Wie lassen sich Prinzipien aus der Natur für Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um komplexe Probleme zu lösen? KI ist schneller und fähiger als der Mensch, wenn es etwa darum geht, in großen Datenmengen Muster zu erkennen. Schwierig wird es aber, wenn sie neue Zusammenhänge herstellen oder mit Unsicherheiten und Unschärfen umgehen soll. Dafür hat die Natur durch Evolution, Entwicklung und Lernen deutlich praktikablere Lösungsstrategien entwickelt. Professor Dr.-Ing. Yaochu Jin, der seit dem Herbst als Alexander von Humboldt-Professor für Künstliche Intelligenz an der Universität Bielefeld forscht, befasst sich damit, wie sich solche Prinzipien auf KI übertragen lassen.
Der Humboldt-Professor wird an der Universität Bielefeld seine bisherige Forschung zu Künstlicher Intelligenz fortsetzen, die sich an Prinzipien aus der Natur orientiert, und wird zu naturinspirierten und selbstorganisierten KI-Anwendungen forschen. „Mein Ziel ist es, erfolgreiche Mechanismen aus der Natur zu verstehen und sie auf Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen zu übertragen, um typische Probleme zu lösen“, sagt Jin. Die Alexander von Humboldt-Stiftung unterstützt Yaochu Jins Forschung mit einem Preisgeld in Höhe von 3,5 Millionen Euro über einen Zeitraum von fünf Jahren.
Aktuell richtet der Wissenschaftler, der aus China stammt, sein Forschungslabor an der Technischen Fakultät ein und baut seine Arbeitsgruppe auf. Dabei ist ihm die interdisziplinäre Ausrichtung seines Teams besonders wichtig, um in der Forschung Ansätze aus unterschiedlichen Fachrichtungen wie Informatik, Biologie und Medizin zusammenzuführen. Für seine Forschung setzt er auch auf internationale Kooperation. So blickt er Forschungsaufenthalten internationaler Wissenschaftler*innen entgegen, etwa von ehemaligen Studierenden aus China und Forschenden der University of Surrey aus England, wo er zuletzt geforscht und gelehrt hat. Wissensdurst und Neugier treiben ihn an: „Ich möchte etwas umsetzen, das nicht dem gängigen Ansatz in der Künstlichen Intelligenz entspricht“, sagt er. „Und ich will mehr über Anwendungsmöglichkeiten herausfinden, die noch nicht ausreichend erforscht worden sind.“
Technische Systeme befähigen, sich selbst zu organisieren
Es gibt etliche Bereiche, in denen KI an Grenzen stößt. „KI ist darauf ausgerichtet, sehr exakt zu arbeiten“, sagt Jin. „Wenn aber Unsicherheit ins Spiel kommt oder Dinge nicht ganz eindeutig sind, wird es für sie schwierig.“ Außerdem ist KI meist konkret an einer bestimmten Fragestellung oder einer bestimmten Aufgabe ausgerichtet. Ihr Einsatz wird zur Herausforderung, wenn sie sich selbst organisieren soll, um etwa Zusammenhänge herzustellen oder eine Lösung für eine nicht genau definierte Aufgabe zu finden.
Die Natur wiederum kann mit verschiedenen Graden von Unsicherheit bestens umgehen. „Bei unserer Geburt bringen wir als Grundausstattung Millionen Jahre der Evolution mit“, sagt Jin. So ist etwa die Struktur des Gehirns in der Natur lange erprobt. „Aber zugleich verändern wir uns und stellen uns auf die Anforderungen unserer Umgebung ein“, sagt der Professor. Das Gehirn ist neuroplastisch und vernetzt sich ständig neu, kann sich also anpassen. Wenn jemand etwa eine Fremdsprache lernt oder eine neue Sportart betreibt, verändert sich das Gehirn entsprechend. „Das sieht man auch, wenn man Zwillingskatzen in einer unterschiedlichen Umgebung aufwachsen lässt. Man wird bei ihnen Unterschiede im neuronalen System finden, auch wenn ihre genetische Ausstattung nahezu identisch ist.“
Künstliche Intelligenz, die nach Prinzipien der Natur funktioniert
Die Natur ist also fähig, flexibel auf unterschiedlichste Probleme und Anforderungen zu reagieren und sich anzupassen, während viele Bereiche der KI auf sehr spezifische und starre Fragestellungen ausgerichtet sind. Jin befasst sich deshalb mit einer Ausrichtung der KI, die diese Grundprinzipien der Natur nachahmt und dadurch deutlich flexibler ist. In der Vergangenheit wirkte der Informatiker, als er als Forscher am Honda Research Institute Europe (Offenbach) arbeitete, in einer Kooperation am Institut CoR-Lab der Universität Bielefeld mit. Zuletzt war er an der University of Surrey (Großbritannien) und University of Jyväskylä (Finnland) tätig. Er hat Pionierarbeit zu naturinspirierter KI geleistet und wird sich auch in Bielefeld weiter mit sogenannten evolutionären und sich entwickelnden Systemen beschäftigen, also einer Form der Künstlichen Intelligenz, die ihre Fähigkeiten selbst optimiert. An der Universität Bielefeld wird sich Jin damit befassen, natürliche Intelligenz besser zu verstehen und zu simulieren, insbesondere in Bezug auf das menschliche Nervensystem und den Körper.
Mit evolutionären Ansätzen sensible Daten schützen
In seiner zukünftigen Forschung wird sich Jin zudem damit befassen, wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann, sensible Daten im Gesundheitsbereich zu schützen. „Mich beschäftigt besonders, wie wir Daten nutzen und gleichzeitig ihre Vertraulichkeit und Sicherheit wirksam gewährleisten können“, sagt er. „Gerade in der Medizin sind die Daten sehr sensibel und müssen so sicher wie möglich sein.“ Deshalb sind dort nicht nur adaptive, sondern vor allem auch besonders robuste Systeme gefordert, die Attacken von außen widerstehen können.
Einen großen Traum hat Jin für seine Forschung außerdem: Er möchte mit Hilfe von KI zum Thema Herzversagen forschen und die genetischen Mechanismen verstehen, die dabei eine Rolle spielen. „Ich würde gern bestimmen können, welche Gene daran beteiligt sind und welche Interaktionen zwischen den Genen das Risiko für Herzprobleme erhöhen“, sagt er. „Das Thema ist natürlich sehr komplex, aber ich würde gern mehr darüber herausfinden.“
Der Humboldt-Professor hält voraussichtlich im März 2022 seine Antrittsvorlesung. Die Veranstaltung wird von der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld und dem Joint Artificial Intelligence Institute organisiert, das zu den Universitäten Bielefeld und Paderborn gehört. Die Vorlesung soll im Hybridformat ausgerichtet werden. Wann sie stattfindet, hängt von der Entwicklung der Coronapandemie ab.
Forschungspreis unterstützt die Gewinnung internationaler Spitzenkräfte
Die Alexander von Humboldt-Professur wird seit 2008 ausgeschrieben. Sie ist der höchst dotierte Forschungspreis Deutschlands – das Preisgeld beträgt fünf Millionen Euro für experimentell arbeitende und 3,5 Millionen Euro für theoretisch arbeitende Wissenschaftler*innen. Die Auszeichnung wird von der Alexander von Humboldt-Stiftung vergeben und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanziert. Mit der Humboldt-Professur möchte die Stiftung deutschen Hochschulen ermöglichen, ihr eigenes Profil im weltweiten Wettbewerb zu schärfen. Dadurch geben sie Universitäten die Chance, Spitzenkräften aus der Forschung international konkurrenzfähige Rahmenbedingungen zu bieten. Der Preis beinhaltet zugleich die Verpflichtung, den neuen Humboldt-Professoren eine langfristige Perspektive für ihre Forschungen in Deutschland zu bieten.
Die erste Humboldt-Professur der Universität Bielefeld ging 2016 an den Mathematiker Professor Dr. William Crawley-Boevey. Der Wissenschaftler gilt als Koryphäe auf seinem Gebiet – der Darstellungstheorie von Algebren. Er wechselte von der Universität Leeds (Großbritannien) nach Bielefeld.
