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Netzwoche 17/2018

24 People Live « KI

24 People Live « KI wird es ermöglichen, Lösungen für Dinge zu entwickeln, die wir nicht programmieren können, wie den Betrieb eines autonomen Fahrzeugs. » James Larus, Dekan der School of Computer and Communication Sciences der EPFL schreiben, welche die menschliche Intelligenz reproduzieren sollten. Ich erinnere mich an Forscher, die am Verständnis von Sprache mit wenig überzeugenden Ergebnissen arbeiteten. Heute haben wir dafür wirklich funktionstüchtige Lösungen. Gleiches gilt für die Bilderkennung. Dieser Fortschritt ist darauf zurückzuführen, dass die heutige KI nicht mehr auf Programmen basiert, sondern auf angewandten Statistiken und Lernsystemen, die auf bekannte Beispiele aufbauen. Welchen Einfluss wird KI haben? Ich glaube, dass viele Dinge, die heute noch von Menschen programmiert werden, in Zukunft durch intelligente Algorithmen übernommen werden. Aufgaben, die eine hohe Genauigkeit erfordern, wie etwa die Buchhaltung, werden weiterhin von Programmen ausgeführt. Aber KI wird es ermöglichen, Lösungen für Dinge zu entwickeln, die wir nicht programmieren können, wie den Betrieb eines autonomen Fahrzeugs. Nichtsdestotrotz muss man akzeptieren und erklären, dass diese Systeme zweifellos wirksam, aber unvollkommen und mit noch unbekannten Fehlern behaftet sind. Das Entscheidende ist, dass sie zuverlässiger sein müssen als ein menschlicher Fahrer. Ich glaube aber, dass sich der Einsatz von maschinellem Lernen auf viele Bereiche erstrecken wird. Wir müssen also neue Arten von Talenten ausbilden? Das Training eines Machine-Learning-Systems ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft. Es ist schwierig, das zu lehren, denn es gibt noch kein Wissen darüber, wie in diesem oder jenem Fall vorzugehen ist. Wir müssen den Studenten also Beispiele geben und hoffen, dass sie das Talent dazu entwickeln. Deshalb gibt es eine so grosse Nachfrage nach Experten für maschinelles Lernen: Man kann sie nicht wirklich ausbilden. Aber wir dürfen auch nicht übersehen, wie sich der aktuelle Hype um KI auswirkt. Er führt dazu, dass alle Unternehmen maschinelles Lernen bei sich betreiben wollen. In vielen Fällen könnten sie aber auch mit einfachen statistischen Mitteln eine Lösung finden. Darüber hinaus verfügen sie oft nicht über die notwendigen Datenmengen, um Machine-Learning-Systeme auszubilden. Wie gross wird Ihrer Einschätzung nach die Relevanz der Blockchain-Technologie sein? Im vergangenen Jahr eröffnete die EPFL das Center for Digital Trust, was beweist, wie nützlich diese Technologie aus unserer Sicht ist – jenseits von Bitcoin. Wir haben bei einer internen Wahl ausserdem einen besonders interessanten Anwendungszweck der Blockchain aus dem Labor von Bryan Ford getestet. Mit diesem System würde jede Organisation auf dem Campus einen Server betreiben und die Gültigkeit der Ergebnisse durch ein Konsens-Protokoll überprüfen können. Unter der Voraussetzung, dass bestimmte Probleme, namentlich im Hinblick auf die Identität, gelöst werden, könnte eines Tages eine ähnliche Lösung bei öffentlichen Wahlen angewandt werden. Sie könnte dann dazu beitragen, das Vertrauen in politische Prozesse wiederherzustellen. Mit einer anderen Technologie wäre dieses Ziel schwer zu erreichen. Ich finde das auf jeden Fall viel interessanter, als diese oder jene neue Kryptowährung einzuführen. 17 / 2018 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

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