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„KI Lectures“: LMU-Mathematikerin erwartet mittelfristig weitere Durchbrüche in der KI-Forschung

26.10.2021

Im ersten Vortrag der neuen „KI Lectures“ der LMU sprach Prof. Gitta Kutyniok von spektakulären Erfolgen, aber auch von elementaren Problemen der Künstlichen Intelligenz.

Prof. Dr. Gitta Kutyniok

Gitta Kutyniok | © LMU

Die Forschung mit sogenannten tiefen neuronalen Netzen hat der KI-Entwicklung einen deutlichen Schwung verliehen. Bei der ersten virtuellen Veranstaltung der „KI Lectures“ der LMU verdeutlichte die Mathematikerin Prof. Gitta Kutyniok die Erfolgsgeschichte der Künstlichen Intelligenz: „Selbstlernende Algorithmen verrichten ihre Arbeit heute schon in vielen Bereichen von Wissenschaft und Technik und sind längst in unser aller Alltag eingesickert, egal ob bei Spracherkennung zum Beispiel oder Bilddiagnostik“, so Kutyniok. „Dies verdanken wir nicht nur riesigen Rechenkapazitäten und Datenreservoiren für das Training der Algorithmen, sondern auch den tiefen neuronalen Netzen, die das Deep Learning ermöglichen.“

Doch die Erfolgsgeschichte der Künstlichen Intelligenz ist gleichzeitig auch ein Paradox: „Das Training der selbstlernenden Algorithmen gründet sich über weite Strecken auf Versuch und Irrtum. Und noch immer fehlt es an einem tiefen theoretischen Verständnis dafür, wie KI eigentlich zu ihren Entscheidungen kommt“, erklärt Gitta Kutyniok.

Wir wissen nicht immer genau, wie KI entscheidet

Die künstlichen Neuronen und ihre Verknüpfungen zu mehrschichtigen Netzen sind letztlich dem Gehirn nachgebildet. „Ein solches Netz lernt aus einer Unmenge von Trainingsdaten; es lernt zu systematisieren, daraus Regeln abzuleiten und Entscheidungen zu treffen“, so Kutyniok.

Doch mitunter führen schon geringfügige Modulationen des Setups noch zu unerklärlichen Fehlern. Es mangelt oft nicht nur an der Robustheit der KI, sondern auch an der Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsfindung, an der Kenntnis dessen, wie das Netz „argumentiert“. „Beides ist aber sehr wichtig, vor allem wenn es um Anwendungen in sensiblen Bereichen wie dem Autonomen Fahren oder der medizinischen Diagnostik geht“, sagt Kutyniok. Doch gerade was die mathematischen Grundlagen von KI, was die Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit von KI angeht, rechnet Kutyniok schon in den kommenden Jahren mit entscheidenden Durchbrüchen. Denn immer mehr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler widmen sich solchen Fragen; die Ergebnisdichte nimmt zu. Kutyniok ist zuversichtlich: „Die Forschung beschleunigt sich rapide.“

Der Vortrag und die anschließende Diskussion mit Prof. Oliver Jahraus, Vizepräsident der LMU, und dem Publikum ist auf dem Youtube-Kanal der LMU zu sehen:

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1:30:41 | 27.10.2021

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