Methodisch leiten wir in den Naturwissenschaften „induktiv“ aus Beobachtungsdaten kausale Zusammenhänge ab und formulieren diese in mathematischen Gesetzen. Damit werden „deduktiv“ Erklärungen und Prognosen abgeleitet. Die deduktive Methode war in der ersten KI-Phase die Grundlage des automatischen Beweisens und der Expertensysteme. Mit Hilfe der statistischen Lerntheorie wird die induktive Methode heute in der KI zur Entdeckung von Datenkorrelationen verwendet. Statistische Korrelationen ersetzen aber keine kausalen Beziehungen. Damit hängen praktische Sicherheits- und Verifikationsfragen von Computerprogrammen zusammen. Der Workshop wird an Beispielen der Physik, Chemie, Biologie u.a. der Frage nachgehen, wie Forschungsmethoden der Naturwissenschaften durch KI-Methoden gestützt und u.U. verändert werden. Dabei bleibt die Kausalitätsfrage erkenntnistheoretisch und technisch fundamental, wie das Beispiel der EPR-Korrelationen zeigt, die heute der Quantenkommunikation zugrunde liegen. 

Montag, 26.09.2022

Zeitplan:
14:00-14:45 Klaus Mainzer: KI und Naturwissenschaften
14:45-15:30 Reinhard Kahle: KI und Theorien
15:30-16:00 Pause
16:00-16:45 Alexandra Gessner: Maschinelles Lernen im Zusammenspiel mit dynamischen Modellen
16:45-17:30 Diskussion

Ort: Raum ESA Ost 123

Teilnahme: Für die Teilnahme am Workshop melden Sie sich bitte bei der INFORMATIK 2022 an.

Organisatoren:
Prof. Dr. Reinhard Kahle, Carl Friedrich von Weizsäcker-Zentrum, Universität Tübingen
Prof. Dr. Klaus Mainzer, TU München und CFvW-Zentrum, Universität Tübingen

Es ist eine charakteristische Eigenschaft der neuen, auf Statistik basierenden KI, daß sich die Entscheidungsabläufe nicht im einzelnen nachverfolgen lassen ("Black Box"-Verfahren). Damit läßt sich im allgemeinen im nachhinein nicht mehr genau feststellen, auf welcher Grundlage ein Ergebnis erzielt wurde, ebenso wie sich nur schwierig detaillierten Vorgaben machen lassen, was für Kriterien für eine Entscheidung herangezogen werden dürfen. Dieses Problem wird bereits im Hinblick auf Diskriminierungsverbote intensiv diskutiert. Breiter gefaßt stellt sich aber auch die Frage, ob und wie allgemeine Zielvorgaben wie "Nachhaltigkeit" z.B. durch regulative Vorgaben in der Künstlich Intelligenz zur Geltung gebracht werden können, um nicht einfach nur auf die Verantwortung des Anwenders abgeschoben zu werden. Dabei ist die erste Herausforderung, Nachhaltigkeit in eine begriffliche Form zu fassen, die der KI zugänglich ist. Auf dem Workshop werden wir Fragen nachgehen wie:

• Welche Definition von Nachhaltigkeit (z.B. der Ökonomie oder der Wirtschaftsethik) ist für KI relevant?
• Welche grundlegenden Prinzipien müssen in einer KI-Anwendung sichergestellt sein, damit sich das Siegel "nachhaltig" rechtfertigen läßt?
• Wie kann eine relevante Definition in eine für ein KI-Framework verständliche Syntax überführt werden?
• Bestimmt der Mensch, welche Art von Nachhaltigkeit für die neue KI Bedeutung hat oder geben wir die Entscheidungshoheit über die Nachhaltigkeit von Systemen an die Intelligenz der "Black Box" in der neuen KI ab?

Darüberhinausgehend soll auf dem Workshop auch diskutiert werden, wie sich konkrete Zielvorgaben durch Normierung und Standardisierung in der KI etablieren lassen. Dafür gehen wir von den Überlegungen aus, die sich in der Normungsroadmap zur Künstlichen Intelligenz finden (www.din.de/go/normungsroadmapki) und werden diese auf ihre Eignung zur Sicherstellung von Nachhaltigkeit in der KI kritisch prüfen.

Montag, 27.09.2021

Zeitplan mit Sprechern:
14:00-14:45 Klaus Mainzer (TU München & Universität Tübingen): Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit
14:45-15:30 Wojciech Samek (Fraunhofer HHI, Berlin): Von der Black Box zur transparenter und zertifizierter KI
15:30-16:00 Pause mit Möglichkeit zur informellen Diskussion
16:00-16:45 Sicco Lehmann-Brauns (Siemens AG, München)
16:45-17:30 Holger Kohl (Fraunhofer IPK, Berlin): Nachhaltige Produktion und Kreislaufwirtschaft (siehe auch Circular Economy, Roadmap für ­Deutschland und https://www.circular-economy-initiative.de/)

Teilnahme: Für die Teilnahme am Workshop melden Sie sich bitte bei der INFORMATIK 2021 an. Die Veranstaltung findet online statt.

Organisatoren:
Anna Hoffmann, Hoffmann Consulting & Facilitation, Berlin & Potsdam
Prof. Dr. Reinhard Kahle, Carl Friedrich von Weizsäcker-Zentrum, Universität Tübingen
Prof. Dr. Klaus Mainzer, TU München und CFvW-Zentrum, Universität Tübingen

Die neue, auf stastischer Analyse großer Datenmengen aufbauende KI hat eine ganze Reihe von zukunftsträchtigen Erfolgen vorzuwiesen (z.B. zu Bilderkennung; Medizin; selbstfahrende Autos; etc.). Allerdings ist die KI auch kein "Allheilmittel". Man wird von ihr nicht erwarten, z.B. das Haltproblem zu lösen, und wären effiziente Faktorisierungsalgorithmen in ihrer Reichweite, müßte wohl auch das Internetbanking gestoppt werden. In diesem Workshop sollen computationelle Fragestellungen diskutiert werden, für die durch die moderne KI (noch?) keine Lösungsmöglichkeiten zu sehen sind. Im besonderen soll dabei auch der Frage nachgegangen werden, wie u.U. formal gezeigt werden könnte, daß diese Fragestellungen mit KI-Methoden nicht lösbar sind.  

Montag, 28.09.2020

Zeitplan mit Sprechern:
13:00-14:00 Klaus Mainzer: Wie sicher ist KI?
14:00-15:00 Kristian Kersting:  Systemische KI
15:00-15:30 Pause mit Möglichkeit zur informellen Diskussion
15:30-16:30 Reinhard Kahle: Primzahlen als Herausforderung
16:30-17:30 Wolfgang Bibel: Laßt hundert Blumen blühen

Die Veranstaltung findet per Zoom statt:
https://zoom.us/j/97985185248?pwd=UGErQ05aQm43b0J1K1BTNlVlUzNGZz09
Meeting-ID: 979 8518 5248 Kenncode: 602424

Organisatoren:
Prof. Dr. Reinhard Kahle, Carl Friedrich von Weizsäcker-Zentrum, Universität Tübingen
Prof. Dr. Klaus Mainzer, TU München und CFvW-Zentrum, Universität Tübingen