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KI / Digitalisiserung braucht keine Grundlagenforschung im Sinne des CERN

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  1. KI / Digitalisiserung braucht keine Grundlagenforschung im Sinne des CERN

    Autor: sfreund 24.08.18 - 07:02

    Das CERN betreibt physikalische Grundlagenforschung. In der Informatik, gerade im Bereich der KI, kommt es aber auf die Umsetzung an. Und bei der Umsetzung ist das CERN kein gutes Vorbild.

    So hat Tim Berners Lee zwar den Grundstein für das Web gelegt, aber verwertet haben es andere. Es war beim CERN nur ein Abfallprodukt.

    Wenn es um die Informatik geht, stehe ich mit dem Begriff "Forschung" ohnehin etwas auf dem Kriegsfuß. Es gibt ja nichts zu entdecken, sondern zu entwickeln. Die Prozesse des Entdeckens sind ganz andere, als die des Entwickelns. Beim Entdecken muss ich vielleicht auch Hilfsmittel entwickeln, aber das Ziel ist nicht das Entwickeln. Bei der KI ist das genau umgekehrt.

    Und deshalb glaube ich, dass auch der "symbiotische Wettbewerb" vielleicht nicht zum Ziel führt, wenn man im Bereich der KI Erfolge gegenüber den USA und China erreichen möchte. Wettbewerb setzt messbare Ziele voraus, Symbiose gemeinsame. Beim Higgs-Boson war beides erfüllt. Die Symbiose bestand darin, dass in der Physik immer eine experimentelle Bestätigung wichtig ist.

    Für die KI-Entwicklung, resp. Digitalisierung, benötigt man vier Dinge: Daten, Daten, Daten und Rechenleistung. Ein europäisches Digitalzentrum stelle ich mir deshalb als eine Plattform vor, auf der Universitäten und Unternehmen gemeinsam Anwendungen umsetzen. Angegliedert sind dort Forschungseinrichtungen, die sich mit ethischen, volkswirtschaftlichen, sozialen und politischen Wirkungen der technischen Entwicklung beschäftigen.

    Das allerwichtigste dabei: Keine neuen Elfenbeintürme! Pragmatischer Blick auf Märkte! Der Mensch und seine Bedürfnisse im Zentrum allen Handelns!

  2. Machine Learning ist nicht KI

    Autor: gfa-g 24.08.18 - 08:14

    Es gibt noch deutlich mehr zu erforschen als die praktische Umsetzung von machine learning.

    Viele Probleme werden mit Machine Learning alleine nicht lösbar sein. Also ist ein "besseres" Rechenzentrum viel zu kurz gegriffen.
    Es müssen neue Ideen her, und vorallem der Mut eben *nicht* nur aktuellen Trends zu folgen, und Ideen länger zu erforschen.

    Gerade der Machine Learning-Bereich ist nur so von Hype und den schlechten Seiten einer wirtschaftlich dominierten Forschung durchdrungen.

    Wirklich gute Paper die tatsächlich reproduzierbar und nachvollziehbare Ergebnisse berichten sind selten.

    Vendor Lock-In ist der Elfenbeintum der Wirtschaft. An Arroganz mangelt es dort auch nicht.

    Wenn man etwas braucht dann wieder eine größere Offenheit gegenüber anderen Ideen und den Willen diese auch weiterzuentwickeln.

    Konkrete Umsetzung von Forschung ist der Bereich der Wirtschaft, was nicht heißen soll dass schlampige und schlecht nutzbare Umsetzungen aus der Forschung (wie sie üblich sind) akzeptabel sein sollten.

    Aber gerade im Bereich Machine Learning ist man davon noch ein gutes Stück entfernt.

    Forschung soll die großen Zusammenhänge erkennen, und dann auch vereinfachte und klare Modelle liefern, die dann wiederum helfen Neues zu entdecken.

    Und dazu gehört ganz maßgeblich mehr zu tun und vielfältiger zu sein, als es die Forschung in den USA (bzw. Unternehmen wie FB, MS, Google, usw.) gerade vorgibt.

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