Der erste Digitalk im neuen Jahr 2020 beschäftigte sich am 29.01.2020 mit dem Thema künstliche Intelligenz (KI, englisch: Artificial Intelligence, AI). Der Abend war sehr gut besucht. Sollten Sie über unsere Zusammenfassung hinaus Fragen haben, steht Ihnen eine Videoaufzeichnung auf unserem YouTube-Channel zur Verfügung.
| „Definition“ von KI, Begriff und Bedeutungen | |
|
Wikipedia: „künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch Artificial Intelligence (AI bzw. A. I.) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet.“ Abgesehen von dieser Bedeutung wird der Begriff KI bzw. künstliche Intelligenz auch für „automatisierende Maschinen“, die KI-Methoden und erlernte Algorithmen implementiert haben, verwendet. Dann spricht man davon, „eine KI zu trainieren“, was bedeutet, sie mit vielen Daten zu füttern, damit die Maschine Muster besser zu erkennen und Regeln erlernen kann. |
Künstliche Intelligenz
|
Clemens Wasner CEO EnliteAI Clemens Wasner ist CEO von EnliteAI, einem auf die Anwendung von AI spezialisierten Unternehmen aus Wien, und Gründer von AI Austria, einem unabhängigen Thinktank, der es sich zum Ziel gesetzt hat, das Land Österreich im Bereich der Applied AI als Vorreiter zu etablieren. Davor war er über 10 Jahre in der internationalen Unternehmensberatung tätig und hat u.a. als Partner das Asiengeschäft von Tokyo aus betreut. (Foto: EnliteAI) |
künstliche Intelligenz ist inzwischen ein stets aktuelles, spartenübergreifendes Thema. Der Begriff ist jedoch nicht neu, denn KI-Forschung existiert schon seit 1956 (Marvin Minsky und John Mc Carthy, KI-Pioniere). Spätestens seit dem Triumph der künstlichen Intelligenz AlphaGo über den weltbesten menschlichen Go-Spieler im Jahr 2016 dominiert der Begriff die Medien.
Zahlreiche Studien weisen darauf hin, dass künstliche Intelligenz unsere Wirtschafts- und Arbeitswelt grundlegend verändern wird. Wirtschaftswachstum, neue Geschäftsmodelle und Produktivitätszuwächse sollen in Zukunft mittels KI generiert werden. Die zuletzt rasante Entwicklung der KI begründet sich einerseits in der Verfügbarkeit eines größeren Datenvolumens, andererseits in der steigenden Rechenleistung und höher entwickelten Algorithmen.
Die Frage ans Publikum, ob es der Anwendung künstlicher Intelligenz positiv oder negativ gegenüber eingestellt sei, wurde von der Mehrheit mit positiv-neutral beantwortet.
Doch was ist unter künstlicher Intelligenz zu verstehen? Und wie unterscheidet sich künstliche von natürlicher Intelligenz? Natürliche Intelligenz wird als „die Fähigkeit eines Systems, sich an seine Umgebung anzupassen und gleichzeitig mit unzureichenden Informationen und Ressourcen zu arbeiten.“ verstanden (Dr. Pei Wang, AI Forscher). Im Vergleich dazu wird künstliche Intelligenz als menschenähnliches Denkvermögen von Maschinen beschrieben. Ein Teilgebiet davon ist maschinelles Lernen, welches auf erfahrungsgeneriertem Wissen basiert. KI versetzt Maschinen in die Lage durch Training mit Datensätzen Muster besser zu erkennen und Regeln zu erlernen. Nach dem Training kann die KI in der Regel eigenständig neue Probleme lösen.
Eine spezielle Methode des maschinellen Lernens stellt das Deep Learning (zu Deutsch: mehrschichtiges Lernen) dar. Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos, Bilderkennung und auch die Verarbeitung natürlicher Sprache. Deep Learning beruht auf einer Nachahmung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch künstliche neuronale Netze, welche in zahlreichen Hierarchie-Ebenen angeordnet sind. Dabei gelangen Daten von der Eingabeschicht über mehreren Schichten wie beim neuronalen Netzwerk zur Ausgabeschicht. Das Problem des Deep Learning ist aber noch, dass zwar ersichtlich ist, was ein- und ausgespielt wurde, jedoch kann am Ende nicht nachvollzogen werden, wie die künstliche Intelligenz Daten verarbeitet beziehungsweise Entscheidungen getroffen hat.
Das folgende Beispiel spiegelt die Abhängigkeit der KI-Entscheidungen von der Qualität der eingespielten Daten wider: Eine Bilderkennungs-KI identifizierte einen Husky fälschlicherweise als Wolf, da auf allen für das Training verwendeten Wolfsbildern Schnee zu sehen war. Fazit: künstliche Intelligenz ist so gut wie die Daten, mit welchen sie trainiert wurde. Gravierende und somit menschliche Denkfehler bei der Programmierung stellen daher wohl das größte Problem auf dem Anwendungsgebiet der künstlichen Intelligenz dar.
Dann gibt es noch die Unterscheidung zwischen schwacher und starker künstlicher Intelligenz. Während die schwache KI auf einen konkreten Anwendungsfall trainiert wird – wie beispielsweise die Spracherkennung (Beispiel WienBot) -, soll die starke KI der menschlichen Intelligenz ähneln oder diese sogar übertreffen.
„Wann wird künstliche Intelligenz Ihrer Meinung nach „intelligent“ sein? In zehn, dreißig oder fünfzig Jahren?“, richtete Clemens Wasner seine Frage an das Publikum. Die Mehrheit des Publikums konnte sich vorstellen, dass wir es in dreißig Jahren mit einer menschenähnlichen künstlichen Intelligenz zu tun haben werden.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist umstritten. So herrscht eine breite Diskussion in Technologie, Wissenschaft und Politik darüber, ob künstliche Intelligenz der Heilsbringer modernen Fortschritts ist oder apokalyptische Szenarien verursachen wird. Viele KI-Lösungen sind trotz so manch ethischer Bedenken schon global im Einsatz, der Großteil der KI-Techniken kommt dabei aus China.
Beispiele für den Einsatz von KI sind:
- Videoüberwachung mit biometrischer Gesichtserkennung
- Im Rekrutierungsprozess zur Bewertung von Bewerber_innen
- Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Bankkunden
- Google-Standortbestimmung bei Smartphones
- In der Schule zur Messung der Aufmerksamkeit und Motivation von Schüler_innen sowie zur Überprüfung der Arbeit der Lehrer_innen
- In der Medizin (KI kann z.B. bei Patientenüberwachung für schnellere Reaktion des Personals sorgen)
- Bei der Spracherkennung (Bsp.: Pindrop-Startup zur Verhinderung von Telefonbetrug bei älteren Personen)
|
Der Einsatz solcher KI-Überwachungstechniken birgt allerdings die Gefahr der Untergrabung demokratischer und persönlicher Werte (Massenüberwachung, Kontrollverlust). |
Wo kann nun jedoch die Grenze zwischen guter und negativer Überwachung gezogen werden? Expert_innen sind sich einig: Wir brauchen Regeln zur Nutzung künstlicher Intelligenz, jedoch ist noch unklar, wie diese aussehen werden. Zumal der KI-Einsatz auch kulturabhängig ist. Fakt ist: Im Wettlauf um die KI-Vorherrschaft haben die USA und China die Nase vorne, jedoch könnte Europa bei der Umsetzung von Ethik-Standards für KI eine Vorreiterrolle einnehmen.
Klar ist, dass Entscheidungsfindungen von KI-Systemen nachvollziehbar gemacht werden müssen, damit Menschen sie beurteilen können. Weiters muss es möglich sein, gegen Entscheidungen von KI-Systemen Widerspruch einzulegen und eine menschliche Entscheidung zu verlangen.
Und wo steht Österreich im Bereich der künstlichen Intelligenz? Auch wenn sich immer mehr österreichische Firmen mit künstlicher Intelligenz beschäftigen, so ist die KI-Expertise österreichischer Unternehmen im Vergleich zu anderen europäischen Unternehmen unterdurchschnittlich.
Abbildung: AI Landscape Austria – aktuell gibt es in Österreich 193 Unternehmen, die künstliche Intelligenz verwenden.
Clemens Wasner schloss seinen KI-Beitrag mit einem Zitat von Gustav Mahler: „Wenn die Welt einmal untergehen sollte, ziehe ich nach Wien, denn dort passiert alles fünfzig Jahre später.“
WienBot – der digitale Assistent der Stadt Wien
|
Sindre Wimberger |
Die konkrete Anwendung künstlicher Intelligenz demonstrierte Sindre Wimberger anhand des WienBots, dem digitalen Sprachassistenten der Stadt Wien. Der WienBot liefert als digitaler Guide rund um die Uhr Antworten auf Fragen zu Wien. Die Stadt Wien hat hierfür den WienBot mit den meistgenutzten wien.at-Inhalten trainiert. Die App basiert auf künstlicher Intelligenz, welche Sätze erkennt und automatisch auswertet. „Wichtiger als die Menge der Daten sind die richtigen Trainingsdaten“, konstatierte Wimberger. Der größte Aufwand bestehe darin, Antworten einfach und kurz aufzubereiten. Die Ausweitung des digitalen Sprachassistenten auf weitere Städte Österreichs ist in Planung.
Anbei die wichtigsten Eigenschaften des WienBot:
- präsentiert pro Frage mehrere Ergebnisse
- liefert direkte Antworten in ganzen Sätzen
- basiert auf einer Wiener Stimme
- unterscheidet zwischen Hochdeutsch und Wienerisch
- übersetzt ins Englische
- stellt eine Unterstützung insbesondere für ältere Leute dar
- funktioniert sowohl mittels Sprachfunktion als auch als Chat mit Tastatureingabe
Den WienBot können User_innen nach Parkgebühren, Öffnungszeiten, Eintrittspreisen, Wegbeschreibungen, Fahrplanauskunft, Informationen zur Erledigung von Amtswegen, Veranstaltungen, Mülltrennung rund um Wien und noch vieles mehr fragen. Zudem dient der WienBot als Chat-Plattform zur Unterhaltung für hauptsächlich junge Menschen (Beispiel: „Erzähl mir einen Witz!“).
Wie sieht es mit dem Datenschutz des WienBot aus? Der WienBot stellt eine sichere Alternative zu anderen digitalen Sprachassistenten wie Alexa oder Siri dar und speichert keine personenbezogenen Daten. Der einzige Kritikpunkt in Bezug auf den Datenschutz ist die Spracherkennung, welche über die im Betriebssystem eines Smartphones integrierten Sprach-Ein/Ausgabe-Dienste (Siri, Google App, …) erfolgt.
Link: wien.gv.at/bot
KI in der medizinischen Anwendung
|
Sonja Jäger |
Sonja Jäger stellte das Startup ImageBiopsy Lab vor, welches auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung spezialisiert ist. ImageBiopsy Lab verwendet KI-Lösungen für die Analyse/Diagnose von Röntgenbildern von Hand, Knie und Hüfte. Durch die computergestützte Software können relevante Informationen schneller und präziser aus Röntgenbildern erhalten werden. Dazu wurde die KI mit unterschiedlichen Röntgenbildern, welche von der PACS-Datenbank (Pics Archiving Communication System) zur Verfügung gestellt wurden, trainiert. Mehrere Ärzte und Ärztinnen bewerten die Bilder und trainieren so die KI. Ziel der KI-Lösungen von ImageBiopsy Lab ist es, die Technologie als Unterstützung für Ärzte und Ärztinnen einzusetzen, nicht jedoch Ärzt_innen völlig durch KI zu ersetzen.
Die Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung sind:
- Automatisierung von Routine-Aufgaben
- Zeitersparnis (Ärzt_innen können sich somit mehr Zeit für Patient_innen nehmen)
- Standardisierung
- Reproduzierbarkeit
Feedback und Ausblick
Über Ihren Kommentar zu diesem Thema freuen wir uns! Nach Ihrer Anmeldung können Sie Kommentare und Fragen zur kommenden Veranstaltung hinterlassen.
Wir freuen uns über Ihre Rückmeldungen, Anregungen und Fragen auf unseren Social Media-Kanälen:
Alternativ können Sie uns auch gerne eine E-Mail schreiben an: info@digisociety.ngo
Haben Sie schon unseren Newsletter abonniert?
Die Auswirkungen der KI auf Gesellschaft, Arbeitswelt und Wirtschaft diskutieren wir bei unserem nächsten Digitalk am 26.02.2020. Wir hoffen, Sie persönlich begrüßen zu dürfen. Hier können Sie sich anmelden: https://digisociety.ngo/veranstaltungen/dt2020-2-ai/
Sie möchten uns unterstützen? Werden Sie noch heute Privatmitglied oder Firmenmitglied und profitieren Sie von unseren Angeboten.
- Über den Autor
- Artikel
Mag.a. Nicole Kirowitz studierte an der Universität Wien Psychologie und Romanistik. Sie engagierte sie sich in Ihrer Freizeit ehrenamtlich in Hilfsorganisationen in Belgien, Lateinamerika als auch beim Wiener Hilfswerk. 2015 schloss Nicole Kirowitz ihre Ausbildung mit einem Praktikum bei der UNO in Bangkok im Bereich des internationalen Handels ab. Nach Ihrer Rückkehr koordinierte sie Studierendenkurse an einem Bildungsinstitut in Wien. 2018 schloss Nicole Kirowitz einen MBA in International Management in Lille ab und arbeitet nun seit 2019 als Projektkoordinatorin bei der Digital Society.
Neueste Kommentare