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Kein Witz, manchmal aber nur manchmal ist die Telekom schneller als die Polizei. Am 09. Februar hatten mehrere Täter versucht, die Kabel einer Alarmanlage einer Filiale der Berliner Sparkasse im Bezirk Schöneberg abzuklemmen. Dies löste Alarm bei der Deutschen Telekom aus.

Den Grund fanden die Einbrecher heraus, als die vermeintlich abgeschaltete Alarmanlage beim Betreten des Geschäfts nach um 2.30 hochging. Falsches Kabel, Pech gehabt.

Die nächste Polizeiwache ist 200 Meter entfernt. Aber als die Polizei vor Ort eintraf, war schon jemand anders da. Techniker der Telekom begannen bereits den Schaden zu untersuchen.

Trotzdem konnte die Telekom ihrem Ruf gerecht werden. Es dauerte dann doch zwei Tage, bis die Kunden wieder Netz hatten.

Design und Künstliche Intelligenz

Beim Design-Zoom an der HAWK Hochschule in Hildesheim ging es um Künstliche Intelligenz und wie sie die Berufswelt verändert

Gefühle, Intuitionen und Kreativität werden noch viele Jahre – vielleicht immer – dem Menschen vorbehalten sein. Das ist die gute Nachricht vom Design-Zoom der HAWK-Fakultät Gestaltung. Rund achtzig Gäste waren zu der Tagung nach Hildesheim auf den Campus Weinberg gekommen. Das Thema: „Künstliche Intelligenz – welchen Einfluss werden die aktuellen Entwicklungen auf den Beruf des Designers/der Designerin haben?“ Aber schon jetzt ist abzusehen, dass solche Jobs wegrationalisiert werden, die sich immer mit automatisierbaren Tätigkeiten beschäftigten. Die „Unermüdlichkeit der Systeme“ wird sie ersetzen, wie es Nico Weckerle, Head of Experience Strategy bei der Deutschen Telekom, formuliert. „Wir werden sehr spannende virtuelle Kollegen bekommen“, prognostiziert Michael Zöllner, Professor für Interaction Design an der Hochschule Hof. Schon heute werden künstliche neuronale Netzwerke des Gehirns nachempfunden, selbstlernende Algorithmen – das so genannte Deep Learning – rechnen sich selbst immer schlauer. Manchmal so schlau, dass die menschlichen Entwickler/innen die Wege nicht einmal mehr rekonstruieren können. Das ist bereits Realität und Christian Glessner von Hololux, einer Agentur für Virtual und Mixed Reality, hatte sogar schon Gelegenheit, einen „Feel-Anzug“ auszuprobieren, durch den man beispielsweise den Widerstand des Fangarmes auf den virtuell geworfenen Ball zu spüren glaubt.

Dennoch: „Künstliche Intelligenz wird von vielen noch weit überschätzt“, sagt Agnieszka M. Walorska, Geschäftsführerin von Creative Construction, Autorin von Fachpublikationen und Keynote-Speakerin zu Themen wie Agiles Management, Digitale Innovation und Customer Experience. Künstliche Intelligenz sei inzwischen zum Beispiel sehr gut bei Bilderkennung, aber Text beziehungsweise Kontext sei immer noch etwas extrem Schwieriges, weil die Maschinen so etwas wie einen Common Sense nicht verstehen. Das sei sehr gut bei aktuellen Beispielen wie Siri und Alexa zu sehen, wenn sich Leute sich einen Spaß daraus machten, sie in die Irre zu führen.

Die beiden vermeintlich intelligenten, virtuellen Assistentinnen hatten auch Prof. Dr. Henrik Oehlmann, Dekan der Fakultät Gestaltung, Grenzen demonstriert. Auf den Sprachbefehl, ‚schreib mir eine Rede‘ hatte sich Alexa geweigert und Siri hatte den Auftrag nicht verstanden. Die Rede sollte nett, klassisch, aber ohne Floskeln sein. Da war die künstliche Intelligenz überfordert. So fand Oehlmann lieber selbst herzliche Begrüßungsworte. Dr. Marc Hudy, Geschäftsführender HAWK-Präsident, konterte diese kleine Inszenierung im Dialog mit seiner eigenen Siri und berichtete, wie beispielsweise die hannoversche Polizei regelmäßig die virtuellen Geister von Navigationsgeräten bezwingen muss. Wenn der Autoverkehr auf dem Messeschnellweg bei großen Messen vierspurig zur An- und Abfahrt nur in jeweils eine Richtung gelenkt werde, gibt sie per Verkehrsfunk den dringenden Hinweis: „Bitte folgen Sie der Beschilderung und nicht Ihrem Navigationsgerät“.

Die Künstliche Intelligenz steht auch aus Sicht von Georg Tiemann, Geschäftsführender Gesellschafter der Agentur Crossmedia, noch ganz am Anfang. Er wünscht sich, dass die Werbebranche auf Basis der riesigen Datenmengen eines Tages vorhersagen kann, was für Kunden relevant wird, damit individuell auf den einzelnen Nutzer, die einzelne Nutzerin eingegangen werden kann.

Wer weiß, vielleicht ist das im Fall von Agnieszka Walorska ja schon gelungen. Witzig, aber auch ein bisschen „spooky“, also gespenstisch, fand sie den Umstand, dass sich nach der Suche von TV-Serien in die Vorschläge ‚was Sie sonst noch interessieren könnte…“ plötzlich eine Werbung für Baby-Utensilien mischte. Sie ist Anfang dreißig, hat aber aktuell keine Nachwuchsabsichten und nirgends nach solchen Themen gesucht. Der Schwangerschaftstest war denn auch negativ, aber das Gefühl: besorgt. Was, wenn jemand Seiten mit radikalem Gedankengut aufruft und das selbstlernende System immer neue und immer radikalere Seiten vorschlägt? Walorska fragt: „Werden wir schleichend manipuliert“? International wird denn auch die Gefahr beschworen, dass wir unmerklich unsere Entscheidungsfreiheit verlieren und unser intellektueller Radius radikal abnimmt, weil Menschen nur noch das konsumieren, was sie ohnehin gesucht haben und ihnen nichts Neues mehr unter die Augen kommt.

Dass die Entwicklung unüberschaubaren Fluch und Segen mit sich bringt – darin waren sich die Vortragenden in Hildesheim einig. Doch auch heute schon, im konkreten Wettkampf der Marken, stehen Designerinnen und Designer vor schwierigen Herausforderungen. Wenn das Firmenlogo beispielsweise auf einer Playlist nur wenige Pixel groß sein darf und trotzdem wiedererkannt werden soll. Oder wenn sich die Gestaltung einer Webseite für das Mobiltelefon nur nach Funktionsebenen richten darf. Eine Lösung für den Dauerzwist zwischen technischen Entwickler/inne/n und Designer/innen hat Philip Behr, Creativ Director der Agentur SinnerSchrader, vorgestellt: die Code-Bibliothek, die beide Seiten dieselbe Sprache sprechen lässt. Dass Design und Ergebnisse bedingungslos nutzerorientiert sein müssen, versteht sich aus seiner Sicht von selbst.

Doch was heißt eigentlich „bedingungslos nutzerorientiert“? Da scheint die Idee von Akiem Helmling von der Schriftgestaltungsagentur Underware, dass Jede und Jeder lebenslang eine ganz persönliche Schrift bekommen kann, im Vergleich liebevoll verspielt. „Aber wie weit wollen wir eigentlich gehen mit neuen Anwendungen? Ich wünsche mir, dass wir nicht nur der Magie des Neuen unterliegen“, sagt Prof. Barbara Kotte, die an der HAWK Advertising Design lehrt. Gemeinsam mit Ko-Dozent Andreas Kreichelt und ihrem Kurs hat sie den Design-Zoom entwickelt und realisiert. „Wir müssen uns schleunigst mit ethischen Fragen und unserer eigenen Verantwortung beschäftigen und unsere Studierenden auf die Entwicklung vorbereiten. Auch das ist ein Ziel unseres Design-Zooms.“

Denn genaugenommen steht die nächste große Entwicklung vielleicht kurz bevor: die Vervielfältigung der Rechnerleistungen. Für Dr. Didier Stricker, Professor für Informatik an der TU Kaiserslautern und Leiter des Forschungsbereichs „Augmented Vision“, zeichnet sich ab: „Die Deep-Learning-Verfahren sind sehr mächtig und werden bisher noch auf PCs realisiert, also mit sehr großer Hardware. Aus meiner Sicht ist der nächste Schritt, dass jeweils für die drei Bereiche Grafik, Computing und neuronale Netzwerke Prozessoren in Mikrochips untergebracht werden können. Daraus wird eine neue Generation von Geräten entstehen, die viel intelligenter ist als heute.“ Auch Dr. Martin Brüchert vom Fraunhofer INT rechnet mit einem solchen Fortschritt. Hololux-Gründer Christian Glessner sieht in diesem Zusammenhang auch die Realisierung so genannter Quantencomputer als bahnbrechende Wende an, die ins Haus steht. Quantencomputer folgen in ihrer Hardware der Lehre der Quantenmechanik und sollen eine weitaus höhere Rechenleistung als aktuelle Super-Computer haben.

Was jetzt schon geht, konnten die Tagungsteilnehmer/innen bei einer kleinen interaktiven Ausstellung auf dem Campus schon mal am eigenen Leibe ausprobieren.

Würdest Du von einer Maschine ausschließen lassen, dass Du krank bist? Ich meine nicht, ausschließen, ob Du Schnupfen hast. Sondern ausschließen, ob Du eine Schädelerkränkung hast z.B. Computerhilfe für Ärzte unter Zeitdruck verspricht eine Studie. Sie sollen sich auf die schwierigen Fälle konzentrieren können.

Studenten der Biomedizinischen Technik an der Hochschule Landshut forschten im Rahmen einer Projektarbeit daran, wie Algorithmen Radiologen bei der Untersuchung medizinischer Bilder unterstützen können.

Dank Röntgenstrahlen, Ultraschall oder Kernspin können Ärzte Krankheiten im Körper ohne Operation entdecken. Dafür müssen Radiologen zahlreiche Bilder analysieren – das kostet viel Zeit und Konzentration. In Zukunft könnten Computer ihnen dabei die Arbeit erleichtern. Die Landshuter Studierenden Jakob Dexl, Lisa-Marie Kirchner, Maximilian Reiser und Michael Uhl des Studiengangs Biomedizinische Technik untersuchten, inwieweit bestimmte Algorithmen Schädel-MRT-Aufnahmen vorsortieren können. Das würde bedeuten, dass Ärzte sich stärker auf auffällige Bilder mit schwierigen Befunden konzentrieren können. Die Praxis Radiologie Mühleninsel aus Landshut stellte dafür echte MRT-Daten von Patienten zur Verfügung – natürlich komplett anonymisiert. Unterstützung erhielt das Team außerdem vom Radiologen Prof. Dr. Andreas Lienemann sowie im technischen Bereich vom Gesundheits-IT-Unternehmen Cerner Deutschland GmbH.

Machine Learning: Das Programm lernt mit

Für die automatische Klassifizierung von Bildern in „krank“ und „gesund“ kommen moderne Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, die, ähnlich wie ein Radiologe, anhand vorhandener Daten die Einordnung trainieren. „Eine große Herausforderung bei diesem Projekt war, dass auch Bilder von gesunden Patienten stark voneinander abweichen, zum Beispiel aufgrund von gutartigen Erkrankungen oder des Alters. Die Heterogenität ist also riesig“, erklärt Dozentin Prof. Dr. Stefanie Remmele, die das Team bei ihren Projekt- und Abschlussarbeiten betreute. „Gleichzeitig unterscheidet der Radiologe zwischen krank und gesund manchmal nur anhand winziger Details. Das macht es für den Algorithmus sehr schwierig, die Bilder richtig einzuordnen.“ Die Studierenden definierten daher Bildausschnitte und Merkmale, anhand derer das Programm gesund und krank auseinanderhalten soll – beispielsweise Formen und Größen von Gehirnstrukturen. Dafür fütterten sie den Algorithmus mit Bildern und Daten.

Beim ersten Test im Rahmen der Studienprojekte schnitt dieser schon gut ab. Doch bis der computerunterstützte Befund Radiologen auch wirklich in ihrer Arbeit entlasten kann, „wird noch viel Forschung an dem Thema nötig sein“, meint Dexl. Er und sein Team haben beispielsweise nur ein Bild pro Patient genutzt – in der Realität werden für einen Befund mehr Bilder aufgenommen, etwa unterschiedliche Schnitte des Gehirns oder Ansichten. Dexls Kollege Reiser ist sich sicher: „Im Bereich Machine Learning wird schon seit Jahren geforscht. Auch in der Medizintechnik ist das Thema am Kommen.“