SAS-CEO: «Computer lernen nicht»

Die Grenzen der KI

CW: Welche Grenzen sehen Sie für künstliche Intelligenz und Machine Learning?
Goodnight: Maschinen «lernen» streng genommen natürlich nicht. Denn sie können gar nicht «lernen». Beim Machine Learning wird vielmehr immer nur ein Modell trainiert. Mit jedem neuen Datensatz, den die Maschine zu verarbeiten hat, wird dann idealerweise das Modell immer besser. Wenn schliesslich das bestmögliche Ergebnis erzielt ist, dann ist das Modell optimal. Das hat allerdings wenig mit echtem Lernen zu tun.
CW: SAS folgt IBM mit einem Spartenangebot für Analytics in der Medizin. Handelt es sich um eine Koope­ration oder ist es Ihre eigene Lösung?
Goodnight: Health Analytics ist unsere eigene Lösung. IBMs Watson war zunächst einmal eine Suchmaschine. Sie wurde mit allen relevanten Informationen beispielsweise zu Krebs gefüttert. Wenn dann nach einem spezifischen Krebssymptom gesucht wurde, lieferte die Maschine alle Antworten aus dem Pool, gepaart mit einem Relevanz-Score. Es stellte sich allerdings heraus, dass die Technologie nicht besser war als ein Dutzend Mediziner. Nur kosten die Ärzte nicht 60 Millionen US-Dollar pro Jahr nur für die Wartung.
CW: Welchen Ansatz verfolgt SAS bei medizinischen Anwendungen? Offenbar nicht den der Suchmaschine …
Goodnight: [lacht] Nein, keine Suchmaschine. Wir trainieren neuronale Netze zum Beispiel mit Computertomografie-Scans von Krebspatienten. Die Maschine soll anhand der Bilder und dem Urteil der erfahrenen Ärzte lernen, Krebszellen in einem frühen Stadium zu erkennen. Oder wir lassen den Computer ermitteln, ob eine Chemotherapie das Wachstum der Krebszellen hemmt oder nicht. Bei diesen Bildvergleichen ist die Maschine weit besser als der Mensch, sodass die Software dem Mediziner bei der Diagnose helfen kann.
Zur Firma
SAS Institute
wurde 1976 gegründet. Die Geschäftsgrundlage war das Statistical Analysis System (SAS), mit dem acht US-Universitäten landwirtschaftliche Datensätze auswerteten.
Heute hat das Privatunternehmen über 14'000 Mitarbeiter sowie gut 83'000 Kunden in 149 Ländern.


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