Digitalkompetenz schon früh erlernen

Bild: Thomas Ernsting / LAIF

Künstliche Intelligenz in der LehreDigitalkompetenz schon früh erlernen

18.04.2019Inzwischen haben 0 Leser einen Kommentar hinterlassen.

Kira Kastell ist Professorin für Übertragungstechnik an der Frankfurt University of Applied Sciences und war dort mehrere Jahre Vizepräsidentin für Studium und Lehre. Außerdem ist Sie Vorsitzende des VDI-Netzwerks Frauen im Ingenieurberuf. Beim Deutschen Ingenieurtag 2019 hat sie bei der Podiumsdiskussion über die intelligente Nutzung von Künstlicher Intelligenz mitdiskutieren. Wir haben Sie über Einflüsse von KI in der Lehre und ethischen Standards der KI befragt.

Portraitfoto Prof. Dr. Kira Kastell — Prof. Dr. Kira Kastell

Haben Sie Beispiele für künstliche Intelligenz in der Elektrotechnik?

Elektrotechnik ist eine der Basistechnologien für Künstliche Intelligenz (KI). Sie hält Einzug in Entwicklungsprozesse innerhalb der Elektrotechnik und hilft so, neue Anwendungen, bessere Geräte sowie neue Geschäftsfelder zu entwickeln. Zudem sind leistungsstarke Prozessoren und Speicher Basis für die Anwendung von KI. Sie ist aber auch Grundlage für Sensoren, Aktoren und Kommunikationsnetze.

Eine wichtige Rolle in der KI spielen lernende neuronale Netze. Diese benötigen eine große Datenmenge, um erfolgreich zu lernen. Diese Datenmengen stehen nun zur Verfügung. Neuronale Netzwerke wurden stetig weiterentwickelt, dabei wurden Erkenntnisse aus der Bildverarbeitung auf andere Bereiche übertragen. Sogenannte Deep Neural networks haben die Qualität der Ergebnisse stark verbessert. Sie benötigen eine hohe Rechenleistung beim Lernen, aber eine niedrige bei der Anwendung. Letzteres ist wichtig, da Endgeräte, wie z.B. Serviceroboter, oft nur vergleichsweise ressourcenschwache Prozessoren und Controller haben. Daher findet die Lernphase meist auf leistungsstarken Servern statt, deren Ergebnisse dann auf die KI im Endgerät übertagen/übersetzt werden. Dazu benötigen Mikrocontroller und -prozessoren neue Funktionen, um die Lernmechanismen ausführen zu können.

Sind Sie der Meinung, dass künstliche Intelligenz in die Lehrinhalte an Hochschulen gehört?

Da KI immer mehr Einzug in unseren Alltag hält, sollten die prinzipiellen Wirkungsweisen, Einsatzbereiche, Chancen und Risiken in allen Studiengängen eine Rolle spielen. Das gehört in das große Feld der Digital Literacy. Damit ist die Informationskompetenz gemeint. Diese ermöglicht es, Informationen effizient und in den entsprechenden Medientypen zu ermitteln. Darüber hinaus schafft sie die Fähigkeit zur Selektion und Verarbeitung dieser Informationen und die Kommunikation über geeignete Kanäle. Diese Kompetenz sollte am besten schon in der Schule erlernt werden.

Inwieweit die Anwendung oder Entwicklung von KI in ein Curriculum gehört, hängt stark vom Fach und vom Schwerpunkt ab. Ein Basiswissen zur technischen Ausgestaltung von KI sollte jedoch in den meisten technischen Studienrichtungen enthalten sein. Die Tiefe des Kompetenzerwerbs hängt dann sehr stark vom einzelnen Studiengang ab und ist in Elektrotechnik und Informatik sicher am stärksten ausgebaut.

Die ethische Tragweite muss berücksichtigt werden

Worauf kommt es Ihrer Meinung im Spannungsfeld ethische Standards und künstliche Intelligenz an?

Hier ist eine offene Diskussion und eine faktenbasierte Analyse der jeweiligen Einsatzbereiche wichtig. Dabei spielen auch kulturelle Prädispositionen eine Rolle. Das vergessen wir in einer globalisierten (Arbeits-)Welt gerne. Wir Deutsche haben eine von unserer Kultur geprägte Sicht auf Technik und ihre Anwendung. Hier müssen wir den Einsatz also auch im globalen Umfeld betrachten und dafür sorgen, dass die Menschen gut über den Einsatz und die Auswirkungen von KI aufgeklärt sind. Wenn möglich, sollte jede und jeder selbst über den Grad der Nutzung in ihren/seinem Lebensumfeld entscheiden.

KI wird von Menschen programmiert und lernt an von Menschen bereitgestellten Daten. Bei beiden Vorgängen übertragen die Beteiligten, oft unbewusst, ihre Vorurteile und Wertegerüste auf die KI. Das muss bei der Entwicklung bewusst gemacht und so gut wie möglich vermieden werden. Dazu müssen Ingenieurinnen und Ingenieure mit Menschen anderer Professionen zusammenarbeiten: Psychologie, Philosophie, Soziologie und anderen Geistes- und Sozialwissenschaften. Diese können z.B. bei der Beurteilung der bereitgestellten Trainingsdaten wertvolle Hinweise liefern.
Eine Unterstützung bei der Berufswahl, die auf (in Deutschland erhobenen) Personendaten trainiert wurde, würde mit großer Wahrscheinlichkeit den Schluss ziehen, dass Frauen nicht (so gut) für Ingenieurwissenschaften geeignet sind, da Männer viel häufiger in den Trainingsdaten vertreten waren und höhere Positionen erreicht haben. Dieses einfache Beispiel zeigt schon, wie sorgfältig vorgegangen werden muss, um Entscheidungen von größerer ethischer Tragweite auf eine gute Basis zu stellen. Parallel dazu muss eine Verständigung über ethische Grundsätze stattfinden, da auch diese kulturellen Auslegungen unterliegen.

Interview: Dirk-Eike Röckel