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Forschung im Dialog: «Maschinelles Lernen soll als Werkzeug Nutzen bringen»

Forschung im Dialog: «Maschinelles Lernen soll als Werkzeug Nutzen bringen»
Näher dran an … unserer Informatik-Forschung! Digitalisierung betrifft uns alle – und genau darauf konzentriert sich unsere neueste Serie «Forschung im Dialog». Sita Mazumder, Professorin und Buchautorin eröffnet sie mit dem Thema Machine Learning.

Maschinelles Lernen (ML) stellt die Weichen neu – in der Gesellschaft und der Wirtschaft. Wie nützt uns diese KI-Technologie? Sita Mazumder im Dialog über angewandte Forschung im Bereich KI und ML: Die Co-Head unseres Algorithmic Business Research Labs spricht über Projekte, Passionen und Potenziale.

Von: Gabriela Bonin

Frau Mazumder, derzeit diskutieren alle über Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Verstehen die Leute, wovon sie reden?

Mazumder: Spätestens seit ChatGPT ist das Thema bei allen angekommen. Dieses KI-Sprachmodell macht für jeden und jede erlebbar, was Künstliche Intelligenz kann. Ich werde privat darauf angesprochen, aber auch in Verwaltungs- und Aufsichtsräten oder politischen Gremien. Oft mangelt es dabei aber an vertieftem Wissen zu diesen Technologien.

Einstieg ins Thema: Unser neues Video «Machine Learning einfach erklärt».

Sorgen wir gleich mal für mehr Basiswissen. Bitte definieren Sie die Begriffe: Was unterscheidet Maschinelles Lernen (ML) von Künstlicher Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist der grosse Oberbegriff für alles, das – vermeintlich! – selber denkt und entscheidet. Darunter gibt es verschiedene Teildisziplinen. Sie arbeiten mit unterschiedlichen Methoden und Algorithmen sowie verschieden aufgebauten Systemen. ML ist ein Teilgebiet der KI-Landschaft. Im Algorithmic Business Resarch Lab (ABIZ) konzentrieren wir uns bewusst auf das Maschinelle Lernen. In unserem Alltag nutzen wir dafür den englischen Begriff «Machine Learning».

Für strategische Entscheide betreffend Machine Learning braucht es ein grundlegendes Wissen und Verständnis. Es gilt, sich den aktuellen, herausfordernden Fragen zu stellen – und zwar rasch.

Warum mangelt es am nötigen Grundwissen?  

Früher konnten Verwaltungsräte, CEOs oder Entscheidungsträgerinnen viele technische Fragen ihren operativen IT-Profis überlassen. Auch im Privaten fragte man einfach jemanden um Rat, der «was von Computern versteht». Digital war salopp gesagt IT.

Mittlerweile ist das anders: Die Technologie ist in jeden Lebensbereich eingedrungen und diese Entwicklung wird nicht stoppen.

Das hat weitaus grössere Effekte als die rein technologischen Möglichkeiten. So hat sich zum Beispiel sehr verändert, wie wir heute leben und arbeiten. Die rein technische Betrachtung reicht deshalb nicht mehr. Der oder die Head IT ist zwar nach wie vor eine wichtige Person, aber wenn es zum Beispiel um strategische Fragen geht, dann muss auch die strategische Ebene entscheiden können.

Dafür braucht es ein grundlegendes Wissen und Verständnis. Es gilt, sich den aktuellen, herausfordernden Fragen zu stellen – und zwar rasch. Was macht die neue Technologie mit uns persönlich und mit der Wirtschaft? Wie hat sie bereits unser Leben, Tun und Wirken verändert? Man muss die Auswirkungen dieser Technologie verstehen.

Forschung im Dialog: Wissen verständlich auf den Punkt gebracht

Warum forschen wir? Welche Rolle spielt dabei das Informatik-Departement der Hochschule Luzern? Im Rahmen der Veranstaltungsreihe «Forschung im Dialog» beantworten unsere Expertinnen und Experten Fragen aus der anwendungsorientierten Forschung. Sie beleuchten Brennpunktthemen unserer Zeit und gewähren Einblicke in den Forschungsalltag.

Kurzvortrag von Eckart Zitzler, Vizedirektor und Leiter Forschung, im Rahmen der Veranstaltungsreihe «Forschung im Dialog» der Hochschule Luzern – Informatik, März 2023.

Wo anfangen mit dem Aufbau von Grundwissen?

Erstens bei der Selbsterkenntnis (sie lacht). Sich einzugestehen, dass man noch Wissenslücken hat, anstatt das Thema als vermeintlichen Hype vom Tisch zu wischen, ist der erste Schritt. Digital ist gekommen, um zu bleiben.

Zweitens: mit Weiterbildung. Es müssen aber nicht alle gleich Spezialistinnen und Spezialisten werden. Man kann sich auch leichtfüssig informieren: indem man zum Beispiel Fach-Referate hört oder an einem Ausbildungstag teilnimmt. Ein fachlich vertieftes, 30-minütiges Erklär-Video ist etwa jenes von meinem Co-Head Marc Pouly über Chat-GPT. Möglichkeiten und Formate gibt es viele. Was zählt, ist, für das Thema offen zu sein und es anzupacken.

Marc Pouly, Co-Head von ABIZ, erklärte im Januar 2023 in einem halbstündigen Vortrag die Funktionsweise von Chatbots. Was vor einem Jahr noch Prognosen waren, ist heute längst eingetroffen.

Unternehmen sollten ebenso ihre Arbeitnehmenden mit auf die Reise nehmen. Was bewirkt die Digitalisierung? Wie wirkt sich KI auf unser Leben aus? Aufklärung ist wichtig, denn es gibt viele Fragen, Unklarheiten, falsches Verständnis und gleichsam Ängste wie Hoffnungen.

Hat Sie diese Beobachtung dazu veranlasst, Ihr neues Buch zu schreiben?

Ja, das war der Auslöser, weshalb ich im Herbst 2023 zusammen mit der Journalistin Wilma Fasola und weiteren Autorinnen und Autoren ein Buch fürs breite Publikum zum Thema KI veröffentlicht habe. Es regt dazu an, sich zu diesen Themen und Entwicklungen Gedanken zu machen. Darin findet man Dialoge mit einer früheren Version von ChatGPT. So geht es etwa um Fragen, wie und ob die KI uns Menschen dominieren wird. Es handelt sich dabei um eine Momentaufnahme ohne Anspruch auf wissenschaftliche Genauigkeit und Vollständigkeit.

Regt zum Dialog an: Mazumders neues Buch «KI sagt, wir Menschen meinen …»

Künstliche Intelligenz ist nicht intelligent. Sie ist von Menschen gemacht und macht genau aus diesem Grund Fehler. Dieses Buch trägt die Meinungen verschiedener Expertinnen und Experten zusammen, wenn es um Digitalisierung, Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz und um die Frage geht: Meta Was? Sita Mazumder schrieb dieses Buch zusammen mit der Journalistin Wilma Fasola und anderen Digitalisierungs-Expertinnen und -Experten.

Autorinnen: Sita Mazumder und Wilma Fasola
ISBN: 978-3-7578-4510-0 Herausgeber: Books On Demand, 29.09.2023

Wem nützt Machine Learning?

Idealerweise den Menschen. Machine Learning automatisiert Entscheidungen oder generiert Erkenntnisse, die in Entscheidungsfindungen einfliessen. Unabhängig davon, wie Entscheide zustande kommen, ob mit KI oder ohne, ist das Ziel, Nutzen zu generieren. Nutzen hat aber verschiedene Formen. Das kann die Erkennung von Potenzialen sein, aber auch die Verminderung von Risiken.

Das ABIZ-Team arbeitet sehr kundenorientiert und stark auf die Schweiz bezogen, also für die Schweizer Gesellschaft und Wirtschaft.

Was kann das ABIZ Research Lab eigentlich ausrichten? Das Wettrennen der grossen Tech-Konzerne findet doch fernab im Silicon Valley oder in China statt.

Die grossen Weichenstellungen passieren mehrheitlich bei den Big-Tech-Unternehmen sowie in der Start-up-Szene. Wir vom ABIZ Research Lab wirken bewusst anders. Wir verstehen die Grundlagenforschung in der KI und kennen uns mit den Entwicklungen im Markt aus. Das erlaubt uns, Lösungen für Organisationen zu bauen, ganz nach ihren Bedürfnissen. Bezeichnet wird dies mit angewandter Forschung. Wir arbeiten sehr kundenorientiert und stark auf die Schweiz bezogen, also für die Schweizer Gesellschaft und Wirtschaft.

Können Sie als Expertin die Hoffnungen und Ängste der Laien nachvollziehen?

Absolut. Sie sind für mich ein wichtiges Thema, und ich selbst bin auch nicht immer frei davon. Wünsche und Ängste sind menschlich. Aber es ist auch wichtig, wieder etwas in die Realität zurückzukommen. Da gibt es Hoffnungen, dass KI alle Probleme lösen, jede Krankheit heilen, vollkommene Sicherheit schaffen und vieles mehr erledigen werde. Dem gegenüber stehen die Ängste um den Arbeitsplatz, aber auch darum, wer in Zukunft die Welt regieren wird – die berühmte Master-Slave-Frage: die KI oder wir Menschen?

Es liegt an uns, Machine Learning als Werkzeug sinnvoll und mit der gebotenen Sorgfalt einzusetzen und weiterzuentwickeln.

Machine Learning stellt unsere Arbeitsmarktfähigkeit in Frage.

Diese Sorge muss man stets im Auge behalten. Das ist per se nichts Neues. Immer wieder in der menschlichen Geschichte haben Neuerungen gewisse Stellenprofile überflüssig gemacht oder zumindest reduziert. Manche Job-Profile fallen weg, andere kommen neu dazu. Neu ist, wie schnell und durchdringend diese Entwicklung heute voranschreitet.

Was sagen sie jenen, die sich grosse Hoffnungen oder Sorgen machen?  

Machine Learning ist ein Werkzeug. Es liegt an uns, dieses Werkzeug sinnvoll und mit der gebotenen Sorgfalt einzusetzen und weiterzuentwickeln. Dafür müssen wir es aber verstehen und einordnen können. Und dafür braucht es Wissen und Aufklärung. Hier leiste ich auch gerne meinen Beitrag. Wichtig ist, diese Themen greifbar zu machen. Die Informatik ist, wie jede Disziplin, nicht allen zugänglich. Es braucht das Fachsimpeln unter Expertinnen und Experten, aber genauso auch die verständlichen Erklärungen für Themenfremde.

Wie und wo setzt das ABIZ ML nutzbringend ein?

Wir nutzen dieses Werkzeug in verschiedenen Branchen bei ganz unterschiedlichen Organisationen und mit sehr unterschiedlichen Zielsetzungen: Das reicht von neuen Biersorten, die wir mit Hilfe von KI kreierten, über Routen der Müllabfuhr, die wir optimierten, bis hin zu Fintech-Projekten.

Für seine Master-Arbeit «trainierten» unser Informatik-Absolvent David Jenni und Mitarbeitende des ABIZ Research Labs eine Künstliche Intelligenz (KI). Sie lernte, Abfallsäcke und -container zu erkennen und zu zählen. Ziel des Projekts: Abfallmengen automatisiert erfassen.

Wir unterstützen auch die Schweizer Luftraum-Überwachung Skyguide, die Überflug-Routen zu optimieren.

Die Bandbreite der ABIZ-Projekte ist gross. Woher kommen die Anfragen? Wie kommen Projekte zustande?

Auf alle möglichen Weisen: Wir gehen auf Unternehmen zu und unterbreiten ihnen Ideen. Unternehmerinnen und Unternehmer wiederum sprechen uns auf Möglichkeiten an. Zahlreiche ABIZ-Projekte entwickelten sich auch aufgrund von Hobbies und Passionen unserer Lab-Mitglieder. So ist unser Deeper Beer entstanden, für welches eine KI das Rezept generiert hat. Solche Projekte sind wichtig für den Teamgeist, und sie machen auch Spass.

Welche Passionen hegen die Mitarbeitenden des ABIZ Research Labs?

Eine Lab-Mitarbeiterin ist exzellent im Fechtsport und engagiert sich auch privat in der Fechtausbildung. Sie hat sich stark dem «Machine Learning im Sport» verschrieben. Umso schöner ist es dann natürlich, dass sie damit einen Forschungspreis gewonnen hat.

Mit diesem Video über Machine Learning im Bereich Fechten haben Mitglieder des ABIZ Research Labs an der Swiss Conference on Data Science gewonnen.

Was kommt beim ABIZ als Nächstes?

Im Nahrungsmittelbereich beschäftigt sich das ABIZ etwa mit der Verminderung von Food Waste oder der Optimierung der Supply Chain mittels ML.

Aktuell haben wir auch ein Projekt im Event-Bereich. Hier geht es unter anderem um datenbasierte Event-Empfehlungen für den grössten Schweizer Veranstaltungs-Kalender Eventfrog. Damit kann er die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden rascher und gezielter bedienen.

Sie sagten zu Beginn, viele Leute hofften, Machine Learning bringe Fortschritte im Gesundheitsbereich. Forscht das ABIZ auch hier?  

Ja, Medtech ist einer unserer Schwerpunkte. So zum Beispiel in der Unterstützung medizinischer Diagnosen. Wir haben im ABIZ Research Lab unter anderem ML-Modelle entwickelt, die bei Hautkrankheiten eine Erstdiagnose stellen. Diese erfolgt anhand von Smartphone-Fotos und Angaben der Patientinnen und Patienten.

ABIZ-Co-Head Marc Pouly erklärt, wie man mit Machine-Learning-Methoden Hautkrankheiten in Entwicklungsländern eindämmen kann. Das ABIZ-Team hat ein ML-Modell entwickelt, dass eine Erstdiagnose erstellt.

In einem anderen Projekt entwickeln wir derzeit mit Sonova die nächste Generation von Hörgeräten.

ABIZ-Forschende im «Real Life Lab» des Schweizer Hörgeräte-Herstellers Sonova, wo sie  Geräuschkulissen möglichst lebensnah nachbauen. Ihr Ziel: Sie wollen basierend auf grosser Datenbasis einen ML-basierten Hörgerät-Prototyp bauen. (Bildquelle: Thi My Lien Nguyen)

Welche Passion hegen Sie persönlich in Bezug auf ML?

Ich habe schon immer zwei Herzen und Hirnhälften in mir getragen: Eine Seite von mir ist dem Kreativen, Menschlichen und damit auch dem teilweise Irrationalen und vermeintlich Unperfekten zugetan. Die andere Seite liebt die Technik, die Präzision, die Verlässlichkeit. Die Kombination von beidem finde ich spannend. Ich glaube auch, dass darin zumindest für den Moment die beste Lösung liegt.  

Es geht nicht um Mensch oder Maschine. Meine Passion ist die Kombination von Mensch und Maschine.

Wir sollten entsprechend nicht einfach von Künstlicher Intelligenz oder Artificial Intelligence sprechen. Ich rede lieber von «Augmented Intelligence» oder «Combined Intelligence»: also von der Ergänzung oder Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz.

Anders formuliert: Aus meiner Sicht geht es nicht um Mensch oder Maschine. Meine Passion ist die Kombination von Mensch und Maschine.

Veröffentlicht am 10. Januar 2024

Grosse Nähe zum Markt: Sita Mazumder ist Co-Head des Algorithmic Business Resarch Lab (ABIZ) der Hochschule Luzern (HSLU). Die Professorin für Informatik und Wirtschaft arbeitet seit 2005 an der HSLU. Sie beschäftigt sich mit nachhaltig erfolgreichen Geschäftsmodellen in der digitalen Welt und forscht an den Schnittstellen von Künstlicher und natürlicher Intelligenz, Wirtschaft, Gesellschaft und Technologie.

Mazumder übt diverse Verwaltungs- und Aufsichtsratsmandate aus. Zudem ist sie Mitglied der Eidgenössischen Elektrizitätskommission (ElCom). Für ihre Dissertation erhielt sie 2002 den Jahresforschungspreis der Universität Zürich. Bislang hat sie neun Fachbücher veröffentlicht. Ihr neuestes Buch «KI sagt, wir Menschen meinen …» ist im September 2023 erschienen.

Das ABIZ Research Lab forscht, entwickelt und berät: Das ABIZ-Forschungsteam der Hochschule Luzern – Informatik unterstützt Industrie- und Kooperationspartner. Es entwickelt mit ihnen Geschäftsmodelle und Dienstleistungen auf der Basis komplexer Algorithmen (Algorithmic Business). Nebst Forschung und Entwicklung bietet das ABIZ-Team folgende Dienstleistungen an: Beratung betreffend Digital Business, Vor-Ort-Schulungen, Audits und Coachings in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Datenanalyse.

Holen Sie sich einen Bachelor: Der zukunftsweisende Studiengang Artificial Intelligence & Machine Learning legt seinen Fokus auf die Schlüsseltechnologien der Künstlichen Intelligenz.

Blick in die KI-Zukunft: Folgen Sie unserer Twitter-Seite über AI & Machine Learning: Dort verfolgen und kommentieren Expertinnen und Experten der Hochschule Luzern die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI.

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Kommentare

1 Kommentare

Hofstetter Jörg

Sehr guter, interessanter Beitrag. Es wurde nicht einfach ein Hype bedient, sondern sachlich und interessant informiert. Merci.

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