Folgen Sie Subraum Transmissionen auch gerne auf Social Media:
In einer zunehmend digitalisierten Welt ist die Künstliche Intelligenz (KI) als Basistechnologie von entscheidender Bedeutung – vergleichbar mit der Dampfmaschine während der industriellen Revolution. Professor Dr.-Ing. Holger Hanselka, Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft, hebt die Rolle der generativen KI als Treiber technologischer Entwicklungen im F.A.Z. Podcast Künstliche Intelligenz hervor und zeigt auf, wie Deutschland im internationalen Wettbewerb bestehen könnte. Trotz massiver Investitionen in den USA und China und deren Überlegenheit in Rechenleistung und Arbeitskräften sieht Hanselka für Deutschland die Chance, durch kleinere, spezialisierte KI-Anwendungen seine Position zu stärken. In der Praxis zeigt sich jedoch eine Diskrepanz: Während große Unternehmen bereits auf Hochtouren an KI-Lösungen arbeiten, bleibt der Mittelstand oft zurück, oft wegen fehlender technischer Ressourcen und Kompetenzen.
Technische Analyse: Energieeffizienz und spezialisierte KI-Modelle
Die technologische Landschaft der KI hat in den letzten Jahren durch generative Modelle wie GPT und DALL-E von OpenAI oder BERT von Google erhebliche Fortschritte gemacht. Generative KI-Modelle sind in der Lage, auf der Basis großer Datensätze Texte, Bilder oder sogar Videos zu erstellen, und bieten somit ein enormes Potenzial für Innovation. Doch diese Modelle sind rechenintensiv und benötigen immense Datenmengen, um ihre Aufgaben mit hoher Präzision zu erfüllen. Dies führt zu Herausforderungen im Hinblick auf Energieverbrauch und Kosten.
Hanselkas Ansatz zielt daher auf kleinere, energieeffiziente KI-Lösungen ab, die spezifisch für bestimmte Aufgaben entwickelt werden. Technisch gesprochen handelt es sich hierbei um domänenspezifische KI-Modelle, die nur für spezielle Anwendungsbereiche trainiert und dadurch deutlich schlanker und ressourcenschonender sind. Ein weiterer Vorteil dieser kleineren Modelle ist ihre Robustheit in spezifischen Umgebungen, die eine gezielte Anwendung in Industrie und Verwaltung ermöglicht, ohne auf die Rechenleistung von Großrechenzentren angewiesen zu sein. Der Einsatz solcher Lösungen könnte nicht nur die Innovationsgeschwindigkeit erhöhen, sondern auch nachhaltige KI-Anwendungen fördern, die weniger Energie verbrauchen und somit kosteneffizienter arbeiten.
Anwendung und Nutzen: KI für Industrie, Mittelstand und Gesellschaft
Die Bandbreite der Anwendungen für generative und spezialisierte KI-Technologien ist immens. Große Unternehmen nutzen KI bereits, um Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu schaffen, beispielsweise durch die Automatisierung von Kundenservice-Interaktionen oder durch personalisierte Produktempfehlungen. Der Mittelstand, der als Rückgrat der deutschen Wirtschaft gilt, könnte ebenfalls erheblich von KI profitieren. Hier besteht jedoch häufig das Problem begrenzter technischer Kapazitäten und Kompetenzen. Hanselka betont, dass gerade hier staatliche Unterstützung wichtig wäre – etwa durch gezielte Fördermaßnahmen oder durch staatliche Projekte, die KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung integrieren.
Für die Wissenschaft eröffnen spezialisierte KI-Anwendungen ebenfalls neue Möglichkeiten. Forschungsinstitute und Universitäten könnten von weniger rechenintensiven Modellen profitieren, die es erlauben, komplexe Simulationen oder Analysen auch ohne Zugriff auf Supercomputer durchzuführen. Damit könnten Innovationsprojekte entstehen, die sich auf spezifische Herausforderungen der deutschen Industrie und Forschung fokussieren, was zu einer unabhängigen und dennoch wettbewerbsfähigen KI-Entwicklung beitragen würde.
KI-Kategorien und Einordnung: Maschinelles Lernen, NLP und spezialisierte Modelle
Generative KI-Modelle basieren hauptsächlich auf Deep Learning, insbesondere auf neuronalen Netzwerken, die Millionen von Parametern verarbeiten. Die Modelle lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen, die jeweils spezifische Anwendungsgebiete haben. Besonders relevant sind hier das maschinelle Lernen (ML), das generative Modelle durch „Training“ an großen Datensätzen hervorbringt, und die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Für den Mittelstand und spezialisierte Anwendungen könnte besonders das Transferlernen von Interesse sein. Beim Transferlernen wird ein vortrainiertes Modell für einen neuen, spezifischeren Anwendungsbereich weiterverwendet und angepasst, was Rechenzeit und Ressourcen spart. Dieser Ansatz hat sich als effektiv erwiesen, um spezifische KI-Lösungen zu entwickeln, ohne eine komplette Infrastruktur aufbauen zu müssen. Für Unternehmen und Institutionen, die mit stark begrenzten Ressourcen operieren, bietet Transferlernen einen potenziellen Ausweg, um an der KI-Entwicklung teilzuhaben und durch spezialisierte, energieeffiziente Modelle konkrete Mehrwerte zu schaffen.
Fazit und Ausblick: Die Zukunft der KI als Basistechnologie in Deutschland
Die Entwicklungen in der generativen KI sind rasant und unaufhaltsam. Deutschland könnte im globalen KI-Wettlauf zwar nicht in der Erschaffung von „General Purpose“-Modellen konkurrieren, aber durchaus bei der Entwicklung von kleineren, spezialisierten KI-Lösungen für industrielle und gesellschaftliche Anwendungen eine bedeutende Rolle einnehmen. Professor Hanselka sieht darin die Chance, eine nachhaltige und energieeffiziente KI-Entwicklung voranzutreiben, die langfristig Bestand hat und konkrete Mehrwerte für die Wirtschaft und Gesellschaft schafft.
Der Weg in eine „KI-gesteuerte“ Zukunft ist jedoch nicht ohne Hürden. Die politische Unterstützung, insbesondere in Form von Innovationsförderung und einer anpassungsfähigen Gesetzgebung, wird entscheidend sein, um deutschen Unternehmen und dem Mittelstand den Zugang zur KI-Technologie zu erleichtern. Der Erfolg hängt stark davon ab, ob Deutschland es schafft, die Skepsis in der Bevölkerung abzubauen und eine Innovationskultur zu fördern, die vergleichbar ist mit den Vorreitern in den USA und China. Die nächsten Jahre werden zeigen, inwieweit sich spezialisierte und ressourcenschonende KI-Lösungen in der deutschen Industrie und Verwaltung etablieren können und wie sich die deutsche KI-Landschaft weiterentwickelt.
Einfache Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz (KI) wird heute als eine der wichtigsten Technologien betrachtet, ähnlich bedeutend wie die Dampfmaschine damals. Professor Holger Hanselka empfiehlt im F.A.Z. Künstliche Intelligenz Podcast, auf kleine, effiziente KI-Anwendungen zu setzen, die besonders für spezifische Aufgaben gut geeignet sind. Große Unternehmen arbeiten bereits an dieser Technologie, aber gerade der Mittelstand benötigt noch Unterstützung und Know-how. Die Regierung könnte helfen, indem sie KI-Projekte fördert und bei der Nutzung von KI in der Verwaltung unterstützt. KI kann Deutschland helfen, innovativ zu bleiben, wenn es gelingt, kleine, spezialisierte KI-Modelle effizient einzusetzen und Bedenken in der Bevölkerung abzubauen.
Quelle:
