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KInote – Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft

KInote – Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft

著者： Marcel Schütz und Justus Donovan Bösch von KIWIT
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Ausgewiesene Gäste, konzentrierte Gespräche, ruhige Atmosphäre und sorgfältig produzierte Folgen: KInote bietet den anderen Ton unter den KI-Podcasts. Stark interdisziplinär mit Themenschwerpunkten aus der Breite der Forschung. KInote ist eine Koproduktion der Northern Business School in Hamburg und der Universität Oldenburg im Rahmen der Forschungsgruppe KIWIT.KIWIT (Social Media Redaktion) 社会科学 科学
エピソード
  • KInote #09: Was ist unser Bewusstsein? Über Geist in Mensch und Maschine – Philosoph Tobias Schlicht sode

    KInote #09: Was ist unser Bewusstsein? Über Geist in Mensch und Maschine – Philosoph Tobias Schlicht sode
    2026/08/21
    Der Podcast #KInote mit Philosoph Prof. Dr. Tobias Schlicht, Lichtenberg-Professor für die Philosophie des Bewusstseins und der Kognition an der Ruhr-Universität Bochum. - Was Bewusstsein von Kognition und Intelligenz unterscheidet - Warum überzeugendes Verhalten noch kein subjektives Erleben beweist - Über künstliches Bewusstsein und die Bedeutung des Körpers KInote erscheint auf Amazon Music, Apple Podcasts, Audible, RTL+, Spotify, YouTube und weiteren Podcast-Plattformen. ​ „Es tut mir leid Dave, aber das kann ich nicht tun“. Mit diesem Satz wird der Bordcomputer „HAL 9000“ in Stanley Kubricks 2001: Odyssee im Weltraum vom technischen Assistenzsystem zum Gegenspieler. HAL spricht, urteilt und scheint eigene Absichten zu verfolgen. Gerade dadurch fällt es schwer, ihn weiterhin als bloße Maschine zu betrachten. Doch besitzt HAL tatsächlich ein Bewusstsein oder schreiben wir ihm dieses lediglich aufgrund seines Verhaltens zu? In dieser Folge mit Prof. Dr. Tobias Schlicht geht es um Bewusstsein, Kognition und Künstliche Intelligenz. Tobias Schlicht ist Lichtenberg-Professor für Philosophie des Bewusstseins und der Kognition an der Ruhr-Universität Bochum. Kognition bezeichnet dabei die geistigen Prozesse, mit denen wir unsere Umwelt wahrnehmen, Informationen verarbeiten, erinnern und Probleme lösen. In seinen Forschungsarbeiten beschäftigt sich Schlicht mit subjektivem Erleben, sozialer und situierter Kognition und der Frage, unter welchen Bedingungen wir Menschen, also unserer eigenen Art, aber auch Tieren und (neuerdings) technologischen Systemen Bewusstsein zusprechen wollen bzw. können. Vertraut und zugleich ein Rätsel Bewusstsein erscheint uns zunächst vollkommen selbstverständlich und alltäglich. Wir empfinden Schmerzen, sehen Farben, schmecken einen guten Wein oder Kaffee, verspüren Hunger und Durst, Freude und Leid. Diese Erfahrungen sind uns unmittelbar zugänglich. Gleichwohl bleibt schwer erklärbar, wie ein solches subjektives Erleben aus körperlichen und biologischen Prozessen hervorgehen kann. Tobias Schlicht stellt daher die Subjektivität ins Zentrum des Bewusstseinsbegriffs. Sich einer Sache oder Situation bewusst zu sein, heißt demnach nicht nur, Informationen aufzunehmen oder auf Reize zu reagieren. Es bedeutet auch, dass es für ein Wesen auf eine ganz bestimmte Weise erlebbar wird, eine individuelle, ja geradezu intime Erfahrung zu machen. Hier kommt auch die Beschreibung des Persönlichen und Personenhaften ins Spiel. Genau dieses einmalige Erleben unterscheidet unser Bewusstsein möglicherweise von vielen Formen der Informationsverarbeitung, die auch unbewusst bzw. in technologischen Apparaturen realisiert werden können. Verstehen Maschinen selbst, was sie uns sagen? Die neuen Sprachmodelle produzieren Texte, die menschlich wirken, für Menschen annehmbar und nützlich erscheinen. Sie können all unsere Fragen beantworten und, so scheint es bald, über sich nachdenken. Daraus erwächst der Eindruck, sie würden Sprache selbst verstehen oder sogar über ihr Wissen und eigene Absichten verfügen können. Tobias Schlicht warnt jedoch davor, von überzeugenden sprachlichen Ergebnissen unmittelbar auf innere Zustände zu schließen. KI-Systeme erkennen Muster in sehr großen Datenmengen und erzeugen daraus plausible Vorhersagen. Ob sie dabei zukünftig tatsächlich „höchstselbst“ etwas verstehen oder erleben, bleibt bis auf Weiteres offen. Möglicherweise verändern wir Menschen Begriffe wie Wissen, Denken oder Verstehen lediglich so weit, dass die Leistungen dieser Systeme, die sich ganz und gar in unsere soziale Welt einfügen, selbstverständlich darunterfallen. Daher stellt sich nicht allein die Frage, was eine KI für unser Leben leisten kann, sondern ob ihre Leistungen mit denselben Phänomenen verbunden sind, die wir bei Menschen als Bewusstsein oder Geist bezeichnen. Mit Tobias Schlicht spricht Prof. Dr. Marcel Schütz von der Forschungsgruppe KIWIT
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  • KInote #08 – Der Mythos Dartmouth – Mit Technikhistoriker Rudolf Seising

    KInote #08 – Der Mythos Dartmouth – Mit Technikhistoriker Rudolf Seising
    2026/07/31
    Als im Sommer 1956, von Mitte Juni bis Mitte August, eine kleine Gruppe von Wissenschaftlern am Dartmouth College in Hanover im US-Bundesstaat New Hampshire zusammenkam, ahnte wohl niemand, dass dieses Treffen Jahrzehnte später als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz gelten würde. Aus einer Forschungsinitiative entstand nicht nur der Begriff Artificial Intelligence, sondern auch eine Gründungserzählung, die bis heute das Selbstverständnis der KI-Forschung prägt. Doch was geschah dort tatsächlich, an diesem pittoresken Kleinod Neuenglands, und wie viel Mythos steckt mittlerweile in der Geschichte von Dartmouth? In dieser Folge von KInote sprechen wir mit dem Wissenschafts- und Technikhistoriker PD Dr. Rudolf Seising über die Ursprünge der Künstlichen Intelligenz. Seit vielen Jahren erforscht er ihre Entstehungsgeschichte und widmet sich insbesondere der Frage, wie sich die Disziplin in Deutschland wissenschaftlich etablierte. Am Deutschen Museum in München leitete er unter anderem das Forschungsprojekt Ingenieur-Geist und Geistes-Ingenieure (IGGI), das die Geschichte der KI in der Bundesrepublik untersucht hat. Zwischen Gründungsakt und Gründungsmythos Seising zeichnet ein differenziertes Bild der berühmten Dartmouth-Konferenz. Anders als bisweilen erinnert, handelte es sich weniger um eine klassische Konferenz als um einen lose organisierten Workshop, dessen Teilnehmer über mehrere Wochen hinweg kamen und gingen. Ein gemeinsamer Abschlussbericht entstand nicht. Erst Jahrzehnte später entwickelte sich Dartmouth zum symbolischen Ursprung der KI. Der Begriff Artificial Intelligence wiederum erschien erstmals im Förderantrag für das Treffen und sollte in den folgenden Jahrzehnten Geschichte schreiben. Seisings Nachforschungen zeigen, dass die Genese der Künstlichen Intelligenz keineswegs geradlinig verlief. Phasen großer Erwartungen wechselten sich mit Zeiten der Ernüchterung ab, unterschiedliche Forschungsrichtungen konkurrierten miteinander und technische Durchbrüche entstanden häufig dort, wo sie zuvor kaum jemand erwartet hatte. Gerade der Erfolg großer Sprachmodelle zeigt Seising zufolge, wie wenig sich technologische Entwicklungen langfristig vorhersagen lassen. Mit dem Historiker sprechen Marcel Schütz und Jonathan Wilhelm auch darüber, inwieweit der Blick in die Geschichte helfen kann, gegenwärtige Entwicklungen einzuordnen. Schwieriger Weg nach Deutschland Ein weiterer Schwerpunkt des Gesprächs ist die Entwicklung der KI in der Bundesrepublik. Während sich die Forschung in den USA früh etablierte, dauerte es in Deutschland deutlich länger, bis sich die Technologie als eigenständiges Forschungsfeld durchsetzen konnte. Viele der späteren Pioniere arbeiteten zunächst ohne eigene Professuren und organisierten sich in kleineren alternativen wissenschaftlichen Netzwerken. Aus diesen Initiativen entstand schließlich das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, das heute zu den bedeutendsten Einrichtungen seiner Art zählt. Grenzgänger zwischen Geistes- und Natur- und Technikwissen PD Dr. Rudolf Seising ist studierter Mathematiker, Physiker und Wissenschaftsphilosoph. Er promovierte an der LMU München in Wissenschaftstheorie und habilitierte sich ebenda in der Geschichte der Naturwissenschaften. Seising hatte Vertretungsprofessuren inne und forscht am Deutschen Museum in München zur Technik- und Wissenschaftsgeschichte. Zur Webseite von KInote mit Shownotes zu dieser Folge: https://www.kiwit-projekt.de/post/kinote-07-der-mythos-dartmouth Zur Webseite von Rudolf Seising: https://www.deutsches-museum.de/forschung/person/rudolf-seising-2
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  • KInote #07 – Können Maschinen über Krieg entscheiden? – Mit Prof. Karl Hans Bläsius

    KInote #07 – Können Maschinen über Krieg entscheiden? – Mit Prof. Karl Hans Bläsius
    2026/07/17
    Wie werden Entscheidungsprozesse in Krisen- und Gefährdungslagen durch KI assistiert? Zu Gast: Karl Hans Bläsius (Hochschule Trier) KI in Frühwarnsystemen und bei CyberangriffenKönnen Maschinen über Krieg entscheiden?​- Wie Künstliche Intelligenz militärische Entscheidungen verändert- Risiken automatisierter Frühwarn- und Informationssysteme- Ein Gespräch mit einem Pionier der deutschen KI-ForschungEs ist kurz nach Mitternacht, am 26. September 1983, als im 50 Kilometer südlich von Moskau gelegenen Serpuchow die Alarmglocken schrillen. Das dort stationierte Frühwarnsystem meldet den Start einer amerikanischen Atomrakete auf die Sowjetunion. Dem damals verantwortlichen Oberstleutnant Stanislaw Petrow bleiben nur Minuten, um zu entscheiden, ob es sich tatsächlich um einen Erstschlag der USA oder einen Fehlalarm handelt. Petrow entschied sich letztlich, seinen Vorgesetzten einen Fehlalarm zu melden, auch als das computergestützte Frühwarnsystem ganze vier weitere Raketenstarts vermeldete. Heute wissen wir, dass das System fälschlicherweise Sonnenreflektionen als Raketenstarts interpretierte und Petrow durch seine Entscheidung womöglich einen Dritten Weltkrieg verhinderte.In der aktuellen Folge von KInote sprechen wir mit Prof. Dr. Karl-Hans Bläsius über die Rolle Künstlicher Intelligenz in militärischen Entscheidungsprozessen. Ausgangspunkt ist sein neuestes Buch „Künstliche Intelligenz und Krieg – Welche Risiken entstehen, wenn der Mensch die Kontrolle verliert?“. Karl-Hans Bläsius beschäftigt sich seit den frühen 1980er Jahren mit Künstlicher Intelligenz. Der studierte Informatiker lehrte viele Jahre an der Hochschule Trier und arbeitete zuvor unter anderem am Max-Planck-Institut. Neben der Entwicklung wissensbasierter Systeme befasst er sich seit Jahrzehnten mit den gesellschaftlichen Folgen digitaler Technologien und setzt sich für einen bedachten und verantwortungsvollen Gebrauch der Technologie ein.Krieg wird zum InformationsproblemDer öffentliche Diskurs und Darstellungen in der Popkultur legen häufig nahe, dass es sich bei dem Thema KI und Krieg primär um autonome Waffensysteme oder Kampfroboter handelte. Bläsius hat hingegen weniger sichtbare, aber umso folgenreichere Probleme der Künstlichen Intelligenz im Blick. Die Technologie kommt heute vor allem dort zum Einsatz, wo riesige Datenmengen in sehr kurzer Zeit verarbeitet werden müssen. Dies ist unter anderem bei der Auswertung von Sensordaten, bei Frühwarnsystemen, der Zielerkennung und Auswahl oder in der Cyberabwehr der Fall.Diese Daten können aber unvollständig oder fehlerhaft sein und somit zum Sicherheitsrisiko werden, da aus unsicheren Daten keine sicheren Schlüsse gezogen werden können. Die Menge der Daten und die Geschwindigkeit, mit der diese verarbeitet werden, steigen zudem stetig. Dieser Umstand macht eine Überprüfung der Prozesse durch Menschen schwieriger. Eine erhöhte Abhängigkeit gegenüber Einschätzungen und Entscheidungen der Systeme ist die Folge. Das könnte im ungünstigen Fall Szenarien herbeiführen, die an das Jahr 1983 erinnerten.Transparenz als SicherheitsfrageSprach man in den Kriegen des vergangenen und des aktuellen Jahrzehnts oftmals vom Konzept des „Gefechts der verbundenen Waffen“, so wird man in Zukunft wohl auch vom „Gefecht der verbundenen Daten“ sprechen müssen. Während es bis dato möglich war militärische Stärke bzw. Fähigkeiten beispielsweise anhand von Qualität und Anzahl von Schiffen, Flugzeugen oder Panzern zu messen, so wird dies im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz komplexer. Militärische Fähigkeiten verlagern sich in Software und Daten. Hierbei ist es nahezu unmöglich, präzise Aussagen über Kapazitäten und Möglichkeiten von Gegnern zu treffen. Hinzu kommt, dass auch die Möglichkeiten und Grenzen der eigenen Systeme nicht vollumfänglich eingeschätzt werden können. Gerade in Krisensituationen kann diese fehlende Transparenz das Risiko von Fehlentscheidungen und unbeabsichtigten Eskalationen erhöhen.
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