Künstliche Intelligenz setzt Lernen voraus
Prof. Martin Riedmiller zeigt im Werk 39 von Aesculap die aktuelle Forschung auf
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TUTTLINGEN - Die Intelligenz ist eine zentrale Eigenschaft des Menschen – und diese Fähigkeit auf Roboter zu übertragen, das erzeugt Künstliche Intelligenz (KI). Darüber sprach Prof. Martin Riedmiller von der Alphabet-Tochter (Google) DeepMind am Dienstagabend im Werk 39 des Tuttlinger Medizintechnik-Unternehmens Aesculap im Rahmen der Reihe „Medtech_Shakers“. Der gebürtige Spaichinger betonte, dass es auch bei der KI um das Wahrnehmen, das Verstehen und das Erreichen von Zielen gehe.
Das Vorbild für das Lernen von Maschinen sei laut Riedmiller das menschliche Gehirn mit seinen hundert Milliarden Nervenzellen (Neuronen), die miteinander kommunizieren. Und dabei seien die Neuronen nicht fest miteinander verbunden, sondern sie könnten sich verändern: „Das versuchen wir, auf künstliche Systeme zu übertragen“, betonte Riedmiller.
Wenn ein System ein falsches Ergebnis bekomme, dann würde es die Verbindungen ändern – bis die nächste Falschmeldung kommt und die nächste Anpassungen geschehen muss. Das Lernen aus Erfahrung erfolge für das System durch eine Belohnung oder Bestrafung. Im Zuge dieses Prozesses könnten Fehler minimiert werden: „Es geht nicht darum, Daten zu speichern, sondern auf neue Situationen zu reagieren“, sagte Riedmiller. Dabei würden die Systeme versuchen, die Kosten immer so gering wie möglich zu halten.
Am Beispiel eines Robo-CupFußballturniers – Riedmiller hat mit seinem Team fünf Mal die Weltmeisterschaft und acht Mal die Europameisterschaft gewonnen – verdeutlichte der Professor die Wahrnehmung (Wo stehe ich, wo mein Gegner?), Repräsentation (Verarbeitung der Informationen) und Entscheidungsfindung (Was gemacht werden muss? Was ist mannschaftsdienlich?) der intelligenten Systeme.
Grenzen definieren
Auch am Beispiel der alten Spielkonsole von Atari oder des chinesischen Spiels Go verdeutlichte Riedmiller, wie der Lernprozess vonstatten geht. So galt das Spiel Go für künstliche Systeme lange Zeit als unlösbar, schließlich gebe es in dem Spiel 10 hoch 170 verschiedene Positionen. Oder anders ausgedrückt: eine schier unfassbar hohe Anzahl an Varianten. Mit dem Input von einer Million Zügen habe das System aber mit sich selbst gespielt und schließlich die besten Go-Spieler geschlagen. „Jeder Aspekt von Intelligenz kann so präzise beschrieben werden, dass er durch eine Maschine ausgeführt werden kann“, betonte Riedmiller. Dabei sei das Lernen – wie erwähnt – das zentrale Element.
Damit die Künstliche Intelligenz nicht irgendwann zum Schaden der Menschen eingesetzt wird, müssten laut Riedmiller Standards definiert werden, „damit es in die richtige Richtung geht“. Dazu müssten die Experten mit der Gesellschaft überlegen, wo man die Grenze zieht. Für die Medizintechnik seien intelligente Systeme etwa bei der Analyse von Röntgen- oder MRI-Bildern denkbar: „Es ist eine Genauigkeit denkbar, die an die menschlichen Experten herankommt“, meinte Riedmiller. Konkrete Auswirkungen der KI auf die künftige Arbeitswelt seien derzeit allerdings noch nicht möglich.
Der nächste Vortrag im Rahmen von „Medtech_Shakers“im Werk 39 von Aesculap bestreitet Martina Merz. Die Durchhausenerin, die aktuell in sieben Aufsichts- und Beiräten von Unternehmen in Schweden, Belgien, Frankreich, Luxemburg, China und Deutschland sitzt, spricht am Mittwoch, 4. Juli, um 18.30 Uhr zum Thema „Innovation, neue Arbeitswelten und veränderte Qualitäten in der Führung“. Eine Anmeldung dazu ist möglich unter www.werk39.com/ event_registration