„In meinem Studium „Computational Science“ liegt mein Forschungsschwerpunkt hauptsächlich in der Signalverarbeitung im Kontext von Brain-Computer-Interfaces. Das ist eine Möglichkeit, das Gehirn direkt mit Computern kommunizieren zu lassen, ohne dabei Muskeln zu betätigen. Beim Forschungsthema meiner Masterarbeit ging es hauptsächlich darum, Daten so zu erweitern, dass eine bessere Ausgangssituation für künstliche Intelligenz (KI), in meinem Fall ein Neuronales Netzwerk, geschaffen wird.
Eigentlich komme ich aus dem Bereich der Biologie. Dort habe ich meinen Bachelor im Fach Ökologie gemacht und auf der Suche nach einem Masterstudium bin ich über „Computational Science“ gestolpert. Nach zwei Semestern Absolvierung der Aufbaufächer habe ich meinen Fokus auf Machine Learning und dessen Anwendungsbereiche gelegt.
KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. sind leider erst gegen Ende meiner letzten Vorlesungen wirklich populär geworden, aber dennoch habe ich viel ausprobiert und mir oft bei simplen Aufgaben helfen lassen. Auch wenn gutes „Prompt Management“, also das Geben von richtigen Anweisungen, den Output um ein Vielfaches verbessern kann, beweisen KI-Assistenten eine hohe Fehleranfälligkeit, wenn es um kompliziertere Aspekte des Programmierens geht. Beim Verfassen meiner Masterarbeit habe ich einige positive, aber auch negative Aspekte von KI-Einsatz kennengelernt. Während die KI mir das Programmieren kaum vereinfachen konnte, hat sie mir enorm dabei geholfen, den Schreibeprozess zu kuratieren und mir sinnvolle Ideen und Kommentare zu meiner Arbeit gegeben.
Mit den neuen Fähigkeiten, auf Wunsch Bilder und Musik zu generieren, sind KI-Assistenten extrem diverse Tools. Trotzdem sind sie mit Vorsicht zu genießen, da schließlich alle Outputs, die generiert werden, auf gewichteten Wahrscheinlichkeiten basieren, hinter denen keine allwissende Macht steckt, sondern in vielen Fällen simple Reddit-Beiträge. Mein Fazit ist deshalb: Als Kreativ-Tool ist KI unschlagbar, doch als Faktencheck fragwürdig.
Um grundlegende Informationen zu Machine Learning zu bekommen, fand ich den Kurs „Foundations of Data Analysis“ wirklich hilfreich. Die UE geht zwar mit einem hohen Arbeitsaufwand einher, belohnt jedoch jede investierte Mühe.“
Human Jakob studiert Computational Science an der Uni Wien und besuchte die Übung „Foundations of Data Analysis„.
