Die Johannes Kepler Universität Linz hat Österreichs erstes Informatikstudium (1969) und weltweit eines der ersten Mechatronik-Studien (1990) eingeführt. Nun übernimmt die JKU abermals eine Vorreiterrolle. Sie bietet als eine der ersten Universitäten ein Artificial Intelligence Studium an, das die AI-Kernkompetenz Machine Learning und insbesondere den Bereich Deep Learning vermittelt. AI-Pionier Sepp Hochreiter wird mit seinen KollegInnen die Studierenden ab WS 2019/20 in die modernen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz einführen.

„Wir denken Technologie neu, jenseits disziplinärer Grenzen“, sagt Rektor Meinhard Lukas und verweist auf einen wesentlichen Erfolgsfaktor: Alle ForscherInnen-Teams der JKU, egal ob technisch-naturwissenschaftliche, sozial- und wirtschaftswissenschaftliche, rechtswissenschaftliche und medizinische arbeiten gemeinsam an der technologischen Zukunft. In dieser Form ist das in Österreich einzigartig. Brennpunkt dieser fächerübergreifenden Technologieforschung ist das  Linz Institute of Technology (LIT) der JKU. Hier werden auch zukunftsträchtige Studien erdacht. „Beim neuen Studium der Künstlichen Intelligenz baut das LIT auf seiner anerkannten Forschungskompetenz auf“, sagt Lukas. Der KI-Pionier Sepp Hochreiter (Institute für Machine Learning und Leiter des LIT AI Lab) war führend bei der Planung und wird auch im Studium selbst eine wichtige Rolle spielen. Er leitet am LIT das KI-Labor, das jährlich mit einer Million Euro vom Land Oberösterreich gefördert wird. Sitz dieses Forschungslabors wird ab Juni das LIT Open Innovation Center sein, das derzeit am JKU-Campus errichtet wird. Hier wird gemeinsam mit ExpertInnen aus Industrie und Wirtschaft über Fächergrenzen hinweg an der technologischen Zukunft geforscht.

Mehr Wettbewerbsfähigkeit durch Künstliche Intelligenz
„Künstliche Intelligenz nimmt in Wirtschaft und Verwaltung eine immer größere Rolle ein. Wir wissen, dass wir jetzt in Artificial Intelligence und Robotics investieren müssen, um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben“, sagt Margarete Schramböck, Bundesministerin für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort. Vor allem der Industriesektor wird in den nächsten Jahren einen sehr großen Umbruch erleben. Die Bundesregierung arbeitet deshalb an einer Bundesstrategie für Künstliche Intelligenz, der Artificial Intelligence Mission 2030: das Potenzial von KI wird als nahezu unbegrenzt eingeschätzt. Um die Abhängigkeit von internationalen Marktführern zu reduzieren, muss vor allem in Grundlagenforschung investiert und Österreich als internationaler Forschungsstandort für AI positioniert werden. „KI stellt eine große Möglichkeit für Österreich und für Europa dar, in der Industrialisierung wieder ganz nach vorne zu kommen“, sagt Schramböck. Um diese Daten aber auch verarbeiten, analysieren und in einem gesamtgesellschaftlichen Kontext interpretieren und schlussendlich anwenden zu können, braucht es ausgebildete ExpertInnen. „Daher ist es sehr zu begrüßen, dass solche ExpertInnen in neuen Studien wie Artificial Intelligence in Linz ausgebildet werden“, erklärt Schramböck.

Künstliche Intelligenz ist Elektrizität des 21. Jahrhunderts
„Data is today’s oil, Artificial Intelligence is the new electricity“ – unter dieser Maxime wird das Potential von Künstlicher Intelligenz von KI-Vorreitern, wie etwa vom Informatiker und ehemaligen Stanford Professor für Künstliche Intelligenz  Andrew Ng, versinnbildlicht. Der Linzer KI-Pionier Sepp Hochreiter sieht das ähnlich: „Künstliche Intelligenz ist in ihrer Bedeutung die Elektrizität des 21. Jahrhunderts und Daten ihre Rohstoffe, die sie braucht, um Wissen zu generieren und bei Entscheidungen zu helfen.“ Und KI ist gewaltig auf dem Vormarsch, durchdringt die gesamte Gesellschaft und wird bereits als stärker prägend gesehen als die industrielle Revolution. Selbstfahrende Autos, assistierende Roboter oder KI-unterstützte Medizin sind nur einige bereits vorhandene Einsatzmethoden. „Der jüngste Erfolg von Künstlicher Intelligenz ist hauptsächlich auf Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens zurückzuführen, insbesondere auf Deep Learning“, erklärt Hochreiter. Dabei lernen Algorithmen aus Beispielen und Erfahrungen und stützen sich nicht auf vordefinierte Regeln. Künstliche neuronale Netze, die mit modernen Lernalgorithmen und Datensätzen trainiert werden können, erbringen dabei in verschiedenen Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung sowie in medizinischen Anwendungen hervorragende Leistungen. So ermöglichte es etwa eine neue Methode der JKU, aufwendige Laborexperimente in der Medikamentenentwicklung durch Computeranalysen zu ersetzen. Wofür bisher Wochen oder Monate und Millionen Euro notwendig waren, ist so in wenigen Minuten zu einem Bruchteil der Kosten möglich. Ein weiteres Beispiel ist eine Künstliche Intelligenz der JKU, die sich einem Wettkampf mit menschlichen ExpertInnen gestellt hat und Proteine in einer Zelle erkennen sollte. Dabei ließ die JKU-KI den Profis keine Chance. Die menschlichen ExpertInnen der MedUni Wien und dem Kepler Universitätsklinikum lösten die Aufgabe in rund 5 Stunden, die KI in 26 Sekunden. Der beste menschliche Experte ordnete 72% der Proteine richtig zu, die KI 91%.

Zauberwort: Systematische Problemlösung
Das Studium Artificial Intelligence, das in Bachelor- und Masterform angeboten wird, ist englischsprachig und international ausgerichtet. Künstliche Intelligenz ist ein interdisziplinäres Fach und vereint eine ausgewogene Grundausbildung in Mathematik und Informatik einerseits und eine Fachausbildung in Kernthemen der KI, wie zum Beispiel maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Reasoning und Knowledge Representation, Natural Language Processing (Text und Sprache) und Bildverarbeitung andererseits. Das Zauberwort für das KI-Studium lautet: systematische Problemlösung. Die Studierenden sollen dazu befähigt werden, komplexe Aufgaben strukturiert und methodisch anzugehen, um gültige und nützliche Lösungen zu entwickeln. Darüber hinaus fördert das Programm soziale Kompetenzen, indem die Studierenden lernen, ihre Konzepte und Ergebnisse in Teams auszuarbeiten und zu präsentieren.

Maschine-Mensch-Interaktion
Im Sinne der gesellschaftlichen Verantwortung wird dem Studium ein eigener Themenbereich „AI and Society“ gewidmet. Die Studierenden sollen auch die allgemeinen ethischen Implikationen von Künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft reflektieren. Denn gesellschaftsändernde Technologie wird an der JKU ganzheitlich gedacht. „Das Thema der Künstlichen Intelligenz braucht aufgrund seines enormen Potenzials und seiner disruptiven Kraft in der Gesellschaft einen holistischen, ganzheitlichen Rahmen, in dem interdisziplinär gedacht und geforscht wird. Wichtig sind dabei die ethischen Leitplanken der KI-Forschung. Man muss sich der gesellschaftlichen Verantwortung bewusst sein – genau das bilden wir mit dem Studium der Künstlichen Intelligenz in Linz ab“, sagt Lukas.

Ein brennendes Thema des an der JKU verfolgten interdisziplinären Ansatzes ist die Mensch-Maschinen-Schnittstelle und damit auch die Roboterpsychologie. „Viele Menschen sind gegenüber Robotern und Künstlicher Intelligenz noch immer skeptisch“, sagt Martina Mara, Professorin für Roboterpsychologie. Als Leiterin des LIT Robopsychology Lab geht es Mara vor allem darum, aufzuzeigen wie die Interaktion von Mensch und Maschine im 21. Jahrhundert tatsächlich funktioniert oder funktionieren kann. Ein Aspekt davon ist die menschliche Angst, eines Tages von Robotern ersetzt zu werden. „Dass man als Mensch in seiner Gesamtheit substitutiert wird, wird nicht der Fall sein. Auch wenn das durch die öffentliche Darstellung oftmals suggeriert wird“, sagt Mara. Ein Grund für diesen Irrglauben ist, dass Diskursbegriffe der Künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netzwerke oder Algorithmus in der Bevölkerung zu wenig verbreitet sind und man sich oft nicht viel oder das falsche darunter vorstelle, so Mara. Daher soll den Studierenden nicht nur das technologische Rüstzeug im KI-Studium vermittelt, sondern auch der Blick über den Tellerrand hinaus ermöglicht werden. „Es geht nicht um die Psychologie der Roboter, sondern darum, menschliches Erleben und Bedürfnisse unterschiedlicher Zielgruppen in den Fokus technologischer Entwicklung zu stellen“, erklärt Mara.

Studienschwerpunkte
Im KI-Bachelor absolvieren die Studierenden Kernfächer der Künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen und Data Science, AI Basics and Practical Work, AI and Society, Computer Science, Data Science, Knowledge Representation and Reasoning sowie Mathematik. Im KI-Master wird der Hauptschwerpunkt auf Deep Learning, dem modernsten Feld der Artificial Intelligence, liegen. Dazu wird einer von vier möglichen Elective Tracks gewählt:

• In „AI and Mechatronics – Robotics and Autonomous Systems“ lernen Studierende, KI-Techniken auf Robotik und autonome Systeme anzuwenden. Dazu zählen etwa Computersysteme zur Steuerung und Sensorik von Robotern und Produktionsanlagen.
• In „AI and Mechatronics – Embedded Intelligence and Signal Processing“ lernt man wie KI in Sensoren und Geräte eingebettet werden, um Maschinen, Produktionslinien und Fabriken noch intelligenter zu machen. KI-Techniken zur Analyse der Daten können helfen Wartung, Logistik, Planung, Marketing und vieles mehr zu optimieren.
• In „Reasoning and Knowledge Representation“ werden klassische Methoden der KI gelernt, wie symbolisches Schlussfolgern, das auf Logik und Mathematik basiert. Der Fokus liegt auf logischem Schlussfolgern, Modellprüfung und Theorembeweis. Diese Techniken sind etwa für Soft- und Hardware-Verifizierung wichtig.
• In „AI and Life Sciences“ lernen Studierende KI-Techniken in der Medizin, Biologie, Biotechnologie, Genomik, Genetik und anderen Lebenswissenschaften anzuwenden. So können mit KI-Methoden zum Beispiel Struktur und Funktion von Proteinen vorhergesagt werden (Bioinformatik), Nebenwirkungen von Wirkstoffen identifiziert werden (Medikamentendesign) oder medizinische Bilder analysiert, Prävalenzen von Krankheiten vorhergesagt, Prozesse in Krankenhäusern optimiert oder Diagnosen verbessert werden (Gesundheitswesen).

Am 7. und 8. Mai finden Informationsabende der JKU Linz zum Bachelor- und Masterstudiengang Artificial Intelligence statt.