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Die letzte Grenze?

28. Juni 2017


Ian Webster - Software Ingenieur

 

 

Ingenieur, Ian Webster nutzt leidenschaftliche gerne Software, um einige der größten gesellschaftlichen Herausforderungen zu lösen. Alan Dunton von Grayling sprach mit ihm über die Anwendung von KI bei der Weiterentwicklung der Kartierung von Asteroiden.

Ich bin der Überzeugung, dass es nur wenige Bereiche geben wird, die nicht von KI betroffen sein werden. Wenn Software Probleme in einer Industrie lösen kann, dann gibt es wahrscheinlich einige sehr interessante KI- oder Maschinenlernen-Applikationen. 

 

Alan Dunton: Ian Webster, von Ihrer Perspektive aus, wo stehen wir gerade mit der KI ganz generell – was begeistert Sie und was macht Ihnen sorgen?

Ian Webster: In den vergangenen Jahren hat eine enorme Weiterentwicklung der praktischen Anwendungsmöglichkeiten von KI stattgefunden. Dies war ein aufregender Wendepunkt für KI und wir erwarten, dass dieser Trend andauern wird. Einige Wissenschaftsbereiche haben jedoch noch nicht ausreichend von diesen neuen Entwicklungen profitiert. Ich bin sehr gespannt darauf, mehr und besser entwickelte Verfahren für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke in der Astronomie zu sehen, vor allem wenn es um das Sammeln und Verarbeiten von riesigen Datenmengen geht.

Astronomische Erhebungen und Beobachtungen brauchen sehr viel Speicherplatz und allein die Größe der Daten fordert traditionelle Analysentechniken heraus. Obwohl KI ein nützliches Instrument ist, sind nicht alle Probleme KI-Probleme, weshalb andere Methoden bessere Resultate erzielen können. Wissenschaftler müssen unter einer Vielzahl von Verfahren unterscheiden und sie auf Basis ihrer Leistung vergleichen. Indem wir bessere Wege finden, über die sich Wissenschaftler über die Entwicklungen von KI austauschen, können wir die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Astronomen die neusten KI-Fortschritte produktiv einsetzen.   

AD: Wie hat (oder wird) KI die Arbeit, die Sie jetzt gerade machen, beeinflussen?

IW: Ein Beispiel für die Nützlichkeit von KI ist, dass wir jetzt neue Verfahren haben, die große Mengen an visuellen Daten verarbeiten können. Heute haben Astronomen Petabytes an archivierten Daten zur Verfügung und generieren etwa 100 Terabytes zusätzlich an jedem einzelnen Tag. Die Rate der gesammelten Daten steigt exponentiell und die Daten selbst werden immer komplexer – die nächste Generation der astronomischen Erhebungen wird Exabytes sammeln. Mit dem AstroKit Projekt nutzen wir KI, um von den Daten, die durch unsere Nutzer hochgeladen werden, zu lernen. Ziel ist es damit, den Prozess zur Entdeckung und Charakterisierung von Asteroiden zu automatisieren. Ein aufwändiger Prozess, der viele komplexe Messungen und Berechnungen benötigt. KI wird dabei helfen, Anteile zu automatisieren, indem es riesige Datenmengen filtert – Rauschen aussortiert und wichtige Ergebnisse meldet. So kann sie die Entdeckung von Asteroiden einfacher und effizienter für Wissenschaftler und Nicht-Wissenschaftler machen.

AD: Was sind die wichtigsten Lehren im Hinblick auf die Implementierung von KI, die Sie und Ihr Team bisher gezogen haben?

IW: Es ist sehr wichtig, dein Problem richtig zu charakterisieren, um die richtige KI-Anwendung einsetzen zu können. KI ist keine Magie – du musst den richtigen KI-Ansatz aus der Palette an Möglichkeiten auswählen und es auf dein wissenschaftliches Problem vorbereiten. Ansonsten sind die Ergebnisse wahrscheinlich nicht sehr hilfreich.

AD: Welchen Einfluss wird KI auf Ihre Kernaufgaben haben?

IW: KI wird es einfacher für Menschen machen, Asteroiden selbst zu entdecken und Daten in Verbindung mit Asteroiden zu analysieren. Diese Ergebnisse werden langfristig zu einer Demokratisierung der Astronomie- und Asteroiden-Forschung führen.  Unser Ziel ist es Studenten, Amateur-Astronomen und einfache Bürger am wissenschaftlichen Prozess zur Entdeckung und Charakterisierung von Asteroiden teilhaben zu lassen. KI stellt Wissenschaftlern noch mehr tolle Werkzeuge zur Verfügung, schafft aber gleichzeitig Möglichkeiten, die es Nicht-Wissenschaftlern erlaubt, mitzumachen und den wissenschaftlichen Prozess zu unterstützen.

AD: Während KI sich weiter entwickelt – und alles von Smart-Anwendungen zu Automobilen bis hin zu Bots zunehmend prävalent sind – welche Industrie oder Nutzerfahrung wird Ihrer Meinung nach am meisten betroffen sein?

IW: Als Beteiligter an diversen KI-Projekten – Suchmaschinen- und Informations-Abfrage, Astronomie und globale Gesundheit – bin ich der Überzeugung, dass es nur wenige Bereiche geben wird, die nicht von KI betroffen sein werden. Wenn Software Probleme in einer Industrie lösen kann, dann gibt es wahrscheinlich einige sehr interessante KI- oder Maschinenlernen-Applikationen. Die meisten Weiterentwicklungen von KI sind schlussendlich in Mainstream Software eingeflossen und heute betrachten wir sie nicht mehr als KI – die Gesichtserkennung ist hierfür ein gutes Beispiel.

Ich glaube wir werden solche Entwicklungen flächendeckend beobachten können.

AD: Elon Musk glaubt, dass KI eine der “größten existenziellen Bedrohungen” für die Menschheit sei, eine Erklärung, die eine Spende an die Ethik-Organisation, OpenAI in Millionenhöhe nach sich zog. Sind Sie der Meinung, dass KI uns zerstören will?

IW: Es scheint logisch zu glauben, dass eines Tages eine vollständig ausgereifte KI nicht die Interessen der Menschheit schützen wird. Aber ich glaube nicht, dass KI an sich vorhat, uns zu zerstören. “Künstliche Intelligenz” ist ein allumfassender Begriff für einen sehr allgemeinen Bereich der Mathematik und Computer-Wissenschaften. Es ist ein Feld der algorithmischen Verfahren, das recht viel wissenschaftliche und gesellschaftliche Aufmerksamkeit auf sich ziehen konnte. Aktuell werden KI-Applikationen akribisch für spezifische Aufgaben genutzt. KI besitzt kein Bewusstsein und ebenso wenig eine Agenda. Vielleicht wird sich dies eines Tages ändern, aber gerade gibt es einen enormen Unterschied zwischen spezifischer KI – so ziemliches alles, dass man über KI in den Nachrichten hört – und allgemeiner KI, die eine potentielle Gefahr und ein existierendes Forschungsgebiet darstellt, aber in keiner Weise deinem durchschnittlichen KI-getriebenen Chat Bot entspricht.

ÜBER

Ian Webster ist Ingenieur mit Hintergrund in großangelegter Datenanalyse. Er ist der CTO und Gründer von Zenysis. Ein Unternehmen, das gesundheitsbezogene Datenanalyse-Software für Regierungen von Entwicklungsländern programmiert. Zuvor arbeitete Ian bei Google und formte eine Software-Beratung, die NASA, SETI und andere private Raumfahrtunternehmen zu seinen Kunden zählt. Er ist der Entwickler von Asterank, einer Open Source Analyse- und Visualisierungs-Plattform zur Evaluierung von Raumfahrtmissionen, die von Planetary Resources gekauft worden ist.  


Grayling Team

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