Schweizer KI-Forschung geniesst weltweit grosses Renommée

Die Auswertung von Forschungspublikationen und Social Media zeigt, wer woran forscht. Die Schweiz ist sehr anerkannt
 
Der wissenschaftliche Verlag Elsevier hat einen Report publiziert, der unter dem Titel "How knowledge is created, transferred, and used" aktuelle Trends im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) untersucht.
 
Zur Begriffsdefinition eine Notiz: Die Autoren schlagen keine Top-Down-KI-Definition vor, sondern gehen Bottom-up vor. "KI schlingert um die Bereiche Suche und Optimierung, Fuzzy Systems, Natural Language Processing (NLP) und Wissensrepräsentation, Computer Vision, Machine Learnng und probabilistisches Denken, Planung, Entscheidungsfindung und Neuronale Netze herum", hält das Papier schon eingehend fest. Was wiederum bedeutet, dass unterschiedliche Fachgebiete involviert sind, von Linguisten über Neurologen und Spieltheoretikern bis hin zu Statistikern oder Cyber-Security-Fachleuten.
 
Um Trends herauszuarbeiten, haben die Autoren 600'000 Dokumente aus eigenen und öffentlichen Quellen sowie 700 eingesetzte Keywords einbezogen, durch eigene Data-Scientists und mit Machine Learning-Tools ausgewertet und einem externen Peer-Review unterzogen. Entsprechend unterschiedliche Begriffsverwendungen und -verwirrungen zwischen Tech-Industrie, Forschung und Öffentlichkeit versuchten sie weitmöglichst aufzulösen. Sie haben zudem probiert, die resultierenden Trends geografisch herunterzubrechen (USA, China, Europa).
 
Starke regionale Eigenheiten
Bei der KI-Aktivität gibt es starke regionale Unterschiede, so die erste Erkenntnis. So scheine in China ein robustes und wachsendes Forschungsumfeld für KI vorhanden zu sein. Die Forschung scheine sich primär um Computer-Vision zu drehen, während NLP keine grosse Rolle spiele. Dabei würden chinesische Forschungsarbeiten selten zitiert, was aber auch damit zusammenhängen könne, dass wenig Kooperation mit dem "Westen" gepflegt wird.
 
Die USA sind offenbar nach wie vor führend und arbeiten vermehrt international zusammen. KI in den Vereinigten Staaten "hat einen starken Fokus auf bestimmte Algorithmen und trennt Sprach- und Bilderkennung in verschiedene Cluster". Damit ist die USA etwas breiter aufgestellt als China, aber weniger breit als Europa.
 
Europa – inklusive die Schweiz – ist sehr aktiv im Bereich der KI-Forschung in sehr vielen unterschiedlichen Projekten. Europa "scheint jedoch insbesondere in den letzten Jahren an akademischem KI-Talent zu verlieren", so die Analyse. Die Schwerpunkte der europäischen KI-Forschung sind Mustererkennung, Fuzzy-Systeme sowie Sprach- und Gesichtserkennung. Deep Learning ist ein vergleichsweise isoliertes Forschungsfeld und Machine Learning mehr oder minder deckungsgleich mit KI-Robotik.
 
Nummer
Der angewandte "Citation-Impact" zeigt die Schweiz an der Spitze (Grafik: Elsevier)
1: Die Schweiz
Die Schweiz hat 5516 Publikationen im Untersuchungszeitraum beigetragen zum KI-Wissen der Welt. Dies ist umgerechnet auf die Bevölkerungsgrösse wesentlich mehr als Deutschland (25'310 Publikationen) oder Frankreich (21'188).
Und die Schweizer Arbeiten werden seit 1998 oft und gerne zitiert. Gewichtet nach der Auswirkung der Zitierungen liegt die Schweiz sogar an der Weltspitze. Diese Arbeiten geniessen grossen Einfluss, schliesslich sind Zitierungen ein entscheidendes Qualitätsmerkmal in der Forschung.
 
Aber die Verfolger sind nicht weit: Speziell Indien und der Iran holen auf, was allein die Anzahl wissenschaftlicher Publikationen zu KI zeige.
 
Forschungsfelder ändern sich
Frühere KI-Forschung drehte sich des Öfteren um NLP-Fragen und Computerlinguistik, aktuell hingegen widmet man sich primär den Themen Computer Vision und Mustererkennung, Machine Learning und neuronalen Netzwerken, dies mit stark ansteigender Tendenz. Der Wechsel der Investitions- und Forschungsfelder verlaufe sehr rasch.
 
In all den unterschiedlichen Forschungs- und Anwendungsfeldern von KI nimmt gleichzeitig auch die gesellschaftliche Relevanz der KI nimmt zu. Dies sei "besonders bemerkenswert in kleinen, aber wachsenden Anwendungsfeldern wie Gesundheitswissenschaften, Landwirtschaft oder Sozialwissenschaften; hohe Öffentlichkeits-Interesse spiegelt sich in Social-Media- und Blog-Posts wider."
Während sich China mit dem Schwerpunkt Landwirtschaft forscht, so ist dieser in USA die Gesundheit.
 
Dabei sei in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft ein wachsendes Interesse an Ethikfragen zu konstatieren. Das öffentliche Interesse am Thema widerspiegle sich aber nicht in der Forschung, die sich zudem primär eng eingegrenzten Aspekten wie Privatsphäre, Vertrauen, Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit widme. Damit fehle der Debatte aktuell die wünschbare Tiefe, ganz zu schweigen davon, dass seit Jahrtausenden ethische Debatten geführt werden (die man einfliessen lassen könnte).
 
So werde beispielsweise beim autonomen Fahren diskutiert "wen soll das Auto im Fall der Fälle überfahren?", was ein aus ethischer Sicht oberflächlicher Ansatz sei. In einem eigenen Kapitel führen die Autoren die Trends aus.
 
Das 99-seitige Papier kann gegen Angabe von ein paar Daten als PDF heruntergeladen werden und zudem teilweise online interaktiv ausgewertet werden. (Marcel Gamma)