II. Wissenschaftliche Vorträge

läre Prozesse, wie Entwicklung und Karzinogenese. Daher kann die Detektion von
5mC als wichtiger Biomarker in der Diagnostik dienen. Auch in RNA sind zahl-
reiche Modifikationen bekannt, deren Rollen bisher nur unzureichend verstanden
sind. Die Nachweismethoden für diese Modifikationen sind sehr kompliziert und
fehleranfällig. Daher entwickeln wir Systeme, die auf DNA-Polymerasen beruhen
und mit denen sich diese Modifikationen effizient nachweisen lassen sollen.
Momentan sind mehr als 150 Modifikationen sowohl in Proteinen wie auch
in Nukleinsäuren bekannt. Wir sind sicher erst am Anfang, deren Funktionen und
Zusammenspiel zu verstehen. Es werden vermutlich noch Enkelgenerationen von
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern Neues und Unerwartetes auf diesem
Feld zu Tage bringen.
Wolfram Burgard
„Künstliche Intelligenz und autonome Roboter:
Wo sind wir und wo geht es hin?"
Gesamtsitzung am 21. Juli 2018
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Robotik sind derzeit in aller
Munde. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz werden unsere Mobiltelefone und
andere Geräte zu immer clevereren Helfern. Gleichzeitig können unsere Autos
immer komplexere Funktionen ausführen. Aber was ist Künstliche Intelligenz
überhaupt? Da es bereits für den Begriff „Intelligenz“ zahlreiche Interpretations-
ansätze gibt, fällt auch die präzise Eingrenzung des Begriffs „Künstliche Intel-
ligenz“ entsprechend schwer. Es gibt Ansätze, die Künstliche Intelligenz an der
menschlichen Intelligenz ausrichten und fordern, dass ein System intelligent ist,
wenn Menschen es aufgrund seiner Äußerungen oder Aktionen nicht von einem
Menschen unterscheiden können, d. h., wenn der Mensch nicht sagen kann, ob
die Aktionen und Äußerungen von einem Menschen oder einem System initiiert
wurden. Ein System, das dies erreicht, würde den auf Alan Turing im Jahr 1950
zurückgehenden Turing-Test bestehen.
Moderne Ansätze zur Realisierung von Künstlicher Intelligenz zielen im Ge-
gensatz dazu darauf ab, rational denkende oder handelnde Systeme zu schaffen.
Die Annahme dabei ist, dass ein System, welches korrekte Schlussfolgerungen,
z.B. entsprechend den Regeln der Logik, zieht, auch richtige Aktionen generiert.
Bei rational handelnden Systemen ist man hingegen nur daran interessiert, dass die
Systeme das Richtige tun, ohne dass die Prozesse, die zur Berechnung der Ausga-
ben oder Aktionen geführt haben, (wie bei der Logik) nachvollziehbar sind. Der
Vorteil des Ansatzes, rational denkende oder handelnde Systeme zu betrachten,
liegt auf der Hand: Menschen machen Fehler und sind somit nicht immer rational.

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