Das menschliche Gehirn als Vorbild für vertrauenswürdige künstliche Intelligenz

Am Samstag hält Ramin Hasani einen Vortrag im Rahmen des TEDxVienna SIMPLEXITY Events im Wiener Volkstheater über künstliche Intelligenz (KI) im Alltagsgebrauch. In seiner Arbeit verbindet Hasani Erkenntnisse aus der Hirnforschung mit maschinellem Lernen und verbessert somit die funktionale Transparenz sowie die Robustheit von KI-Systemen. Im Rahmen seiner Forschung arbeitet Hasani mit führenden KI- und Neurowissenschaftlern aus der ganzen Welt zusammen. Wir haben mit ihm über die Zukunft der Artificial Intelligence gesprochen.

futurezone: Wie würdest du einem Kind erklären, was du in deiner täglichen Arbeit machst?
Ramin Hasani: Wir versuchen aus der Blackbox-KI eine Whitebox zu machen. Unser Ansatz ist es also, diese Technik interpretierbar zu machen. Aktuell kann künstliche Intelligenz Autos steuern, es ist aber schwierig einzuschätzen, ob wir ihr dabei trauen können oder nicht. Wir arbeiten deshalb an Gehirn-ähnlichen Neuronetzwerken, die in ihrer Funktion viel transparenter sind. Wir hoffen, dass diese lernfähigen Systeme in Zukunft zum Beispiel direkt in selbstfahrenden Autos zum Einsatz kommen.

Viele Unternehmen behaupten aktuell KI zu benutzen. Wo zieht man die Grenze?
Jede Maschine, die die Umgebung beobachten und aufgrund dieser Daten eine Entscheidung treffen kann, um ein gewisses Ziel zu erreichen, kann als intelligentes System bezeichnet werden.  Wenn diese Algorithmen Teil eines Computerprogramms werden, das versucht, komplexe Probleme im Sinne seines Anwenders zu lösen, wird es Expert-System genannt. Learning-Systems auf der anderen Seite arbeiten ähnlicher zum menschlichen Gehirn und wollen stetig die Performance einer Problemlösung verbessern. Letztere werden speziell in der Zukunft vermehrt eingesetzt werden. Sowohl Learning-, als auch Expert-Systems werden aber als künstliche Intelligenz bezeichnet.

Glaubst du, dass der Faktor Vertrauen in Zukunft eine große Rolle in der Entwicklung von AI spielt?
Auf jeden Fall! Erklärbare KI ist ein Bereich, in dem derzeit sehr intensiv geforscht wird. Man versucht dabei, künstliche Intelligenz auf mehreren Ebenen zu verstehen; wie Input-Output funktioniert und wie die internen Strukturen zu dem Entschluss kommen, den sie treffen. Das ist extrem wichtig, um Vertrauen in KI-Technik aufzubauen.

Wozu wird KI in zehn Jahren fähig sein?
In zehn Jahren werden wir Algorithmen haben, die verlässliche Entscheidungen treffen können. Aktuell spricht jeder davon, dass künstliche Intelligenz Muster in Daten erkennen kann. In Zukunft soll KI auch den Sinn der Umgebung verstehen. Es nähert sich immer mehr daran an, wie unsere natürlichen Neurosysteme funktionieren. Ein persönlicher Assistent könnte dir dann Entscheidungen abnehmen, basierend auf dem persönlichen Profil. Es gibt diese Systeme ja bereits heute in Ansätzen, über die nächsten Jahre werden sie aber revolutioniert.

In welchen Bereichen wird KI verstärkt zur Anwendung kommen und ist die Angst begründet, dass wir dadurch irgendwann alle unsere Jobs verlieren?
Bei KI müssen wir, im Vergleich zu anderen Technologien, besonders aufpassen, weil ihre Fähigkeiten teilweise die des Menschen übersteigt. Grundsätzlich hat unsere Gesellschaft aber bereits sehr von künstlichen Intelligenzen profitiert. Künftig kommen solche Assistenzsysteme, die ich bereits erwähnt habe, wohl in Bereichen wie Gesetzesauslegung, Unterhaltung, aber auch in smarten Haushalten und Fabriken zum Einsatz. KI-Assistenten könnten aber auch die Art wie wir lernen und wie Bildung funktioniert komplett verändern. In der Medizin entwickeln sie selbstständig neue Medikamente. In der Industrie fallen tatsächlich viele Jobs weg, die nun automatisiert ablaufen. Aber es werden dafür neue Experten benötigt, die wissen, wie man mit so einer Technologie umgeht.

Welche Rolle spielt Europa und speziell Österreich in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Es gibt so viele KI-Technologien, die in Europa entwickelt wurden. In Österreich haben wir auch viele tolle Forscher, die ich immer wieder auf Veranstaltungen treffe. Wir hier an der TU Wien sind zum Beispiel Pioniere in Sachen Computerlogiken. Da künstliche Intelligenz eine interdisziplinäre Domäne ist, braucht man Experten in Mathematik, Physik, Computer- und Neurowissenschaften. Ich wünsche mir hier noch viel mehr Zusammenarbeit und Kollaborationen, sowohl auf nationaler als auch auf internationaler Ebene. Und die Regierung muss genau für dieses Vorhaben spezielle Förderungen bereitstellen. Vor allem Unternehmen und ganze Industrien können ja schließlich extrem von KI profitieren.

Es gibt bei gerade eine riesige Diskussion darüber, dass das AMS künstliche Intelligenz einsetzen will, um die Jobchancen von Arbeitslosen zu bewerten. Macht dieser Einsatzzweck Sinn für dich?
Ja, absolut. Künstliche Intelligenzen sind immer Datenhungrig. Wenn man diese riesigen Datenmengen in diesem Fall ordentlich zuordnen und verarbeiten kann, kann daraus eine gut funktionierende KI entstehen. Man darf dies nicht als Ranking-System verstehen. Stattdessen könnte man die Output-Kriterien so festlegen, dass das System die am besten passendsten Möglichkeiten für Menschen eruiert. Es sollte allerdings nie darum gehen, Personen miteinander zu vergleichen.

Glaubst du, ist es wichtig, künstliche Intelligenz rechtlich zu regulieren?
Ja, es gibt dabei zwei ganz wichtige Konzepte: Ethik und Fairness. Wir wollen mit künstlicher Intelligenz etwas Gutes bewirken. Wir müssen alle Entwicklungen stoppen, die der Gesellschaft schaden können. Hier müssen Politiker aber auch Soziologen zusammenkommen, um ethische Regeln für die KI-Entwicklung festzulegen. So ein System muss aber auch fair agieren. Wenn wir an das angesprochene Einstufungssystem denken, muss es nach objektiv und fairen Kriterien agieren und jedem die gleiche theoretische Chance geben. Gerade in diesen Bereichen gibt es derzeit extrem viele Forschungen.

Worüber wird sich deine Präsentation bei TEDxVienna SIMPLEXITY genau drehen?
Ich darf nicht zu viel verraten, aber es wird vor allem um vom menschlichen Gehirn inspirierte künstliche Intelligenzen gehen und wie die Entwicklung von unseren Forschungen auf dem Bereich der Learning-Systems profitiert.