Künstliche Intelligenz verstehen lernen

Wie Informatik-Studis gemeinsam mit Forschenden der Uni Bonn
KI-Lösungen finden

Am Anfang stehen Daten, und zwar bearbeitete. „Ohne gut
strukturierte oder annotierte Daten fällt jedes Machine-Learning-
und KI-Projekt in sich zusammen“, stellt Moritz Wolter vom
BnTrAInee-Projektteam (siehe Kasten) fest. „Denn nur so können
wir eine KI darin schulen, die Muster zu erkennen und hilfreich
zu sein.


Was das bedeutet, zeigt sich am Zeitungsprojekt von PD. Dr. Felix
Selgert,  Institut für Geschichtswissenschaften. „Wir wollen
herausfinden, wie die wirtschaftliche Lage in vielen Bereichen
war. Dafür sehen wir uns Stellenangebote der Kölnische Zeitung
an“, berichtet er. Nur: Anders als heute waren Zeitungen um die
Jahrhundertwende vergleichsweise unstrukturiert gesetzt:
Unterschiedliche Schriftgrößen, Zeilenabstände oder unerwartete
Spaltenumbrüche machen es für Menschen heute bereits schwer,
Artikel ohne Übung zu lesen. Für Computer ist es erst einmal ein
Ding der Unmöglichkeit. „Wie wir Menschen benötigen die Rechner
Übung“, so Wolter. „Ohne korrekte Daten können die Systeme keine
Muster erkennen und sich weiterentwickeln.“  Sonst liefe man
schnell in die KI-Falle hinein. Das bedeutet: Menschen gehen in
Vorarbeit, korrigieren die Daten, weisen auf Fehler und
Fehlerquellen hin.


Auch die Informatikstudierenden profitieren. Sie müssen im Rahmen
ihres Studiums eine praktische Programmierarbeit ableisten. Bei
BN-Trainee werden sie mit Herausforderungen und Forschungsfragen
unterschiedlicher Fachdisziplinen in Kontakt gebracht - ein
Gewinn und zugleich eine Herausforderung für beide Seiten. Sie
müssen ein gemeinsames Verständnis von fachspezifischen
Herausforderungen entwickeln. "Für Informatiker aus dem Bereich
KI geht es erst einmal um Daten. Aber das Verstehen von ganz
speziellen Forschungsfragen und Anforderungen spielen bei der
Auswertung ja auch eine Rolle", so Wolter. Aus den Daten und den
Aufgaben entwickeln sie selbst Modelle oder passen bestehende an
- und leisten damit einen Vorschub für nachfolgende Teams. "Wenn
einmal eine Lösung entwickelt wurde, lässt sie sich oftmals auch
einfach auf andere Herausforderungen anwenden, berichtet
Informatikerin Elena Trunz vom Projektteam “Es gibt Methoden aus
dem Machine Learning , die wahnsinnig vielseitig sind." 


So  lässt Dr. Barbara Wichtmann von der Medizinischen
Fakultät mithilfe Künstlicher Intelligenz Magnetresonanzbilder
von Prostatakrebs auswerten. Es ist das selbe Modell, mit dem
Prof. Dr. Matthias Lang von den Digital Humanities archäologische
Strukturen wie Meiler, Bombentrichter oder Grabhügel aus
Luftaufnahmen erkennen lässt. Ein anderes Projekt, dass im Rahmen
von BnTrAInee umgesetzt  wurde, ist die Analyse von
Medikamentenabgaben und ihre Wirksamkeit. 
Studierende begeistern für Machine Learning und KI

Dabei ist der Aspekt der Kooperation aber nur einer von insgesamt
drei Zielen bei BnTrAInee. Zugleich geht es darum, Studierende
aus dem Fachbereich Informatik zu gewinnen und im Austausch mit
Forschenden andere Fachsysteme zu schulen. "Informatikstudierende
sind ja nicht von sich aus auf den KI-Bereich fokussiert. 
Und nicht jeder kann nach einer Ausbildung in Bonn per se mit KI-
und Machine Learning umgehen", so Elena Trunz vom
Projektteam.  Daher möchte man sie auch für diesen Bereich
und die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten gewinnen. 


 
Mehr:
https://www.uni-bonn.de/de/universitaet/presse-kommunikation/publikationen/forsch/forsch-2024-01/artikel/kuenstliche-intelligenz-verstehen-lernen