Die Tsinghua University, eine renommierte Universität Chinas, hat vor kurzem bekannt gegeben, die Grundlagenforschung der Künstlichen Intelligenz (KI) dritter Generation zu fördern, in der Hoffnung, zuverlässige KI-Modelle zu entwickeln, die Missbrauch und schädliches Verhalten der Systeme verhindern können.

Zhang Bo, Direktor des Tsinghua-Instituts für Künstliche Intelligenz und Mitglied der Chinesischen Akademie der Naturwissenschaften, stellte unlängst bei der Eröffnung des dem KI-Instituts unterstehendem Zentrums für theoretische Grundlagen, diesen Plan vor.

Nach Angaben von Zhang Bo hätten die Forscher der Tsinghua-Universität bereits im Jahr 2014 begonnen, über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz zu reden. Konkret gehe es vor allem um die dritte Entwicklungsphase der KI in den kommenden Jahren.

Die KI erster Generation wurde von Erkenntnissen, die die Wissenschaftler selbst besaßen, angetrieben. Sie versuchten, KI-Modelle mit klaren logischen Regeln bereitzustellen. Derartige Systeme seien in der Lage, klar definierte Probleme zu lösen, aber unfähig, selbst zu lernen.

Bei der zweiten Generation begannen die KI zu lernen, indem man einem System die Verwendung eines gewissen Datensatzes beibrachte und es anschließend an einem anderen Datensatz prüfte. So wurde das System immer präziser und effizienter.

Allgemein herrscht die Auffassung, dass das Selbstlernen bzw. das „deep learning" der Maschine zu den üblichsten KI-Technologien in den vergangenen Jahren zählt. Dennoch leidet die Entwicklung häufig unter dem sogenannten „KI Black Box" Problem. Es sei schwierig für die Wissenschaftler, sowohl die KI-basierten Entscheidungen zu interpretieren, als auch vorherzusagen, wann und wie ein KI-Modell versagt.

Sollten die KI-Technologien in sicherheitsempfindlichen Szenarien eingesetzt werden, müsste die nächste Generation der Systeme nachvollziehbar und robust sein, sagte Zhang.

Zhu Jun, Direktor des neuen Zentrums, sagte, man werde dazu gezielt fachübergreifende Forschungen betreiben, Talente aus aller Welt anziehen und ihnen eine lockere akademische Atmosphäre bieten.