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Künstliche Intelligenz : „Viele europäische Ideen haben amerikanische Firmen umgesetzt“

Ja, wir entwickeln Algorithmen der Künstliche Intelligenz für die nächste Stufe von Industrie 4.0. Es gibt Tausende von Sensoren, die künftig ausgewertet werden in einer Fabrik. Dahinter steckt enormes Potential für eine höhere Produktqualität, wandlungsfähige Produktion und höherer Produktivität, wenn wir kollaborative KI-Roboter, maschinelles Lernen, erweiterte Realität und KI-basierte Produktionsplanungssysteme als Assistenzsysteme für unsere Facharbeiter einsetzen. Und eine Riesenchance: Hier haben wir übrigens einen Vorsprung von zwei bis drei Jahren gegenüber China und den Vereinigten Staaten.

Das ist alles sehr an konkreten Anwendungen orientiert. Wie steht es um die KI-Grundlagenforschung und zumal diejenige im maschinellen Lernen in Europa?

Ich halte die Unterscheidung zwischen Grundlagenforschung und anwendungsorientierter Forschung für eine unsinnige Spaltung in einem sich so rasant entwickelnden Gebiet. Wir müssen Grundlagenforschung und ihre Überführung in konkrete Anwendungen zusammen denken.  Wir brauchen den zeitnahen Transfer des Wissens in die Praxis. Am DFKI arbeiten unsere Forscher rotierend an den Grundlagen, in der anwendungsorientierten Entwicklung und dann aber auch am Transfer mit unseren über 100 Industriepartnern. Jahrzehntelange Grundlagenforschung wie in der Hochenergiephysik, das läuft in der Informatik nicht. Das muss schnell gehen, drei Jahre maximal von der Idee bis zum Produkt, keine zehn.

Bernhard Schölkopf, der am Max-Planck-Institut maschinelles Lernen erforscht, trifft diese Unterscheidung. Er sorgt sich mit anderen europäischen Spitzenforschern, dass wir in der Grundlagenforschung nicht mehr kompetitiv sind, wenn wir nicht mehr tun. 

In den letzten Jahren wurden in Europa und besonders in Deutschland viele neue Fördermöglichkeiten für Grundlagenforscher geschaffen, wie die Exzellenzcluster oder die ERC Grants. Gerade wurden vom BMBF auch weitere Zentren für maschinelles Lernen in Deutschland zur Förderung ausgewählt. Ich kann nicht erkennen, dass gute Spitzenforscher nicht genügend Möglichkeiten haben, ihre Forschungen finanziert zu bekommen. Es gab noch nie so viel zusätzliche Mittel für die Forschung wie in den letzten Jahren. Sie dürften auch nicht vergessen, dass das maschinelle Lernen eben nur ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ist und man unbedingt auch die computergerechte Wissensrepräsentation, das maschinelle Schlussfolgern und die automatische Planung als methodische Grundlagen braucht, um komplette kognitive Systeme zu entwickeln. Viele der Grundlagen im maschinellen Lernen wurden von europäischen Forschern gelegt und dann aber von amerikanischen Unternehmen in Produkte überführt. Wir müssen dafür sorgen, dass noch mehr Praxistransfer in Europa passiert – auch in den Mittelstand.

Derzeit wird aber das maschinelle Lernen als sehr wichtiger Komponente gesehen.

Ja, aber nur damit lässt sich keine Künstliche Intelligenz entwickeln. All das Wissen, das Physiker, Chemiker und Biologen über die vergangenen Jahrhunderte erschaffen haben, muss man Computer ja nicht aus empirischen Daten neu erlernen lassen, das können wir direkt durch computergerechte Wissenrepräsentation einbringen und die Software kann daraus neue Schlussfolgerungen und Problemlösungen ableiten.

Im Koalitionsvertrag steht ein deutsch-französisches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Verraten Sie uns, ob Sie das an Ihrem Institut angedockt werden wird?

Das entscheidet natürlich die Politik als Geldgeber, sicherlich zusammen auch mit der Industrie. Aber wir bereiten uns darauf vor. Ich gehe davon aus, dass wir bei dieser Kooperation eine angemessene Rolle spielen werden. Wir beschäftigen schon heute zahlreiche  französische Forscher und haben seit vielen Jahren über 20 Kooperationen mit unserem französischen Partnerinstitut Inria unter anderem im Rahmen des EIT durchgeführt. Präsident Macron hat Inria mit der KI-Koordination in Frankreich beauftragt hat. Inria verbindet wie wir am DFKI Spitzenforschung mit Anwendung in Transfer.

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