Karin Vey, Innovationsexpertin des Forschungslabors von IBM in Zürich, hielt am Tag der Lehre eine Keynote zum Thema «Wie künstliche Intelligenz unser Leben und Lehren verändert».

Wer sich bereits in seiner Kindheit stark für Science-Fiction Filme oder Bücher interessiert haben sollte, hat vielleicht bemerkt, dass viele der behandelten Technologien und Konzepte plötzlich real werden. Einer der wesentlichen Gründe dafür dürfte der anstehende Übergang in eine neue industrielle Revolution sein. In der IT findet zunehmend ein Wechsel von standardisierten, programmierbaren Systemen hin zu den mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Systemen statt. Diese werden kognitive Systeme genannt.
Wieso werden solche Systeme überhaupt gebraucht? Das hängt sicherlich mit der zunehmenden Datenflut zusammen, mit welcher wir uns konfrontiert sehen. Alle zwei Jahre verdoppelt sich das digitale Universum. Für das Jahr 2025 wird eine Datenmenge von etwa 165 Zettabyte prognostiziert. Ein Zettabyte entspricht 10^21 Byte.

Unstrukturierte Daten

Aus diesen Daten Sinn zu machen, ist genau das, was wir anstreben. Dadurch wird die Datenmenge aber nochmals erhöht. Ein Beispiel dazu bietet das Gesundheitswesen. Dort hat ein Arzt gewöhnlich Zugriff auf Rohdaten. Das wären beispielsweise Daten aus der elektronischen Krankheitsakte des Patienten, aber auch alle Veröffentlichungen in wissenschaftlichen Journalen und Lehrbüchern. Wenn man diese Daten mit einem Computer verarbeiten möchte, muss erstmal eruiert werden, was an interessanten Charakteristika da drinsteckt. Diese sogenannten Features müssen extrahiert werden. Danach sind die Domänen miteinander zu vernetzen. In welchem Kontext kommen bestimmte Symptome vor? Schlussendlich ist zur vollen kontextuellen Analyse überzugehen, wo es darum geht für alle Patienten zu eruieren, wie diese ganzen Faktoren zusammenhängen. Bis dahin wurde zusätzlich ein Faktor 1000 an Daten geschaffen.
In diesem Kontext stellen unstrukturierte Daten ein Problem dar. Das sind in erster Linie alle Textdaten, Videodaten und Bilder. Diese machen heutzutage 80 Prozent des Datenflusses aus. Die herkömmlichen Computersysteme können damit nur sehr schlecht umgehen. Diese «dark data» soll nutzbar gemacht werden. Das geht nur mit den neuartigen kognitiven Computersystemen.

Beantwortung von Forschungsfragen

Wie können die Universitäten von solchen Systemen profitieren? Bislang verläuft dort die Forschung eher zufällig und opportunistisch. Aufgrund seines Hintergrundwissens kommt der Forscher zu Hypothesen und dann erfolgen Experimente oder Simulationen, mit welchen wir neue Erkenntnisse erlangen. Durch die neuen Systeme wird es möglich diesen Prozess von Grund auf neu zu gestalten. Die Idee ist, sich zuerst einen Überblick zu verschaffen, was überhaupt an Wissen vorhanden ist. Dieses soll bearbeitet werden, um dann mit weniger Aufwand zielgerichteter beispielsweise zu einem neuen Produkt in der Pharmaindustrie zu kommen. Am Anfang des Prozesses soll somit viel umfassender das vorhandene Wissen zu einem bestimmten Thema erfasst werden.
Die Universitäten können ferner weitgehend dabei helfen Forschungsfragen im Bereich von «Cognitive Computing» und «Artificial Intelligence» zu beantworten. Da geht es um Fragen des maschinellen Lernens und den Schlussfolgerungen, welche ein Einzelner daraus macht. Auch soziale und ethische Fragen bleiben weiterhin ungeklärt. Gelingt es gesamtwirtschaftlich Angebote zur Weiterqualifizierung zu schaffen, damit bestimmte Personen von diesen Entwicklungen nicht abgehängt werden? Was braucht es, damit diese Systeme verantwortlich weiterentwickelt werden können und für uns den grösstmöglichen Nutzen generieren? Bei der Beantwortung dieser Fragen und zahlreichen weiteren können die Universitäten mithelfen.
Grundsätzlich geht es darum spezifische, sogenannte «narrow AI» umzusetzen und damit bestimmte Problemstellungen zu lösen. In speziellen Bereichen wie der Medizin wird das Expertenwissen damit skalierbar gemacht. Das Ziel soll damit nicht sein, einen besseren Menschen zu kreieren. Die menschliche Intelligenz soll lediglich ergänzt werden. Damit Vertrauen zu den Systemen geschafft werden kann, muss so transparent wie möglich darüber kommuniziert werden. Dennoch ist es wichtig einen kritischen Abstand zu den Systemen beizubehalten. Worauf basieren dessen Vorschläge? Was sind die Quellen? Wieso wurden andere Quellen ausgeklammert? Deshalb ist für einen kritischen Umgang ungeheuer wichtig, dass einem das System transparent Auskunft geben kann und dass man dessen Vorgehensweise gut nachvollziehen kann.

Möglichkeiten im Bereich der Lehre

Kognitive Systeme können nicht nur im Bereich der Administration, sondern auch im Bereich der Lehre hilfreich sein. Dozenten wie auch Studenten könnten unterstützt werden. Beispielsweise gibt es an der Deakin University bereits einen textbasierten Chat-Bot, welcher die Studenten bei alltäglichen Fragen unterstützt. Diese können sie direkt dem Computer stellen, welcher sie augenblicklich beantwortet. Solche dienstleistungsorientierten Services werden zunehmend in der Form von Robotern angeboten. Das prominenteste Beispiel wäre hier der Roboter Nao. Dieser wird in Hotels getestet, wo er die Gäste über verschiedene Aktivitätsmöglichkeiten informiert. In der Lehre wären aber hauptsächlich Systeme denkbar, die den Dozenten dabei unterstützen optimale Inhalte für die Studenten zu generieren, sodass diese personalisiert lernen können.
Zu guter Letzt können sich kognitive Systeme im Curriculum niederschlagen. Wichtig ist dabei zu sehen, dass es viele Fähigkeiten wie Kreativität, Intuition oder Abstraktion gibt, welche ein Computer nicht besitzt. Dafür besitzt der Computer ein unendliches Erinnerungsvermögen. Es ist das Zusammenspiel dieser verschiedenen Fähigkeiten von Mensch und Maschine, welche eine optimale Zusammenarbeit schaffen. Deshalb ist es wichtig, dass der Mensch seine einzigartigen Befähigungen kultiviert, um optimal in dieser kommenden Partnerschaft agieren zu können. Als zukünftige Führungsperson wird es deshalb immer wichtiger zu differenzieren, wann dem Algorithmus und wann der Intuition zu folgen ist. Ausserdem müssen zunehmend Ausnahmen gemanagt werden, weil die repetitive Arbeit die Systeme erledigen können.Vom Manager von morgen sollten Ziele und Visionen kreiert werden sowie eine Umgebung geschaffen werden, in der die Mitarbeiter optimale Arbeitsbedingungen haben.
Es gibt einige Kompetenzen, die absolut zentral werden in der Zukunft. Vor allem ein grundlegendes Wissen im Bereich der IT und den sozialen und ethischen Auswirkungen der Technologien auf unsere Gesellschaft wird zentral sein. Besonders eine Kompetenz bleibt unabdingbar: die Empathie. Denn es besteht kein Zweifel daran, dass den kognitiven Systemen diese Fähigkeit nicht innewohnt.

Bild: Livia Eichenberger