Machine Learning
Lisa will wissen, wie künstliche Intelligenz funktioniert

© Springer-Verlag GmbH

Manchmal führt ein guter Weg zum Ver­ständnis neuer Techno­logien über Kinder­sach­bücher. Künst­liche In­telli­genz könnte so ein Fall sein. Hierzu ist jetzt bei Springer „Wie Maschinen lernen. Künst­liche In­telli­genz ver­ständ­lich erklärt“ erschienen.

Herausgeber sind Prof. Dr. Kristian Kersting von der TU Darmstadt, Prof. Constantin A. Rothkopf, der ebendort am Institut für Psychologie Leiter des Centres for Cognitive Science ist, sowie Prof. Christoph Lampert vom Institute of Science and Technology (IST Austria) in Klosterneuburg. Die Autoren rekrutieren sich zu einem Großteil aus der von Lampert und Kersting zusammen mit Prof. Dr. Stefanie Jegelka vom MIT geleiteten und von Rothkopf begleiteten Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz: Fakten, Chancen, Risiken“. Aus dieser Gruppe ist zum Beispiel auch das MINT-Förderprojekt „KI macht Schule“ entstanden, das den Schülern in vier Doppelstunden-Workshops nahebringt, wie künstliche Intelligenz tickt.

Es ist ein großes Plus, dass die Autoren mehrheitlich selbst junge und angehende Wissenschaftler sind. Im Bilanz-Interview betonte Prof. Kersting ausdrücklich:

„Wir haben ganz bewusst die Studierenden gefragt, ob sie das Buch schreiben wollen – denn sie haben das alles ja gerade selbst gelernt und können ihr Wissen jetzt weitergeben. Außerdem hoffe ich, dass der Text dadurch nicht so vergeistigt und unverständlich wird.

Wenn die Nachwuchsforscher in den einzelnen Kapiteln zeigen, wie sich Computer an Probleme anpassen, wann Schubladendenken ganz prima ist, warum Ausreißer wichtig sind und wie neuronales Origami funktioniert, dann greifen sie offenbar auf Erklärerfahrung im Umgang mit Schülern zurück. Jedes Problem wird mit einer praktischen Fragestellung eingeführt, die sich aus der Lebenswelt der Identifikationsfigur Lisa ergibt. Sprachlich ist das Ganze betont einfach gehalten, mitunter kurz oberhalb der Leichten Sprache, die zwar gelegentlich gegen erratische Reste wissenschaftlicher Diktion rumpelt, aber insgesamt das angenehme Gefühl vermittelt, dass die Lektüre zügig durch die schwierigen Themen geht. In der Großgliederung gibt es nach den Grundlagen und den einzelnen Lernverfahren noch den Teil „Künstliche Intelligenz und Gesellschaft“, der sich u.a. mit Fragen der Sicherheit und der Ethik (Transparenz, Erklärbarkeit, Fairness etc.) beschäftigt.

Diesem lobenswerten KI-Vorstoß dürfte ein guter Erfolg beschieden sein – das Buch kommt rechtzeitig zum Weihnachtsgeschäft, und namentlich Kersting sollte momentan auch in Non-Expert-Kreisen ein Begriff sein: Ende Oktober bekam er den ersten Deutschen KI-Preis verliehen (gestiftet u.a. vom Wirtschaftsmagazin Bilanz, das bei Springer erscheint). Dabei ging es allerdings vornehmlich um Methoden des maschinellen Lernens, mit denen die Bedingungen für die Ernährung einer wachsenden Weltbevölkerung verbessert werden könnten. Den Ehrenpreis bekam das Unternehmen DeepL aus Köln verliehen, das vor zehn Jahren mit Linguee die erste Suchmaschine für Übersetzungen vorstellte und 2017 einen Übersetzer präsentierte, der in der Qualität deutlich besser ist als der Google Translator. Den Nachwuchspreis erhielt Prof. Dr. Elmar Rückert vom Institut für Robotik und kognitive Systeme an der Universität Lübeck, der den Einsatz von probabilistischen neuronalen Netzen beim autonomen Fahren erforscht.