Künstliche Intelligenz: Viele kleine Verbesserungen statt großer Revolution

KI: Keine Angst vor der Super Human Intelligence

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Künstliche Intelligenz wird die Industrie mächtig umkrempeln, aber noch ist nicht alles Gold was glänzt. Das zeigt der KI-Kongress „Smarte Maschinen im Einsatz“ der Konradin Mediengruppe und des Fraunhofer IPA.

„Auf dem Gebiet der smarten Maschinen und der künstlichen Intelligenz hat sich in den vergangenen 5 Jahren mehr getan als in den 50 Jahren zuvor“, betont Technologieautor Ulrich Eberl bei der Eröffnung der KI Konferenz. Eberl nennt drei Treiber für den KI Boom:

1. Steigende Rechenleistung: „Jedes Smartphone ist heute so leistungsfähig wie vor 20 Jahren der stärkste Supercomputer“, verdeutlicht Eberl. Seine Prognose: „Heute schon können wir mit Chips für 1000 Dollar das Gehirn einer Maus nachahmen, in 20 Jahren knacken wir dann die Rechen- und Speicherleistung des menschlichen Gehirns.“

2. Rasant wachsende Datenberge, die wichtig zum Training der KI sind. Eberl: „Die gesamte Menschheit hat bis zum Jahr 2000 eine Datenmenge von 2 Exabyte produziert. Heute entstehen jeden Tag 2 Exabyte an Daten.“ Tendenz steigend

3. Software und Algorithmen werden immer besser. „Gerade in den USA und China wird massiv in KI investiert“, berichtet Eberl. „China hat bereits mehr wissenschaftliche Veröffentlichungen als die USA, und natürlich sehr viel mehr als Europa.“

KI spielt besser als der Mensch

Eberl sieht daher die Maschinenintelligenz in einigen Bereichen dem Menschen bereits überlegen, etwa bei der Sensordaten-Analyse oder bei der Bilderkennung. Richtig deutlich wird diese „Super Human Intelligence“, wenn Computer und Algorithmen in Spielen gegen den Menschen antreten: Wolfgang Hildesheim, Leiter IBM Watson und Artificial Intelligence, zieht hier eine Linie vom Sieg des IBM-Computers Deep Blue über den Schach-Weltmeister Gary Kasparov 1997, über den Erfolg von IBMs KI-Technologie Watson bei der US-Wissens-Show Jeopardy 2011 bis zum Sieg von Google Programm Alpha Go gegen den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol 2016.

Inzwischen gibt es sogar eine Nachfolge-Variante Alpha Go Zero, die das Originalprogramm 100:0 geschlagen hat. Deren Besonderheit: Alpha Go Zero wurde nicht mit tausenden menschlicher Go-Spiele gefüttert, sondern hat sich auf Basis der Regeln das Go-Spielen selbst beigebracht. „Maschinen können heute in gewissem Rahmen selbstständig lernen“, bestätigt Hildesheim.

Ein gutes Beispiel ist auch das spektakuläre
Google-Experiment, bei dem 14 Roboter ganz ohne Anleitung gelernt haben, verschiedene Gegenstände aus Kisten zu greifen – bei 800 000 Greifversuchen und über Monate, nur verbunden mittels eines neuronalen Netzwerks. Hildesheim sieht KI daher als nächstes großes Ding: „Zwei Drittel aller zukünftigen Technologien im Gartner Hype Cycle zu Emerging Technologies haben mit künstlicher Intelligenz zu tun. KI ist ein Megatrend.“

Und das Ganze sei keine Zukunftsmusik, denn mit der kognitiven Watson Technologie, die ihre Schwerpunkte bei Sprach-, Text- und Bilderkennung hat, habe IBM allein im deutschsprachigen Raum schon 100 Projekte umgesetzt: Von schreibenden Chatbots in der Kundenbetreuung über die avatarbasierte Beratung bei Banken bis zur Bilderkennung in Smartphone-Apps als multimediale Automobil-Betriebsanleitung.

Die Technologie ist da

Jüngstes spektakuläres Projekt ist Cimon, der fliegende und autonom agierende medizinballgroße Astronauten-Assistent, der unter anderem den deutschen ISS-Kommandanten Alexander Gerst im Weltraum bei Experimenten unterstützt. Hildesheims Aufruf an die Industrievertreter: „Die Technologie ist da. Sie müssen es nur angehen!“

Ein gutes Stück pragmatischer und weniger euphorisch sieht das Ganze allerdings Michael May, der bei Siemens Corporate Technology das Technologiefeld Data Analytics & Artificial Intelligence leitet: „Bei KI ist nicht alles Gold, was glänzt.“ Er weiß wovon er spricht, schließlich ist Siemens auf dem Gebiet der Neuronalen Netze seit mehr als 30 Jahren aktiv und setzt die Technologie bereits ein, um in der industriellen Praxis Anlagen und Systeme autonom zu optimieren.

Beispielsweise hat Siemens selbst lernende Gasturbinen, die eigenständig ihren Betrieb optimieren. Zudem plane man Bahn-Stellwerke mit KI-Unterstützung. „Dafür mussten wir aber auch viel Arbeit und Vorwissen hineinstecken“, so May. Das sei gut für viele Industriefirmen mit Domainwissen. „Dadurch droht ihnen nicht so schnell Konkurrenz durch branchenfremde KI-Größen.“

Siemens setzt bei seinen KI-Aktivitäten nicht nur auf das sehr gehypte Deep Learning mit mehrlagigen künstlichen neuronalen Netzen, sondern nutzt auch klassische KI-Verfahren. Das bestätigt Dr. Wieland Holfelder, der Leiter des Google Entwicklungszentrums in München: „Maschinelles Lernen ist kein Allheil-Mittel. Klassische semantische Netze haben auch ihre Berechtigung.“

Welche Schwächen Deep Learning haben kann, verdeutlicht May am Beispiel der „One Pixel Attack“. Zwar kann sich KI-Software anhand von tausenden Katzenbildern beibringen, wie eine Katze aussieht. Ändert man dann aber nur einen Bildpixel, kann es sein, dass die Software statt einer Katze einen Hund sieht.

Auch Holfelder warnt vor Aktionismus und blindem Datensammeln. „Zunächst muss man Ziele definieren, dann erst Daten sammeln und präparieren“. Eine „Narrow AI“, die sich konkreten, eingegrenzten Themenfeldern widmet, sei besser zu bearbeiten. Letztlich bringe KI ohnehin eher kleine Erleichterungen in der Breite, als dass man kurz davor stehe eine echte Super Human Intelligence zu entwickeln, ist May überzeugt. „Von all den glamourösen Anwendungen sind wir noch ein gutes Stück entfernt.“ Der Mensch werde durch KI nicht ersetzt, sondern eher unterstützt. Google-Experte Holfelder nickt: „Wir werden nicht den einen Alleskönner haben, aber ganz viele Wenigkönner, die uns in Teilgebieten das Leben viel einfacher machen.“


KI-Einsatz in Deutschland eher zögerlich

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) steckt in der deutschen Industrie noch in den Kinderschuhen, zeigt eine Umfrage unter 900 VDI-Mitgliedern. Nur 27 Prozent der befragten Firmen nutzen KI für Datenanalysen, andere KI-Anwendungsfelder wie Assistenzsysteme (16,6 %) oder vorausschauende Instandhaltung (14,7 %) rangieren noch weiter dahinter. Immerhin: Dieses Bild verschiebt sich in naher Zukunft. Vor allem vorausschauende Instandhaltung (48,5 %) oder Assistenzsysteme (43,9 %) sind nach Einschätzung der Befragten stark im Kommen.

Kurt Bettenhausen, Vorsitzender des interdisziplinären VDI-Gremiums Digitale Transformation, sieht Deutschland beim Thema KI hinsichtlich der Grundlagen zwar gut aufgestellt. Fehlende Digitalisierung in der Produktion verhindere aber den Einsatz von KI-Technologien. „Uns fehlen die Voraussetzungen einer digital vernetzen Produktion, um KI effizient zu nutzen“, – das sagen fast zwei Drittel (64 %) der Befragten. Und fast drei Viertel (knapp 75 %) beklagen: „Uns fehlen die Kompetenzen, um KI effizient zu nutzen.“

Dies schlägt sich auch in der Bewertung der VDI Mitglieder bezüglich der Bedeutung des KI-Technologiestandorts Deutschland nieder. Bettenhausen: „Die USA ist die führende KI-Nation“, so urteilen 80 Prozent der Befragten, gefolgt von China (55 %). Deutschland landet mit 30,4 Prozent auf Platz drei.

Zwei Drittel aller zukünftigen Technologien im Gartners Hype Cycle haben laut IBM mit künstlicher Intelligenz zu tun.
Bild: IBM/Gartner

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