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Künstliche Intelligenz: Warum sie den Menschenverstand (noch) nicht ersetzen kann

„Mythen und Chancen“ rund um künstliche Intelligenz (KI) wurden kürzlich in einem hochkarätigen Workshop an der FH Salzburg diskutiert. MIT-Forscher Jürgen Cito bekräftigte: Kreative Entscheidungen müssen auch weiterhin vom Menschen getroffen werden.

Dr. Jürgen Cito vom Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT.
© Neumayr Dr. Jürgen Cito vom Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT.

Dr. Jürgen Cito vom Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) war auf Einladung von WKS und AUSSENWIRTSCHAFT AUSTRIA (AWO) der WKÖ in Salzburg und gab Einblick in seine Projekte unter anderem mit IBM, Facebook und Boeing. Rund 20 Unternehmerinnen und Unternehmer, Startups und Forscher des Studiengangs Informationstechnik & System-Management an der FH Salzburg tauschten sich intensiv zum Stand der Technologie und aktuellen Herausforderungen aus.

Der MIT-Forscher räumte zunächst mit einigen Mythen auf. „Künstliche Intelligenz ist immer noch ein statistischer Ansatz. Sie kann zurzeit weder den gesunden Menschenverstand ersetzen, noch das menschliche Gehirn nachahmen. Kreative Entscheidungen müssen immer noch von Menschen getroffen werden“, so der gebürtige Österreicher. Er spricht lieber von „ergänzender Intelligenz“, die Techniker in ihren Aufgaben unterstützt und im besten Fall lästige Tätigkeiten übernimmt. Wie etwa die Datenaufbereitung: 80% der Zeit würden Data Scientists nämlich mit der unliebsamen Aufgabe verbringen, chaotische Datenbestände zu bereinigen, bevor sie überhaupt als Datenbasis geeignet sind.

Beipackzettel für Daten

Dass Künstliche Intelligenz objektiv ist, sei ebenfalls ein Mythos, so Cito. Wenn in den zugrundeliegenden Datensets bereits eine subjektive Auswahl erfolgt ist, bleibt das auch so erhalten. Ein möglicher Lösungsansatz seien „Beipackzettel“ für Daten, die Aufschluss darüber geben, wie ein Datensatz genutzt werden kann oder sollte. Doch was, wenn ebensolche Datensätze nur in geringem Ausmaß zur Verfügung stehen, wie es in Klein- und Mittelunternehmen meist der Fall ist? Dass es dafür Unmengen an eigenen Daten brauche, sei aber ein weiterer Mythos, betont Jürgen Cito. Nicht nur am MIT, sondern auch an der FH Salzburg wird dazu geforscht.

V. li.: Dr. Georg Weingartner, AWO, Prof. (FH) Univ.-Doz. Mag. Dr. Stefan Wegenkittl, FH Salzburg, Prof. Dipl.-Ing. Dr. Thomas J. Heistracher, FH Salzburg, Dr. Jürgen Cito, MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab, DI Lorenz Maschke, WKS.
© Neumayr V. li.: Dr. Georg Weingartner, AWO, Prof. (FH) Univ.-Doz. Mag. Dr. Stefan Wegenkittl, FH Salzburg, Prof. Dipl.-Ing. Dr. Thomas J. Heistracher, FH Salzburg, Dr. Jürgen Cito, MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab, DI Lorenz Maschke, WKS.

Small Data: Die Challenge für KMU

„Wir beschäftigen uns mit Anwendungsmöglichkeiten speziell für österreichische KMU“, sagt Stefan Wegenkittl, wissenschaftlicher Leiter des Studiengangs Applied Image and Signal Processing sowie Fachbereichsleiter für Angewandte Mathematik und Data-Mining am Studiengang Informationstechnik & System-Management. Sein Team arbeitet einerseits daran, bestehende, kleine Datensätze mit künstlich generierten Daten zu ergänzen und so eine größere Basis zu schaffen, die für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz benötigt wird. Andererseits können Modelle, die auf großen Datensätzen der Big Player basieren, für spezielle Anwendungsfälle mit wenigen Daten übertragen und angepasst werden. „Damit machen wir die Techniken der Künstlichen Intelligenz für KMU zugänglich.“

KI: Noch viel Aufklärungsarbeit nötig

Beim anschließenden Austausch waren sich die geladenen Firmenvertreter einig, dass es in den Salzburger Betrieben noch viel Aufklärungsbedarf gibt, was Künstliche Intelligenz kann und was nicht. So wurde diskutiert, wie international etablierte Forschungsergebnisse in der heimischen Wirtschaft integriert werden könnten. Dass man dafür nicht weit in die Ferne schweifen muss, betont Thomas Heistracher, Forschungsleiter am Studiengang Informationstechnik & System-Management (ITS): „Inhaltlich überschneiden sich viele unserer Themenbereiche mit jenen des MIT. Ein Zeichen, dass wir an der Fachhochschule am Puls der Zeit forschen.“

Data Science an der FH Salzburg

Der Studiengang ITS der FH Salzburg bietet angehenden Data Scientists mit einer eigenen Spezialisierung Data Science & Analytics im Rahmen des Master-Studiums eine optimale Ausbildung. Absolventen verfügen neben den mathematischen und statistischen Kernkompetenzen über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Data Mining und Deep Learning.

Mehr zu KI auf wko.at

Österreichs Wirtschaftskammern haben eine Plattform gelauncht, auf der stets neue Informationen zum Thema KI veröffentlicht werden sollen. Hier gibt es auch einen Überblick über die kommenden WKO-Webinare und Veranstaltungen zum Thema KI. 

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