24.08.2018

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

Die Österreicherin Charlotte Stix forscht und lehrt an der Cambridge University im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Interview spricht sie über vier große KI-Anwendungsbereiche.
/artikel/charlotte-stix-ki-4-bereiche
Charlotte Stix beim State of A.I. Event von Hermann Hausers Summer School of Entrepreneurship
© Johannes Felder

Charlotte Stix ist Policy Officer und Forscherin im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) des Leverhulme Centers für die Zukunft der Intelligenz an der Universität Cambridge. Für die Abteilung Robotik und Künstliche Intelligenz der Europäischen Kommission verwaltete sie 18 Millionen Euro an Budget für Robotik- und KI-Projekte. Charlotte Stix gab den TeilnehmerInnen der I.E.C.T. – Summer School on Entrepreneurship Ein- und Ausblicke in die Anwendung von Künstlichen Intelligenzen. Sie spricht im Interview mit uns über die vier Bereiche, in denen besonders gravierende Disruptionen auf uns zukommen. 

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Gesundheit: Unterstützung, kein Ersatz für ÄrztInnen

Stix: Der Gesundheitsbereich ist ein Paradebeispiel für die positive Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Hier besteht ganz klar die Möglichkeit, Menschenleben sowohl direkt als auch indirekt zu retten. Zwei Themenbereiche sind hier besonders hervorzuheben.

Erstens, Künstliche Intelligenz, die neue Wirkstoffe und Medikamente findet. Künstliche Intelligenz ist in der Lage sich rasant durch eine viel höhere Anzahl an Dokumenten und Suchergebnissen zu arbeiten als Menschen es jemals können werden. Es kann diese vergleichen, mit internationalen Datenbanken abgleichen, neu kombinieren und dadurch womöglich neue Wirkstoffe oder bisher nicht angedachte Wirkstoffe als potentielle Medikamente für Krankheiten entdecken. Das Problem dabei ist natürlich Intellectual Property – gehört das Ergebnis der KI dem Menschen, der die KI erfunden hat, oder all den Studien, Dokumenten und Laborergebnissen, respektiv deren WissenschaftlerInnen, die der Untersuchung der KI zugrunde liegen?

Ein zweites großes Thema ist die Benutzung von KI bei der Früherkennung von Krankheiten. Die Technologie basiert dabei hauptsächlich auf Image Recognition und hilft zum Beispiel Wartezeiten bei potentiellen Akutfällen stark zu reduzieren. Vor einem Jahr schon wurde ein wissenschaftliches Paper in Nature publiziert, das zeigt, dass KI Hautkrebs genauso gut erkennen kann wie DermatologInnen. Potentielle Früherkennung bei Krebsfällen ist natürlich unglaublich wichtig um Menschenleben zu retten.

Auch interessant ist KI für die Früherkennung von Krankheiten, welche das Sehen beeinflussen können. Zu dem Thema wurde in England gerade eine wissenschaftliche Research Partnerschaft zwischen Deepmind und dem Moorfields Eye Hospital eröffnet. Denn das System von Deepmind ist in der Lage über 50 Krankheiten genauso gut wie AugenärztInnen zu erkennen. Die Genauigkeit und Schnelligkeit mit der KI Ergebnisse interpretieren kann bevor die Krankheit weit fortgeschritten ist, wird in der Zukunft hoffentlich vielen PatientInnen das Augenlicht erhalten.

Natürlich ist der Datenschutz und die informierte Zustimmung der Betroffenen dabei sehr wichtig. Diese Themen muss man gemeinsam mit den PatientInnen ansprechen, Fragen und Zweifel abklären und mit gut durchdachter Legislative überwinden. Da tragen sowohl das Krankenhaus, wie auch die KI Company, als auch der Staat eine große Verantwortung. Nur so kann man sicherstellen, dass alle Prozesse ethisch ablaufen. Auf der anderen Seite funktioniert KI oftmals schon so gut, dass es durchaus sein kann, dass Menschen in der Zukunft möchten, dass sich eine Künstliche Intelligenz ihre Bilder anschaut.

Manche haben die Sorge, dass eine KI bald ÄrztInnen ersetzt, aber das bezweifle ich. In den wenigsten Fällen wollen Menschen nur von einem Roboter, der sich auf ein KI System beruft, beraten werden. Die meisten werden wohl einen Menschen dabei haben wollen. Ersetzen ist oft eine Frage der Akzeptanz und viel weniger des Möglichen. Und gerade im Gesundheitswesen ist die Akzeptanz der PatientInnen ausschlaggebend.

Ein weiterer Bereich, der ein großes Problem für Spitäler darstellt, wird leider momentan nicht von KI Companies beachtet, da er oft als eher unattraktiv angesehen wird. In Spitälern wird noch unglaublich viel auf Papier geschrieben, Sachen werden von einem wichtigen Labor zum anderen gesendet, Dokumente müssen gesucht werden und all das verbraucht wichtige Zeit, die das Krankenhauspersonal für PatientInnenpflege benützen könnte. Das wäre ein klarer Bereich – das Thema Datenschutz einmal ausgeklammert – bei dem Künstliche Intelligenz die ÄrztInnen dabei unterstützen könnte, schneller und besser zu verstehen, wie ein Patient zu behandeln ist.

+++ Event: VIP night am 13.9. – Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren +++

Altenpflege: Eine Frage der Kultur

Stix: In Europa tendieren wir dazu, Roboter in der Pflege wenig einzusetzen. Als Begründung wird oft genannt, dass es die Menschenwürde beeinflussen würde. Wie vorher schon angesprochen: Wir bevorzugen Menschen als Pflegepersonal. 

Interessant dabei ist, dass es in Ländern wie Japan als relativ normal angesehen wird, Roboter zu haben, die zum Beispiel für alte Leute Aufgaben erfüllen, mit ihnen sprechen und ein aktiver Bestandteil ihres Lebens sind. Akzeptanz von Robotern hat auch mit Kultur zu tun. In unseren Breiten werden Roboter trotz der wunderbaren Möglichkeiten, die sie bieten, oft mit Angst und Abneigung beäugt, denn sie sind ja nur ein abstraktes Metallgehäuse.

Wenn es uns schlecht geht haben wir zwar gerne, dass das Problem gelöst wird, aber noch lieber, dass es von einem Menschen gelöst wird. 

In anderen Kulturen, wie zum Beispiel eben in Japan wird es eher akzeptiert, dass Objekte auch „Geist“ besitzen können. Dieses Verständnis des japanischen Shinto-Glaubens wirkt sich demnach auch auf Roboter aus. Das ist ein ganz anderes Verständnis wie bei einer Kultur, die vom christlichen, monotheistischen Glauben geprägt ist, wo im strengsten Fall ein Bilderverbot besteht. Roboter sind eben eine Art von Abbild. Da hören Tech-WissenschaftlerInnen oft, dass sie sich anmaßen „Gott zu spielen“. Zwischen verschiedenen Kulturen gibt es also große Unterschiede, wie Objekte und damit auch Roboter oder KI gesehen werden. Und das wirkt sich natürlich besonders stark aus, wenn diese Objekte im Gesundheitsbereich eingesetzt werden.

Erziehung: Demokratisierung des Lernens

Stix: Wie kann künstliche Intelligenz bei Erziehung helfen? KI kann StudentInnen und LehrerInnen stark unterstützen, sowohl beim Lehren als auch beim Lernen. Ganz banal kann KI zum Beispiel LehrerInnen helfen, Tests zu benoten. Klingt nicht sehr spannend, ist aber eine wirkliche Hilfe, die Zeit spart. Diese gesparte Zeit kann dann auch direkt wieder in die SchülerInnen investiert werden. Beim Thema „life-long learning“ und „personal tailored education“ ist KI auch wichtig. LehrerInnen und ProfessorInnen haben selten Zeit, jeder SchülerIn tagtäglich persönlich zu helfen.

Eine KI kann sich nicht nur merken, wie die bestimmte Person in vergangenen Tests abgeschnitten hat, was sie gelernt hat und wie sie am Besten gelernt hat, sondern kann sich beziehend auf dieses Wissen auch individuell an die Bedürfnisse des Lernenden anpassen. Die KI kann damit sowohl während der Schulzeit als auch im späteren Leben zur individuellen Bildung beitragen.

 Außerdem: Eine private NachhilfelehrerIn ist teuer und viele Menschen können sich diese extra Stunden nicht leisten. Eine KI andererseits kann schnell skaliert werden und wird in diesem Bereich in der Zukunft wahrscheinlich relativ billig sein, wie man auch schon an MOOCs (Massive Online Open Courses) sehen kann.

Energie: Extreme Einsparungen

Stix: Meiner Meinung nach wird KI in der Lage sein, die meisten, wenn nicht alle Sustainable Development Goals von den United Nations zu lösen. Eine immer wichtiger werdende Thematik hierbei ist unser globaler Energiekonsum und damit unser Beitrag zum Klimawandel. 

Auch hierbei kann KI jetzt schon helfen. Deepmind hat gerade publiziert, dass sie es geschafft haben, die Energie, die Google in seinen Datenzentren benutzt, um 40 Prozent zu reduzieren. Das System nimmt alle fünf Minuten einen Snapshot von den ganzen im Kühlsystem des Datenzentrums verteilten Sensoren. Diese Snapshots werden dann von einem DNN angeschaut, welches vorhersagt, wie verschiedene nächste Schritte den Energiekonsum beeinflussen. Das KI-System sucht dann nach dem Schritt, der den Energiekonsum am meisten reduziert ohne Sicherheitsvorgaben zu verletzten.

Video-Interview mit Hermann Hauser am Rande der I.E.C.T. Summer School 2018:

⇒ Zur Website der I.E.C.T. – Summer School 2018

⇒ Zur Website von Charlotte Stíx

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
vor 5 Stunden

Venture Sentiment Index: Investor:innen-Stimmung wieder positiv

Der quartalsweise European Venture Sentiment Index von Venionaire zeigt für das dritte Quartal eine deutlich bessere Stimmung bei den Investor:innen, als erwartet.
/artikel/venture-sentiment-index-investorinnen-stimmung-wieder-positiv
vor 5 Stunden

Venture Sentiment Index: Investor:innen-Stimmung wieder positiv

Der quartalsweise European Venture Sentiment Index von Venionaire zeigt für das dritte Quartal eine deutlich bessere Stimmung bei den Investor:innen, als erwartet.
/artikel/venture-sentiment-index-investorinnen-stimmung-wieder-positiv
Der European Venture Sentiment Index deutet eine positive Entwicklung für das nächste Quartal an (c) Adobe Stock
(c) Adobe Stock

„Gute Zahlen, verhaltene Stimmung“ titelte brutkasten im Juli zur letzten Ausgabe des quartalsweise erscheinenden European Venture Sentiment Index (EVSI) von Venionaire Capital. Denn obwohl das Investment-Volumen in Europa im zweiten Quartal einen Rekordwert erreichte, fiel die im Indexwert aggregierte Stimmungslage zwar besser als ein Quartal zuvor erwartet, aber doch knapp negativ aus. Der nun erschienene EVSI für das dritte Quartal zeigt das umgekehrte Bild: Zwar ging das Investmentvolumen wieder zurück, die Stimmungslage übertrifft die Erwartung aus dem Vorquartal (4,4 Punkte; 5 ist neutral) aber deutlich und liegt mit 5,4 Punkten wieder knapp im positiven Bereich.

(c) Venionaire Capital

Die Stimmungsindikatoren im Detail: Getragen wurde die Verbesserung laut Venionaire vor allem von einer deutlich höheren Investor:innenaktivität, die gegenüber dem Vorquartal um 33,9 Prozent zulegte. Auch das Fundraising-Umfeld habe sich um 27,3 Prozent verbessert, die Qualität der Dealflows um 16,7 Prozent. Gleichzeitig gingen die Startup-Bewertungen um 6,4 Prozent und der Wettbewerb um Deals um 6,2 Prozent zurück.

Die aktuelle Prognose für das kommende Quartal ist mit dem neutralen Wert 5 wieder etwas verhaltener. Bei den konkreten Indikatoren erwarten die befragten Investor:innen aber weitreichende Verbesserungen, konkret ein Plus von 34,7 Prozent bei der Investor:innenaktivität, plus 10,6 Prozent bei Startup-Bewertungen, plus 8,2 Prozent beim Fundraising-Umfeld und plus 1,7 Prozent bei der Qualität des Dealflows. Lediglich beim Wettbewerb um Deals wird ein Minus von 8,8 Prozent erwartet.

Dealvolumen gesunken, aber deutlich über Vorjahresniveau

Das tatsächliche europaweite Dealvolumen sank im dritten Quartal zwar, wie erwähnt, im Vergleich zum Vorquartal, lag aber laut begleitender EVSI-Analyse dennoch deutlich über dem Vorjahresniveau. Demnach wurden europaweit 24,7 Milliarden US-Dollar investiert – ein Rückgang von 14,9 Prozent gegenüber Q2, aber ein Plus von 64,9 Prozent gegenüber Q3 2025. Die Zahl der Transaktionen sank gegenüber dem Vorquartal um 10,5 Prozent auf 864 Deals, lag damit aber weiterhin 1,1 Prozent über dem Vorjahreswert.

(c) Venionaire Capital

13,9 Milliarden US-Dollar beziehungsweise 56,2 Prozent des gesamten investierten Kapitals entfielen dabei im dritten Quartal auf Late-Stage-Finanzierungen. Seed- und Angel-Runden stellten mit 521 Deals zwar weiterhin mehr als 60 Prozent aller Transaktionen, machten mit 1,8 Milliarden US-Dollar jedoch lediglich 7,4 Prozent des investierten Kapitals aus. Und ein weiteres spannendes statistisches Detail: Sowohl Deutschland (6,1 Milliarden US-Dollar) als auch Frankreich (5 Milliarden) überholten beim Dealvolumen im dritten Quartal das Vereinigte Königreich (4,9 Milliarden). Herausstechend waren dabei die Investments für Mistral AI mit 3,5 Milliarden US-Dollar, Helsing mit 1,8 Milliarden US-Dollar und Quantum Systems mit 1,2 Milliarden US-Dollar.

Venionaire-Chef Berthold Baurek-Karlic kommentiert: „Der europäische Venture-Markt entwickelt sich zunehmend auf zwei unterschiedlichen Bahnen. An der Spitze zeigt Europa eine größere Bereitschaft, strategische Technologien in großem Maßstab zu finanzieren, insbesondere in den Bereichen KI, Verteidigung und DeepTech. Europa wird immer besser darin, seine stärksten Unternehmen in großem Maßstab zu finanzieren, während die Finanzierung in der Frühphase nach wie vor eine größere Herausforderung darstellt.“ Das vierte Quartal werde „turbulent“. „Wir erwarten, dass zum Jahresabschluss jede Investorin und jeder Investor noch versuchen wird, Deals zu finalisieren.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird