KI, maschinelles Lernen und Roboter stoßen an ihre Grenzen

Nachdem in den letzten Jahren die überraschenden Meldungen neuer Forschungsfelder und Potentiale von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Mensch-Maschine-Interaktion (engl.: HMI) schier endlos schienen, ist inzwischen diesbezüglich etwas mehr Ordnung eingekehrt und so langsam scheint es, als findet die KI und alles was damit zu tun hat, seinen Platz in Wirtschaft, Industrie und Gesellschaft. Vor allem stößt diese neue Technologie immer mehr an menschgemachte Grenzen: Sei es, weil Menschen Angst davor bekommen, weil sich ihr Einsatz als ineffizient herausgestellt hat oder weil die KI diskriminiert — Immer lauter werden die kritischen Stimmen.

Dass Einsatzgebiete, die mehr Angst als Hoffnung machen, nicht gut bei den Menschen ankommen, haben inzwischen auch viele Entwickler verstanden. Und dass die künstliche Intelligenz kein Wundermittel für alles ist, kam auch schon bei den meisten an. Die Grenzen von solchen Systemen werden immer deutlicher, je mehr damit umgesetzt wird. Die Realität ist ernüchternder als der Hype, der um KI gezeichnet wird. Menschen können sich bis zu 8000 verschiedene Gesichter merken und unterscheiden, weit mehr als jede KI-Software. Das klingt überraschend, nach allem was man über die unglaublichen Potentiale von KI gehört hat, es ist aber so. Klar, für sehr fokussierte Aufgaben im Sinne einer schwachen KI sind heute dutzende Anwendungen bekannt, aber diese sind hochspezialisiert und konkret trainiert. Die KI-Potentiale ermöglichen wohl tatsächlich neue Geschäftsmodelle und Möglichkeiten, die dann aber erstmal noch Handwerker brauchen, um das alles aufzubauen.

Und die Nachrichten über “Rückschläge” häufen sich zwischenzeitlich auch: So feuert nicht nur Toyota die Roboter, sondern auch das Roboter-Hotel in Japan hat mehr als die Hälfte der Roboter stillgelegt, weil sie den verbliebenen menschlichen Kollegen mehr Arbeit gemacht hatten als sie ihnen abgenommen hätten. So sei der persönliche Assistent-Roboter im Zimmer wohl auch mitten in der Nacht aktiviert worden — mit der Ansage “Entschuldigung, das habe ich nicht verstanden. Können Sie Ihre Frage wiederholen?” sei der Gast vom Roboter geweckt worden. Er hatte wohl auf zu laute Schnarchgeräusche reagiert…

Dazu kommt: Je mehr die künstlichen Systeme unseren Alltag durchdringen, desto mehr werden auch Personengruppen diskriminiert oder manipuliert. So wurde kürzlich kritisiert, KI-Systeme würden Menschen mit Behinderung überraschend schlecht erkennen. Ursache hierbei ist wohl auch die Auswahl der zur Verfügung stehenden Daten zum Training des Systems. Es braucht eine Diskriminierungskorrektur, die aber kein Unternehmen freiwillig macht, so heißt es auch von der TU Kaiserslautern. Es muss die Qualität der eingesetzten Trainingsdaten überwacht werden, das ist unbedingt die Grundvoraussetzung für künftige Systeme, damit negative Folgen bereits frühzeitig verhindert oder zumindest erkannt werden können. Auch bei einem neuen Ansatz zur Erkennung von Depression durch eine KI ist noch nicht klar, ob die Technologie bei Männern und Frauen und verschiedenen Ethnien gleich gut funktioniert.

Ziemlich spooky stufe ich dann schon ein, wenn Biotechnologie auf KI trifft und Maschinen Vorschläge für gentherapeutische Eingriffe machen — Die Forschung mit DNA und Proteinstrukturen als Datengrundlage für Deep Learning steht bereits in den Startlöchern und hat beim jüngsten CASP-Wettbewerb schon den Überraschungssieger gestellt. Neue Möglichkeiten der Immuntherapie gegen bestimmte Krebsarten ist als Anwendungsgebiet hierbei nur der Anfang…

Um sich einen Überblick über das vielfältige Engagement (zumindest in Deutschland) zu verschaffen, gibt es jetzt die KI-Landkarte, die zeigt, welche lernenden Systeme bundesweit existieren und was sie leisten.