Ein ebenso verheißungsvoller wie schillernder Begriff dominiert den Technologiediskurs der Gegenwart: Künstliche Intelligenz (KI). Wissenschaft und Industrie investieren Milliarden, um Anschluss an diese Entwicklung zu gewinnen. KI schürt auch große Ängste: Selbstlernende Systeme könnten Millionen Arbeitsplätze vernichten, heißt es, der Mensch drohe die Kontrolle über die Maschinen zu verlieren. An der Technischen Hochschule Ingolstadt (THI) wird das Forschungszentrum für KI weiter ausgebaut. Drei Professoren erläutern, was gerade passiert, welche Möglichkeiten KI bietet - und ob die Sorgen vor massenhaftem Jobverlust berechtigt sind.
Meine Herren, der Begriff Künstliche Intelligenz, kurz KI, wurde in den 1980er-Jahren populär. Und er hat einen Vorläufer: Seit 1948 bezeichnete man in der Wissenschaft die Lehre von der Maschinenregelung als "Kybernetik". Wieso kann man heute dennoch den Eindruck gewinnen, KI sei etwas Neues?
Walter Schober: In den 1950er- und 1960er-Jahren wurden bei der Grundlagenforschung zur Künstlichen Intelligenz Fortschritte gemacht. Der Grund, warum das jetzt wieder aufkommt, ist die Rechenkapazität, die sich entwickelt, und dass Erkenntnisse aus der KI in konkrete Anwendungen übergeführt werden können.
Christian Endisch: Neu bei der Hardware ist auch die hohe Speicherkapazität, die wir früher nicht hatten. Und ein ganz wichtiger Punkt ist die Digitalisierung. Oft werden Digitalisierung und KI vermischt, aber das muss man auseinanderhalten. Digitalisierung ist erst mal das Vorhandensein von digitalen Daten, also etwa Sensordaten, Texte, Bilder, Sprache, Videos - das ist die Basis für die Künstliche Intelligenz. Dazu kommt die Vernetzung, mit der man die Daten leicht verteilen kann.
Michael Botsch: Zwei Komponenten sind wichtig im Vergleich zu früher: Die Menge an Daten, die man jetzt zur Verfügung hat, und die Hardware, die schon genannt worden ist. Gerade bei sehr präsenten Anwendungen wie der Gesichtserkennung gibt es sehr viele gelabelte Daten (markierte, identifizierbare Daten, d. Red.), das heißt, jemand muss sich dort die Mühe gemacht haben zu sagen: Wenn ich dieses Bild sehe, erkenne ich, dass es das Gesicht von XY ist. Bei Facebook machen die Leute das selber. Ich lade ein Bild von mir rein, und es wird automatisch gelabelt. All diese Daten sind jetzt verfügbar - in großen Massen.
Nennen Sie bitte ein Beispiel.
Botsch: Wenn Sie mit einer Kamera rumfahren und Daten für das automatisierte Fahren aufnehmen, werden mehrere 100 Megabit pro Sekunde aufgezeichnet. Fährt man Stunden, kommt man in den Bereich der Peta-Daten, also nicht mehr Giga oder Tera (ein Petabyte entspricht 1024 Terabyte oder 10 hoch 15 Byte, d. Red.). Das ist heute der Stand der Technik.
Aber noch einmal: Warum gewinnen viele Laien den Eindruck, KI sei etwas Neues? Ist da etwas in der Vermittlung dieser Technologie versäumt worden?
Endisch: Die KI wird sichtbarer, weil die Menschen jetzt damit in Kontakt kommen.
Schober: Ich habe jetzt Anwendungen vor allem im privaten Bereich. Wenn man Siri oder Alexa anschaut: Das sind Spracherkennungssysteme, für die wir bis vor fünf Jahren noch nicht die Rechnerkapazität hatten, um das umzusetzen.
Botsch: Oder die Kommunikationstechnologie: Viele Algorithmen erledigen die Sprachverarbeitung nicht in einem kleinen Gerät, das man auf dem Schreibtisch hat, sondern übertragen die Daten an eine zentrale Stelle, was man als Cloud-Computing bezeichnet. Das bedeutet, es gibt neben der Hardware vor Ort riesige Kapazitäten an Speicher- und Rechenleistung an zentralen Orten.
Endisch: Genau. Die KI sitzt in Rechenzentren, nicht in den einzelnen Geräten. Siri (von Apple) und Alexa (von Amazon, d. Red.) - diese Geräte sind ja dumm. Die Intelligenz sitzt an einem zentralen Ort.
Wo bestimmt KI schon länger unseren Alltag ? Vielleicht ohne, dass wir es bemerken?
Endisch: Im Gesundheitswesen. Haut-Screening zur Krebs-Früherkennung zum Beispiel.
Botsch: Automatische Übersetzer. Damit kann man ganze Absätze in Englisch, Französisch oder was auch immer reinstellen, und im Bruchteil einer Sekunde hat man grammatikalisch korrekt die Übersetzung. Das ist auch für das Arbeitsleben sehr relevant.
Wo führt das hin?
Botsch: Die Zahl der Anwendungen wird weiter zunehmen, in jeder Branche. Auch im Bereich Smart Home wird viel passieren. Neue Dienste, die das Leben komfortabler machen. In den Fabriken wird sich sehr viel tun, ebenso im automatisierten Fahren. Urban Air Mobility - für alles leistet KI einen Beitrag.
Im Frühjahr wurde das Artificial Intelligence Network Ingolstadt - AININ - gegründet, die THI ist einer der sieben Partner. Audi ist dabei, ebenso das Klinikum Ingolstadt. Das Netzwerk verfolgt das Ziel, so wörtlich, "die Forschungsergebnisse in gesellschaftlich relevante Produkte bzw. Produktionsmethoden und dann in Unternehmensgründungen zu überführen". Auch die gesellschaftlichen Auswirkungen der KI-Technologien sollen untersucht werden. Wie weit sind Sie beim Aufbau dieser Forschungsgemeinschaft?
Schober: Wir haben die ersten Professuren ausgeschrieben und sind jetzt im Besetzungsprozess. An der THI haben wir bei Themen, die mit der KI verknüpft sind, schon ein Forschungsvolumen von rund vier Millionen Euro. Automatisiertes Fahren, lernfähige Systeme, aber auch Schadenserkennungen in der Produktion oder die Verarbeitung großer Datenmengen in der Fertigung. Es ist ein breites Spektrum, mit dem wir uns beschäftigen. Rund 40 Mitarbeiter arbeiten bei uns bereits an Themen der KI.
Endisch: Um mal zu zeigen, wie vielschichtig das ist: Wir haben zum Beispiel in der Fertigung - Industrie 4.0 - End-of-line-Prüfung von Verbrennungsmotoren (am Ende einer Fertigungslinie, d. Red.). Hier werden Daten aufgenommen und anschließend wird entschieden: Ist das Produkt in Ordnung oder nicht? Ein großer Bereich sind lernfähige Batteriesysteme, wo wir Sensoren in den einzelnen Zellen haben und über Künstliche Intelligenz entscheiden, in welchem Zustand sich dieses System befindet. Dann können wir aktiv in die Struktur dieses Batteriesystems eingreifen.
Sieht der Kunde dann exakter, wie viele Kilometer er in seinem E-Auto noch schafft?
Endisch: Ja. Es ist damit genauer möglich zu erfahren: Wie viel Reichweite habe ich noch? Ich kann mit diesem System auch mehr Reichweite aus einer Batterie herausholen. Und wenn etwas in die falsche Richtung läuft, kann ich gegensteuern.
Schober: Mit einer Optimierung über KI erreiche ich eine Erhöhung der Gesamtkapazität. Deshalb können wir über so ein System ein Stück Wettbewerbsfähigkeit in Deutschland schaffen, denn wir sind in Deutschland ja nicht die Zellenhersteller. Aber wenn wir die Kompetenz haben, die intelligenten Steuermechanismen für diese Zellen zu entwickeln, sind wir in einer komfortablen Wettbewerbssituation. Weil ich dann nicht die Kompetenz habe, eine dumme Zelle herzustellen, sondern die Kompetenz habe, sie mit einem intelligenten System zu steuern.
Haben Sie ein weiteres Beispiel für hochflexible Fertigung?
Endisch: Noch wird alles nacheinander am Fließband produziert. In Zukunft wird die Fertigung flexibler, das bedeutet, es ist nicht von Anfang an vorherbestimmt, welchen Weg das Produkt durch die Fertigung geht. Wir haben fahrerlose Transportsysteme, wir haben mehrere Fertigungsanlagen mit bestimmten Fähigkeiten. Je nachdem, welche Produkte mit welchen Anforderungen reinkommen, wird das online optimiert - und dann geht das Produkt durch die Fertigung.
Herr Botsch, bitte ein Beispiel aus Ihrem Spezialgebiet, die Fahrzeugsicherheit.
Botsch: Eine Herausforderung beim Automatisierten Fahren ist die Frage: Wie vermeide ich einen Unfall? Das ist hoch komplex, weil so viele dynamische Objekte um uns herum sind. Das ist selbst für uns Menschen oft extrem herausfordernd. Wie sich die Fahrzeuge bewegen, jede Verkehrssituation - alles ändert sich ständig. In Ingolstadt können wir uns jetzt die Elektroscooter anschauen, die es vor einem Dreivierteljahr nicht gab. Mit KI kann man ein Sicherheitssystem entwickeln, indem wir etwa verschiedenste Hypothesen für jedes Objekt auswerten. Dann sind wir in der Lage, Optimierungsmaßnahmen vorzunehmen und dann zu sagen: Das ist der sicherste Weg, um da durchzukommen.
Schober: Über bildverarbeitende Verfahren kann das Auto erkennen: Ist das jetzt ein spielendes Kind, das in die Fahrbahn reingeht, oder ist es eine Schuhschachtel, die reinfliegt? Ich füttere das System mit einer Vielzahl von Daten. Es erkennt darin über die Algorithmen gewisse Muster, verwertet das und lernt über diese Muster, um was es sich zum Beispiel bei dem Objekt handelt. Das ist das Grundprinzip der KI.
Man kann heute von einem Hype um die KI sprechen. Obgleich das keine wissenschaftliche Kategorie ist - freut Sie das?
Endisch: Ich finde das super! KI ist immer so ein Auf und Ab gewesen. In den 80ern war das ein richtiger Hype, dann ging es wieder nach unten, kam fast zum Erliegen, dann kam die KI wieder hoch. Ich finde es wunderbar, dass diese Technologie jetzt so attraktiv geworden ist.
Botsch: In den 80ern sind die Methoden auch an der hohen Erwartungshaltung gescheitert - das ist immer die Gefahr eines Hypes. Die Technologien waren damals noch nicht so weit. Deshalb kam das zum Erliegen.
Was bedeutet KI konkret zum Beispiel für die Zukunft der Automobilproduktion?
Endisch: Wir können unseren Wohlstand nur durch ständiges Wachsen der Produktivität aufrechterhalten. Im Maschinenbau sind wir schon sehr, sehr stark automatisiert. Die KI ermöglicht - in Grenzen -, dass Mensch und Maschine näher zusammenkommen. Bisher arbeiten die Industrieroboter in Käfigen, als Schutz für die Menschen. Mit der KI haben wir die Möglichkeit, sie zusammenzubringen. Einen noch größeren Beitrag der KI sehe ich aber im Dienstleistungsbereich.
Noch einmal zum Autonomen Fahren. Es wird unentwegt als eine ganz sicher kommende Entwicklungsstufe dargestellt, als etwas Alternativloses, definitiv Ausgemachtes. Aber eine solche Absolutheit im Diskurs halte ich für problematisch. Und abgesehen von den Risiken sowie den juristischen Barrieren: Wie viele Leute wollen das denn wirklich: In selbstfahrenden Autos sitzen?
Endisch: Ich glaube, in naher Zukunft wird das nicht kommen. Beim Autonomen Fahren muss man überlegen: Statte ich das Auto mit Sensorik und Intelligenz aus, um mit den jetzigen Straßen klarzukommen? Oder mache ich eine Verkehrsführung, damit ein Auto mit weniger Komplexität klarkommt? Zum Beispiel Busse, die in der Stadt bestimmte Routen abfahren. Diese Routen sind so ausgelegt, dass das Ganze mit einfacherer Technologie fehlerfrei funktioniert. Automatisiertes Fahren ist jetzt auf der Autobahn ein Thema, aber in unseren hochkomplexen Städten sehe ich das die nächsten zehn Jahre nicht.
Botsch: Man muss mit dem Begriff autonom sehr vorsichtig umgehen. Auch in Wikipedia ist er falsch definiert. Man spricht in der Branche von Automatisiertem Fahren. Da gibt es fünf Stufen. Wir befinden uns heute an der Schwelle zwischen Stufe zwei und drei. Es gibt aber Fortschritte, von denen der Kunde profitiert. Man kennt schon den Autopiloten auf der Autobahn, auch wenn das nicht der richtige Begriff ist. Man ist so weit, dass der Fahrer eine Zeit lang aus der Verantwortung genommen werden kann, obgleich das wie gesagt juristisch noch ein Thema ist. Aber in diese Richtung geht das. Eine Prognose abzugeben, wann wir so weit sind, dass alle Menschen in einem Auto nur noch Passagiere sind, ist aber nicht möglich.
In vielen Branchen geht die Angst um. KI werde Millionen Arbeitsplätze vernichten, heißt es. Der Mensch verliere die Kontrolle, liefere sich den Maschinen aus. Welche Sorgen sind berechtigt? Was ist Science Fiction?
Endisch: Die KI wird einfache Tätigkeiten ersetzen. Aber im Gegenzug entstehen andere Tätigkeiten. Irgendjemand muss die Software schreiben. Irgendjemand muss dafür sorgen, dass die Daten vorhanden sind. Irgendjemand muss die KI trainieren und darauf achten, dass sie das Richtige macht. Da entstehen Jobs. Ich glaube, die Gesamtbeschäftigung wird ungefähr gleich bleiben. Genau vorhersagen kann man das nicht. Auf jeden Fall brauchen die Leute höhere Qualifikationen. Deshalb ist es wichtig, dass in Deutschland Bildung und Forschung zukunftsfähig werden.
Schober: Wir reden hier von einem Marktpotenzial der KI in Höhe von ungefähr 430 Milliarden Euro bis zum Jahr 2035. Das heißt, wir werden Veränderungen haben. Durch KI werden Jobs wegfallen. Es werden Jobs verändert werden. Und es kommen neue Jobs dazu. Tätigkeiten, die eine Maschine machen kann, fallen weg. Bei Automatisiertem Fahren auf der Autobahn gibt es bereits jetzt Versuche mit einem Leitfahrzeug, und die Laster fahren autonom hinterher. Dann brauche ich auch keine Rastplätze mehr, die wir jetzt noch immer ausbauen. Steuererklärungen und Buchhaltung werden autonom erfolgen. Die KI wird auch vom Finanzamt eingesetzt, um autonom zu prüfen. Letztlich entstehen neue Jobs. Wir müssen aber schauen, dass die Kompetenz für KI bei uns in Deutschland bleibt!
Endisch: KI kann den Menschen nicht ersetzen. KI ist in bestimmten Anwendungen deutlich leistungsfähiger als der Mensch. Sie kann viel schneller soziale Medien durchsuchen, etwa auf Hasskommentare. Ist aber Satire im Spiel, kann KI das nicht herausfinden. Hier sieht man den großen Unterschied: Eine KI kann emotionale und soziale Dinge nicht verstehen. Das kann nur ein Mensch.
Schober: KI ist ein Werkzeug. das wir Menschen einsetzen, um Dinge einfacher zu machen.
Botsch: Schwarz-Weiß-Malerei bringt überhaupt nichts. Die Veränderung wird darin liegen, dass man sich darauf einstellen muss, immer wieder etwas Neues lernen zu müssen.
Es heißt oft, Deutschland habe den Anschluss verpasst und investiere viel weniger in die KI-Forschung als Amerikaner und Chinesen. Wie erleben Sie das? Sind wir abgehängt? Und wo?
Endisch: Der Rohstoff für die KI sind Daten. Und diejenigen, die derzeit die meisten Daten zur Verfügung haben, sind amerikanische Firmen: Facebook, Google, Amazon. Die sammeln jede Menge Daten. Das ist natürlich sehr hilfreich, wenn man KI entwickelt.
Botsch: Man muss an dieser Stelle aber unbedingt hinzufügen, dass Deutschland wissenschaftlich in der Vergangenheit extrem gut aufgestellt war und es immer noch ist! Das Ingenieurswissen in unserem Land ist enorm. Wenn es aber darum geht, dieses Wissen in konkrete Anwendungen zu integrieren, haben wir noch viel Potenzial, das nicht ganz ausgeschöpft ist. Davon bin ich fest überzeugt!
Schober: Wir sollten sicherstellen, dass wir die Grundlagenerkenntnisse, die wir in Deutschland haben, wo wir gut aufgestellt sind, in die Anwendung bringen. Da haben wir wie erwähnt in Deutschland ein Nachholpotenzial. Wir müssen es schaffen, dass wir Ideen und Innovationen in Produkte und Dienstleistungen bringen. Wir Deutschen sind sehr gut im Maschinenbau. Wir sind aber nicht dafür bekannt, die großen Softwareschmieden zu haben. Wir erleben einen Trend weg von der Hardware hin zur Software. Wir stellen tolle Autos her! Aber der Kunde verlangt Vernetzung, verlangt viele Lösungen, die mit Software zusammenhängen.
Investiert Deutschland genug in die Künstliche Intelligenz?
Schober: Diesen Wandel hat man jetzt erkannt. Auch die Initiativen des Freistaats Bayern gehen in die Richtung, um dieses Feld zu stärken. Die Bundesregierung spricht von Gesamtinvestitionen in die KI von vier Milliarden Euro. Die Chinesen investieren diese Summe multipliziert mit dem Faktor 20 bis 30. Wir müssen also deutlich mehr in KI investieren! Denn am Ende gilt auch dort: Geld schießt Tore.
Christian Silvester
KI im Kofferraum: Heckansicht des THI-Testfahrzeugs. -Foto: Foto: Hammer
Gestatten: Pepper, Verkaufsberater bei Media-Saturn. -Foto: Foto: Eberl
