Interview
21. Januar 2022 6:08  Uhr

„Wir sollten innovieren, nicht nur optimieren“

Reinhard Karger, Unternehmenssprecher des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH, sieht für die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter großen Bedarf – in den Werkshallen, aber auch in der Pflege.

Reinhard Karger | Foto: Christian Krinninger

Von Robert Torunsky

Herr Karger, der Mensch-Roboter-Kollaboration wird zukünftig eine noch größere Bedeutung beigemessen. Wo sehen Sie die entscheidenden Punkte, um diese Arbeits- und Forschungsgebiete voranzutreiben?

Reinhard Karger: Wenn Menschen und Roboter Hand in Hand arbeiten, müssen die Roboter das können, aber die Menschen müssen das auch wollen. Also darf diese Zusammenarbeit kein gesundheitliches Gefährdungspotenzial haben. Roboter entwickeln Kräfte, und das sollen sie auch, aber es darf nicht dazu kommen, dass Menschen verletzt werden, weil ein Cobot, der eben nicht in einem abgetrennten Bereich arbeitet, einen Werker körperlich gefährdet. Eine Möglichkeit ist „Safety First“ durch Umgebungsintelligenz, bei der die Fabrikhalle beispielsweise kameragestützt erkennt, wann ein Mensch einem Roboter zu nahe kommt und dann den Roboter seine Aktionen nur noch in Zeitlupe ausführen lässt. Dem Menschen kann nichts passieren. Das ist gut. Es hat aber noch einen weiteren Vorteil.

Welchen?

Der Mensch erlebt, dass er durch seine Präsenz die Robotersteuerung beeinflusst. Im Ergebnis richtet sich die Maschine also nach dem Menschen. Das ist emotional befriedigend. Wichtig ist, dass die Kooperation ursächlich dazu beiträgt, dass die Zielerreichung für den Menschen leichter oder schneller ist. Das kann nur funktionieren, wenn der Roboter die Ziele kennt und weiß, welche Schritte auf dem Weg dahin einen konstruktiven Beitrag leisten.

Wie kann das klappen?

Der Roboter muss Zugriff auf den Arbeitsplan haben, auf seine Umwelt, etwa in der Fabrikhalle. Das kann er am besten, wenn die instrumentierte Werkshalle einen digitalen Zwilling hat, in dem sich der Roboter lokalisiert und die Unternehmenssoftware und Fabriksteuerung nahtlos eingebunden sind – von der Auftragsbestätigung über den Produktionsstatus bis zur Lieferkette. Das sind große Systeme. Aber ein hoher Digitalisierungsgrad ist die Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Produktion.

Im Ergebnis gibt es viele Datensilos und kaum nahtlose Integration.

Häufig ist die Nutzbarkeit der mit KI gewonnenen Daten ein Problem.

Verfügbare Daten sind die Voraussetzung für Datenauswertung. Und das ist das, was aktuelle künstliche neuronale Netze beeindruckend leisten: Muster erkennen, Objekte klassifizieren, vergangene Entwicklungen in die Zukunft fortschreiben und daraus Empfehlungen ableiten. Die Werkzeuge sind mächtig, aber die Relevanz der Empfehlungen ist abhängig von den Daten, die zur Verfügung stehen. Wenn man sich nun die Datenlandschaft in den meisten Unternehmen ansieht, ist die Topografie abwechslungsreich heterogen. Daten sind unterschiedlich verteilt. Manche werden in einer Abteilung unabsichtlich gelöscht, obwohl sie in einer anderen Abteilung zu einem Mehrwert führen würden. Die einzelnen Datenbestände sind oft durch Abteilungsgrenzen nicht erreichbar, Datensätze sind unterschiedlich formatiert, im Ergebnis gibt es viele Datensilos und kaum nahtlose Integration.

Was empfehlen Sie?

Was jedes Unternehmen aktuell machen kann, ist Datenanamnese. Das kostet wenig, liefert aber wertvolle Orientierung. Unternehmen sollten den Fragen nachgehen, wem welche Daten vorliegen, wer, wie und ob man sie nutzen kann oder falls nicht, ob man Genehmigungen für neue Verarbeitungszwecke einholen lassen kann. Das gilt für personenbezogene Daten, und da geht es um Privacy und Kundenbeziehungsmanagement. Das Gute: Maschinen haben keine Persönlichkeitsrechte und insofern darf man Maschinendaten auswerten, kann man Modelle trainieren und sie auch in beliebigen Szenarien einsetzen. Und wenn man gerade dabei ist, könnte man noch die Unternehmensprozesse analysieren und herausfinden, an welchen Stellen KI helfen kann, dass der Informationsfluss besser, Abläufe effizienter und Datenerhebungen harmonisiert werden.

Welche Rolle spielt dabei die DSGVO?

Natürlich kreiert die DSGVO zusätzliche Aufwände und lästige Einschränkungen und ja, das zahlt ein auf die Geschwindigkeit, aber eben auch auf die Richtung von Innovation. Die Datenschutzgrundverordnung adressiert ein menschliches Grundbedürfnis, kreiert einen belastbaren legalen Rahmen und erzeugt damit die Notwendigkeit, aber auch ein Momentum, die großen KI-Fragestellungen zu adressieren. Datenbasierte Mustererkennungsansätze können das Erkennen unterstützen, aber kein eigenes Verstehen leisten. Es ist aber noch eine unbeantwortete Forschungsfrage, wie man subsymbolische Mustererkennung und symbolische Wissensverarbeitung synergetisch so verbinden kann, dass man von einer maschinellen Intelligenz sprechen könnte, die Entscheidungen erklären und Folgen produktiv begründen könnte. Dazu müsste sie hypothetische Urteile fällen, bei denen die Folgen schlüssig und die Voraussetzungen im Diskurs argumentativ überprüfbar sein müssen. Hätte man eine solche maschinelle Vernunft, könnte diese konzeptuell und schlussfolgernd arbeiten, und man wäre nicht mehr auf übergriffige Datensammlungen angewiesen, aus der sich Korrelationen, aber keine Kausalitäten ableiten lassen. Denn die Frage ist doch, welche Innovation wir wollen. Und da muss die Erfindung die menschlichen Grundbedürfnisse berücksichtigen, muss einen positiven und darf keinen spaltenden Beitrag zur gesellschaftlichen Entwicklung leisten.

Die Abläufe in der Werkshalle sind komplex, aber ein Kinderspiel im Vergleich zur Pflege.

Wo sehen Sie neue Einsatzgebiete der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter?

Die angesprochene Form der Mensch-Roboter-Kollaboration in der Werkshalle wird intensiv entwickelt und in den kommenden Jahren zum produzierenden Alltag gehören. Die Abläufe in der Werkshalle sind komplex, aber ein Kinderspiel im Vergleich zur Pflege. Der am 1. Dezember erschienene Barmer-Pflegereport 2021 rechnet für 2030 mit einem zusätzlichen Bedarf von 180.000 Pflegekräften. Die Autoren gehen davon aus, dass 1,17 Millionen Menschen durch ambulante Pflegedienste versorgt werden müssen, dass drei Millionen Pflegebedürftige ausschließlich von ihren Angehörigen gepflegt werden. Um die Überlastung der Familien und der Pflegenden zu vermeiden, könnte Mensch-Roboter-Kollaboration einen wichtigen Lösungsbeitrag liefern. Aber das kann nur dann gelingen, wenn jetzt die Forschung an sensomotorischer und sozialer Maschinenintelligenz deutlich intensiviert wird, sodass in zehn Jahren Roboter dann hoffentlich in der Lage sein werden, die Pflegenden in der ambulanten, in der häuslichen, aber natürlich auch in der stationären Pflege zu entlasten, weil sie helfende Tätigkeiten übernehmen können, Betten machen oder neu beziehen, im Haushalt helfen und vieles mehr. Es geht dabei wirklich nicht um eine technikgetriebene Entwicklung, sondern darum, ein gesellschaftliches Pflegedrama zu verhindern, um Ertüchtigung, um hybride Teams, um die helfende maschinelle Hand und um die Ermöglichung einer menschenwürdigen Pflege.

Wie lautet Ihr Ansatz?

Wir sollten nicht nur optimieren, sondern innovieren. Und bei den neuen Zielen, die man sich setzen kann, nicht die Wurzeln vergessen, die einem Esprit und Energie verleihen. Unsere Wurzeln in Deutschland und Europa als Mutterkontinent der Aufklärung liegen im Denken und ganz besonders im Selberdenken. Das ist nicht immer, aber manchmal etwas mühsam. Aber wir sollten uns mühen und nicht müde sein, sollten neugierig und nicht satt sein. Es wäre wunderbar, wir hätten dazu noch gute Laune und sozialen Frieden. Ich bin tatsächlich optimistisch, dass uns die Entwicklung von transformativer KI gelingen kann. Und ich sehe konkrete Ansatzpunkte in der Forschung und in Unternehmen in Deutschland. Dabei denke ich natürlich an das DFKI, aber beispielsweise auch an DeepL in Köln und an aleph alpha in Heidelberg. Deutschland hat unzweifelhaft die intellektuelle Kapazität, fraglich ist ein wenig, ob die Neugier und die Freude, die Energie ausreichen und da glaube ich, wir könnten neugieriger und interessierter und energetischer sein. Nicht kurzsichtig, nicht hastig, sondern durchaus bedacht, denn das Denken ist unsere Stärke und die Ingenieursgene sind unser Rückgrat.

Reinhard Karger

Reinhard Karger, M.A., geboren 1961, studierte theoretische Linguistik und Philosophie in Wuppertal, war Assistent am Lehrstuhl Computerlinguistik der Universität des Saarlandes und wechselte 1993 zum Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken. Seit 2011 ist er Unternehmenssprecher des DFKI. Karger war über zehn Jahre Mitglied der Jury des „Ausgezeichnete Orte”-Wettbewerbs. Er ist seit Juni 2019 Botschafter von „Deutschland – Land der Ideen” und wurde 2020 in die Jury des Deutschen Mobilitätspreis berufen. Von Mai 2014 bis Juni 2017 war er Präsident der Deutschen Gesellschaft für Information und Wissen e.V. (DGI). Seit Februar 2017 ist Reinhard Karger MINT-Botschafter des Saarlandes.