Decoding Artificial Intelligence

„Warum die Künstliche Intelligenz die menschliche braucht“ wird dem Leser auf 90 Seiten bewusst, in sechs Häppchen-Kapiteln: Einleitung: Zum Aufstieg intelligenter Maschinen. Technologische Grundlagen: Wie Maschinen Muster erkennen und lernen. Anwendungsbereiche: Was Maschinen können. Konsequenzen: Was KI für die Welt von morgen bedeutet. Thesen: Zur Zukunft intelligenter Maschinen. Handlungsfelder: Aufgaben zur Gestaltung einer wünschbaren Zukunft. Voila!

Mensch und Maschine
… werden in den aktuellen Diskussionen „gerne“ in Gegensatz zueinander gesehen und gestellt: Wer/was ist überlegen? Welche Arbeitsplätze werden entfallen? Wie lassen sich Gegensätze überwinden durch Zusammenfügen? Nun, Fakt ist: „Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz kündigt sich an. Was lange Zeit von Science-Fiction-Autoren vorgezeichnet wurde, scheint heute Realität zu werden: Intelligente Maschinen, die selbstständig Aufgaben lösen und uns anstrengende Tätigkeiten abnehmen. Doch der Ausblick ist nicht nur optimistisch: Skeptische Stimmen befürchten die Machtübernahme einer Superintelligenz, Massenarbeitslosigkeit oder die Dystopie eines digitalen Überwachungsstaats. Der Think Tank W.I.R.E. ordnet in «Decoding Artificial Intelligence» das tatsächliche Potential von KI ein und zeigt auf, weshalb die effektiven Herausforderungen in gesellschaftlichen Fragestellungen und dem begrenzten Potential infolge Intransparenz- oder Diskriminierungstendenzen algorithmischer Entscheidungen liegen.“ Und darüber hinaus, gerade wenn es um Machine Learning / Deep Learning geht…

Problem und Lösung
…sind hier adressiert und zumindest angedacht, soweit möglich: „Das Buch bietet eine Grundlage für die Einordnung der Chancen und Herausforderungen von KI, denkt die Zukunft der lernenden Maschinen in einer größeren Perspektive in Form von Thesen weiter, zeigt konkrete Handlungsfelder auf und erklärt, warum die künstliche Intelligenz die menschliche erfordert.“ … statt sie zu überfordern: Ein Miteinander ist möglich und zeichnet sich ab. Relevant, da weiter führend, vor allem die Kapitel Was Maschinen können S. 35ff., rund um lernende Systeme jenseits der so gelobten wie hinterfragten Algorithmen – und Zur Zukunft intelligenter Maschinen etwa S. 61f. These 2 Machine Teaching, not Learning: KI erfordert Interaktion mit Menschen und Umgebung. Doch auch vielerlei andere Gedanken-Anstöße findet etwa Weiterbildner, siehe die Zukunft des Lehrens und Lernens. Es hat schon seinen Grund, wenn etwa die Fachzeitschrift „weiter.bilden“ (WBV) in ihrer Ausgabe 4/19 dies zum Schwerpunkt-Thema gemacht hat: KI, LA & Co. Künstliche Intelligenz und Learning Analytics in der Erwachsenenbildung. HPR www.dialogprofi.de www.gabal.de

Hanspeter Reiter