Rückblick Campus Talk „Künstliche Intelligenz“
am 07. Dezember 2017 mit IBM
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München

 

Ob Terminator, R2D2 oder die betörende Roboterfrau aus „Ex Machina“: Bei künstlicher Intelligenz (KI) denken viele Menschen an Maschinen, die ein Bewusstsein und einen eigenen Willen haben. Doch das ist eher Science Fiction als Fakt.

Grund genug für die Veranstaltungsreihe „Handelsblatt Campus Talk“, sich mit der Thematik zu beschäftigen.

 

Fünf Vertreter von IBM Deutschland, dem Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE), der GEMA und der Hochschule für angewandte Wissenschaften München diskutierten am 07. Dezember 2017 unter der Moderation vom Handelsblatt-Redakteur Christof Kerkmann mit mehr als zweihundert Studierenden, Doktoranden, Dozenten und vielen weiteren Interessierten an der Hochschule München über das Thema „Künstliche Intelligenz“. Hochschulintern wurde die Veranstaltung insbesondere von der Fakultät für Informatik und Mathematik, von Prof. Dr. Peter Mandl, begleitet und organisiert.

Der Campus Talk gab Studierenden die Gelegenheit, Martina Koederitz, Vorsitzende der Geschäftsführung IBM Deutschland und General Manager Deutschland, Österreich und Schweiz, persönlich kennenzulernen und ihr und weiteren Experten Fragen rund um Studium, Wissenschaft, neuste Technologien und Berufseinstieg zu stellen.

Die Technologie kann bestimmte Aufgaben zwar beeindruckend zuverlässig erledigen, doch sie ist weit davon entfernt, sich selbständig zu machen. „Wir sind jetzt noch weit weg von einer Singularität“, sagte Johannes Forster, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule München und Berater bei IBM, in Anspielung auf die Diskussion, ob Maschinen die Menschen überholen werden. „Noch dazu bräuchte man zunächst einmal jemanden, der die immensen Ressourcen und das Interesse hätte, eine vollständige künstliche Intelligenz nach menschlichem Vorbild zu bauen.“ Derzeit liege der Fokus darauf, Daten intelligent zu nutzen. „Wir wollen Expertensysteme entwickeln, die beispielsweise Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten unterstützen.“

Hier gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete. So hat IBM mit Daimler einen Assistenten entwickelt, über Autofahrern Fragen zum Fahrzeug stellen können, berichtete Martina Koederitz – das System sucht die passende Antwort aus dem Handbuch heraus und gibt sie über die Lautsprecher wieder. https://www.ibm.com/de-de/blogs/think/2017/11/30/ask-mercedes-chatbot-statt-betriebsanleitung/

Auch bei der Versicherungskammer Bayern komme solch ein Expertensystem zum Einsatz, bei dem Mensch und Maschine zusammenarbeiten. Hier arbeitet Watson im Kundenmanagement, wo viele Kundenbeschwerden eingehen. Diese werden automatisch gelesen, verstanden und an den zuständigen Sachbearbeiter weitergegeben

Dabei betonte Koederitz, dass Watson, Supercomputer von IBM, der Technologien mit künstlicher Intelligenz (KI) und anspruchsvolle analytische Software kombiniert, nicht nur eine Maschine, sondern die Philosophie sei. IBM wollte eine neue Plattform entwickeln, die mit der Vielfalt der Daten umgehen kann. Zum 100 jährigen Geburtstag wurde das System nach dem IBM Gründer „Thomas Watson“ benannt. „Der Name ist unser Versprechen, das was in der Vergangenheit gelernt wurde in die Zukunft zu übertragen“, so Koederitz.

Prof. Dr. Klaus Sailer, Geschäftsführer des Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) bekräftigte: „Wir haben selbst an der Hochschule interessante Start-Ups. Uns kommt es zu Gute, dass IBM auch Grundlagenforschung macht, auf deren Basis neue Anwendungen gesucht und entwickelt werden können.“ Ein plakatives Anwendungsgebiet von KI sei Fußball: So könne man ein Fußballfeld aufnehmen und die Aktionen der Spieler auswerten, um nachher eine effiziente Spielanalyse durchzuführen.

Auch die GEMA will die Technologie künftig einsetzen, wie CIO Dr. Markus Grimm berichtete. Sie könne es deutlich erleichtern, urheberrechtlich geschützte Werke zu erkennen, etwa in Videos – auch dann, wenn sich ein Nutzer dabei filmt, wie er in der Badewanne einen Hit singe. Die YouTube-Mutter Google hat dafür ein eigenes System namens ContentID, die GEMA will die Technik jedoch selbst beherrschen. Ein weiteres Szenario: Mithilfe kluger Algorithmen könnte es möglich sein, den Künstlern eine Prognose über künftige Einnahmen zu geben.

Bei allen Versprechungen: Die Einführung der Technologie ist nicht immer so einfach, wie die Erfolgsgeschichten glauben machen. Einige Zutaten sind wichtig, wie Unternehmensberater Forster aus der Praxis berichtete: Die Mitarbeiter eines Kunden müssen bereit sein, mit Fachleuten aus anderen Bereichen zusammenzuarbeiten und sie brauchen Daten, um die Maschinen zu trainieren. Wichtig sei auch die Unternehmenskultur, ergänzte Koederitz: „Es braucht auch die Businessentscheider am Tisch. Man muss es als Leader eines Unternehmens vorleben, dass man bereit ist, diese neuen Wege zuzulassen und dass man bereit ist, vom Team neue Vorschläge zu bekommen. Man kann „Unten“ keine Innovation und Veränderung erzeugen, wenn es „Oben“ nicht mitgetragen wird.“

Die Maschine übernimmt Arbeit des Menschen – das muss sich auf den Arbeitsmarkt auswirken. Eine Studie des McKinsey Institute prognostiziert beispielsweise, dass in Deutschland bis 2030 rund ein Viertel der Arbeitsstunden durch Automatisierung gefährdet sein wird. Schon jetzt kann Software zuverlässig auf Bildern Tumore erkennen, auch autonom fahrende Taxis sind nach Einschätzung der Diskutanten bald Realität. Selbst in Bereichen wie der Pflege, die bislang menschliche Arbeitskräfte dominieren, seien Roboter hilfreich.

Die Technologie verändert nicht nur die Wirtschaft, sondern auch die Bildung. Immer mehr Studierende strömen an die Hochschulen. Gleichzeitig wird das Kursangebot immer größer und unübersichtlicher. Mithilfe künstlicher Intelligenz werde es eines Tages möglich, jedem Studierenden einen persönlichen Assistenten an die Hand zu geben, der beispielsweise bei der Auswahl der Kurse hilft und die Stärken des einzelnen einschätzen kann, prognostizierte Prof. Dr. Martin Leitner, Präsident der Hochschule München.

Neben einem gewissen Know-How müssten Studierende insbesondere Motivation, Interesse und Neugierde für eine permanente Weiterentwicklung, Teamfähigkeit und Interdisziplinarität mitbringen.

Um die nötigen Fachkräfte auszubilden, müssen sich die Hochschulen umstellen. So sei es notwendig, in der mathematischen Lehre mehr Wert auf die Fächer Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, algebraische Strukturen und Logik zu legen, so Leitner: „Diese Disziplinen sind die Grundlage für das maschinelle Lernen.“

Auch Sailer bestätigte, dass man zum einen „T shaped-People“ brauche, d. h. Leute, die Experten in ihrem Fach und zudem smart und kreativ seien und in Teams arbeiten können.

 

 

Zur Vertiefung empfehlen wir Ihnen folgende Literatur:

  • Kelly III, J., & Hamm, S. (2013). Smart Machines: IBM’s Watson and the Era of Cognitive Computing. Columbia University Press.
  • Grus, J. (2015). Data science from scratch: First principles with Python. “ O’Reilly Media, Inc.“.
  • Hurwitz, J., Kaufman, M., & Bowles, A. (2015). Cognitive computing and big data analytics. John Wiley & Sons.
  • Studenten der Hochschule München können sich über https://ibm.onthehub.com einen Zugang zu den Watson AI Services von IBM sichern
  • IBM bietet Studierenden, Absolventen und Professionals vielfältige Möglichkeiten, einen Einblick in die IBM zu bekommen oder Expertise und Berufserfahrung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu gewinnen. Einen Einstieg findet man hier: https://www-05.ibm.com/employment/de-de/#
  • Weitere Informationen rund um das Thema Künstliche Intelligenz (IBM Watson) und aktuelle Lösungen für Unternehmen sind auf der folgenden Seite zu finden: https://www.ibm.com/watson/de-de/?lnk=dehpv18c6&lnk2=learn

 

 

Bei Interesse stehen Ihnen folgende Ansprechpartner für den weiteren Austausch zur Verfügung: