach jedem Wort pausieren müsse, damit das System das Wort erkenne. Eine kontinuierliche Spracherkennung steckte also noch in den Kinderschuhen und habe somit anfänglich eine hohe Fehlerrate aufgewiesen. Das nächste große Ziel in der Spracherkennung sei die Übersetzung von Verhandlungsdialogen gewesen. Karger erläutert, auf welche Art und Weise die Systeme arbeiten würden. Man unterscheide zwischen den symbolischen und den statistischen Verfahren. „Symbolische Verfahren sind regelbasiert und funktionieren konzeptuell, also so, wie wir den Duden kennenlernen. Statistische Verfahren arbeiten ganz anders. Da geht es darum, mit welcher Wahrscheinlichkeit ist jenes eine Entsprechung in der Zielsprache.“, erklärt Karger. Voraussetzungen für statistische Verfahren seien eine große Datenmenge, leistungsstarke GPU’s/CPU’s zum Durchforsten des Suchraumes und eine große Speicherkapazität.

Aufschwung von KI

Eine zentrales Thema des Interviews war die Frage, warum KI aktuell so erfolgreich ist. Karger legt dar, dass für KI Gewinnerzielungsmöglichkeit existieren würden und verweist dabei auf das Vermögen von Alphabet. Dennoch sei Google als Suchmaschine nicht immer da gewesen, es habe auch andere vor der Zeit von Google gegeben. Google sei einfach bunter und besser gewesen. „Es ist gut, es ist ein toller Service. Kann man tolle Services besser machen? Ja! Kann man! Also geht es darum, wer Informationen noch besser verarbeitet, wer einen besseren Service anbietet, könnte der nächste große Player werden in einem gigantischen Markt.“ Nach Einschätzungen von Karger existiere eine große Anzahl wirtschaftlicher Hoffnungen. Sei es der Gewinn, die Ehre oder die Befriedigung von Eitelkeit. „Doch wie kann man besser werden?“, warf der Sprecher des DFKI in den Raum und lieferte prompt selbst die Antwort. „Wenn wir menschliche Intelligenz in all ihren Spielarten simulieren können.“

Industrie 4.0

Das Wort „Industrie 4.0“ existiert seit dem 01. April 2001 und ist seitdem ein prägender Begriff geworden. Karger betont, es sei eine Art Spill-Over-Effekt eingetreten, also die Übertragung des Begriffs auf viele andere Bereiche des Lebens. Industrie 4.0 meine den Zusammenschluss von Internettechnologie, Unternehmenssoftware und Unternehmenssteuerung. Dies beinhalte eine Änderung des Informationsflusses in den Fabriken, mit den Maschinen, dem Vertrieb und Support und Änderungen des Informationsflusses zu den Kunden. „Letztlich ändert es den Informationsfluss zwischen den zusammenarbeitenden Fabriken“. Karger verdeutlicht, dass folglich kleine und mittelständische Unternehmen, welche alle ihr eigenes spezielles Know How besäßen, übergangsfrei zusammenarbeiten können. Sie würden sich also zu temporären Produktionsverbünden entwickeln.

Standort Deutschland

Euler fragte gespannt, was den Standort Deutschland so interessant mache. Karger lobte in diesem Kontext den gut aufgestellten Mittelstand in Deutschland, welcher „exzellente Ergebnisse“ liefere. Deutschland besäße eine Kooperationskultur, also eine Kultur der Messen, wo in regelmäßigen Abständen zahlreicher Austausch stattfinden würde. Dieser sei essentiell, um Projekte zu verwirklichen und gute Geschäfte abschließen zu können. Der deutsche Mittelstand investiere außerdem kontinuierlich in Innovationen. Das Problem sei allerdings, dass in Deutschland zwar eine große Anzahl an Anlagen und Maschinen betrieben werden würde, diese allerdings nicht Digital seien, informiert Karger.

Der gegenwärtige Stand von KI

„Können Künstliche-Intelligenz-Systeme heute denken?“ fragte Euler abschließend. „Man muss differenzieren zwischen Denken und Intelligenz. Für das Denken benötigt man ein Ich und Maschinen besitzen kein Ich, deswegen können sie nicht denken.“ Bei Intelligenz wird zwischen fünf verschiedenen Dimensionen unterschieden:

  1. Sensomotorische Intelligenz: Diese beschreibt das Zusammenspiel der Sinnessysteme, also Hirn und Nervenaktivität, mit den motorischen Systemen, also den Bewegungsabläufen.[1] Maschinen würden in dieser Hinsicht schon einiges beherrschen, so Karger.
  2. Kognitive Intelligenz: Sie beziehe sich auf das reine Wissen. Karger ist überzeugt, dass Maschinen hierbei sehr weit sein und dem Menschen in Zukunft überlegen sein werden.
  3. Emotionale Intelligenz: Umfasst die Fähigkeit eigene und fremde Emotionen zu erkennen, zu verstehen, zu akzeptieren und diese selbst zu steuern und beeinflussen zu können. Das bedeutet, dass man mit Gefühlen so umgehen können muss, dass sie der Situation entsprechend angemessen sind. Des Weiteren muss ein Individuum fähig sein, Empathie zu empfinden und mit Beziehungen umgehen zu können, um in einer Gemeinschaft wertgeschätzt und integriert zu werden.[2] Der Mensch kann Kälte, Angst oder Schmerz empfinden. Dies fehle der Maschine, nach Einschätzung von Karger. Man sei auch heute noch ahnungslos wie man die Verarbeitung von Emotionen und Gefühlen bei einer Maschine erzeugen könne. Möglich sein aber simulierte Gefühle.
  4. Soziale Intelligenz: Soziale Intelligenz existiert, wenn der korrekte Umgang mit zwischenmenschlichen Normen und Umgangsformen vorhanden ist. [3] „Eine Maschine weiß nicht warum sie etwas tut, bzw. warum sie etwas nicht tut.“
  1. Kollektive Intelligenz: In der Literatur auch als Schwarmintelligenz bezeichnet. Vor allem bei Applikationen zur automatisierten Steuerung von Logistik und Infrastruktur, ist diese Art der Intelligenz wichtig. Man bedenke die Vorteile davon, wenn z.B. Self-Driving-Cars ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Dateneingängen im Rahmen einer kognitiven Intelligenz träfen, gegenüber einem System, das alle einzelnen Autos steuern müsste. Google Maps und Nauto liefern in diesem Zusammenhang interessante Ansätze.

 
Abschließend resümiert Euler, dass trotz der langjährigen Forschung das menschliche „Ich“ noch immer nicht vollständig erforscht sei und es vorerst ein Traum bleibe, dieses auf Computer übertragen zu können. Karger ergänzt: „Digitale Unsterblichkeit ist nicht möglich.“
 
Jeffrey Auerbach, Fuse GmbH

Das vollständige Interview unter: http://www.digital-hills.de/der-kuenstliche-intelligenz-standort-deutschland-reinhard-karger-zu-k-i-und-automatisierung-podcast/

[1] Yang JF Livingstone D, Brunton K et al. (2013). Training to enhance walking in children with cerebral palsy: are we missing the window of opportunity? In: Semin Pediatr Neurol. Jun; 20(2):106-115.

[2] D. Goleman: Emotionale Intelligenz. München und Wien 1996, S. 65 f.

[3] Gehirn&Geist. (2007) Soziale Intelligenz. Verfügbar unter: http://www.spektrum.de/alias/soziale-intelligenz/wer-ist-sozial-intelligent/911391 (18.10.16).

 

 

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