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Künstliche Intelligenz

Die Arbeitsgruppe

Künstliche Intelligenz („KI“) ist in aller Munde. Gesellschaftliche Relevanz und interdisziplinäre Bedeutung von KI müssen nicht mehr erklärt werden. Alle Wissenschaftszweige diskutieren (umfassend) darüber, ob beziehungsweise inwieweit KI bisher menschlich erbrachte Leistungen übernehmen kann (zum Beispiel in der Medizin, Industrie, Stadtplanung oder Rechtsanwendung), und sie fragen, ob beziehungsweise inwieweit KI das tun darf (Philosophie, Ethik, Rechtswissenschaften usw.)

 

Quer zu allen Diskussionen liegt das neue europäische Datenschutzrecht, das nach weit verbreiteter Auffassung die technische Forschung an und mit KI massiv erschwert. Die wissenschaftlichen Diskussionen rund um KI leiden aber daran, dass – obwohl die beteiligten Wissenschaften alle einen Zugang zum Thema KI haben – es doch meist eigene oder sogar andere Zugänge sind; nicht selten wird deshalb aneinander vorbei diskutiert. Besonders misslich wirkt sich das auf die eigentlich dringend notwendige Schärfung der politisch-rechtlich-philosophischen „Groß-Begriffe“ aus, die mit KI verknüpft sind: Ist nicht klar, was KI ist oder im konkreten Fall leisten kann und soll, führt eine Diskussion über „KI und Verantwortung“, „KI und menschliche Würde“ und „KI und Vertrauen“ leicht in Abstraktionshöhen, die ohne praktische Erdung keinen Mehrwert liefern.

 

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Ein Schwerpunkt der AG „Künstliche Intelligenz“ der Jungen Akademie wird es deshalb sein, sich mit konkreten Anwendungsfällen von KI zu befassen, statt zu versuchen, in größtmöglicher Allgemeinheit Herausforderungen zu begegnen und Probleme zu „lösen“. Die AG will sich mit technologisch wie rechtlich-philosophisch gut informierten Vorschlägen für konkrete Regelungen für ausgewählte KI-Case Studies zu Wort zu melden, die auf der vielfältigen interdisziplinären Expertise unserer Mitglieder aufbauen können. Die großen Fragen wie zum Beispiel nach Verantwortung und ethischen Prinzipien werden dabei nicht unberücksichtigt bleiben, sondern sollen speziell für die und anhand der Anwendungsfälle ausgearbeitet werden und letztlich die Regelungsvorschläge anleiten.

2021/22: Understanding Blood-brain Dynamics with Statistical Learning

Das Gehirn dient allein der Kühlung des Blutes - so dachte zumindest Aristoteles. Auch wenn Medizin und Neurowissenschaft seither einige Fortschritte gemacht haben, ist die Dynamik zwischen neuronaler Aktivität und den Schwankungen verschiedener Botenstoffe und Stoffwechselprodukte im Blut noch immer unzureichend verstanden. Der Grund dafür sind u.a. Komplexität und Aufwand einer parallelen Ableitung von Hirn- und Blutparametern über mehrere Stunden, darüber hinaus die Existenz vielfältiger Interaktionen und Feedback-Schleifen zwischen diesen Parametern, die klassische statistische Analysemethoden schnell an ihre Grenzen stoßen lassen.

Im Rahmen des Projektes sollen biomedizinische und mathematisch-statistische Expertisen kombiniert werden, um komplexe Datenstrukturen zu entschlüsseln und zu verstehen. Dafür wurde die neuronale Aktivität und die Dynamik von verschiedenen Blutparametern von Versuchspersonen mit ausgeglichenem Alters- und Geschlechterverhältnis mit parallelen EEG/Blut-Messungen zeitlich erfasst. Schon in kondensierter Form resultieren daraus pro Versuchsperson und Schlafableitung hunderte Momentaufnahmen physiologischer Parameter im Gehirn und Körper. Zum akkuraten Verständnis dieser interaktiven Blut-Hirn-Dynamik bedarf es entsprechend komplexer Modellierung und Analyse sowie Methoden, die für derartige Datenmengen ausreichend skalieren und es erlauben, relevante Einflussgrößen und interpretierbare Effekte zu identifizieren.

Zur Zusammenführung verschiedener Expertisen aus Neurowissenschaft, Medizin, Statistik und Mathematik plant das Projektteam, das aus den Mitgliedern Martin Dresler, Nadja Klein, Isabel Schellinger und Timo de Wolff besteht, gemeinsam mit beteiligten PhDs und Post-Doktorand*innen 2021 und 2022 gegenseitige Besuche und Projekttreffen. Es wird eine gemeinsame Publikation angestrebt.

2020: Workshop „KI und Hochschule“

Am 10.und 11. Januar 2020 organisiert die AG Künstliche Intelligenz ihren ersten Workshop in Frankfurt am Main mit dem Titel „KI und Hochschule“. Dieser wird sich am ersten Tag mit dem Thema „KI-Forschung trotz Datenschutzgrundverordnung“ befassen. Am zweite Tag wird das Thema „Einsatz von KI im Bildungsbereich“ (sog. Learning Analytics) im Fokus stehen.

Der erste Workshop-Tag startet mit einem Impuls von Prof. Nikolaus Marsch. Marsch lehrt u.a. Verfassungsrecht und Datenschutzrecht an der Universität des Saarlandes und zählt zu den besten Kennern der Materie in Deutschland, hat u.a. zu den grundrechtlichen und europäischen Dimensionen des Datenschutzes habilitiert. Für einen Impulsvortrag zu Learning Analytics am zweiten Tag konnte Prof. Dirk Ifenthaler gewonnen werden. Ifenthaler leitet den Lehrstuhl für Learning, Design and Technology an der Universität Mannheim und ist UNESCO Deputy Chair of Data Science in Higher Education Learning an der Curtin University in Australien. Er ist zudem Herausgeber mehrerer Zeitschriften und Sonderbände zum Thema Learning Analytics und Leiter mehrerer einschlägiger Forschungsprojekte, wie beispielsweise des BMBF-Projekts STELA (Utilizing Learning Analytics for Study Success).

Perspektivisch zielt die AG darauf ab, sich – nicht nur, aber gerade auch – im Bildungsbereich mit konkreten Regulierungsvorschlägen (model rules) wissenschaftspolitisch zu Wort zu melden.