Der Algorithmus der Schöpfung, ist künstliche Intelligenz per se ein Künstler?

Posted by Julia Werner  • 

Mit der Power des M1-Chips durchstarten

iPads online kaufen und ungezähmte Performance überall mitnehmen

Wer hätte gedacht, dass Star Trek 30 Jahre vor der eigentlichen Veröffentlichung das iPad schon vorwegnahm? Jean-Luc Picard muss wohl Steve Jobs überzeugt haben, denn Jobs war Anfang der 2000er gar nicht begeistert von der Idee. Wie gut, dass er seine Meinung geändert hat und 2010 das erste iPad vorstellte. Seitdem hat das iPad einige Weiterentwicklungen hinter sich und ist heute dank des bahnbrechenden M1-Chips leistungsfähiger denn je. Sie brauchen Power in jeder Lebenslage, ob im Office, für Zuhause oder in der Bahn? Dann sind Sie beim iPad genau richtig! Lernen Sie die iPad Familie kennen.

iPad Pro – Für Designer und Creator

Für jeden Designer und Creator, einfach für jeden, der einen digitalen Stift in die Hand nimmt, ist das iPad Pro ein wahr gewordener Traum! Durch den revolutionären M1-Chip bietet das iPad Pro eine unglaubliche Performance. Das XDR Liquid Retina Display zeigt Ihnen Bilder in ungeahnter Klarheit und Farbtreue an. Dank 5G haben Sie überall das beste Netz und mit WLAN 6 senden und empfangen Sie blitzschnell Daten. Sie sehen schon, dass das iPad Pro dafür gemacht ist, Sie überall zu unterstützen und keine Kompromisse einzugehen.

iPad Air – Für Professionals

Sie brauchen ein iPad, das noch einen Ticken schlanker und kompakter ist und sich auf Reisen nicht bemerkbar macht? Dann ist das iPad Air das richtige Tablet für Sie! Ebenfalls mit dem M1-Prozessor ausgestattet, brauchen Sie sich keine Sorgen um die Performance zu machen. Der Workflow muss erst noch gefunden werden, um den Chip in die Knie zu zwingen. Mit der 12-MP-Ultraweitwinkel-Frontkamera erscheinen Sie in FaceTime-Anrufen gestochen scharf und in bestem Licht. Durch den Folgemodus bleiben Sie auch immer im Fokus. Auch mit dem neuen iPad Air können Sie ultraschnell im besten 5G-Netz surfen und die Welt an Ihren Arbeiten teilhaben lassen.

iPad mini – Für Schüler, Studenten und Lehrkräfte

Alle, die es noch ein wenig kompakter brauchen, kommen derzeit nicht am iPad mini vorbei. Ob für die Schule, Uni oder im professionellen Kontext, wo Sie ein Tablet griffbereit zur Hand brauchen, das iPad mini ist für Sie da, wenn Sie es brauchen. Ausgestattet mit dem A15-Bionic-Chip mit Neural Engine können Sie problemlos Präsentationen erstellen, Ihre Bachelor-Thesis schreiben oder zur Abwechslung ein Game aus Apple Arcade spielen.

iPad – Für den casual Alltagsgebrauch

Möchten Sie ein Tablet nur für den Hausgebrauch, um gemütlich auf der Couch eine Serie zu gucken oder beim Kochen das Rezept neben sich vor Augen zu haben, dann wird Sie das iPad in der 9. Generation glücklich machen. Mit dem A13-Bionic-Chip lassen sich Apps noch schneller öffnen und können auch problemlos parallel laufen. Das iPad eignet sich auch als Tablet für Kinder. Sie können Ihrem Nachwuchs altersgerechte Apps installieren, welche die Hand-Augen-Koordination fördern, oder ihnen ihre Lieblingskindersendung auf langen Fahrten anmachen. Das iPad ist robust und hält die eine oder andere grobe Handhabung aus.

iPad Zubehör

Ein iPad ist nur so gut wie sein Zubehör. Mit dem Magic Keyboard samt integriertem Trackpad können Sie Ihre Produktivität deutlich steigern und setzen dabei stylische Akzente. Oder nutzen Sie Ihr iPad mit dem Apple Pencil als Grafiktablet für pixelgenaue Pinselstriche und erwecken Sie Ihre Ideen zum Leben.

iPadOS – Das intuitive Betriebssystem fürs iPad

iPadOS wurde speziell fürs iPad entwickelt, damit es sich noch intuitiver anfühlt und nutzen lässt. Sie können mehrere Apps nebeneinander positionieren und so Ihr Multitasking optimieren. Die App Mediathek sortiert für Sie Ihre Apps schon mal vor, sodass Sie einen besseren Überblick bekommen. Notizen lassen sich jetzt noch einfacher und schneller systemübergreifend anfertigen. Mit SharePlay können Sie weiterhin via FaceTime mit Ihren Liebsten telefonieren, nebenbei aber noch eine Serie angucken oder Musik hören. Es gibt eine Menge zu entdecken beim neuen iPadOS 15!

Welches Tablet passt zu Ihnen?

Die Antwort ist: Es kommt darauf an, wofür Sie es verwenden wollen. Wenn Sie starke Leistung, großen Arbeitsspeicher sowie regulären Speicher benötigen und auf ein hochauflösendes Display angewiesen sind, dann passt das iPad Pro zu Ihnen. Können Sie auf ein hochauflösendes Display verzichten und Sie benötigen nur die Performance des M1-Chips, dann würde Ihnen sicherlich das iPad Air zusagen. Leistung und Display sind zweitrangig und Sie benötigen einen kompakten Allrounder, dann greifen Sie zum iPad mini. All diejenigen, welche bloß ein Tablet für den häuslichen Gebrauch benötigen und ab und an mal auf der Couch oder im Bett eine Serie gucken wollen, werden mit dem iPad der 9. Generation glücklich.

Sie müssen bloß bedenken, dass Sie Ihr iPad nicht aufrüsten können. Somit müssen Sie im Vorfeld abwägen, welche Spezifikationen Sie brauchen, damit Ihr iPad diese erfüllen kann.

iPads mieten mit dem GRAVIS Abo

Sie brauchen ein iPad nur für eine bestimmte Zeit oder wollen es erst mal nur probeweise verwenden? Dann ist unser GRAVIS Abo genau das Richtige für Sie! Nicht nur sparen Sie richtig Geld dabei, sondern tun auch was Gutes für die Umwelt. Wählen Sie dafür einfach das passende Modell aus und bezahlen Sie nur die Mietdauer. Wählen Sie gleich auch das passende Zubehör!

Warum Sie Ihr iPad bei GRAVIS kaufen sollten

Wir bei GRAVIS wollen Ihnen zu Ihrem Digital verhelfen! Deshalb ist es uns ein Anliegen, dass Sie Ihr iPad so schnell wie möglich bekommen und das zum besten Preis. Bestellen Sie Ihr neues iPad bei GRAVIS und wählen Sie zwischen verschiedenen Versandarten. Ob Standard- oder Expresslieferung – wir liefern Ihnen Ihr iPad bequem direkt nach Hause. Alternativ können Sie Ihr iPad online reservieren und es in einer GRAVIS Filiale in Ihrer Nähe abholen. Verfügbare Artikel können innerhalb der Öffnungszeiten bereits 2 Stunden nach Reservierung abgeholt werden und bleiben für Sie 4 Tage reserviert. Aktuelle Informationen über die Öffnungszeiten unserer Filialen finden Sie im Storefinder.

Wir bei GRAVIS bieten Ihnen auch eine bequeme Finanzierung für Ihr iPad an. Eine Finanzierung bietet den Vorteil, dass Sie Ihren Einkauf ganz bequem in monatlichen Raten abbezahlen können. Bei GRAVIS haben Sie die Möglichkeit, Ihr iPad ganz einfach, schnell und günstig zu finanzieren. Hier steht Ihnen die PayPal-Ratenzahlung zur Verfügung, die eine unkomplizierte Abwicklung ermöglicht.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) schlägt heute manchmal selbst die gewieftesten Fachleute – und ist doch jedem Kleinkind unterlegen. Vor allem, wenn es um die Erkennung komplexer Muster in großen Datenmengen geht, ist KI kaum zu übertreffen. So findet sie in immer mehr Bereichen Anwendung und kann unser Leben in vielen Bereichen erleichtern. Sie trifft inzwischen aber auch oft Entscheidungen mit weitreichenden Auswirkungen für Menschen. Das stellt besondere Anforderung an ihre Zuverlässigkeit und Transparenz, und wirft auch ethische Fragen auf.

Was künstliche Intelligenz heute leistet, ist im menschlichen Maßstab eine extreme Inselbegabung. Die Aufgaben, auf die sie trainiert wurde, bewältigt sie meist schneller und oft auch zuverlässiger als Menschen. Die mathematischen Algorithmen, mit denen künstliche Intelligenz arbeitet, können wissenschaftliche Daten und Bilder analysieren oder Texte übersetzen, sie sortieren Ergebnisse von Suchanfragen im Internet und priorisieren den Nachrichtenstrom in sozialen Medien, und sie sind inzwischen sogar in der Lage, in diagnostischen Daten Hinweise auf eine mögliche Erkrankung suchen oder Fahrzeuge durch den Straßenverkehr zu steuern. Doch jede Abweichung von dem, was eine küsntliche Intelligenz gelernt hat, überfordert sie. Und für alle Aufgaben außerhalb ihres Spezialgebiets sind Algorithmen ohnehin unbrauchbar. Zudem ist oft nicht nachvollziehbar, wie sie zu ihren Einschätzungen gelangen. Das liegt nicht zuletzt daran, dass sie die Zusammenhänge, die sie aufdecken, selbst nicht verstehen – ganz zu schweigen von einem Verständnis für die Welt um sich herum, wie es schon kleine Kinder haben.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Max-Planck-Gesellschaft entwickeln Algorithmen der künstlichen Intelligenz für neue Anwendungen weiter. Sie loten zudem die Randbedingungen aus, unter denen künstliche Intelligenz auch dort zum Einsatz kommen kann, wo ihre Entscheidungen weitreichende Konsequenzen für Menschen haben. Und sie untersuchen, wie Menschen in Entscheidungen von Algorithmen eingebunden werden können. Sie zeigen somit auf verschiedenen Ebenen die Optionen auf, die es bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz gibt. Und schaffen so eine Basis, auf der die Gesellschaft entscheiden kann, wie sie mit den Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz umgehen will.

Was ist künstliche Intelligenz?

Beim Versuch intelligente Maschinen, das heißt künstliche Intelligenz, zu schaffen, orientierte man sich anfangs vor allem am Verständnis menschlicher Intelligenz. Unser Gehirn zeichnet sich dadurch aus, dass es unseren Körper steuert, Sinneseindrücke verarbeitet und neue Informationen mit bekannten verknüpft. Dadurch können wir Geschehnisse in unserer Umwelt einordnen und vorausschauend denken. Ein Aspekt der Intelligenz ist zudem die Steuerung komplexer Bewegungen, die technisch in der Robotik umgesetzt wird.

Roboter – Helfer der Zukunft Sie sollen zu vielseitigen Helfern des Menschen werden: Roboter könnten einmal völlig selbstständig als Rettungskraft, Haushaltshilfe, Chauffeur oder in der Medizin tätig werden. Forscher:innen diverser Max-Planck-Institute arbeiten an autonomen und flexiblen Robotern. mehr

Forschende, die sich mit Informationsverarbeitung und vorausschauendem Denken beschäftigen, schreiben Programme, die eine bestimmte Aufgabe erledigen und dabei bestmöglich auf Veränderungen reagieren sollen. Ein Beispiel sind Schachcomputer wie Deep Blue, der 1996 den damaligen Schachweltmeister besiegte. Eine weitere Komponente menschlicher Intelligenz ist das Sprachverständnis. Auch diese Fähigkeit bringen Forschende Maschinen bei. Das Ziel des Forschungsbereichs der Computerlinguistik ist es dabei, Techniken zu entwickeln, die Sprache möglichst umfassend verstehen. Auch die Bildverarbeitung oder Computer Vision ist ein Einsatzgebiet künstlicher Intelligenz, das sich an menschlichen Fähigkeiten orientiert, ist. Sie gewinnt aus visuellen Daten wie Bildern und Videos Informationen. Anwendung finden Bildverarbeitungsprogramme beispielsweise in selbstfahrenden Fahrzeugen oder bei der umstrittenen Gesichtserkennung.

Autos gehen die Augen auf Damit Autos autonom fahren können, müssen Computer unübersichtliche Verkehrssituation mindestens genauso gut beurteilen wie der Mensch. Dafür entwickeln Andreas Geiger und seine Mitarbeiter:innen am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen die nötige Software. mehr

Auge in Auge mit dem Rechner Die Augen sind unser Fenster zur Welt, verraten aber auch viel über uns. Das nutzen Andreas Bulling und seine Mitarbeiter am Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken und an der Universität Stuttgart aus, wenn sie Computern beibringen, unsere Blicke zu deuten. Letztlich wollen sie so auch Roboter oder Avatare in puncto Kommunikation auf Augenhöhe mit uns bringen. mehr

Eine gebräuchliche Abkürzung für künstliche Intelligenz ist KI. Im englischsprachigen Raum wird von „artificial intelligence“ gesprochen und manchmal wird die daraus folgende Abkürzung AI auch im Deutschen verwendet.

Während künstliche Intelligenz den Menschen in einigen Bereichen überflügelt hat, hinkt sie in anderen noch weit hinterher. Doch der Blick der Wissenschaftlerinnen und Entwickler hat sich geweitet und inzwischen entwickeln sie die künstliche Intelligenz in Bereichen, für die der Mensch kaum Verständnis aufbringen kann. Denn während Bilder und Sprache für den Menschen leicht verständlich sind, fällt uns der Zugang zu anderen Daten deutlich schwerer. Das gilt auch für die Analyse medizinischer Daten. So kann künstliche Intelligenz helfen, anhand einer Vielzahl physiologischer und klinischer Kenngrößen das Risiko für manche Erkrankungen oder die Wahrscheinlichkeit für einen schweren Krankheitsverlauf etwa von Covid-19 vorherzusagen.

Eine Software scannt die Psyche Nur schlapp oder schon depressiv? Fantasievoll oder schizophren? Die Symptome psychiatrischer Erkrankungen sind nicht immer eindeutig. Für die Früherkennung setzt Nikolaos Koutsouleris, Fellow am Max-Planck-Institut für Psychiatrie, deshalb auch auf künstliche Intelligenz. mehr

Auch bei der Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Bereichen erkennt künstliche Intelligenz Zusammenhänge, die dem Menschen meist verborgen bleiben, zum Beispiel beim der Auswertung von meteorologischen Daten und Messwerten, die etwas über den Zustand von Ökosystemen aussagen. Dieser Ansatz ermöglicht es, meteorologische Extremereignisse wie Hitzewellen, Dürren oder Starkregen für einzelne Regionen und ihre Folgen für Ökosysteme wie Wälder oder landwirtschaftliche Nutzflächen vorherzusagen.

Vorhersehbarer Klimastress Künstliche Intelligenz hilft, meteorologische Extremereignisse und ihre Folgen vorherzusagen mehr

Generell verschafft künstliche Intelligenz der Wissenschaft viele neue Einblicke, etwa bei Untersuchungen, wie sich Menschen Meinungen bilden und wie es dabei zur gesellschaftlichen Polarisierung kommen kann.

Im Getriebe der Meinungsmaschine Politische Debatten geraten heute oft zur verbalen Keilerei – vor allem in sozialen Medien. Um dem entgegenzuwirken, untersuchen Eckehard Olbrich und Sven Banisch am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften sowie Philipp Lorenz-Spreen am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, wie es zu Polarisierung kommt und wie Meinungsbildung in Gruppen funktioniert. mehr

Künstliche Intelligenz hilft aber auch bei der Analyse der Nukleotidsequenz des Genoms, das beim Menschen drei Milliarden Basenpaare enthält. Da die Information für den Menschen nicht leicht zugänglich und die Datenmenge gewaltig ist, kann hier der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Suche nach neuen Erkenntnissen helfen. Künstliche Intelligenz kann etwa die Wissenschaft auch deshalb unterstützen, weil sie mit der riesige, weltweit zur Verfügung stehenden Rechenleistung von Computern große Datenmengen in viel kürzerer Zeit verarbeiten kann als Menschen.

Schweizer Taschenmesser für die Genomforschung Das bioinformatische Multifunktionswerkzeug „CRUP“ eines Forschungsteams um Martin Vingron am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik verspricht schnellere Ergebnisse bei der Suche nach Ursachen von komplexen Erkrankungen. mehr

Vermessung des Konnektoms Fortschritte in der 3D-Elektronenmikroskopie und neue Analyseverfahren, die sich auf künstliche Intelligenz stützen, ermöglichen es einem Max-Planck-Team den Schaltplan des Gehirns zu kartieren. mehr

Welche Regeln gelten für künstliche Intelligenzen?

Der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz wirft auch gesellschaftliche, ethische und juristische Fragen auf. Dies gilt etwa im Umgang mit Falschinformation, deren Erzeugung und Verbreitung künstliche Intelligenz deutlich erleichtert hat.

Künstliche Intelligenz synchronisiert Lippen Eine neue Software passt den Gesichtsausdruck von Personen in Videos an eine über den Film gelegte Tonspur an mehr

Immerhin kann künstliche Intelligenz auch helfen, Falschinformation zu erkennen oder Hassbotschaften im Netz zu identifizieren.

Frühwarnsystem für Falschmeldungen Fake News in Sozialen Medien effizienter und treffgenauer bekämpfen: Manuel Gomez Rodriguez vom Max-Planck-Institut für Softwaresysteme kombiniert Verfahren der künstlichen Intelligenz mit der Auswertung von Signalen, in denen sich menschliches Urteil widerspiegelt. mehr

© Max-Planck-Gesellschaft Hass im Netz Bereits jeder fünfte Internet-Nutzer ist schon einmal Opfer von Hate Speech geworden. Können wir etwas gegen Hasskommentare tun? Und welche Strafen müssen Verfasser befürchten? In unserem neuen Wissen Was – Video geben Max-Planck-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Antworten.

Die ethische Dimension von KI muss nicht zuletzt deshalb berücksichtigt werden, weil Algorithmen immer häufiger anstelle von Menschen über Menschen entscheiden und es dabei im Zweifelsfall sogar um Leben und Tod geht wie etwa bei autonomen Fahrzeugen. Nach welchen Regeln sollen sich autonome Maschinen verhalten, zum Beispiel wenn ein Unfall mit Personenschaden unvermeidlich ist und wer ist letztendlich verantwortlich? Neben diesen ethischen Fragen muss sich die Gesellschaft zudem damit beschäftigen, wie Arbeit, Gewinnverteilung und gesellschaftliche Teilhabe in einer zunehmend automatisierten Zukunft aussehen sollen.

Wenn Maschinen mitmischen Immer öfter treffen wir im Alltag auf künstliche ­Intelligenz: auf Chatbots im Callcenter, auf Roboterkollegen am Fließband oder auf elektronisch gesteuerte Mitspieler beim Gamen. Am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin untersucht Iyad Rahwan mit seinem Team, wie Menschen sich verhalten, wenn sie mit intelligenten Maschinen zu tun haben, und was sie von ihrem künstlichen Gegenüber erwarten. mehr

Regeln für Roboter Am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb in München beschäftigt sich Axel Walz mit der Frage, wie man mit rechtlichen Mitteln dazu beitragen kann, dass künstliche Intelligenz sich an menschliche Werte hält. mehr

Immer dann wenn eine Entscheidung künstlicher Intelligenz weitreichende Folgen für Menschen hat, müssen zudem die Kriterien, die dabei zum Tragen kommen, transparent sein. Sinnvolle und nachvollziehbare Entscheidungen trifft ein Algorithmus vor allem dann, wenn er selbst die Zusammenhänge dahinter versteht. Dieses Verständnis für Ursache und Wirkung, das sich Kleinkinder ganz selbstverständlich aneignen, bringen Forschende auch künstlicher Intelligenz bei.

Nicht ohne Grund ! Künstliche Intelligenz erkennt Muster schon lange viel besser als wir. Um aber ihren Namen wirklich zu verdienen, müsste sie auch kausale Zusammenhänge verstehen. Am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen arbeiten Forschende genau daran mehr

Auf Fairness programmiert In Zukunft werden Computer immer häufiger über Menschen entscheiden – sei es bei der Kreditvergabe oder bei der Bewertung von Bewerbern. Doch automatische Systeme, die dafür bereits eingesetzt werden, diskriminieren immer wieder einmal einzelne Personengruppen. Niki Kilbertus und Bernhard Schölkopf, Forscher am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen, wollen das ändern – mit fairen Algorithmen. mehr

Wie entsteht künstliche Intelligenz?

Beim Versuch, intelligente Algorithmen zu entwickeln, verfolgen Forschende verschiedene Ansätze. Zunächst kann man zwischen starker und schwacher künstlicher KI unterscheiden. Eine starke KI ist eine Maschine, die Probleme genereller Art lösen kann. Diese Art der KI existiert momentan und auf absehbare Zeit nicht. Schwache KI dagegen kann nur ein bestimmtes Problem lösen. Ein Beispiele sind der Schachcomputer und ein Bildverarbeitungsprogramm, das Gesichter automatisch erkennt und den Kamerafokus darauf anpasst. Auch virtuelle Assistenten wie Siri, Cortana oder Alexa fallen in die Kategorie der schwachen KI. Schon seit vielen Jahrzehnten versuchen Forscherinnen und Forscher, eine künstliche Intelligenz zu erschaffen, die ein bestimmtes Problem selbstständig lösen kann. Anfangs setzten sie dabei auf regelbasierte, symbolische künstliche Intelligenz, die anhand klarer, vorab im Programmcode festgelegter Regeln Symbole wie etwa Wörter oder Ziffern kombiniert und so zu einer Entscheidung kommt. Doch die Forschenden mussten feststellen, dass die symbolische KI stark limitiert ist. Abgesehen von Spielen wie Schach, in denen die Umgebung und alle Regeln eindeutig definiert sind, versagt symbolische KI, da es kaum möglich ist, alle möglichen Fälle vorab durch Regeln abzudecken. Die rasanten Fortschritte der letzten Jahre auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz wurden dagegen mit selbstlernenden Programmen erzielt, die sich nicht auf vorab bestimmte Regeln und Symbole stützen.

Roboter lernen zu lernen Regelbasierte Roboter können nicht reagieren oder dazulernen und scheitern an ihrer komplexen Umwelt. Ein Team um Nihat Ay vom Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften in Leipzig arbeiten an Maschinen, deren Gehirne sich von selbst entwickeln und dem eigenen Körper anpassen. So sollen Roboter Bewegungen ganz ohne Anweisungen eines Steuerprogramms erlernen. mehr

Maschinelles Lernen produziert künstliche Intelligenz, die aus Beispielen lernt, wie eine Entscheidung getroffen werden muss. Stehen der selbstlernenden Maschine hunderte oder besser tausende Beispiele zum Training zur Verfügung, entwickelt sie selbstständig einen Entscheidungsprozess, der verallgemeinert werden kann. Dieser ist anschließend auch auf unbekannte Datensätze anwendbar. Doch im Gegensatz zur symbolischen KI können wir die Entscheidung bislang oft nicht nachvollziehen. Während der Mensch in bestimmten Kategorien oder eben Symbolen denkt (bewusst) und spricht, kann sich die sub-symbolische künstliche Intelligenz auf Grund völlig anderer, für den Menschen nicht intuitiv zugänglicher Merkmale entscheiden. Ein Beispiel: Beschreibt ein Mensch den visuellen Unterschied zwischen Hund und Katze, so wird er Begriffe wie Fell, Augen, Ohren, Schwanz, Zähne, etc. benutzen. Eine selbstlernende KI, die aus hunderten Bildern von Katzen und Hunden lernt, kann unabhängig von diesen Kategorien völlig andere Regeln für die Unterscheidung finden.

Es gibt auch Ansätze für symbolisches maschinelles Lernen, diese sind aber momentan in der Forschung nicht stark vertreten. Möglicherweise können aber in der Zukunft Ansätze der symbolischen und der selbstlernenden, subsymbolischen KI miteinander kombiniert werden, um weitere Anwendungen für künstliche Intelligenzen zu erschließen. Ein Beispiel dafür ist der Versuch von Forschern KI einzusetzen, um regelbasierte Klimamodelle zu verbessern oder zu erweitern.

Künstliche Intelligenz für das Erdsystem Mit Hilfe von KI lassen sich komplexe dynamische Prozesse wie etwa Hurrikane, Ausbreitung von Feuer und Vegetationsdynamik besser beschreiben. Max-Planck-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler zeigen, dass maschinelle Lernverfahren ihr Potenzial zum Verständnis des Erdsystems bislang nur zu einem Bruchteil ausgeschöpft haben. mehr

Maschinelles Lernen stützt sich auf ausgeklügelte Algorithmen. Bekannte mathematische Ansätze sind Support-Vektor-Maschinen und das sogenannte Deep Learning, das sich auf künstliche neuronale Netzwerke stützt. Ein Wegbereiter der künstlichen Intelligenz ist Bernhard Schölkopf vom Max-Planck-Institut für intelligente Systeme.

Bernhard Schölkopf erhält den Körber-Preis Die höchstdotierte wissenschaftliche Auszeichnung Deutschlands, die heute in Hamburg verliehen wurde, geht an den Wegbereiter der Künstlichen Intelligenz mehr

Unabhängig vom konkreten Algorithmus kann man die Ansätze nach Herangehensweise einteilen. Die wichtigsten sind: unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim unüberwachten Lernen werden dem Algorithmus ohne klare Zielvorgaben die Daten zugeführt und das Programm sucht nach Gemeinsamkeiten und Unterschieden in den Daten und sortiert diese entsprechend. Dadurch können Forschende Muster entdecken, die ansonsten verborgen blieben.

Künstliche Intelligenz als Verhaltensforscher Mit Hilfe künstlicher Intelligenz haben Duncan Mearns und sein Team vom Max-Planck-Institut für Neurobiologie das Jagdverhalten von Zebrafischlarven in seine Komponenten zerlegt und gezeigt, wie sich daraus längere Sequenzen ergeben. mehr

Beim überwachten Lernen hat der Algorithmus eine klare Zielvorgabe, wie zum Beispiel in Bildern zwischen Hund und Katze zu unterscheiden. Dazu trainiert der Algorithmus mit einer großen Zahl Daten mit bekanntem Ergebnis, das heißt in Beispielsfall wären Hunde und Katzen bereits markiert. Die überwacht lernenden Algorithmen sind bereits sehr fortgeschritten und darauf gestützte Intelligenzen konnten bereits einige Erfolge feiern. Bekannte Beispiele sind Spracherkennung, die Erkennung von Handschrift in Bildern oder auch Übersetzungsprogramme.

Aus spektralen Informationen lernen Deep-Learning-Algorithmen erleichtern die Analyse von Massenspektrometrie-Daten, indem sie die Übersetzungen zwischen Proteinen und Spektren übernehmen. mehr

Die durch maschinelles Lernen erzeugten KIs sind nicht allgemein intelligent und können nur eine bestimmte Klasse von Problemen lösen. Wird einem Algorithmus, der für die Entscheidung zwischen Hund und Katze trainiert wurde, also das Bild eines Elefanten vorgelegt, ist das ein unvorhergesehener Fall und die Entscheidung des Algorithmus könnte beispielsweise lauten: Das Bild zeigt mit 55prozentiger Wahrscheinlichkeit einen Hund. Auf ihr enges Feld begrenzt arbeiten die Algorithmen aber sehr zuverlässig, wenn das Trainingsdatenset ausreichend groß und passend gewählt war. Schon in der nächsten Zukunft könnten überwacht lernende KIs daher auch wichtige Aufgaben unter anderem in der medizinischen Bildverarbeitung und Diagnostik übernehmen.

Selbstlernende Netzwerke lassen Forscher mehr sehen Ein Team des Zentrums für Systembiologie Dresden und des Max-Planck-Instituts für molekulare Zellbiologie und Genetik hat eine selbstlernende Software entwickelt, die in schlecht ausgeleuchteten Mikroskopiebildern verborgene Inhalte sichtbar macht. mehr

Farbflecken könnten selbst fahrende Fahrzeuge verwirren Ein Forscherteam aus Tübingen zeigt, dass auf tiefen neuronalen Netzen basierende optische Flussalgorithmen – eine wahrscheinliche Komponente zukünftiger autonomer Fahrzeuge – anfällig für Hackerangriffe sind. mehr

Algorithmen können sich auch durch bestärkendes Lernen Fähigkeiten aneignen. Dabei wird ihnen ein abstraktes Ziel vorgegeben und eine Reihe von möglichen Aktionen erlaubt. So kennt etwa das Steuerprogramm eines Roboters die möglichen Bewegungen der einzelnen Gliedmaßen und bekommt das Ziel gesetzt, von Punkt A nach Punkt B zu gelangen. Je schneller der Roboter das Ziel erreicht, desto mehr wird er belohnt. Durch unzählige Versuche wird das Steuerprogramm letztendlich selbst die beste Fortbewegungsart mit den zur Verfügung stehenden Bewegungsmöglichkeiten und den schnellsten Weg herausfinden.

Der Algorithmus der Schöpfung, ist künstliche Intelligenz per se ein Künstler?

Wie sind die Werke, die durch künstliche Intelligenz „geschaffen“ wurden, angesichts der neuen vom Europäischen Parlament angenommenen Entschließungen geschützt?

Von Deepmind, einer englischen Firma im Besitz von Google, die ein Programm ins Leben gerufen hat, das in der Lage ist, ein Musikstück ohne Unterstützung zu komponieren, bis zu Dreamwriter, einem chinesischen Algorithmus, der 2019 Opfer eines Plagiats geworden ist, ist der Beitrag der neuen Technologien zur künstlerischen Welt beispiellos. Immer wiederkehrende Themen der letzten Monate: Künstliche Intelligenz (KI) wird heute von kreativen Fachleuten eingesetzt. Ursprünglich für wissenschaftliche und statistische Studien eingesetzt, verbreiten sich die Algorithmen in unseren Informations- und Kommunikationsgesellschaften. Künstler sind dann schnell auf den Zug aufgesprungen und haben sich ebenso dieser neuen Werkzeuge bedient, die für ihren kreativen Prozess offensichtlich sehr nützlich sind. Diese neue technologische Nutzung neigt jedoch materiell dazu, die klassische Verbindung zwischen dem Werk und dem Künstler zu dekonstruieren, und wirft somit Fragen über das Wesen des Urheberrechtsschutzes, seine Daseinsberechtigung, auf. Während die europäischen Institutionen diese Überlegungen nach und nach aufgreifen, stellt sich die Frage zu welchem Beitrag die künstliche Intelligenz im künstlerischen Bereich zu einem Überdenken des kontinentalen Urheberrechtsschutzes führt?

Am 20. Oktober 2020 wendete sich das Europäische Parlament mit Empfehlungen an die Europäische Kommission, um sie bei der Ausarbeitung künftiger Regelungen zur künstlichen Intelligenz zu unterstützen. Das von den Abgeordneten verfolgte Ziel ist es, Innovationen zu fördern und gleichzeitig ethische Verstöße zu begrenzen und geistige Eigentumsrechte zu schützen. Die Förderung der Entwicklung und des Einsatzes von KI innerhalb der Europäischen Union muss daher die Transparenz verstärken und den Informationsaustausch verbessern, ohne die Sicherheit, Gleichheit und Privatsphäre der EU-Bürger zu untergraben. Die Abgeordneten sprachen sich auch für die Entwicklung ökologisch nachhaltiger künstlicher Intelligenz aus, in Übereinstimmung mit Artikel 37 der Charta der Grundrechte der Union, der besagt, dass ein hohes Maß an Umweltschutz das Handeln der Union leiten soll. Schließlich schlug das Parlament eine Verordnung über ein spezifisches zivilrechtliches Haftungssystem im Zusammenhang mit Systemen der künstlichen Intelligenz vor.

Künstliche Intelligenz wird definiert als ein Algorithmus, der Informationen aus einer Datenbank bezieht und synthetisiert, um daraus Schlussfolgerungen und Entscheidungen abzuleiten. Noch weit entfernt von einer echten „Intelligenz“, basieren KI und maschinelles Lernen nur auf fortgeschrittenen Synthesemechanismen, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Während jedoch das Urheberrecht ein „menschliches Eingreifen“ in den kreativen Prozess erfordert, ermöglichen zunehmend innovative Automatisierungsmechanismen der Robotik heute den ungehinderten Zugang zu einer Form der Schöpfung ohne die Hilfe einer physischen Person. Dies führt zu der Frage nach einer neuen Definition der Gründungskriterien der „Originalität“ im Bereich des Urheberrechts, die impliziert, dass das Werk nach der europäischen Definition den „Abdruck der Persönlichkeit des Urhebers“ aufweisen muss.

Die Entschließungen des Parlaments ermutigen dazu, KI-Technologien nicht mit Rechtspersönlichkeit auszustatten und zwischen menschlichen Schöpfungen, die durch KI unterstützt werden, und autonomen Schöpfungen, die durch KI erzeugt werden, zu unterscheiden. Dies ist in der Tat die entscheidende Frage, wenn es darum geht, die Befürworter der Einführung einer solchen Technologie in den künstlerischen Sektor zu verstehen. Während ihrer Entwicklung in den 1990er Jahren wurde die KI nur als Werkzeug in der Kunst eingesetzt. Die Kreationen waren hybrid und vielfältig. Der kreative Input hing sehr stark vom Individuum ab. Diese Werke verflochten eine Entscheidung des Schöpfers mit dem Ergebnis eines von der KI festgelegten technischen Prozesses. Die Rolle der Technologie hat sich jedoch beträchtlich weiterentwickelt. Die technologische Revolution hat die Entwicklung von Algorithmen ermöglicht, die in der Lage sind, den gesamten kreativen Prozess durch die Reproduktion eines neuronalen Netzes nach dem Vorbild der Anatomie eines menschlichen Wesens zu beherrschen. So wurde 2016 in den Niederlanden ein Gemälde enthüllt, das vollständig von einem Algorithmus mit dem Titel „Der nächste Rembrandt“ entworfen wurde und die Maltechnik des berühmten gleichnamigen Malers reproduziert. Im selben Jahr schrieb eine in Japan etablierte künstliche Intelligenz eine ganze Kurzgeschichte, die die erste Auswahl für einen Literaturpreis bestand.

Wie bereits erwähnt, ist die Frage des menschlichen Eingriffs ein entscheidender Faktor für die Qualifikation eines urheberrechtlich geschützten Werkes. Wenn das Werk jedoch allein durch das Programm geschaffen wird, ohne menschliche Hilfe, wie in den vorgesehenen Fällen, erscheint die derzeitige Qualifikation des Urheberrechts nicht angemessen. Viele Praktiker haben daher über mögliche Lösungen nachgedacht. Mehrere Auffassungen sind entstanden. Zunächst einmal sprechen sich einige für eine Objektivierung der Begriffe „Urheberrecht“, „Originalität“ und „geistiges Werk“ aus, um die Bedeutung des menschlichen Eingriffs zu begrenzen und es zu schaffen, die von der KI geschaffenen Werke zu erfassen. Andere nehmen eine subjektivere Haltung ein, da sie glauben, dass es trotz des Beitrags der Maschine immer noch möglich ist, den Beitrag des Menschen zu identifizieren, insbesondere denjenigen, der den Algorithmus kodiert. Diese Position wurde vom Anwalt von Dreamwriter im oben erwähnten Fall des chinesischen Plagiats unterstützt. Ein dritter Ansatz wird schließlich von den Befürwortern der Einführung eines neuen Regelwerks sui generis nach dem Vorbild der Datenbankgesetze verfolgt. Das Argument basiert auf der Idee, dass das Urheberrecht eine Belohnung für eine kreative Anstrengung ist, die zu einem Originalwerk führt, das die Persönlichkeit des Autors widerspiegelt. Wenn jedoch der Mensch verschwindet, gibt es keinen Grund mehr für einen Schutz. Folglich muss das Urheberrecht abgelehnt werden, wenn die KI eine Schöpfung hervorbringt, da es keine wirkliche schöpferische Anstrengung des menschlichen Geistes mehr gibt. Da die finanzielle Investition jedoch beträchtlich sein kann, ist es wichtig, KI-Schöpfungen zu schützen, um Innovation und Schöpfung nicht zu behindern. Die vorgeschlagene Regelung sui generis würde daher darauf abzielen, diese materielle und finanzielle Investition zu kompensieren.

Die Omnipräsenz der wirtschaftlichen Komponente innerhalb dieses neuen Paradigmas bestätigt die Untauglichkeit des Urheberrechts für den Schutz von KI-Schöpfungen. Gemäß des letztgenannten Ansatzes würde es darum gehen, ein neues, wahrscheinlich kürzeres Monopol zu schaffen, das ein Gleichgewicht zwischen den getätigten Investitionen und dem Fehlen menschlicher schöpferischer Leistung ermöglicht. Andererseits setzt diese von unseren Kollegen skizzierte Vision voraus, dass ein neues Regelwerk hinzugefügt wird, was wiederum eine Quelle der legislativen Belastung sein und eine gewisse Rechtsunsicherheit verursachen könnte. Die europäische „Kodierung“ im Bereich der KI und des geistigen Eigentums könnte in naher Zukunft erfolgen. Der europäische Gesetzgeber wird dann eine Entscheidung treffen müssen, welches der genannten Ansätze er umsetzen will.

Manuel Chapalain

Tagged:

Leave a Reply