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Gastbeitrag von Peter Liggesmeyer (Fraunhofer): Wo der Hype um KI anfängt – und wo er aufhört

Künstliche Intelligenz
Wo der Hype um KI anfängt – und wo er aufhört

Autorenfoto von Prof. Peter Liggesmeyer, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering IESE
Prof. Peter Liggesmeyer ist Leiter des Fraunhofer IESE. In seinem Gastbeitrag beschreibt er, wo die Grenzen von KI liegen.
Bild: Fraunhofer IESE
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Intelligente Systeme sind in aller Munde – wohl kaum eine Technologie genießt derzeit weltweit so viel Aufmerksamkeit wie Künstliche Intelligenz (KI). Dennoch führt die Debatte über das Potenzial der Technik häufig an der Wirklichkeit vorbei; auch diese vergleichsweise neue Technologie stößt – je nach Anwendungsbereich – an ihre Grenzen und sollte deshalb nicht überschätzt werden.

Der Autor Prof. Peter Liggesmeyer ist Leiter des Fraunhofer IESE

Keine Frage: Künstliche Intelligenz zählt zu einem der Megatrends, die unsere Zukunft von Grund auf beeinflussen. Sinnvoll angewandt bergen intelligente Systeme das Potenzial, unsere Lebens- und Arbeitswelt maßgeblich zu verändern. Das hat inzwischen auch die Politik erkannt – und treibt seit einigen Jahren den Forschungsbereich mehr und mehr voran.

Hat die Bundesregierung bereits Ende 2018 mit der nationalen KI-Strategie einen ersten Schritt in puncto Innovationsförderung gewagt, ist das Thema auch über die Landesgrenzen hinaus unlängst auf dem politischen Parkett angekommen. Erst zu Beginn dieses Jahres hat etwa die Europäische Kommission das sogenannte KI-Weißbuch veröffentlicht – ein umfassender Bericht darüber, wie die rechtlichen Rahmenbedingungen für intelligente Systeme künftig europaweit aussehen könnten.

Bund will mehr Geld in die KI-Forschung investieren

Zusätzlich sorgten kürzlich Deutschland und Frankreich mit der Unterzeichnung einer gemeinsamen „Declaration of Intent“ für Aufsehen. Darin geben die Nachbarstaaten bekannt, ihre Zusammenarbeit in der KI-Forschung ab sofort intensivieren zu wollen.

Intelligente Systeme genau hinterfragen

So weit, so gut. Dennoch sollte KI trotz (oder gerade wegen) der zunehmenden Aufmerksamkeit bildlich gesprochen nicht an Bodenhaftung verlieren. Technologien können erst dann besser werden, wenn man sie regelmäßig hinterfragt.

Künstliche Intelligenz als die Zukunftstechnologie der Weltwirtschaft zu bezeichnen, wie es beispielsweise im aktuellen KI-Monitor 2020 des Bundesverbands Digitale Wirtschaft und des Instituts der deutschen Wirtschaft geschrieben steht, ist in diesem Zusammenhang schlichtweg naiv.

Warum das so ist? Die Antwort darauf bedarf einer analytischen Auseinandersetzung damit, was intelligente Systeme tatsächlich ausmacht bzw. was sie aktuell zu leisten in der Lage sind. Daneben muss konkret unterschieden werden, welchen Mehrwert der Einsatz von KI je nach Branche tatsächlich bietet – und wo die Technologie für den Standort Deutschland überhaupt relevant ist.

Grenzen der KI

Das, was in der öffentlichen Wahrnehmung unter dem Begriff KI verstanden wird, ist in Wirklichkeit noch meilenweit davon entfernt, „intelligent“ im tatsächlichen Sinne zu sein. In den allermeisten Fällen basiert der gesamte Lernprozess eines intelligenten Systems bislang noch auf der Arbeit mit Trainingsdaten. Dabei werden einem Computerprogramm viele Beispiele zugespielt, aus denen die Software lernt, ein bestimmtes Muster zu erkennen. Je mehr Traningsdaten vorhanden sind und je besser ihre Qualität ist, desto besser ist das Ergebnis.

Die Rede ist vom sogenannten Maschinellen Lernen (Machine Learning) – einer Technologie, die zwar dem Komplex Künstliche Intelligenz angehört, die jedoch nicht die einzige KI-Technologie ist. Beim Maschinellen Lernen ist das gesamte Maß an Intelligenz an den Inhalt von Trainingsdaten und die Beschaffenheit des Lernverfahrens geknüpft und reicht nicht darüber hinaus. Das System versteht im Grunde genommen nicht, was es entscheidet und kann es üblicherweise auch nicht erklären.

Dennoch wird Maschinelles Lernen im allgemeinen Sprachgebrauch häufig mit KI gleichgesetzt – ein fataler Fehler, werden dadurch doch die Fähigkeiten von Machine Learning überschätzt, während zugleich das Potenzial von KI eine starke Limitierung erfährt.

Natürlich verzeichnet das Lernen mit Daten bereits in vielen Anwendungsbereichen große Erfolge – beispielsweise bei der Bild- und Spracherkennung. Aber machen wir uns nichts vor: Angesichts der riesigen Datenmengen, über die die Alibabas und Googles dieser Welt verfügen, ist es kein Wunder, dass die Tech-Giganten das Rennen genau in diesen Anwendungsgebieten unangefochten anführen.

Volkswirtschaftlicher Nutzen

An sich ist diese Bilanz nicht weiter schlimm, schließlich offenbart KI noch zahlreiche weitere Möglichkeiten, wie uns die Technologie volkswirtschaftlich betrachtet besonders nützlich sein kann. Die Rede ist beispielsweise vom Mobilitäts-Sektor rund um das autonome Fahren oder von der Automatisierungstechnik im Allgemeinen.

Gemessen am Umsatz gilt die Kraftfahrzeugbranche hierzulande unangefochten als der stärkste Industriezweig. Seit Erfindung des Automobils steht der Markt angesichts des autonomen Fahrens aktuell vor seiner historisch betrachtet wohl größten Veränderung. Mit Blick auf den internationalen Wettbewerb punktet die Bundesrepublik dabei vor allem mit ihrem Erfindergeist: Knapp die Hälfte aller weltweiten Patente zum autonomen Fahren stammt derzeit aus Deutschland.

Ethische Aspekte sind entscheidend, um KI-Potenzial auszuschöpfen

Was das technische Know-how angeht, muss sich die Ingenieurskunst hierzulande keineswegs verstecken. Leider fehlt aber, neben der Reife der aktuellen KI-Technologien für den sicherheitskritischen Anwendungsbereich des autonomen Fahrens, derzeit auch noch ein geeigneter rechtlicher Rahmen. Wird dieser – hoffentlich – in absehbarer Zeit geschaffen, wäre eine weitere Hürde auf dem Weg zur Potenzial-Entfaltung der KI für den Mobilitäts-Sektor genommen. Natürlich müssen auch die Technologien für diesen Bereich weiter vorangetrieben werden.

KI in sicherheitskritischen Anwendungsbereichen

Die Anwendung von intelligenten Systemen in der Industrie lässt auf stetigen Fortschritt hoffen. „Klassische“ Industrien rund um den Maschinen- und Anlagenbau oder die chemische Industrie öffnen sich langsam gegenüber dem Einsatz autonomer Systeme. Sie sind aber zugleich auf eine funktionierende KI in kritischen Anwendungsbereichen angewiesen.

Hier ist die Bundesrepublik klar im Vorteil: Gerade was den Einsatz von verlässlichen intelligenten Systemen in heikleren Anwendungsgebieten angeht, bestechen deutsche Unternehmen als weltweite Technologieführer. „German Engineering“ ist nach wie vor ein Gütesiegel, das insbesondere im Ausland größte Anerkennung genießt.

Industrie 4.0

Um dieses „Kapital“ langfristig nicht zu verspielen, sollten wir uns dringend darauf konzentrieren, eben diese Fähigkeit weiter auszubauen. Intelligente Systeme, die auch in kritischen Anwendungsbereichen wie der Industrie 4.0 oder im autonomen Auto funktionieren, sind ungemein gefragt. Und: Auf lange Sicht gesehen werden sie vermutlich das entscheidende Kriterium dafür sein, ob Deutschland in puncto KI wettbewerbsfähig bleibt – oder nicht.

Engineering-Kompetenzen im Blick behalten

Was die momentane Debatte über intelligente Systeme angeht, wird genau dieser Aspekt noch häufig vernachlässigt. Es bringt nichts, über KI im Allgemeinen zu sprechen und dann festzustellen, wo Deutschland vergleichsweise noch rückständig ist. Viel entscheidender ist, genau dort die Augen offen zu halten, wo wir technologisch betrachtet bereits gut aufgestellt sind – und uns noch weiter verbessern können.

Zudem dürfen wir, neben der ganzen Aufmerksamkeit, die KI derzeit genießt, auch eines nicht vergessen: Will die Bundesrepublik auch in Zukunft beim Autobau und bei der Entwicklung technischer Anlagen international wettbewerbsfähig bleiben, dürfen wir den weiteren Ausbau unserer Engineering-Kompetenzen neben der Befassung mit KI nicht aus dem Blick verlieren.

Über den Autor Peter Liggesmeyer

Prof. Peter Liggesmeyer ist Leiter des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern und Inhaber des Lehrstuhls für Software Engineering – Dependability am Fachbereich Informatik an der TU Kaiserslautern.

Der ehemalige Präsident der Gesellschaft für Informatik berät zahlreiche führende Unternehmen in technologischen Fragestellungen.


Kontakt zum Fraunhofer IESE

Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE
Fraunhofer-Platz 1
67663 Kaiserslautern
E-Mail: presse@iese.fraunhofer.de
Website: www.iese.fraunhofer.de

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