- Künstliche Intelligenz verändert die Wissenschaft je nach Methode auf unterschiedliche Weise.
- Deep Learning erweitert die Fähigkeit von Maschinen, eigenständig zu lernen, und generative KI erstellt neue Inhalte.
- Ein bemerkenswertes Beispiel für KI-Fortschritte ist die Lösung eines mathematischen Problems zu Pythagoreischen Tripeln.
- KI hilft, große Datenmengen in der Wissenschaft zu bewältigen und relevante Informationen zu filtern.
- Die Anwendung von KI in der Wissenschaft bietet neue Möglichkeiten und Herausforderungen.
Künstliche Intelligenz verändert viele Arbeitsbereiche. Informatiker Stefan Woltran im Gespräch über ungenutzte Chancen, unbewusste Grenzen und Risiken, die schwer in den Griff zu bekommen sind.
Die Frage, ob künstliche Intelligenz die Wissenschaften revolutioniert, stellt sich oft nicht mehr. Vielmehr ist es eine Frage des „Wie“. Verschiedene Methoden der KI verändern die Wissenschaft auf unterschiedliche Weise. Deep Learning, eine auf neuronalen Netzen basierende Methode des maschinellen Lernens, erweitert beispielsweise die Fähigkeit von Maschinen, eigenständig zu lernen. Ebenso wichtig ist jedoch die generative KI, welche neue Inhalte erstellt. Und nicht zu vergessen sind klassische KI-Methoden wie die symbolische KI. Diese basieren auf Logik oder Regeln und nicht notwendigerweise auf Daten und haben ebenfalls beeindruckende wissenschaftliche Fortschritte ermöglicht.
Neues mathematisches Wissen durch KI
Ein bemerkenswertes Beispiel für diese Fortschritte ist die Lösung eines offenen mathematischen Problems in Bezug auf die Pythagoreischen Tripel – drei verschiedene natürliche Zahlen, bei denen die Summe der Quadrate der beiden kleineren Zahlen gleich dem Quadrat der größten Zahl ist. Die KI lieferte einen sehr langen, aber prüfbaren Beweis und eröffnete damit völlig neues mathematisches Wissen durch reine Rechenleistung.
Die Chancen und Risiken, die KI mit sich bringt, unterscheiden sich stark je nach eingesetzter Methode. Während Deep-Learning-Techniken zunächst sehr spezifische Anwendungen fanden, etwa im Design von Arzneimitteln oder in den Materialwissenschaften, erweitern große Sprachmodelle nun die Möglichkeit, Verbindungen zwischen bis dato unverbundenen wissenschaftlichen Disziplinen herzustellen. Dies ist besonders spannend, da in der modernen Wissenschaft das Universalgenie nicht mehr existieren kann.
Die Rolle von KI in der Datennutzung
Da die Datenmengen in der Wissenschaft enorm zugenommen haben, hilft KI, diese zu bewältigen. Sie unterstützt dabei, nicht nur neue Erkenntnisse zu generieren, sondern auch einen Überblick zu gewinnen. Insbesondere während der Coronakrise wurde dies deutlich, als täglich hunderte wissenschaftliche Artikel veröffentlicht wurden. Hier kann die KI helfen, den Überblick zu behalten und die relevanten Informationen herauszufiltern.
Die Art und Weise, wie KI in der Wissenschaft Anwendung findet, ist damit vielfältig und facettenreich. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und welche neuen Möglichkeiten und Herausforderungen sie mit sich bringen.
