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KI goes Science – Computer bald als Hilfswissenschaftler?

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11.09.2018

Mittlerweile ist Künstliche Intelligenz theoretisch nun auch intelligent genug für die Wissenschaft. Nachdem KI bisher eher banale Tätigkeiten wie Lager sortieren oder Musik auswählen verrichtet hat, hält sie nun Einzug in die Forschungsarbeit. Diese könnte dadurch nicht nur schneller, sondern auch besser werden.

Recherche- und Routineaufgaben müssen nicht mehr von menschlichen Hilfswissenschaftlern erledigt werden.

KI kann Routineaufgaben übernehmen

Dadurch, dass Computer nicht länger nur in der Lage sind, stumpf Daten zu verwalten, sondern mittlerweile auch deren Inhalt verstehen, können sie ganz neue Aufgaben übernehmen. Das Verstehen von Texten und Bildern hilft bei Auswertungen und Analysen, die bisher nur von Menschen vorgenommen worden sind. Auch Vorhersagen wie beispielsweise das Zusammenspiel verschiedener Medikamente sind durch KI schneller und präziser möglich.

Es sind vor allem die typischen Aufgaben von Hilfswissenschaftlern, die KI übernehmen kann. Das bedeutet aber nicht, dass Wissenschaftler durch diese ersetzt werden können. Die komplexen Theorien und Systeme, die hinter der Forschung stecken, müssen immer noch vom Menschen entwickelt werden. Viel mehr ermöglicht KI es, dass Menschen sich sinnvolleren Tätigkeiten zuwenden können.

Unterstützung auch in der Praxis

Die theoretische Arbeit in der Forschung könnte also bald einfacher werden. Aber in der Praxis bietet KI ebenfalls nie dagewesene Möglichkeiten. Sie kann sich beispielsweise frei in lebensfeindlichen Umgebungen wie im Meer oder im All bewegen, dabei Dinge auskundschaften, die einem Menschen auch mit der bisherigen Technik verschlossen sind und die gesammelten Daten sofort übermitteln. Dafür bräuchte es noch nicht einmal eine Fernsteuerung. Die Roboter würden sich autonom fortbewegen. Auf diese Weise kann die Forschung in vielen Bereichen vertieft werden und detaillierter ausfallen.

Derzeit bedarf es aber immer noch mehr Fördermittel, um zum einen den Datenschutz zu gewährleisten und zum anderen um maschinelles Lernen besser zu verstehen. (tl)