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# 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
## LINKS
[1] /Unfaelle-mit-kuenstlicher-Intelligenz/!5711704
[2] /KI-Einsatz-in-Deutschland/!5716025
## AUTOREN
Svenja Bergt
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Ethik
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