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Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz vollzieht sich so schnell, dass es für die meisten Menschen unmöglich ist, Schritt zu halten. Das ist Inhalt eines Berichts, der letzte Woche von der amerikanischen Marktforschungsagentur CBInsights veröffentlicht wurde: ‘Artificial Intelligence – Trends to watch 2020’. Binnen eines Jahres oder sogar noch eher werden Roboter und Computer, die mit KI gesteuert werden, uns mitteilen, welche neuen Produkte bessere medizinische Analysen liefern können. Das bringt aber auch ernsthafte Probleme mit sich, da KI ebenso zum Stehlen oder Manipulieren von Fakten benutzt wird.

Marilyn Monroe erwacht wieder zum Leben

Zunächst einmal werden die 2019 begonnenen Entwicklungen im Bereich der KI weitergehen und die daraus resultierenden Produkte werden sich in rasantem Tempo vervielfachen. Nehmen wir das Phänomen der Deepfakes, der Technologie, bei der der Computercode zur Darstellung z.B. eines Gesichts mit dem Code zur Darstellung eines anderen Gesichts ausgetauscht wird. Die Nutzung dieser Technologie wird sich enorm ausweiten, erwartet CBInsights. Die gute Nachricht ist, dass man auf diese Weise Filmstars von gestern wiederbeleben kann. Marilyn Monroe und James Dean zum Beispiel lassen sich mühelos zum Leben erwecken. Ein neuer Film erscheint auf der Leinwand, in dem sie selbst nie mitgespielt haben.

Die Kehrseite der Tatsache, dass die Technologie für das Deepfaken immer besser wird und jedem zugänglich ist, der sich im Internet ein wenig auskennt, ist, dass mehr Betrugsfälle zu erwarten sind. Als Beispiel führen die Marktforscher das “Voice Spoofing” an, bei dem eine Stimme gefakt wird, die wie die einer vertrauten Person klingt und die beispielsweise einen Mitarbeiter anweisen kann, Geld vom Unternehmen auf ein fremdes Konto zu überweisen. Es ist auch zu befürchten, dass Malware falsche Daten verbreitet, wodurch die KI auf falsche Weise trainiert wird. Natürlich wird eine KI entwickelt, die diese Art von Malware erkennt und blockiert. Aber kurz darauf wird eine KI erscheinen, die es ermöglicht, diese Blockaden zu umgehen…

Immer bessere medizinische Analysen

Eine positive Entwicklung, die CBInsights beschreibt, scheint der Trend im Bereich des maschinellen Lernens zu sein, der als “föderiertes Lernen” bezeichnet wird. Das bedeutet, dass ein Netzwerk von computergesteuerten Peripheriegeräten gesammelte Informationen austauscht, so dass die gemeinsame KI schneller lernt und immer bessere Analysen erstellt. Nehmen wir zum Beispiel ein Krankenhaus, das mit einem Krebsforschungslabor und der medizinischen Fakultät einer Universität, die Krebs erforscht, zusammenarbeitet. Angenommen, sie teilen ihr gesamtes Fotomaterial über gefundene Krebsarten, setzen es mit den zugehörigen anonymisierten Patientendaten in Beziehung und lassen ihre KI alles analysieren. Dann wird die KI des Krankenhauses, in dem die Krebspatienten behandelt werden, immer besser darin, die Krankheit zu erkennen und ihren Verlauf vorherzusagen.

Eine weitere Methode, die entwickelt wird und die medizinisch genutzt werden kann, beschreibt CBInsight’s als ‘natural language processing’. Dies ist ein System, in dem die KI trainiert wird, den Gebrauch bestimmter Wörter zu erkennen. Je mehr Wörter das System nach der Verwendung von zuvor eingegebenen Wörtern erkennt, desto schneller weiß es, was ein Nutzer tippt, wenn er eine Whatsapp-Nachricht schreibt.

Automatische Suche nach fehlender Zelle

Die gleiche Art und Weise, mit der die KI für die Vorhersage von zu schreibendem Text arbeitet, kann auf ein medizinisches Behandlungssystem angewendet werden, das die KI darauf trainiert, bestimmte Zellen zu erkennen. Auf diese Weise kann die KI feststellen, welche Zelle fehlt oder dem System hinzugefügt wurde, so dass ein Arzt dies ohne eine detaillierte Untersuchung weiß. Wenn dieses System funktioniert, spart es Laborkosten. Man könnte meinen, dass dies auf Kosten der Anzahl der arbeitenden Laboranten geht. Aber es ist fraglich, ob dies immer der Fall sein muss. Nicht alle Forschungsarbeiten, die ein Arzt durchführen möchte, können realisiert werden. Ganz einfach, weil sie zu teuer sind oder weil sie zu viel Zeit in Anspruch nehmen. In diesem Fall kann die KI das benötigte Material liefern, was Hoffnung auf eine bessere medizinische Versorgung gibt.

Die explosionsartige Entwicklung der KI in verschiedenen Bereichen erzeugt eine Menge Arbeit für KI-Ingenieure. Das Problem ist jedoch, dass sie die Nachfrage nicht bewältigen können, so CBInsights. Die Marktforscher schreiben, dass auch für dieses Problem eine Lösung gefunden wurde.

Neuronales Netzwerk

Es funktioniert so, dass eine KI entwickelt wird, die es Unternehmen ermöglicht, ein eigenes neuronales Netzwerk aus verschiedenen Computersystemen aufzubauen. Den Autoren des Berichts zufolge kann diese Art der künstlichen Intelligenz mit einem Pizzaboden verglichen werden, der mit verschiedenen Dingen belegt werden kann. Diese Beläge sind weitere Informationssysteme, die man hinzufügen kann.

Ein Problem, das in dem Bericht überhaupt nicht diskutiert wird, ist der Mangel an Standards, die die zukünftige KI in den USA erfüllen muss. Dies ist ein ernstes Problem, schrieb der ehemalige CEO von Google, Eric Schmidt im vorigen Monat auf der Meinungsseite der New York Times. Er hat derzeit den USA den Vorsitz der Kommission für Nationale Sicherheit und Künstliche Intelligenz inne. In dieser Hinsicht geht es der EU besser: Im Februar hat die dänische Euro-Kommissarin Margrethe Vestager ihren ersten Vorschlag für ein KI-Gesetz vorgestellt, das in naher Zukunft diskutiert wird und zum Standard für die europäische KI werden soll.

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