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Software Engineering im Zeitalter künstlicher Intelligenz

| Redakteur: Sebastian Gerstl

Künstliche Intelligenz: Gerade in der Verifikation schon heute essentiell

Dabei sieht Holger H. Hoos, Professor für Maschinelles Lernen an der Universität Leiden in den Niederlanden, gerade im Einsatz von künstlicher Intelligenz die große Chance, die Herausforderung im Umgang der immer komplexer werdenden Hardware zu bewältigen. Tatsächlich sei gerade in der Verifikation von Hardware wie Software künstliche Intelligenz bereits im Einsatz; ob bei Unternehmen oder in Wissenschaft und Forschung. Denn wie schon Professor Ludewig sage, entwickle sich das menschliche Gehirn nicht so schnell weiter, wie es die Hardware täte. Die Antwort: Künstliche Intelligenz einsetzen, um die menschliche Intelligenz zu ergänzen – denn nur damit lasse sich die Entwicklung auch wirklich weiter vorantreiben.

So setze beispielsweise IBM schon seit Jahren Algorithmik ein, um seine Fertigungsprozesse weiter zu optimieren. Für diese Prozesse werde auf Basis algorithmischer Prozesse entsprechende Tools generiert, die sich um die Hardware-Verifikation kümmern. Und Andreas Zeller, ein deutscher Software Engineering Professor, habe mit dem delta debugging Großartiges im Bereich automatisches Debugging geleistet. „Und das ist im Prinzip eine KI-Methode," merkte Hoos an. „Das heißt doch im Grunde genommen: moderne Hardware-Verifikation wäre unmöglich ohne diese automatischen Deduktionsmethoden, die wiederum wären unmöglich ohne das automatische Debugging von Zeller."

Entsprechende Studien hätten dabei belegt, dass allein zwischen 1991 und 2007 die Leistung solcher Algorithmus-basierter Softwareentwicklung sich pro Jahr jeweils verdoppelt habe – was den Rückstand zur Hardware-Entwicklungsgeschwindigkeit nach Moore's Law mehr als ausgleiche. Näme man diese zwei Faktoren zusammen, käme dabei ein schier unglaubliches Potential für die zukünftige Hardwareentwicklung zusammen Im Übrigen merkte auch Peter Guse an, dass Bosch in der Robotik und im Bereich der Mensch-Maschinen-Kollaboration bereits maschinelles Lernen einsetze.

Leider auch viel Unsinn, den manche Unternehmen zu KI verbreiten

Prof. Hoos gab Prof. Ludewig allerdings Recht, dass in der Öffentlichkeit meist viel Unsinn über künstliche Intelligenz verbreitet werde. Dabei trage unter anderem Google eine große Schuld: Zwar hätten die Ingenieure dort beachtliches in Sachen KI geleistet, aber die Art und Weise, mit der der Konzern diese KI-Leistungen bewerde, sei „im Grunde genommen beinahe schon verantwortungslos." Das Problem sei, dass Google immer noch in erster Linie mit Werbung Geld mache – und entsprechend seine eigenen Leistungen stark bewerbe. Das wird auch in der Öffentlichkeit manchmal ein bisschen verzerrt dargestellt, wahrgenommen, und dann amplifiziert. Andere Tech-Größen, die zwar mit KI nichts zu tun hätten, aber gerade in den Sozialen Medien stark aktiv sind, springen dann auf diesen Hype-Train auf und geben ihre meist nicht sehr qualitative Meinung zum Besten, sprächen dann von Dingen wie einer „Robot Apocalypse" und dergleichen.

Darunter habe dann der seriöse Aspekt der künstlichen Intelligenz spürbar zu leiden: Viele Leuten, die ernsthaft an künstlicher Intelligenz arbeiten, empfinden diese Debatte als unangenehm bis peinlich; junge Leute, die das Thema albern finden, wenden sich ab und möchten sich dann gar nicht erst mit KI beschäftigen. Verantwortliches Engineering - oder besser, ein verantwortlicher Umgang mit dem Thema - sehe anders aus.

Gerade letzteres stelle ein besonders großes Problem dar, meint Hoos: Denn der Bedarf an wahren KI-Experten ist heute so groß wie nie zuvor, es herrscht ein enorm großer Fachkräftebedarf - nicht nur in der Forschung, sondern auch in der Wirtschaft. Gerade dafür braucht es vernünftig ausgebildete Leute, kein gefährliches Halbwissen: Das sei, als würde man unerfahrenen Studenten Autobahnbrücken bauen lassen. Die Folgen, die das haben könnte, wäre wie beim Brückeneinsturz auch beim KI-Einsatz katastrophal – weniger wegen einer „Robot Apocalypse", sondern wegen dem drohenden Zusammenbruch essentieller Systeme.

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