Mensch-Sein mit Algorithmen: Prof. Kerstin Schneider

Dr. Kerstin Schneider ist Professorin an der Hochschule Harz in Wernigerode. Sie arbeitet im Fachbereich Automatisierung und Informatik im Bereich der Datenbanken.

Das Interview fand am 24. September 2018 im Rahmen des Heidelberg Laureate Forum in Heidelber statt.

 

Marc-Oliver Pahl: Kerstin, die Zuschauer kennen dich vielleicht noch nicht. Möchtest du dich bitte kurz vorstellen?

Kerstin Schneider: Ich bin Professorin für Datenbanken seit mehr als zehn Jahren an der Hochschule Harz in Wernigerode. Ich habe Informatik in Kaiserslautern studiert und dann an der Universität Stuttgart promoviert. Ich war Post-Doc in Heidelberg und habe auch in der Industrie gearbeitet, bei einer Bank und bei einer Versicherung. Ich finde alles sehr spannend, was mit Datenbankanwendungen zu tun hat: Die neuen Techniken mit Daten, Informatik, insbesondere Digitalisierung.

 

Marc: Digitalisierung – da sind wir schon mitten im Stichwort: Digitale Transformation, also das eben alles immer mehr von Algorithmen gesteuert wird oder schon immer gesteuert wurde, wie wir im Symposium auch gehört haben. Was sind denn die auffälligsten Aspekte dieser digitalen Transformation, die du wahrnimmst?

Kerstin: Dass es eine sehr schnelle Entwicklung ist, aber auch eine sehr spannende Entwicklung. Dass es natürlich viele Herausforderungen zu lösen gibt. Und gleichzeitig ist es eine Technik, die negative Aspekte und positive Aspekte hat, die es gilt, im Positiven zu nutzen. Es ist eine sehr große Chance, sehr viel Positives damit zu erreichen: in der Medizin, in der Ausbildung, in allen möglichen Bereichen, und die sollten wir versuchen zu nutzen.

 

Marc: Wie würdest du sagen gestaltest du selbst diese digitale Transformation mit?

Kerstin: Zuallererst indem ich natürlich Menschen ausbilde, also meine Studierende. Ich versuche zu begeistern die Herausforderungen der Zukunft in Angriff zu nehmen und Lösungen zu entwickeln. Zum anderen, indem ich mir auch selbst viele Forschungsfragen stelle. Momentan im Bereich des e-Learnings, wie lebenslanges Lernen. Und dann natürlich auch die ganzen Bereiche der großen Menge an Daten, die es zu nutzen gilt, eben mit intelligenten Algorithmen oder Machine Learning

 

 

Marc: Was ich den Leuten gerne sage ist, dass es Big Data jetzt schon länger gibt. Daten werden gesammelt, von Facebook beispielsweise oder von Google oder von anderen großen Unternehmen. Was für mich neu ist in der letzten Zeit ist das, was wir heute Morgen auch beim Heidelberger Laureate Forum im ersten Vortrag gehört haben. Nämlich dieses Maschinelle Lernen und die Möglichkeit, diese Big Data Analysis zum ersten Mal so zu machen, dass da Computer Semantik rausholen können. Ist das etwas, dem du zustimmen würdest und das du vielleicht auch noch ausführen willst?

Kerstin: Auf jeden Fall steckt in diesen großen Datenmengen eine sehr große Chance, da sehr viel Nutzen durch Intelligenz zu entwickeln. Die Schwierigkeiten momentan, die wir zum Beispiel an der Hochschule haben, ist, an die notwendigen Daten zu kommen. Ich fände es sehr schön, wenn es mehr Open Data, Open Source Konzepte geben würde und es mehr Möglichkeiten geben würde, auch an echte Daten zu kommen. Ich denke nur mit echten Daten können gute Ergebnisse erzielt werden.

 

Marc: Wenn wir jetzt mal auf die Risiken der digitalen Transformation kommen. Was würdest du denn sagen ist das aus deiner Sicht größte Risiko, dass du mit dem Begriff „digitale Transformation“ oder mit dem Prozess, den du schon so ein bisschen angerissen hast, verbindest?

Kerstin: Ein Risiko ist natürlich, dass es Möglichkeiten gibt, Menschen zu überwachen. Es gibt Möglichkeiten, Informationen zu verändern und dadurch Menschen zu manipulieren, mit Fake News oder mit falschen Informationen. Je komplexer diese Algorithmen werden, umso schwieriger ist es, nachzuvollziehen wie diese künstlichen Algorithmen zu ihren Entscheidungen kommen. Dementsprechend müsste dort auch sehr viel Forschung investiert werden, um das transparent zu machen. Also wie kommen künstliche Algorithmen zu diesen Entscheidungen? Was sind die Argumente, was sind die Gründe? Und viele andere Aspekte, also auch das Erkennen von Fake News oder Fehlinformationen.

 

Marc: Und die größte Chance? Also auf der positiven Seite? Da hast du ja auch schon ein bisschen angefangen, was würdest du da als größten Punkt nennen?

Kerstin: Große Chancen liegen natürlich in vielen Aspekten des Nutzens für Menschen. In der Medizin: Wir könnten Krankheiten heilen, die momentan noch viele Menschen töten. Selbst fahrende Automobile oder selbst bremsende Lastwagen könnten viele Unfälle vermeiden. Computer und gerade intelligente Computer können natürlich sehr viel tun, um Menschen zu unterstützen, um Menschen vor Krankheiten zu bewahren, um Menschen glücklicher zu machen und schlauer.

 

Marc: „Mensch sein mit Algorithmen“ ist das Motto unserer Website und der Tagung. Was bedeutet für dich denn „Mensch sein mit Algorithmen“?

Kerstin: Ja, „Mensch sein mit Algorithmen“. Zunächst einmal finde ich das natürlich sehr spannend als Informatikerin. Zum anderen nutze ich natürlich auch gerne Algorithmen, allein wenn ich an meinem Staubsaugerroboter denke, der mir meine negative Arbeit abnimmt. Ja, „Mensch sein mit Algorithmen“.

Marc: Es geht nicht mehr ohne.

Kerstin: Es geht nicht mehr ohne, aber es ist auch spannend.

Marc: Sehr schön, vielen Dank.

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Dr. Marc-Oliver Pahl is a researcher and teacher at Technical University of Munich. In his spare time he is also a photographer, designer, musician, and enthusiastic sportsman. Marc-Oliver leads the IoT Smart Space team at the Chair of Network Architectures and Services at Technical University of Munich. His research interests are in autonomous management of distributed heterogeneous devices including support functionality for managing IoT smart spaces, semantic abstractions, name-based management via P2P systems, edge-based IoT management, data analytics support, e.g. via machine learning or blockchain, use case implementations and testbeds. As second research topic he is doing teaching research focusing on developing new teaching methodologies, eLearning, and learning analytics. For his teaching related activities he received the prestigious Ernst Otto Fischer Award in 2013. Marc-Oliver is a professional member of ACM, IEEE, German Society for Informatics (GI), Deutscher Hochschullehrerverband (DHV), German Chapter of the ACM, and Faculty Sponsor of the ACM Student Chapter in Munich.


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