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Jugend forscht

Ich bin Juror bei Jugend Forscht. Das ist der von der Zeitschrift Stern geförderte Wettbewerb, in dem Schüler zu aktuellen Fragestellungen forschen und die Ergebnisse ihres Projekts in den Wettbewerb einreichen. Dieses Jahr war eine Arbeit im Umfeld von KI dabei, an der man einfach und anschaulich erklären kann, was eine anwendungsorientierte KI macht und welche Folgen das haben kann.

Im entsprechenden Projekt ging es um folgendes. Ein Problem für Forscher in Mathematik oder Physik ist es, komplizierte, handgeschriebene Formeln in ihr digitales wissenschaftliches Dokument zu transferieren. Die Umsetzung der Studenten war wie folgt. Abfotografieren der Formel aus dem Smartphone mit einer dafür entwickelten App, „erkennen“ der Zeichen auf Basis eines künstlichen neuronalen Netzes und Übertragung der Daten aus der App in ein Schreibprogramm wie z.B. Word. Für das neuronale Netz konnten die Schüler auf bestehende Algorithmen (Freeware) aufsetzen und haben dieses Netz trainiert. Problemstellung dabei ist insbesondere an adäquate Daten zu gelangen, die zudem in einer entsprechenden Quantität zur Verfügung stehen. Das gelang in soweit, als dass die Schüler in ihrer Präsentation die Funktionalität ihrer KI für ausgewählte Formeln zeigen konnten. Jedoch ist das Ergebnis noch weit davon entfernt für alle Formeln und Zeichen und für alle Schreibarten eingesetzt werden zu können. Um auf dieses Level zu kommen, werden signifikant mehr und differenziertere Daten zum Training benötigt werden, als sie heute vorliegen. Nur so kann das neuronale Netz ausreichend gut trainiert werden.

Doch was sind die sozialen Auswirkungen einer solchen KI? Auf einen ersten Blick keine. Zumindest keine negativen. Im Gegenteil: ich kann mir als Forscher mit Hilfe von KI etwas sehr lästiges „abschneiden“. Nämlich das aufwändige Übertragen der Formeln in mein Dokument. Ich kann mich dadurch vielmehr auf das konzentrieren was ich sowieso machen will und ich sowieso besser kann: nämlich auf das Forschen selber. Was diese Forscher jedoch mit der Zeit verlieren werden, ist die Fähigkeit ihre Formeln in Word übertragen und darstellen zu können. Denn Forscher mit diesem Problem werden sehr gute Fähigkeiten in Word haben müssen, um die Formeln entsprechend darstellen zu können. Wenn sie das nicht mehr machen müssen, gehen diese Fähigkeiten verloren. Schlimm? Nein, in diesem Fall nicht – aber dazu mehr in einem der nächsten Blog-Themen.

Was zeigt uns das Beispiel noch? Es zeigt uns zwei wichtige Hintergründe von KI. Das Eine sind die großen Mengen an Daten die eine KI benötigt, um brauchbare Ergebnisse zu erzielen. In unserem Beispiel hat das dazu geführt, dass die KI ausgewählte Formeln erkannt hat. Sie ist jedoch weit davon entfernt, alle Formel und Zeichen zu erkennen. Doch erst dann ist die Voraussetzung gegeben die App sinnvoll einsetzen zu können. Wer will schon eine App die mal funktioniert und mal nicht?

Das Andere ist der Einsatz für alle möglichen, individuellen Schreibstile und Schreibeigenheiten unterschiedlicher Menschen. Das bedeutet, die KI muss auch schwer leserlich geschriebene Formeln erkennen können, so wie wir Menschen das auch können. Zumindest meistens. Sie muss dafür ggf. Sachen in Kontext setzen oder auf Basis von anderen Anhaltspunkten entscheiden. Diese Vielfalt an unterschiedlichen Schreibarten macht es deutlich schwieriger, um auf eine nennenswerte Trefferquote zu kommen.

Das hier beschriebene Beispiel war nur ein sehr kleines in einer absoluten Nische. Allerdings gibt es in der Praxis viele Anwendungsfälle von schwacher KI, die genau diese Wirkung entfaltet: Ermöglichung von etwas, was Menschen selber nicht oder schwer möglich ist und das dann sehr effizient. Dabei braucht KI Daten, große Mengen an Daten. Diese liegen oftmals nicht vor. Zudem muss KI mit unserer Nicht-Standardisierten menschlichen Welt klarkommen und unter diesen Umständen, nicht im Labor, brauchbare Ergebnisse erbringen. Und genau an dem Punkt stehen wir heute. Viele Dinge kann KI prinzipiell und kann diese unter Laborbedingungen nachweisen. Jedoch ist das noch lange kein Grund, dass es auch in der Praxis funktioniert.

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