JKU

Künstliche Intelligenz mit Hausverstand

Durchbruch an der JKU: Neue KI beachtet physikalische Gesetze – und vermeidet Fehler durch „Hausverstand“

LINZ. Der AMS-Algorithmus der Frauen schlechtere Chancen am Arbeitsmarkt unterstellt oder ein Chatbot, der rassistische Äußerungen von sich gibt – selbstlernende System sind nicht davor gefeit, Fehler zu machen. Der Hintergrund: Die Künstliche Intelligenz (KI) lernt durch vorhandene Daten und nützt Korrelationen – auch dort wo kein Zusammenhang besteht oder ein Zusammenhang nicht gewollt ist.

Eineinhalb Jahre Forschungsarbeit

„Das sind sehr bekannte Probleme von KIs“, so Günter Klambauer vom JKU Institut für Machine Learning. „Ähnliche Probleme stellen sich bei anderen Aufgaben, bei denen KIs eingesetzt werden, und dann oft physikalisch unmögliche Ereignisse vorhersagen“. Also Ereignisse, die man mit physikalischem „Hausverstand“ eigentlich ausschließen könnte. Ein Team am LIT AI Lab an der JKU nahm sich der Sache an. In eineinhalb jähriger Arbeit ist es gelungen, der KI physikalische Gesetzmäßigkeiten einzubauen, die diese schon beim Lernen beachten muss. „Wir haben einzelne Neuronen der KI als Massespeicher genutzt“, erklärt Studienautor Pieter-Jan Hoedt. Die KI weiß, dass aus einer Flasche nur so viel Wasser rausfließen kann, wie vorher eingefüllt wurde. Was für Menschen logisch und einfach klingt, ist für Künstliche Intelligenz eine Herausforderung – und ein großer Sprung nach vorn.

Hochwasser und Verkehrsanalysen

Die neu entwickelte KI erkennt nun physikalisch unmögliche Ergebnisse. Sowohl bei der Hochwasservorhersage als auch bei Verkehrsanalysen für Berlin, Moskau und Istanbul hat sich die neue Methode bereits bewährt. Künftig könnte die KI in hochkomplexen Simulationen exaktere Ergebnisse liefern – etwa bei der Vorhersage der CO2-Belastungen in der Atmosphäre. Klambauer merkt aber auch an, dass dies zwar Probleme von KIs für physikalische Systeme löse, aber nicht die Probleme mit Vorurteilen und Verzerrungen von Chatbots und des AMS-Algorithmus. Dennoch sei dies ein großer Fortschritt und erlaube bessere KI-Vorhersagen in einer großen Bandbreite von Themen.

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