# taz.de -- Künstliche Intelligenz im Alltag: Längst unter uns | |
> Anwendungen künstlicher Intelligenz sind keine Science-Fiction, sondern | |
> längst Alltag. Vier Beispiele aus ganz unterschiedlichen Bereichen. | |
Bild: Daniela Kolbe ist Vorsitzende der Enquetekommission Künstliche Intellige… | |
BERLIN taz | Die Enquetekommission „Künstliche Intelligenz“ des Bundestags | |
hat gut zwei Jahre nach ihrem Start ein Ergebnis vorgelegt hat. Hier | |
[1][Anwendungsbeispiele] aus dem Alltag. | |
Medizin: Wiederkehrende Muster zu erkennen – das ist eine der Stärken von | |
[2][künstlicher Intelligenz]. Und diese Stärke ist auch in der Medizin | |
gefragt, zum Beispiel bei der Erkennung von Tumoren. So untersuchte eine | |
Studie im vergangenen Jahr, wie sich eine KI zur Erkennung von schwarzem | |
Hautkrebs im Vergleich mit Ärzt:innen schlägt. Hautärzt:innen von | |
zwölf Universitätskliniken aus Deutschland und ein interdisziplinär | |
programmierter Algorithmus analysierten dafür 100 Bilder von auffälligen | |
Hautstellen. | |
Das Ergebnis: 7 der 157 Hautärzt:innen schnitten besser ab als der | |
Algorithmus. 14 erzielten gleich gute Ergebnisse und 136 hatten eine | |
schlechtere Bilanz als die KI. Die menschliche Diagnose macht das nicht | |
überflüssig, das betonen auch die Heidelberger Wissenschaftler:innen. Im | |
Gegenteil erhöht die Kombination aus menschlicher und technischer Analyse | |
die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Diagnose. | |
Sprache: Das automatische Übersetzen von Texten in andere Sprachen fiel – | |
zumindest wenn die Ergebnisse brauchbar sein sollten – lange unter | |
Science-Fiction. Die Wende brachten neuronale Netze, eine Form der | |
künstlichen Intelligenz. Die neuronalen Netze werden mit Daten aus Quell- | |
und Zielsprache trainiert. Und sie lernen bei jeder Übersetzung dazu. | |
Im Fall Google Translate machten die Entwickler:innen publik, dass eine | |
Übersetzung auch Lerneffekte für Sprachen hervorruft, in denen es überhaupt | |
keine Trainingsdaten gab. Wie das sein kann? Die Entwickler:innen vermuten, | |
dass das System eine Art interne Universalsprache gelernt hat und als | |
Übersetzungsbrücke nutzt. Das Beispiel zeigt damit gleichzeitig, dass KI | |
häufig eine Blackbox ist, bei der selbst die Entwickler:innen nicht genau | |
wissen, was im Inneren passiert. | |
Haushalt: Heizungsthermostate, bei denen sich einstellen lässt, wie viel | |
Grad warm es zu welcher Uhrzeit in einem Raum sein soll, gibt es schon seit | |
Jahren. Selbstlernende Thermostate gehen einen Schritt weiter: Die | |
Nutzer:innen müssen hier ihre Temperaturvorlieben bezogen auf Uhrzeit und | |
Wochentag nicht einprogrammieren. Das Thermostat lernt anhand des | |
Nutzungsverhaltens selbst, wie warm es die Bewohner:innen zu welcher | |
Uhrzeit gerne hätten. | |
Das dauert in der Regel etwa eine Woche und hat den Vorteil, dass | |
Änderungen im Verhalten nicht zu manuellem Umprogammieren führen müssen. | |
Der Nachteil dabei: In einem vernetzten – und damit potenziell angreifbaren | |
– Gerät liegen persönliche Daten, die unter anderem Rückschlüsse darauf | |
zulassen, wann die Bewohner:innen zu Hause sind. | |
Umwelt: Waldbrände und ihre Bekämpfung werden mit dem Klimawandel zunehmend | |
zum Problem. Daher haben schwedische Institutionen im vergangenen Jahr | |
begonnen, Waldbrände mittels Satellitendaten und Methoden des maschinellen | |
Lernens zu überwachen. Der Algorithmus kann etwa den Rauch auf den | |
Aufnahmen herausrechnen und so genauer bestimmen, wo und wie groß ein Brand | |
ist. Das System wurde auch in Mosambik eingesetzt, um die Ausmaße einer | |
Flutkatastrophe überblicken zu können. | |
29 Oct 2020 | |
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[1] /Unfaelle-mit-kuenstlicher-Intelligenz/!5711704 | |
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## AUTOREN | |
Svenja Bergt | |
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