# taz.de -- Künstliche Intelligenz im Alltag: Längst unter uns
       
       > Anwendungen künstlicher Intelligenz sind keine Science-Fiction, sondern
       > längst Alltag. Vier Beispiele aus ganz unterschiedlichen Bereichen.
       
 (IMG) Bild: Daniela Kolbe ist Vorsitzende der Enquetekommission Künstliche Intelligenz
       
       Berlin taz | Die Enquetekommission „Künstliche Intelligenz“ des Bundestags
       hat gut zwei Jahre nach ihrem Start ein Ergebnis vorgelegt hat. Hier
       [1][Anwendungsbeispiele] aus dem Alltag.
       
       Medizin: Wiederkehrende Muster zu erkennen – das ist eine der Stärken von
       [2][künstlicher Intelligenz]. Und diese Stärke ist auch in der Medizin
       gefragt, zum Beispiel bei der Erkennung von Tumoren. So untersuchte eine
       Studie im vergangenen Jahr, wie sich eine KI zur Erkennung von schwarzem
       Hautkrebs im Vergleich mit Ärzt:innen schlägt. Hautärzt:innen von
       zwölf Universitätskliniken aus Deutschland und ein interdisziplinär
       programmierter Algorithmus analysierten dafür 100 Bilder von auffälligen
       Hautstellen.
       
       Das Ergebnis: 7 der 157 Hautärzt:innen schnitten besser ab als der
       Algorithmus. 14 erzielten gleich gute Ergebnisse und 136 hatten eine
       schlechtere Bilanz als die KI. Die menschliche Diagnose macht das nicht
       überflüssig, das betonen auch die Heidelberger Wissenschaftler:innen. Im
       Gegenteil erhöht die Kombination aus menschlicher und technischer Analyse
       die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Diagnose.
       
       Sprache: Das automatische Übersetzen von Texten in andere Sprachen fiel –
       zumindest wenn die Ergebnisse brauchbar sein sollten – lange unter
       Science-Fiction. Die Wende brachten neuronale Netze, eine Form der
       künstlichen Intelligenz. Die neuronalen Netze werden mit Daten aus Quell-
       und Zielsprache trainiert. Und sie lernen bei jeder Übersetzung dazu.
       
       Im Fall Google Translate machten die Entwickler:innen publik, dass eine
       Übersetzung auch Lerneffekte für Sprachen hervorruft, in denen es überhaupt
       keine Trainingsdaten gab. Wie das sein kann? Die Entwickler:innen vermuten,
       dass das System eine Art interne Universalsprache gelernt hat und als
       Übersetzungsbrücke nutzt. Das Beispiel zeigt damit gleichzeitig, dass KI
       häufig eine Blackbox ist, bei der selbst die Entwickler:innen nicht genau
       wissen, was im Inneren passiert.
       
       Haushalt: Heizungsthermostate, bei denen sich einstellen lässt, wie viel
       Grad warm es zu welcher Uhrzeit in einem Raum sein soll, gibt es schon seit
       Jahren. Selbstlernende Thermostate gehen einen Schritt weiter: Die
       Nutzer:innen müssen hier ihre Temperaturvorlieben bezogen auf Uhrzeit und
       Wochentag nicht einprogrammieren. Das Thermostat lernt anhand des
       Nutzungsverhaltens selbst, wie warm es die Bewohner:innen zu welcher
       Uhrzeit gerne hätten.
       
       Das dauert in der Regel etwa eine Woche und hat den Vorteil, dass
       Änderungen im Verhalten nicht zu manuellem Umprogammieren führen müssen.
       Der Nachteil dabei: In einem vernetzten – und damit potenziell angreifbaren
       – Gerät liegen persönliche Daten, die unter anderem Rückschlüsse darauf
       zulassen, wann die Bewohner:innen zu Hause sind.
       
       Umwelt: Waldbrände und ihre Bekämpfung werden mit dem Klimawandel zunehmend
       zum Problem. Daher haben schwedische Institutionen im vergangenen Jahr
       begonnen, Waldbrände mittels Satellitendaten und Methoden des maschinellen
       Lernens zu überwachen. Der Algorithmus kann etwa den Rauch auf den
       Aufnahmen herausrechnen und so genauer bestimmen, wo und wie groß ein Brand
       ist. Das System wurde auch in Mosambik eingesetzt, um die Ausmaße einer
       Flutkatastrophe überblicken zu können.
       
       29 Oct 2020
       
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