KI Anwendungen sind in aller Munde. Aber der Weg zum sicheren KI System mit voller Kontrolle der Unsicherheiten ist lang und komplex. Die nächste Generation von KI-Systemingenieuren muss lernen bewährte model-basiertes Systemansätze mit modernen KI Methoden zu verknüpfen.
Signifikante Fortschritte in Recheninfrastruktur, großen Datenmengen und bei Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen eine breite Palette von KI-Produkten und Lösungen und wirken sich auf alle Bereiche der Gesellschaft aus.
Die aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zielen auf die Weiterentwicklung von kontextverstehenden Systemen ab, die direkt mit Menschen interagieren können.
Ingenieure versuchen, KI-Systeme zu entwickeln, die menschliche Intelligenz nachahmen, indem sie Erkenntnisse aus den Bereichen Neuro- und Kognitionswissenschaften, angewandte Mathematik, Statistik, Physik, Biologie und Evolution kombinieren. Daraus entsteht ein grundlegender Bedarf an einer integrativen Disziplin, die die unterschiedlichen Perspektiven zusammenführt und den Weg ebnet für das Design, die Analyse und Validierung komplexer, verteilter und intelligenter Systeme. In dieser Disziplin werden künftige KI-Systemingenieure ausgebildet. Im übertragenen Sinne sollten diese in der Lage sein KI-Systeme zu entwickeln „wie ein Dirigent, der weiß, wie die Musik klingen und sich anfühlen soll“ und gleichzeitig die Fähigkeit haben soll, ein Team zu führen, um den „gewünschten Klang zu erzielen”.
An der Goethe-Universität Frankfurt am Main haben wir einen Lehrplan entwickelt, um ganzheitliche Systemdenker „KI-Systemingenieure” auszubilden, die sowohl soziale Kompetenzen als auch technische Fähigkeiten besitzen. Insbesondere wird diesen Systemingenieuren vermittelt, wie Sichtweisen von Benutzer, Modellierer, Implementierer und Tester für das Design von intelligenten Systemen untersucht werden können.
Abbildung: Zukünftige KI-Systemingenieure werden transdisziplinär zu “ganzheitlichen Systemdenkern” ausgebildet, die es verstehen, Zusammenhänge, Aufgaben und Leistungsanforderungen in das Design von sicheren KI-Systemen zu übersetzen. Zusätzlich zu natur- und ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen wird die Ausbildung den Schwerpunkt auf soziale Kompetenzen legen. Diese sind erforderlich sind, um zukünftige Führungskräfte, Manager und Ingenieure zu werden, die moderne Recheninfrastrukturen nutzen und interdisziplinäre Teams leiten können, um die KI-Systeme mit Mensch-Maschine Interaktion der Zukunft aufzubauen.
Mit dieser Maßnahme wird ein Labor etabliert für Systeme künstlicher Intelligenz mit Fokus auf den vollen KI Systems Engineering Ansatz: Simulation, Bias-Vermeidung, erklärende KI-Komponenten, Optimierung von Netzwerkarchitekturen und Übertrag von Ansätzen aus der Hirnforschung. Der Lehrplan umfasst Veranstaltungen zu allen Aspekten, die für KI-Systemingenieure erforderlich sind: System- und Softwaretechnik, maschinelles Lernen, Modellierung, Simulation und Leistungsanalyse von KI-Systemen, praktische Übungen und Seminare zu Musteranalyse und intelligenten Systemen. Im Besonderen wird die Bereitstellung von Anwendungen aus den Bereichen Mobilität und Logistik, autonomes Fahren, Überwachungssystemen von Fahrern, Videoüberwachungssysteme, Inspektion von Brücken, Finanzdaten, Medizin, Einzelhandel und Agrarwirtschaft eine hohe industrieller Relevanz bieten. Es wird ein Praktikumsangebot auf Masterebene geschaffen zur Ausbildung der KI Systemingenieure von morgen. Das Labor soll aber auch Mehrwert schaffen für die Fachcommunity in Form von Lehrveranstaltungen, der Möglichkeit schnell Prototypen zu bauen sowie lokale Start-Ups und etablierte Firmen aus dem Bereich künstlicher Intelligenz einbeziehen.