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Maschinelles Lernen hilft, den sprichwörtlichen Datenwust zu verarbeiten. Bild: Universität Tübingen

Das bedeutet Maschinelles Lernen

In und um Tübingen entsteht eine der größten Forschungskooperationen Europas im Bereich der künstlichen Intelligenz: Das Cyber Valley. Neben der Robotik zählt Maschinelles Lernen zu den Schwerpunkten der Wissenschaftler in der Forschungsregion Tübingen-Stuttgart. Die Universität erklärt auf YouTube, was hinter dem Begriff "Maschinelles Lernen" steckt.

„In den vergangenen Monaten hat es zahlreiche Medienberichte über die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und ihres derzeit wichtigsten Teilbereichs, das Maschinelle Lernen, gegeben“, erklärt Professor Matthias Bethge, Inhaber des Lehrstuhls für Computational Neuroscience and Machine Learning an der Universität Tübingen: „Dabei haben wir den Eindruck gewonnen, dass die Öffentlichkeit mehr über die Grundlagen dieses wichtigen Forschungsbereichs erfahren sollte, der eine Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts werden wird.“ Ein rund zweieinhalb Minuten langes Video erklärt mit einfachen erzählerischen und grafischen Mitteln Grundprinzipien des Maschinellen Lernens und zeigt künftige Anwendungsmöglichkeiten etwa in der Industrie oder im medizinischen Bereich auf.
Zum Video "Die Universität Tübingen erklärt Maschinelles Lernen"  auf YouTube

„Wir werden in den kommenden Jahrzehnten in immer mehr Arbeits- und Lebensbereichen vor der Situation stehen, dass wir enorme Datenmengen erzeugen“, sagt Andreas Geiger, Professor für Lernbasierte Computer Vision an der Universität Tübingen. „Diese Datenberge lassen sich nur noch durch lernende IT-Systeme vernünftig auswerten, die im Umgang mit diesen Daten zunehmend klüger werden und so immer präziser arbeiten können.“ In dem Video wird nicht verschwiegen, dass Maschinelles Lernen auch für schädliche Ziele eingesetzt werden kann. Denn wie bei anderen bahnbrechenden Technologien zuvor gewinnt die Gesellschaft mit dem Maschinellen Lernen ein Werkzeug, das produktiv oder auch destruktiv eingesetzt werden kann. „Deshalb ist es wichtig, dass die Forschung auf diesem Gebiet von öffentlich finanzierten, unabhängigen und transparenten Institutionen vorangetrieben statt nur nachverfolgt wird”, betont Philipp Hennig, Professor für Methoden des Maschinellen Lernens: „Sorgen um negative Folgen für unsere Gesellschaft müssen wir ernst nehmen und die Studierenden dafür sensibilisieren." Professor Bethge ergänzt: „Die Universität ist der ideale Ort, um die Auswirkungen für den einzelnen und die Gesellschaft sowie den Umgang mit der neuen Technologie umfassend zu erforschen. Für dieses Konzept einer ambitionierten und zugleich verantwortungsvollen Grundlagenforschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens steht die Universität Tübingen.“

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