Keynotes

— Der Vortrag findet in Englisch statt

Lernende Maschinen können aus Datenmengen statistische Gesetzmäßigkeiten extrahieren. Der Vortrag erklärt Grundideen dieses Forschungsgebiets und gibt einen Einblick in die aktuelle Forschung, die darauf abzielt, zusätzlichen zu den statistischen Strukturen auch kausale Gesetzmäßigkeiten zu finden. Ein paar allgemeine Gedanken zur Rolle des maschinellen Lernens und der Industrialisierung der Informationsverarbeitung stehen am Ende des Vortrags.

Given growing urban populations, it is clear we need to change our behaviour to better manage the sharing of increasingly constrained urban resources, such as the road network, energy, water, and so on. This talk explores how automation, using real-time decision-making, can play a part in assisting citizens in making better use of the resources available to them. The goal is not to take over citizens‘ lives, but to remove the onus on citizens to be constantly aware of potential opportunities for optimising resource sharing. In particular, the talk uses examples from autonomous vehicles and energy demand-side management.

Als vor 50 Jahren unsere Gesellschaft für Informatik gegründet wurde, standen wissenschaftliche Berechnungen und die Automatisierung von Routineprozessen und somit die Unterstützung von „alltäglichen Prozessen“ im Vordergrund. Doch schon bald eröffneten sich ungeahnte Steigerungen der Leistungsfähigkeit verbunden mit zunehmender Komplexität und undurchschaubaren Auswirkungen. Heute scheint alles, was algorithmisch denkbar ist, auch umsetzbar zu sein. Wie explosionsartig sich die Möglichkeiten bereits entwickelt haben, zeigen nachdrücklich die mehr als 240 Newsletter des GI-Radars – doch das ist wohl nur der Anfang des Einstiegs in eine andere kommende Welt.

Wenn wir für diese andere Welt eine neue GI gründen würden, welche Werte und Ziele würden wir in ihre Satzung schreiben? Wie würden wir Mitglieder werben, welche Regeln und Beschränkungen würden wir für den Einsatz von Algorithmen verlangen, welche Kontrollmechanismen würden wir fixieren, wie professionell würden wir uns aufstellen, welche konkreten Produkte würden wir anbieten, welche politische und wirtschaftliche Bedeutung würden wir für unsere GI einfordern; kurz, wie würden wir eine neue GI (also eine „GI 5.0“), die künftige Aufgaben zu erfüllen hätte, in Deutschland positionieren?

Dieser Frage wollen wir, ausgehend von den sich überall abzeichnenden Einsatzmöglichkeiten von Informatiksystemen, nachgehen und zugleich 50 Jahre GI und ihre aktuellen Aktivitäten betrachten. Was bietet die GI in Zukunft? Wem nützen die Informatiksysteme? Was wollen unsere Mitglieder? Wie soll eine Maschinen-Ethik abgesichert werden? In welche Richtung orientiert sich die Jugend? Wie verändert sich Kommunikation, wie verändert sich der Alltag? Was können und müssen wir zu einer stabilen demokratischen Gesellschaft beitragen? Viele Fragen und Strukturen sind zu diskutieren, um weiterhin mitwirken zu können; denn wie fast alle Institutionen muss auch die GI ihren künftigen Fahrplan, ihre Sichtbarkeit und ihre Einflussnahme den allgemeinen Veränderungen, den Informatik-Innovationen und deren Auswirkungen in der Gesellschaft anpassen.

The value of big data and advanced analytics lies critically in the opportunity to make better decisions and to design better policies. Identifying needs, targeting interventions, and measuring impact are all challenges that can greatly benefit from more quantitative approaches and data-intensive methods. This opportunity is currently stimulating new research lines in academia, new data sharing initiatives in industry, and new programs in the non-profit sector, while also calling for novel cross-sector collaborations around data. This talk will reflect on the complex interplay of new data sources, data science methods and algorithmic decisions, discussing selected case studies in the domains of health and mobility, and highlighting opportunities as well as challenges for the generation of public value and social impact.

— Der Vortrag findet in Englisch statt

So weit zurück ich auch blicke, immer wieder tauchte sie auf, die merkwürdige Frage: „Wer ist es denn nun, der die Kunst macht?“ Schon vor Gründung der GI wurde so gefragt. Und immer dann tritt die ziemlich gleichbleibende Frage mit erneuter Dringlichkeit wieder auf, wenn ein besonderes Ereignis die Aufmerksamkeit des Publikums auf sich zieht. So, wie vor kurzem der spektakulär hohe Verkaufs-Preis von $ 432,000 für ein Bild, das aus dem Computer kam. Die Frage taucht auf, sobald in Galerien Zeichnungen ausgestellt werden, bei deren Produktionsprozess Algorithmen, Programme oder ausführende Computer auf neue Weise verwendet werden. Das geschieht seit mehr als 50 Jahren und derzeit geschieht es unter den Flaggen von Big Data und Neuronalen Netzen. – Die Frage hat, so scheint mir, eine immer gleich bleibende Antwort, auch wenn deren Kontext sich drastisch ändern mag. Die Antwort ist beharrlich, dass der Computer es nicht ist, der die Kunst macht, was kaum überraschen wird. Im Vortrag soll dies an Beispielen erörtert und in einen kultur-kritischen Zusammenhang gestellt werden. Was nämlich können wir aus dem ästhetischen und kunsthistorischen Diskurs lernen über Merkwürdigkeiten, die die Computer und die Informatik zu umwehen scheinen?