Der KI-Ingenieur Prof. Dr. Martin Ruskowski im Interview

Prof. Dr. Martin Ruskowski, Foto: DFKI/A. Sell
Prof. Dr. Martin Ruskowski, Foto: DFKI/A. Sell

Ist die künstliche Intelligenz (KI) ein mysteriöses System, das dem Ingenieur die Kontrolle nimmt? Oder ein Helferlein wie bei Daniel Düsentrieb, das dem Menschen Fleißarbeit abnimmt? Professor Dr. Martin Ruskowski, Maschinenbauprofessor an der TU Kaiserslautern und Bereichsleiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, hat eine klare Meinung: Ohne den Menschen ist die KI nichts. Daher tragen die Ingenieure auch weiterhin die Verantwortung – und stehen vor der Aufgabe, zusammen mit IT-Experten Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Strategien anwenden. Die Fragen stellte André Boße.

Zur Person

Professor Dr. Martin Ruskowski studierte Elektrotechnik an der Leibniz-Universität Hannover und promovierte dort im Maschinenbau. In seiner Doktorarbeit befasste er sich mit der Dynamik von Werkzeugmaschinen und dem Einsatz von aktiven Magnetführungen zur Unterdrückung von Schwingungen. Nach mehreren Führungspositionen in der Industrie war er ab 2015 als Vice President beim Technikkonzern Kuka tätig und verantwortete in der Kuka Industries Group den globalen Bereich Research & Development. 2017 trat er am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen und Steuerungen (WSKL) der TU Kaiserslautern die Professur im Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik an. Er leitet zudem den Forschungsbereich Innovative Fabriksysteme am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz.

Herr Prof. Ruskowski, die einen sagen, die künstliche Intelligenz werde uns Arbeitsplätze wegnehmen, die anderen halten dagegen und sagen: Sie bringt neue Jobs. Wieder andere glauben, die KI sei in der Lage, das, was wir unter Arbeit verstehen, komplett auf den Kopf stellen. Welches Lager hat recht?
Keines. Denn die KI alleine tut erst einmal gar nichts. Weder nimmt sie Arbeitsplätze weg, noch schafft sie welche. Und sie verändert die Arbeit auch nicht. Was dagegen richtig ist: Menschen nutzen die Möglichkeiten der KI, um Arbeitsplätze zu verändern. Was mich an der öffentlichen Diskussion stört, ist, dass so getan wird, als geschehe das alles außerhalb unserer Reichweite, als existiere mit der KI eine fremde Macht, die unser Leben umkrempeln wird. Diese Idee stimmt so wenig wie das Bild einer Armee von Robotern, die uns die Jobs wegnimmt.

Science-Fiction.
Genau. Die Realität ist doch: Wir Menschen bauen Roboter in Produktionsanlagen ein, um relevante Probleme zu lösen. Was auch heißt: Wir sind am Hebel, wir sind verantwortlich für das, was wir tun.

Wie definieren Sie KI?
Als ein Teilgebiet der Informatik, in dem Maschinen Probleme lösen, indem sie menschenähnliche Strategien anwenden. Anders gesagt: Wenn Sie das Gefühl haben, die Kiste habe mitgedacht.

Wobei wir der Kiste die Intelligenz erst beibringen müssen.
Genau, das ist der entscheidende Punkt. Es geht also um zwei Fragen: wie man die Intelligenz programmiert und wie man sie dann einsetzt. Wobei auch klar sein muss, dass es nicht die eine künstliche Intelligenz gibt, KI ist ein riesengroßer Blumenstrauß an Methoden der Informatik.

Wir sind am Hebel, wir sind verantwortlich für das, was wir tun.

Jetzt treffen in der Industrie diese Methoden der Informatik auf den Anlagen- und Maschinenbau. Sind beide Seiten bereit dafür?
Historisch betrachtet nicht, aber sie bereiten sich langsam darauf vor. Das Problem ist, dass der Anlagenbau – auch der mit Software bestückte – in der Denke vieler Unternehmen immer noch eine Elektrokonstruktion ist. Das bedeutet, die Maschinen werden von gelernten Elektrikern oder Elektroingenieuren so programmiert, als handle es sich um elektrische Anlagen, nicht um digitale. Kurz: Gedacht wird traditionell in Schaltern und Kabeln. Selbst moderne Industrieroboter werden in den Unternehmen häufig sehr simpel programmiert, mit uralten Makrosprachen, teilweise aus den 70er-Jahren. Die Informatik hingegen kennt alle diese wunderbaren neuen Methoden, ist es aber nicht gewohnt, dass auf die Programmierungen mechanische Bewegungen in Echtzeit folgen. Wenn sich ein von Softwareprozessen gesteuerter Roboter bewegt, dann bewegt er sich nicht in einer Simulation, sondern eben in der Realität. Und wenn ihm dann etwas in die Quere kommt, dann benötigen wir eine Programmierung, die sofort das Richtige einleitet, um den Crash zu verhindern. Legt der Computer dann erst einmal eine Gedenkminute ein, ist es zu spät.

Ein Mensch würde vielleicht gedankenschnell reagieren.
Genau, aus der Erfahrung der Millionen Jahre Evolution. Vielleicht wäre er auch zu langsam, aber er wüsste zumindest, was zu tun ist, weil er die Intelligenz dafür mitbringt. Die Aufgabe des Zusammenspiels aus Informatikern und Ingenieuren ist es also, die Maschinen dazu zu bringen, dass auch sie möglichst gedankenschnell handeln. Das ist aber eine schwierige Aufgabe, denn keine KI kommt von alleine auf die Idee, dass etwas Unvorhergesehenes passieren könnte. Denn die Maschine weiß ja gar nicht, dass es etwas Unvorhergesehenes geben kann. Sie kennt nur ihren eigenen Bildungsraum – über das, was sich jenseits ihrer Box abspielt, ist sie nicht informiert. Ihr alle Eventualitäten beizubringen, ist eine intensive Angelegenheit.

Weder nimmt sie Arbeitsplätze weg, noch schafft sie welche. Und sie verändert die Arbeit auch nicht.

Wäre es nicht einfacher, der Mensch hilft der Maschine – und die beiden bilden ein Team?
Ja, im Idealfall delegieren wir Fleißarbeiten an die Maschine, die diese erstens besser ausführt und uns damit zweitens die Zeit gibt, uns um andere Dinge zu kümmern. Um hochwertige und kreative Arbeiten, bei denen wir unsere menschliche Intelligenz ins Spiel bringen können.

Wie das Helferlein bei Daniel Düsentrieb.
Ganz genau, ein sehr gutes Symbol dafür, wie KI uns helfen kann, wobei uns bewusst bleiben muss: Wir sind es, die die Kontrolle haben. Den Gedanken, dass wir die Kontrolle abgeben könnten, sollten wir gar nicht erst verfolgen. Wobei der Mensch dazu neigt, ganz gerne Verantwortung abzugeben, zum Beispiel an ein technisches System, um sich dann dahinter zu verstecken. Damit kommen wir aber nicht durch, weil wir es sind, die diese Maschinen programmiert haben und ihnen durch Lernverfahren Dinge beigebracht haben. Kurz gesagt: Die Verantwortung bleibt bei uns. Wir Ingenieure müssen aufpassen, dass es nicht zu dem Punkt kommt, an dem wir einem System eine Entscheidung überlassen, die wir selbst nicht mehr verantworten können. Oder verantworten wollen. Sagt mir ein Kollege, er könne nicht mehr abschätzen, wie die KI eine Maschine steuert, dann sage ich ihm: Dieses System ist für die Praxis nicht mehr geeignet. Da muss es eine klare Grenze geben.

Wie kann es denn gelingen, dass Experten aus den Bereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik ein besseres Verständnis füreinander erhalten?
Miteinander reden – und dabei feststellen, dass die jeweils andere Seite unterschiedlich auf ein Problem schaut. Diese Begegnungen sind wichtig, weil wir dringend die Synergien benötigen, die entstehen, wenn man beide Disziplinen zusammenbringt. In vielen Prozessen erfolgt das viel zu spät, dann werden im Anlagenbau noch Dinge mechanisch konstruiert, die man viel einfacher mit Hilfe von Software lösen könnte. Durch die Synergien entsteht das, was wir Smart System Engineering nennen: Man setzt sich frühzeitig zusammen und analysiert gemeinsam das Problem.

Zum Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 gegründet und hat Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken und Bremen, ein Projektbüro in Berlin und Außenstellen in Osnabrück und St. Wendel. Es ist auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien auf Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung Deutschlands. Seine Projekte behandeln das gesamte Spektrum von der anwendungsorientierten Grundlagenforschung bis zur markt- und kundenorientierten Entwicklung von Produktfunktionen. Aktuell forschen rund 560 Mitarbeiter aus etwa 60 Nationen an innovativen Software-Lösungen. Das DFKI dient als Karrieresprungbrett für junge Wissenschaftler in Führungspositionen in der Industrie oder in die Selbstständigkeit durch Ausgründung von Unternehmen.