KI verstehen: unser Labor für Künstliche Intelligenz

Das Labor für Künstliche Intelligenz (KI) an unserer Hochschule ist ein Ort der Innovation und Forschung. Hier werden Methoden der KI entwickelt, die das Potenzial haben, unser Leben in vielen Bereichen zu verbessern. In diesem Artikel geben wir einen Einblick in das Labor und seine Aktivitäten.

Professor te Vrugt, Sie leiten dieses Labor, lehren und forschen zur KI. Seit wann interessieren Sie sich für Künstliche Intelligenz?

Ich hatte als Schüler einen Fachartikel über Spracherkennung gelesen und war davon sehr fasziniert. Nach meinem Mathematikstudium forschte ich dann in einem Unternehmen, das genau solche Produkte herstellte.

Die Einleitung für diesen Beitrag hat der Textautomat ChatGPT-3.5 geschrieben. Wie hatten Sie den Auftrag für den Chatbot formuliert?

„Schreibe die Einleitung für einen Artikel in dem Magazin fhocus der FH Münster über das Labor für Künstliche Intelligenz.“

Da liegt das Gefühl nahe, dass es eine Interviewerin nicht gebraucht hätte.

Doch, denn der Chatbot kennt den Kontext nicht, und er hat keine Empathie, meine Motive zu erkennen und meine Gedanken nachzuempfinden. Für dieses Gespräch geben Sie die Richtung vor, weil Sie ein bestimmtes Ziel verfolgen. Vor allem aber greift der Chatbot primär auf sein bislang gelerntes Wissen zurück - dies ist hauptsächlich auf dem Stand von 2021. Wir sehen jedoch bereits erste für die Allgemeinheit verfügbare Systeme, die zusätzlich auf Wissen aus dem Netz zugreifen.

Gutes Stichwort: Dort kursieren viele Definitionen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning. Wie erklären Sie die Begriffe?

Für die KI zitiere ich gern Elaine Rich und Kevin Knight: „Das Studium des Problems, Computer dazu zu bringen, Dinge zu tun, bei denen ihnen momentan der Mensch noch überlegen ist.“ Das maschinelle Lernen ist „nur“ ein Teilbereich von KI: Algorithmen können Muster und Gesetzmäßigkeiten in oft großen Beispieldaten erkennen und daraus Systematiken ableiten. Eine spezielle Lernmethode dafür ist das Deep Learning – sie setzt typischerweise künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten zwischen Eingangs- und Ausgangsschicht ein. Im Alltag begegnen wir Deep Learning beispielsweise in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, wie zum Beispiel auch beim ChatGPT.

Im Mittelpunkt des Interesses steht immer der Nutzen – alles, was unser Leben besser oder einfacher macht. Worauf konzentrieren Sie sich im Labor für Künstliche Intelligenz?

In den Medien sehen wir vor allem die Ergebnisse der KI: In unserem Alltag nutzen wir bereits Sprachassistenten oder die KI-Bildverbesserung in unseren Smartphones. Im Labor für KI schauen wir sowohl auf die Anwendungen als auch die zugrundeliegenden Prinzipien: Neben den (Lern-)Algorithmen ist dies beispielsweise das Thema Explainable AI, das die Interpretierbarkeit des Vorgehens komplexer Algorithmen betrachtet. Reinforcement Learning ist spannend, weil sich KI durch Ausprobieren und Belohnen selbst trainiert. Und AutoML, also automatisiertes maschinelles Lernen, ist interessant für uns, weil es wiederum zur Automatisierung von maschinellen Lernprozessen führt.

Wie gut funktioniert die Vernetzung mit Partnern außerhalb der Hochschule?

Sehr gut, immer mehr Unternehmen, auch im Münsterland, entdecken das Thema für sich. Mit mehreren Unternehmen haben wir gemeinsame Projekte. Im Forschungsprojekt ViroWeld beispielsweise, hier geht es um den Einsatz von KI in der industriellen Robotik, arbeiten wir mit dem Altenberger Unternehmen CLK zusammen. Dort arbeiten zwei Masteranden an Lösungen, auf der Grundlage von 3D-Bilddaten Robotern die Verarbeitung metallischer Bauteile zu ermöglichen. In dem vom Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand geförderten Projekt kooperieren wir unter anderem mit der Hochschule Südwestfalen.

Welche Rolle spielt die Wissenschaft KI in der Lehre?

Mittlerweile eine immer größere. KI lehren wir im Bachelorstudium Informatik, Mustererkennung und maschinelles Lernen im Masterstudium, und als Anwendungs-Wahlmodule bieten wir unter anderem Sprachverarbeitung oder 2D- und 3D-Bildverarbeitung an. Der Übergang von Forschung zu Entwicklung ist fließend. Gemeinsam mit meinem Kollegen Prof. Dr. Nikolaus Wulff haben wir im letzten Wintersemester im Master die aktuellen Entwicklungen der modernen KI-Forschung betrachtet. Wichtig ist uns, das Verständnis der Algorithmen und das erforderliche methodische Vorgehen zu vermitteln, damit die Studierenden wissenschaftlich sauber arbeiten können. Ein gutes Beispiel dafür, dass wir schon jetzt unsere Studierenden gut wappnen, ist ETI-Alumnus Daniel Lukats. Er promoviert am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Und die regionalen Unternehmen gewinnen durch unsere Absolventinnen und Absolventen KI-Know-how.

Worauf müssen wir uns zukünftig einstellen?

KI wird weiterhin unser Leben begleiten. Wir freuen uns darüber, dass Errungenschaften aus der KI an vielen Stellen dem Wohl der Menschen dienen. So können wir erste Möglichkeiten für nachhaltigeren Verkehr bei den „kraftstoffsparenden Routen“ eines großen Kartenanbieters nutzen, und auch im Gesundheitswesen werden Innovationen auf Grundlage von KI bereits angewendet. Mich persönlich fasziniert auch weiterhin die Sprachverarbeitung. Natürlich sind negative Anwendungsbeispiele nicht auszuschließen. Dass etwa autonome Waffen Menschen Angst machen, kann ich gut nachvollziehen. Umso wichtiger finde ich, dass alle ein Grundwissen davon haben, was KI ist und wie KI prinzipiell funktioniert.

Nachdem der Chatbot die Einleitung geschrieben hat, darf er nun die letzte Frage beantworten: Ist es gut oder schlecht, dass es ChatGPT gibt?

Als Künstliche Intelligenz habe ich keine Vorstellung von moralischen Werten wie „gut“ oder „schlecht“. Ich bin ein Werkzeug, das dazu entwickelt wurde, Informationen bereitzustellen und Fragen zu beantworten. Wie jedes andere Werkzeug kann die Verwendung von ChatGPT sowohl positive als auch negative Auswirkungen haben, abhängig davon, wie es genutzt wird.

 

Interview: Anne Holtkötter

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