HTWK Leipzig

Interview: 3 Fragen an Prof. Dr. Sibylle Schwarz von der HTWK

Prof. Dr. Sibylle Schwarz (Bildquelle: HTWK Leipzig)

Prof. Dr. Sibylle Schwarz (Bildquelle: HTWK Leipzig)

An der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur (HTWK) Leipzig lehrt Frau Prof. Dr. Sibylle Schwarz an der Fakultät für Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften unter anderem auch zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Im Interview erklärt sie, wie sich die Forschung auf diesem Gebiet in den letzten Jahren verändert hat und was sie selbst an der Technologie und den Möglichkeiten, die diese mit sich bringt, so fasziniert.

An den Universitäten galt Künstliche Intelligenz einst als Spielwiese für Theoretiker. Heute lernen Studierende, mit kognitiven Computern praktisch zu arbeiten. Wie findet sich das Thema Künstliche Intelligenz in der Lehre der HTWK wieder?

Prof. Dr. Sibylle Schwarz: Natürlich müssen Informatiker mit den theoretischen Grundlagen vertraut sein, um die aktuellen KI-Methoden sinnvoll einsetzen zu können. An der Fakultät für Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften besuchen alle Studierenden im ersten Semester ihres Bachelor-Studienganges mein Modul „Modellierung“, in welchem sie anhand vieler praktischer Beispiele die notwendigen logischen Grundlagen und Abstraktionsfähigkeit erlernen. Seit zwei Jahren gehört zu diesem Modul ein freiwilliges Robotik-Projekt mit jährlich wechselnden Aufgaben, in dem unsere Erstsemester beim praktischen Einsatz dieser Kenntnisse gegeneinander antreten können.

Später in ihrem Studium besuche viele Studierende unserer Fakultät die spezialisierten Wahlpflicht-Module zur „Einführung in die Künstliche Intelligenz“, „Künstliche Intelligenz“ und „Mustererkennung“, in denen dann spezielle Themen wie zum Beispiel Künstliche Neuronale Netze vertieft werden. KI-Lehrveranstaltungen werden auch an anderen Fakultäten der HTWK angeboten, zum Beispiel an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik.

An der HTWK wird auch auf zwei wichtigen KI-Anwendungsgebieten gelehrt und geforscht: Robotik und autonomes Fahren. Die Kompetenz unserer Studierenden und Absolventen auf diesen Gebieten wird in den Erfolgen des studentischen Robotik-Wettbewerbs der HTWK sichtbar. Das Nao-Team HTWK verteidigt seit vielen Jahren seinen Platz an der Weltspitze der RoboCup Soccer Standard Platform League und ist kürzlich wieder Vize-Weltmeister in dieser Liga geworden. Unser Team HTWK Smart Driving ist seit 2014 jedes Mal unter den zehn bundesweit ausgewählten Teams, die mit ihren Ideen zur Steuerung führerloser Fahrzeuge beim Audi Autonomous Driving Cup teilnehmen dürfen.

Um in Zukunft bei noch mehr jungen Menschen, insbesondere Mädchen, aus der Region Leipzig das Interesse an diesen Themen und entsprechenden Berufen zu wecken, werden in einem aktuellen Projekt Robotik-Angebote für verschiedene Zielgruppen an der HTWK entwickelt und erprobt.

Wie hat sich die Forschung zu Künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren entwickelt?

Prof. Dr. Sibylle Schwarz: In der KI-Forschung gibt es zwei grundsätzliche Ansätze: symbolische, die das menschliche Denken nachbilden sollen und auf Regeln und logischen Schlussfolgerungen basieren, und statistische, die Lernprozesse aus vielen Beispielfällen simulieren. Zu beiden Ansätzen wird ständig intensiv geforscht – nur mit wechselndem Fokus.

Mit der rasanten Entwicklung der Computertechnik in den vergangenen zehn Jahren gelangten die datenintensiven statistischen KI-Verfahren wieder stärker in den Vordergrund. Große Datenmengen können gespeichert werden, es gibt viele mit den für maschinelle Lernverfahren notwendigen Metadaten versehene Datensätze. Parallelprozessoren erlauben die schnelle Ausführung von Algorithmen und führen aktuell zu einer raschen Entwicklung neuer Verfahren.

Auf den Gebieten der Bild- und Spracherkennung wurden schon beeindruckende Fortschritte erreicht, die Ziele wie sicher autonom fahrende Fahrzeuge in naher Zukunft erreichbar erscheinen lassen. Dabei wird mitunter vergessen, dass statistische Ansätze wie die gerade wieder populären Künstlichen Neuronalen Netze für sicherheitskritische Anwendungen ungeeignet sind, weil sie keinerlei überprüfbare Begründung für ihre Entscheidungen liefern können. Zudem lassen sich diese Verfahren nachweislich durch manipulierte Trainingsdaten in die Irre führen. In diesen Fällen sind Fehler im trainierten System und deren Ursache nicht einmal erkennbar.

Was fasziniert Sie persönlich an der Thematik Künstliche Intelligenz?

Prof. Dr. Sibylle Schwarz: Sehr interessant finde ich die Vielfalt der Ideen, menschliches Denken und Verhalten so genau zu modellieren, dass es sich mit einer Maschine simulieren lässt. Viele Ansätze beschreiben einzelne Teile sehr gut, versagen aber bei anderen Aufgaben völlig. Fortschritte entstehen meist durch eine gemeinsame Abstraktion mehrerer Ansätze. Wie sich zum Beispiel durch statistische Verfahren erlerntes Verhalten so konkretisieren lässt, dass es durch formale Regeln beschrieben werden kann, wird noch lange interessant bleiben, da die aktuelle KI-Entwicklung von dieser Abstraktionsfähigkeit noch weit entfernt ist.

 

 

 

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