direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Sie sind hier

TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Bundeskanzlerin Merkel trifft KI-Experten

Lupe [1]

Am 29. Mai 2018 nahmen Prof. Dr. Volker Markl (1) und Prof. Dr. Klaus-Robert Müller (2) an einem Expertengespräch im Bundeskanzleramt teil und stellten Mitgliedern der Bundesregierung, u.a. Bundeskanzlerin Dr. Angela Merkel, Staatsminister Helge Braun (Chef des Bundeskanzleramtes), Staatsministerin Dorothee Bär (Beauftragte der Bundesregierung für Digitalisierung), sowie den Bundesministern Anja Karliczek (Bildung und Forschung), Peter Altmaier (Wirtschaft und Energie), Hubertus Heil (Arbeit und Soziales), und Andreas Scheuer (Verkehr und Digitale Infrastruktur) folgende Thesen vor:

1. In einer digitalisierten Welt werden Daten zum wichtigsten Produktionsfaktor.

Die Vielfalt und die exponentiell wachsende Menge digitaler Daten, die heute in Wirtschaft, Medizin, Mobilität sowie in vielen weiteren Lebensbereichen anfallen, bieten zusammen mit neuen Verfahren der künstlichen Intelligenz einen nie dagewesenen Schatz, um automatisiert neue Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Frühwarnungen zu erzeugen oder Prozesse zu steuern. Maschinen können – im Gegensatz zu uns – aus großen Datenströmen in Echtzeit lernen, sie helfen uns, die neue Flut an Daten und Informationen überhaupt zu beherrschen und produktiv zu nutzen. Dabei entscheiden Menge und Qualität der Daten über die Möglichkeiten und Mächtigkeit der Maschinellen Lern- und KI-Verfahren und Anwendungen.

Die Zyklen und Kosten, in denen Unternehmer, Ärzte, Rechtsanwälte, Wissenschaftler oder Bürger ihre Domäne und wichtige Zusammenhänge besser verstehen und dazulernen können, sind dank der neuen Datenquellen und neuer KI-Verfahren drastisch gesunken. Die Geschwindigkeit der Wissenserzeugung aus Daten ist mehr denn je zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden.

 

2. Kritischer Erfolgsfaktor für digitale Wettbewerbsfähigkeit ist Datensouveränität.

Wenn Daten und Datenanalysefähigkeiten die Produktionsfaktoren der Zukunft sind, dann sind Datenzugang und Datenkompetenz die Schlüsselfaktoren für zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. In beiden Belangen ist Deutschland leider ins Hintertreffen geraten.

Informatik und Data Science werden zur Grundlage aller anderen wissenschaftlichen Fächer wie Physik, Chemie, Wirtschaft, sie sind in ihrer Bedeutung damit der Mathematik vergleichbar. Der Ausbau der Informatikausbildung in den Schulen und Universitäten ist damit wichtigster Schlüssel für die Zukunftsfähigkeit. Dabei darf die Ausbildung sich nicht auf die reine Anwendung von Systemen oder Anwendungsprogrammierung beschränken, sondern der algorithmische Umgang mit Daten muss im Vordergrund stehen. Parallel ist die Weiterbildung in Datensouveränität für alle Bevölkerungsschichten als nationale Aufgabe zu sehen.

Zur Erlangung der Datensouveränität benötigt Deutschland bzw. Europa darüber hinaus nicht nur den nächsten Höchstleistungsrechner. Zusätzlich ist eine nachhaltig (und öffentlich) betriebene Dateninfrastruktur nötig, um den Zugang zu Daten zu großen, qualitativ hochwertigen Datenmengen (Internet, Forschungsdaten, öffentliche Daten z.B. mCloud) und deren Analyse und Visualisierung in Echtzeit zu für Schulen, Universitäten, Forschungseinrichtungen und Bürger zu demokratisieren. Nur auf diese Weise lässt sich die Lücke zu den monopolisierten Datensammlungen amerikanischer IT Konzerne oder dem staatlich regulierten Zugang zu Daten in China zu erzeugen. Eine derartige zentrale, nationale, allgemein zugängliche Infrastruktur sollte nicht nur Daten kontinuierlich in Echtzeit bereitstellen, sondern gleichzeitig Werkzeuge der gesamten Datenwertschöpfungskette (Kuratierung, Analyse und Visualisierung) einfach nutzbar (web-basiert) bereitstellen sowie aus seiner Nutzung durch moderne Verfahren des maschinellen Lernens automatisiert neues Wissen erzeugen und auf diese Weise Forschung sowie die Innovation in datengetriebene Anwendungen.

 

3. Wissenschaftliche Spitzenforschung ist das Ergebnis von kritischer Masse und Kontinuität

Der Erfolg vieler amerikanischer IT-Unternehmen hat seinen Ursprung in den führenden Forschungsgruppen und -instituten an den amerikanischen Elite-Universitäten.

Deutschland hat dagegen eine sehr stark gestreute und breite wissenschaftliche Kompetenz in den relevanten Forschungsbereichen. Die Bündelung wissenschaftlicher Kompetenz in nationalen Kompetenzzentren, z.B. den BMBF-Kompetenzzentren zu Sicherheit, Big Data, Maschinelles Lernen ist deshalb der richtige Schritt zur Erhöhung der Effizienz und Wirksamkeit wissenschaftlicher Forschung. Aus den Forschungen der laufenden Kompetenzzentren sind bereits viele Ausgründungen und vielfältige wissenschaftliche Innovationen entstanden.

Zur Bindung von Talenten und für Kontinuität in der Forschung sollten diese Zentren weiter ausgebaut und langfristig verstetigt werden. Andernfalls drohen die mühsam aufgebauten Kompetenzcluster zu zerfallen. Insbesondere sollte der Ausbau dieser wissenschaftlichen Disziplinen zügig und mit international vergleichbaren Finanzmitteln und kritischer Masse ausgestattet erfolgen (ungefähr ein Faktor 20-30 mehr als bisher). Wesentlich erscheint dabei auch ein signifikanter Ausbau der Professuren in den Feldern Maschinelles Lernen, KI und Big Data, um die signifikanten Bedarfe an Absolventen durch Forschung und Industrie decken zu können. Insbesondere sollte den an diesen Zentren beteiligten Jungwissenschaftlern/innen die Möglichkeit im Rahmen von Tenure-Track gegeben werden können, ihre erfolgreichen Arbeiten fortzusetzen. Andernfalls werden sie buchstäblich gezwungen, in die Industrie oder das Ausland abzuwandern. Es wäre ferner wünschenswert Antragstellung und Berichtswesen in englischer Sprache beim BMBF und BMWi zu ermöglichen, um ausländischen Spitzenkräften in Deutschland ein vernünftiges Arbeiten zu ermöglichen.

 

4. Innovationsstärke basiert auf Kommunikation, Vernetzung und Transfer

Die Wissenschaftslandschaft ist wie die Wirtschaftslandschaft in Deutschland im Vergleich zu vielen anderen Ländern sehr dezentral strukturiert. Umso wichtiger ist, dass sie durch eine gemeinsame Kommunikations- und Vernetzungsplattform gestärkt wird. Für die Digitalisierung, Maschinelles Lernen, KI und Big Data insgesamt sollte ein Forum verstetigt werden, das den wissenschaftlichen Austausch fördert, wichtige Technologieinnovationen an zentraler Stelle demonstriert, als gemeinsame Stimme der deutschen Technologieforschung im Ausland agiert und den Transfer in den Mittelstand organisiert. Hierbei könnte das vom BMWi-geförderte und in Zusammenarbeit mit dem BMBF erfolgreich etablierte Smart Data Forum als Vorbild und Ausgangsbasis dienen. Über das Smart Data Forum sind nicht nur die Kompetenzzentren, Technologieprogramme und Innovation Labs und Begleitforschungen zu Big Data in Deutschland miteinander im engeren Austausch, es wurden auch wichtige Partnerschaften mit China, Japan, Singapur, Katar, Großbritannien, Frankreich, Finnland und weiteren Ländern in wichtigen Forschungs- und Innovationsbereichen initiiert.

 

Die Bundeskanzlerin hatte zu dem Gespräch Fachleute aus Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen eingeladen und tauschte sich mit den Experten über Potenziale und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz für Deutschland aus. KI ist eine der zentralen Zukunftstechnologien und derzeit einer der größten Treiber der Digitalisierung. Die Bundesregierung beabsichtigt alle Maßnahmen in diesem Bereich zu bündeln und zu einer nationalen Strategie zusammenzuführen, um die Nutzung von KI zum Wohle von Wirtschaft und Gesellschaft voranzubringen.

 

 

------ Links: ------

Zusatzinformationen / Extras

Direktzugang:

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Copyright TU Berlin 2008