Category: Wissen

Top 10 – Einsatzgebiete von Robotern

Wo lassen sich heut schon Roboter einsetzen? Diese Top 10 Liste gibt Aufschluss dar├╝ber, wo bereits heut Roboter im Einsatz sind.

  1. Fertigung und Montage: Roboter werden in der Fertigung eingesetzt, um Aufgaben wie Montage, Schwei├čen, Lackieren und Verpacken mit hoher Pr├Ązision und Effizienz auszuf├╝hren.
  2. Gesundheitswesen: Roboter werden im Gesundheitswesen f├╝r Aufgaben wie Operationen (roboterunterst├╝tzt), Rehabilitation und ├ťberwachung von Patienten eingesetzt. Sie tragen dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit medizinischer Verfahren zu verbessern.
  3. Logistik und Distribution: Roboter werden in Lagern und Distributionszentren eingesetzt, um Waren zu sortieren und zu bewegen, die Effizienz zu steigern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.
  4. Landwirtschaft und Landwirtschaft: Roboter werden in der Landwirtschaft eingesetzt, um Aufgaben wie das Pflanzen, Ernten und ├ťberwachen von Pflanzen auszuf├╝hren. Sie helfen, die Effizienz zu steigern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.
  5. Einzelhandel und Gastgewerbe: Roboter werden im Einzelhandel und Gastgewerbe eingesetzt, um Aufgaben wie Kundenservice, Bestellannahme und Sicherheit zu erf├╝llen. Sie verbessern das Kundenerlebnis und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  6. Service und Reparatur: Roboter werden in Service und Reparatur f├╝r Aufgaben wie Wartung, Inspektion und Reinigung eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  7. Transport und Lieferung: Roboter werden bei Transport und Lieferung f├╝r Aufgaben wie autonome Fahrzeuge, Paketzustellung und Warentransport eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  8. Exploration und Bergbau: Roboter werden in der Exploration und im Bergbau f├╝r Aufgaben wie Sch├╝rfen, Bohren und Ausheben eingesetzt. Sie helfen bei der Erkundung schwer zug├Ąnglicher Bereiche und verbessern die Sicherheit.
  9. Bau und Abbruch: Roboter werden im Bau und Abbruch f├╝r Aufgaben wie Mauern, Graben und Abbruch eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  10. Milit├Ąr und Sicherheit: Roboter werden in Milit├Ąr und Sicherheit f├╝r Aufgaben wie ├ťberwachung, Aufkl├Ąrung und Sprengstoffbeseitigung eingesetzt. Sie verbessern die Sicherheit und reduzieren die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens in Gefahrensituationen.

Blockchain Use Case – Smart Grid and Energy

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

If you buy electricity nowadays, it usually comes from a central location, is transported through a centrally managed power grid and ends up with the consumer. So far, electricity has always followed this path. This was mainly due to the fact that not many households were able to produce their own electricity. However, this could change quickly with the current developments in the field of smart grids and blockchain.

 

End consumers become producers

Now end consumers themselves are becoming producers in which they can feed electricity into a network themselves using innovative solar modules on the roof. Many providers of inverters, solar panels and energy storage devices are entering the market and are offering end customers a solution to produce their own electricity.

If this electricity is not used, the producer can provide the energy that is not required in the neighborhood. The Smart Grid does this. This power grid is intelligent in that it enables intelligent distribution of the electricity.

 

The bill from the blockchain

Now the blockchain makes it possible to track the amount of electricity that a particular household has given to the smart grid in a way that is not counterfeit-proof. The blockchain enables transparent recording of the electricity offered and the quantity purchased. Since this form of offering and purchasing energy works like a marketplace, the blockchain can also automatically conclude purchase agreements via smart contracts. A smart contract integrated into a specific Bockchain protocol therefore carries out all actions up to an agreement and the electricity can flow.

 

Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.

 

 

Blockchain Use Case – Supply Chain Tracking

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

If you currently buy a product, you have no insight into where the goods really come from, which steps they have gone through and how (or when) they came into the market. In the past, these value chains and supply chains were more nationally restricted, but in times of globalization they have become longer and more opaque.

 

Transparency through tracking

It is these lack of transparency that often make consumers despair. With its smart contracts and counterfeit protection, the blockchain offers an instrument to ensure this transparency. But how? Each processing step of a product can be mapped and confirmed on the blockchain. All entries created in the following steps confirm the previous steps and simply add another entry on the blockchain. This means that every service provider (generally an actor) is forced to confirm receipt of the goods, carry out his work and is also obliged to leave an entry on the blockchain when the goods leave. What sounds like a lot of work here will happen automatically in practice and will be handled using technologies such as QR codes or scanners. As a rule, not every single unit is recorded for large quantities of a product, but only the delivery (or batch) to which the product belongs.

 

Democratization of the value chains

For the first time, this gives consumers the insight they need to make an informed purchase decision. In the future, this information will be found on foods, for example. With the help of an app you can get information about the goods. However, this solution of the goods on the blockchain offers further advantages. For example, faulty goods can be traced faster and a more targeted recall process can be started.

 

Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.

 

 

 

 

Blockchain Use Case – Art and other assets

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

Art and other possessions (assets) are often objects that you consider investment or just for hobby. But if you want to pay off these assets, you rarely find a liquid marketplace. Also, possession of such goods is usually 100% with one person. This makes it difficult for a collective of private art lovers to share ownership of a painting (or the rights to it). There are other assets that do the same. Historic cars and general collectibles suffer from the same problem.

 

Democratization of art

With the help of the blockchain, these assets can be tokenized. This means that you issue shares (tokens) for a piece of art, for example. On the one hand, these share certificates confirm the authenticity of the work of art and, on the other hand, they are a right to own a share of the work of art. This also makes it possible for small investors and private individuals to own art and to benefit from resale or the general commercialization of the painting. These tokens are on the blockchain and are stored there against forgery.

 

Art and new liquidity

 

Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.

Blockchain Use Case – Immobilien

Nachdem der Blockchain-Hype sich gelegt hat, stellt man sich die Frage, welche Use Cases die f├╝r Blockchain f├╝r unserer Gesellschaft denkbar sind. Nachfolgend pr├Ąsentieren wir einen m├Âglichen Use Case.

Immobilien sind immer ein interessantes Investment, gerade wenn man nicht dem Risiko und der Volatilit├Ąt der B├Ârsen unterlegen sein will. Aktuell sind viele Immobilien nur mit Krediten und hohen Sicherheiten zu bekommen. Au├čerdem sorgt der hohe Administrationsaufwand sowie Kosten der Beh├Ârden daf├╝r, dass sich gerade Kleinanleger nicht zum Kauf einer Immobilie durchringen k├Ânnen. Wenn man zusammen mit anderen Investoren eine Immobilie kauft, hat man zudem noch Kosten f├╝r die Gesellschaft, welche die Immobilie h├Ąlt.

Senkung beh├Ârdlicher Kosten

Die Blockchain macht es m├Âglich, sicher und dezentral Eintr├Ąge in Grundb├╝chern zu verwalten. Dadurch k├Ânnen mit Hilfe von Smart Contracts mehrere Parteien eine Vereinbarung finden, ohne das Arbeitsaufwand sowie finanzielle Aufwendungen zu gro├č werden. Dieser Smart Contract verwaltet die Anteile der einzelnen Investoren (beziehungsweise Besitzer) und seine Mechanismen k├╝mmern sich um Aussch├╝ttungen. Die Verwaltung von Assets wie Immobilien sind ein wichtiger Anwendungsfall der Blockchain und helfen dabei, Investitionen und Besitz zu demokratisieren.

 

Immobilien-Investments f├╝r jeden

Die Blockchain hilft dabei bei zwei wichtigen Kernaspekten. Zum einen wird dadurch ein Asset wie beispielsweise eine Immobilie in viele kleine Teile aufgetrennt, in die man ohne einen unmittelbaren Mittelsmann investieren kann. Der zweite Aspekt ist der liquide Markt, den die Blockchain sichtbar macht. Der Gang zum Immobilienmakler ist der aktuelle Weg, um in den Besitz von Immobilien kommen, beziehungsweise um Immobilien zu ver├Ąu├čern. Ein dezentrales Netzwerk, welches digital alle Anteile an Immobilien verwaltet, kann ├╝ber digitale Portale und Smart Contracts helfen, einen nicht immer liquiden Markt sichtbar und durch die Vereinfachung der Kaufs- und Verkaufs-Modalit├Ąten liquider zu machen. Die Gatekeeper-Funktion von Immobilienmaklern entf├Ąllt dadurch, da Marktteilnehmer f├╝r alle Investoren und Besitzer von Immobilien sichtbar gemacht werden.

Buchempfehlung zum Thema

In ihrem Buch Token Economy beschreibt Shermin Voshmgir sehr detailiert, was die Blockchain eigentlich ist, wie Tokens in der Zukunft designed werden und welche Anwendungsf├Ąlle f├╝r diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zuk├╝nftige ├ľkonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

Blockchain Use Case – Stocks

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

Contrary to popular belief, blockchain is not just a decentralized means of payment. The blockchain is more of a decentralized management tool. As a decentralized network, the blockchain is also able to manage assets without a central middleman. These assets are divided into many small units. These units are called tokens. These assets are managed with the help of smart contracts. A smart contract offers mechanisms that monitor previously defined events and trigger certain events when they are fulfilled. These events can be payments or even a change of ownership of a token.

Current State

Shares are currently traded on exchanges. Trading in stocks is already highly automated and is mapped almost exclusively via computer systems. If a company wants to go public, it has to meet many requirements. This usually means that only larger companies dare to go public and smaller companies (such as startups) avoid the stock exchange. Startups usually rely on VCs (venture capital) to manage their financing.

Stocks on Blockchain

With shares on the blockchain, a decentralized P2P network, startups can also offer their shares publicly without any problems and thus collect money for shares. Why does something work? The administrative effort that a company has on the stock exchange can be encoded in smart contracts, so that apart from computing power, there is no further expensive manual administrative effort. This clears the way for the democratization of the stock market. Individual citizens are thus able to participate in financing rounds of startups – individually or, which makes more sense in view of the risk – in a syndicate or as a participation in a fund. This fund then invests, for example, in young companies from certain areas.

 

Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.

 

 

 

 

Machine Learning f├╝r Manager

Machine Learning kann f├╝r Nicht-Techies, Anf├Ąnger und Manager oft eine harte Nuss sein. In unserer neuen Tour wollen wir deshalb dabei helfen, diese Nuss zu knacken. Oftmals sind Management-Entscheidungen zu treffen, bei denen Manager zumindest eine Ahnung von den Abl├Ąufen und Prozessen haben wollen.

In 6 kurzen Kapiteln werden die grundlegendsten Begriffe angesprochen und in verst├Ąndlicher Sprache erkl├Ąrt. Diese Kapitel beinhalten alles, was man wissen muss, um mit Engineers und Datenspezialisten zu diskutieren.

  • Entscheidung f├╝r den Typ der Anwendung
  • Das besorgen der Daten
  • Das Erstellen der Feature-Repr├Ąsentation
  • Prototyping des Feature-Vektors
  • Auswahl eines Verfahrens f├╝r die Implementation
  • Anschlie├čendes Messen der Ergebnisse

Hier geht es zur Tour Machine Learning f├╝r Manager.

Human Digitale Teams in der Wirtschaft

Von Human-digitalen Teams┬áspricht man, wenn man Teams meint, die einen oder mehrere digitale “Kollegen” haben. Das sind in der Regel Helfer mit K├╝nstlicher Intelligenz, die eine spezielle Aufgabe effizienter l├Âsen k├Ânnen, als ihre menschlichen Kollegen. Oftmals sind diese Aufgaben dann entweder datenintensiv oder sehr komplex.

Digitale intelligente Helfer geben dabei meistens Empfehlungen oder zeigen die Implikationen von bestimmten Entscheidungen auf. In der heutigen Industrie sind immer mehr solcher Helfer aktiv in den Arbeitsprozessen dabei.

Beispiele f├╝r Digitale Helfer

  • Risikoabsch├Ątzung bei Investment-Entscheidungen
  • Bildgebende Verfahren im OP-Saal
  • Digitale Assistenzsysteme (Siri, Cortana, etc.) f├╝r Termine und Erinnerungen
  • Intelligente Suchsysteme auf gro├čen Datenmengen
  • Entscheidungen im Bereich Business Analytics
  • Assistenten zur optimierten Planung von Arbeitsaufw├Ąnden

Wie spricht man Digitale Helfer an?

Digitale Helfer spricht man beispielsweise ├╝ber ein Text-Interface (Chatbot), ├╝ber eine grafische Oberfl├Ąche oder ein Sprach-Interface an. Aktuell arbeitet man dabei meist in der Befehlsform, um schnell an eine Antwort oder eine Empfehlung zu gelangen.

Entwicklung von Digitalen Kollegen

Immer mehr Firmen in der Industrie und im Dienstleistungsbereich nutzen Digitale Assistenten / Helfer daf├╝r, um sich auf die wichtigen Aufgaben und ihr Kerngesch├Ąft zu fokussieren. Durch das Erfassen von Daten und Machine Learning werden immer mehr Aufgabenfelder gefunden, in denen sich der Einsatz dieser Assistenten lohnt.

Buch-Tipps f├╝r das Thema “Human-digitale Teams”

How to Start mit K├╝nstliche Intelligenz

In diesem Blogartikel zeige ich dir, wie du anfangen kannst, dich mit K├╝nstlicher Intelligenz zu besch├Ąftigen. Das Thema ist nat├╝rlich sehr umfassend und nat├╝rlich kommt es darauf an, welches Ziel du verfolgst. Bist du beispielsweise einfach interessiert an zuk├╝nftigen Entwicklungen. Dann sind f├╝r dich andere Quellen spannend, als f├╝r jemanden der direkt im Bereich Machine Learning etwas entwickeln will. Interessierst du dich vielleicht sogar nur f├╝r die Robotik, dann wirst du anderes lesenswert finden. In diesem Artikel will ich jedoch einfach ein paar Anst├Â├če geben, um sich mit dem Thema grundlegend zu besch├Ąftigen.

Lesen

Grundlegende Lesetipps f├╝r alle Bereiche rund um das Thema KI habe ich hier bereits zusammengestellt. Schau dort einfach vorbei, wenn du gern liest. Dort findest du eine breite Auswahl an B├╝chern die sowohl technisch als auch gesellschaftlich nah am Thema K├╝nstliche Intelligenz dran sind. Au├čerdem gibt es auf Machine Rockstars noch eine Liste mit Machine Learning B├╝chern und weiterf├╝hrenden B├╝chern.

Meetups

Wenn du dich gern zum Thema K├╝nstliche Intelligenz, Data Science und Robotik austauschen willst, sind Meetups nat├╝rlich ein sehr gutes Format um sich mit einer lokalen Community zu vernetzen. Eine Auflistung dieser Meetups findest du auf Machine Rockstars.

Podcasts

Ein weiterer beliebter Kanal f├╝r die Aggregation von neuem Wissen sind Podcasts. Dort reden meist Experten zu Forschungen und Neuheiten rund um das Thema K├╝nstliche Intelligenz. F├╝r jeden der gern zuh├Ârt und so besser lernen kann, ist die Liste der KI / ML Podcasts zu empfehlen.

Aktien und Anlagen

Was das Thema Anlagen angeht, habe ich hier bereits einige Anlageideen publiziert. Diese hab ich in langer Recherche gesammelt. Schau also mal bei Aktien & ETFs f├╝r K├╝nstliche Intelligenz rein.

Machine Learning 101

Der Machine Learning 101 Report bringt euch auch einen schnellen Kickstart in das Thema Machine Learning. Dadurch lernt ihr, wie ihr relativ schnell ein Datenset lernen k├Ânnt und was Machine Learning bedeutet.

Lets go

Nun k├Ânnt ihr loslegen und euch tiefer in das Thema K├╝nstliche Intelligenz graben. Viel Erfolg dabei!

Roboter oder nicht? Diese Tests m├╝ssen Roboter bestehen

Okay, Roboter! Oder doch Mensch? Was macht einen Roboter aus und wann verwechseln wir Mensch und Roboter? Mit dieser Frage besch├Ąftigen sich Wissenschaftler schon seit Jahrzehnten. Sie entwickeln Tests daf├╝r, um herauszufinden, ob ein gegen├╝ber (beispielsweise im Chat) ein Roboter ist oder nicht. Einige dieser Tests stellt dieser Artikel vor.

 

The Turing Test (Turing)

Das ist der absolute Klassiker dieser Tests. 1950 schlug Alan Turing ihn vor. Dabei geht es darum, eine Maschine von einem Menschen zu unterscheiden. Ein Fragensteller stellt zwei Akteuren die gleichen Fragen. Er sieht sie nicht – sie chatten nur. Kann der Fragensteller anhand der Antworten nicht unterscheiden, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine schreibt, hat die Maschine den Turing Test bestanden.

Die Kritiker des Tests opponieren, dass der Turing-Test nur die funktionalen F├Ąhigkeiten der Maschine herausfordert. Sie schlagen vor, au├čerdem die Kreativit├Ąt und die Diskursf├Ąhigkeit in den Test einzubeziehen. Zwei, auf dem Turing-Test aufbauende, Tests sind darauf ausgerichtet: Lovelace-Test und Metzinger-Test.

The Coffee Test (Wozniak)

Der Apple Mitgr├╝nder Steve Wozniak (auch Woz genannt) schlug diesen Test vor. Ein Roboter soll dazu in der Lage sein, einen durchschnittlichen amerikanischen Haushalt zu betreten, die K├╝che aufzusuchen und dort alle n├Âtigen Zutaten f├╝r einen Kaffee zu finden. Danach muss er den Kaffee zubereiten und servieren. Das erfordert viele verschiedene Komponenten und ein hohes Verst├Ąndnis der Umwelt, denn jeder Haushalt ist anders aufgebaut. Es gibt verschiedene Produkte und Ger├Ąte, die er Proband kennen und verstehen muss.

 

The Robot College Student Test (Goertzel)

Bei diesem Test geht es darum, auf eine amerikanische Universit├Ąt zu kommen. Der Roboter besteht den Test, wenn er die Pr├╝fungen in allen relevanten F├Ąchern besteht. Daf├╝r muss er genauso gut wie der Mensch oder sogar besser abschneiden. Im Juni 2017 hat ein chinesisches Unternehmen eine K├╝nstliche Intelligenz┬áf├╝r diesen Test (ausschlie├člich f├╝r das Fach Mathe) entworfen. Das System bestand den Test, wenn auch nicht mit einer sehr guten Benotung.

 

The Employment Test (Nilsson)

Das Roboter oder Algorithmen bestimmte Jobs bedrohen, ist bereits bekannt.┬áNils J. Nilsson hat 2005 vorgeschlagen, auch Roboter einen Einstellungstest zu unterziehen. Dabei sollen die Roboter in der Lage sein, alle m├Âglichen Aufgaben zu l├Âsen, denn jeder Job ist anders und fordert andere Qualit├Ąten von der Arbeitskraft.

Das Roboter meist ohne Einstellungstest einen Job bekommen, zeigt der Polzeiroboter der bereits in Dubai getestet wird.

 

The Flat Pack Furniture Test (Tony Severyns)

Ist auch als IKEA-Test bekannt. Dabei muss der Roboter ein M├Âbelst├╝ck aufbauen. Startpunkt ist dabei ein geschlossenes Paket, in welchem eine Bauanleitung sowie alle n├Âtigen Teile verstaut sind. Der Test ist bestanden, sobald das M├Âbelst├╝ck korrekt verschraubt und verleimt ist. Au├čerdem muss das M├Âbelst├╝ck korrekt dort platziert werden, wo es hingeh├Ârt.

 

Unz├Ąhlige weitere Tests

Seit der Erfindung des Turing-Tests vor mehr als 60 Jahren gab es immer wieder neue Versuche und m├Âgliche Entw├╝rfe f├╝r Reifepr├╝fungen. Die AAAI Conference on Artificial Intelligence 2015 hatte sogar einen ganzen Workshop nur f├╝r dieses Thema reserviert.

5 untechnische K├╝nstliche Intelligenz Begriffe die sie kennen sollten

K├╝nstliche Intelligenz ist meist ein technisches Thema. Welche untechnischen Begriffe muss ich kennen, wenn ich mit meinen Kollegen, Freunden oder auf Konferenzen ├╝ber das Thema diskutieren will? Wir zeigen dir 5 der wichtigsten untechnischen Begriffe, ├╝ber die sich trefflich diskutieren und fachsimpeln l├Ąsst. Viel Spa├č!

Human in the Loop (Buzzword!)

Human in the Loop┬áSysteme ben├Âtigen einen menschlichen Supervisor, der ihnen in kritischen Situationen helfen kann. Die meiste Zeit versuchen diese Systeme, das gelernte selbst umzusetzen. Dies dient der Automatisierung von Prozessen. Lediglich in schwierigen oder unbekannten Situationen wird ein Mensch gefragt (in die Loop geholt), um entweder schwierige Entscheidungen zu treffen oder der Maschine neue Situationen zu erkl├Ąren.

Aktuell werden viele Prozesse in der Wirtschaft und Industrie von┬áHuman in the Loop┬áSystemen ├╝bernommen. Diese Systeme werden angelernt und ben├Âtigen daf├╝r noch einen Supervisor.

 

Technokratie

Technokratie bezeichnet eine Regierungsform ohne Politiker. In dieser Regierungsform werden ausschlie├člich Wissenschaftler berufen, ein Volk zu vertreten. Technokratie w├╝rde direkt ├╝bersetzt bedeuten: Regierung der Sachverst├Ąndigen. Die Probleme der Gesellschaft w├╝rden Technokraten mit ihren rationalen Modellen und Vorstellungen l├Âsen. Ein Aspekt der vielen Technokratiekritikern missf├Ąllt.

Die Technokratie in ihrer Reinform basiert weder auf Parteien noch auf Koalitionsgedanken. Die gew├Ąhlten Vertreter sind parteilos und handeln im Rahmen ihrer wissenschaftlichen M├Âglichkeiten.




Transhumanismus

Als Transhumanismus versteht man eine philosophische Denkrichtung, den Menschen durch technologische Komponenten in jeglicher Form zu erweitern oder verbessern. Der Transhumanismus hat aktuell 3 verschiedene Str├Âmungen ausgebildet: Demokratischer Transhumanismus, Extropianismus und┬áSingularitarianismus.

Der Transhumanismus kann sich in der Realit├Ąt sehr vielf├Ąltig ├Ąu├čern, durch Sportler mit Prothesen, BioArt-Akteure (wie Stelarc) oder Literatur wie Homo Deus (auf englisch,┬áauf deutsch).

 

Posthumanismus

Der Posthumanismus ist eine philosophische Denkrichtung. Im Kern ist die Aussage: ÔÇ×Der Mensch hat seinen evolution├Ąren Zenit bereits erreicht ÔÇô es ist Zeit f├╝r etwas neuesÔÇť. Der Mensch wird hier nur als eine Spezies unter vielen gesehen.

Dem Mensch wird im PH auch das Recht abgesprochen, die Natur zu zerst├Âren und sich als Krone der Sch├Âpfung zu sehen. Eins steht jedoch fest: Im Posthumanismus gibt es den Menschen unseres Zeitalters nicht mehr.

Dabei ist nicht klar, ob der Mensch als solches oder eben der Homo Sapiens im posthumanistischen Zeitalter keine Rolle mehr spielen soll. Vergleichbar dazu auch: Was ist Transhumanismus (Lexikon), Was ist Transhumanismus (Einführung).

 

Technologische Singularit├Ąt

Technologische Singularit├Ąt bezeichnet den Zeitpunkt, an dem Maschinen so fortschrittlich sind, dass sie sich selbst verbessern k├Ânnen. Damit einher geht der Punkt, dass die Zukunft der Menschheit immer schwieriger vorherzusehen ist. Bisher wurde der Zeitpunkt, an dem technologische Singularit├Ąt eintritt, immer wieder in die Zukunft verschoben. Viele Experten und Forscher auf diesem Gebiet sind sich jedoch einig, dass dieser Zeitpunkt unerwartet und teilweise auch von weiten Teilen der Menschheit unbemerkt eintritt.

Damit verbunden sehen Insider auch die biologische Unsterblichkeit der Menschheit (oder zumindest einzelner Individuen).

Was ist eigentlich ein Roboter?

Sollten Roboter in der Zukunft mal mit einem reflektierenden Selbstbewusstsein ausgestattet werden, k├Ânnen wir nur hoffen, das sie nicht auf die Idee kommen, tschechisch bzw. polnisch zu lernen. Im Tschechischen liegt n├Ąmlich die Wurzel des Wortes Roboter. Es steht f├╝r Frondienst beziehungsweise Zwangsarbeit. Der erste Link zwischen Frondienst und den Arbeitern aus Blech wurde im Theaterst├╝ck R.U.R. (Rossums Universal Robot, oder wie es auf tschechisch hie├č: “Rossumovi Univerz├íln├ş Roboti”) hergestellt.

R.U.R.

Der Golem. Credits: Martin Pauer

In diesem Theaterst├╝ck wurden in gro├čen Tanks menschen├Ąhnliche Wesen aus Blech gez├╝chtet, die den Menschen stupide und langweilige Arbeiten abnehmen sollten.┬áKarel ─îapek ist der Vater dieses Theaterst├╝ck und damit ein St├╝ck weit auch der Vater des Begriffs Roboter. Allerdings nur auf dem Papier, denn obwohl┬áKarel ─îapek dieses St├╝ck schrieb, kam die Idee, diese Wesen “Robota” zu nennen, von seinem Bruder Josef. Am Ende des Theaterst├╝cks rebellieren die Roboter allerdings und vernichten die Menschheit. Obwohl das Werk 1920 geschrieben wurde, ist es immer noch aktuell und steckt voller Hinweise und philosophischen Denkanst├Â├čen.┬áDas Theaterst├╝ck gibt es ├╝brigens auch als Buch. Hier find ihr es.

Der Golem

Eng verbunden mit diesem Theaterst├╝ck ist auch die Legende des Golem, welche h├Âchstwahrscheinlich als Inspiration des Theaterst├╝cks diente. Der Prager Golem, der von einem Rabbi geschaffen wurde, um am Sabbat alle Arbeiten zu erledigen und den Juden zu helfen, ├ťbel von ihnen abzuwenden. Eine spannende ├ťberschneidung gibt es zwischen Golem und Robota. Laut der Legende wird ein Golem mittels Zahlen- und Buchstabenmystik zum Leben erweckt – ein Robota auch.

Und heute?

Humanoider Roboter aus dem 3D Drucker. Project Poppy (Open Source Roboter). Credits: Inria / Poppy-project.org / Photo H. Raguet.Und heute?

Ausgehend von diesem Ursprung gibt es derzeit sehr viele verschiedene Arten von Robotern, die zur Erkundung, zum Transport, als Spielzeug, als Assistenzroboter, in der Medizin und in der Industrie eingesetzt werden. Dabei werden Roboter in unterschiedlichsten Formen hergestellt: sitzend auf einem Portal (Industrie), humanoid (mit Beinen), Laufroboter & mobile (auf R├Ądern oder anderweitig fahrend), BEAMs (Biologisch inspirierte, meist analoge Roboter) und Roboter die nur durch Software in Erscheinung treten.

Eine Begrifflichkeit, die den Roboter ersetzt, ist noch nicht in Sicht. Es l├Ąuft eher auf eine Ausdifferenzierung des Roboterbegriffs hinaus. Ein Agent (auch Softbot genannt) ist beispielsweise ein Roboter, der ein autonomes Verhalten aufweist und nur in bestimmten F├Ąllen kommuniziert. Er muss sich in seiner Umgebung also auskennen und in den meisten F├Ąllen ohne menschliches Eingreifen handeln k├Ânnen. Eine weitere Differenzierung stellt der Androide da. Damit sind menschen├Ąhnliche Roboter gemeint.

Seit der Einf├╝hrung des Begriffs “Robota” in der breiten Masse, hat sich also einiges getan. K├╝nstler drehen Filme und schreiben B├╝cher, um den Begriff und das Konzept des Roboters bekannter zu machen und auf besondere Weise daf├╝r zu sensibilisieren.

Nur am Rande

Auch spannend sind die Werke des polnischen Philsophen und Autors Stanislaw Lem (Buch: Lem ├╝ber Lem). Seine Science-Fiction Romane und Erz├Ąhlungen verkaufen sich 45 Millionen mal und wurden in 57 Sprachen ├╝bersetzt. Einige seiner bekannten Werke findet man hier: Solaris, Das Katastrophenprinzip, Die Astronauten und Der Unbesiegbare)

Was passiert in Unternehmen die KI einsetzen?

Wir h├Âren oft grausame Dinge, ├╝ber die Unternehmen die sich mit K├╝nstlicher Intelligenz befassen oder sie einsetzen wollen. Eine Studie von Capgemini Consulting zeigt jetzt, was sich f├╝r diese Unternehmen ge├Ąndert hat.




Figure 1: Was hat sich verbessert? Credits: Capgemini Consulting

In einer Studie, die Capgemini Consulting zusammen mit dem Digital Transformation Institute durchgef├╝hrte, wird gezeigt, wie es den Unternehmen geht, die bereits K├╝nstliche Intelligenz (AI) einsetzen. F├╝r diese Studie wurden rund 1000 Firmen weltweit interviewt. 75% der Unternehmen verzeichneten einen Uplift von mindestens 10% ihrer Vertriebs. Operationale Kosten konnten gesenkt werden, wobei die operationale Effektivit├Ąt signifikant stieg. Mit dem Net Promoter Score (NPS) wird die Kundenzufriedenheit gemessen. In 3 aus 4 Unternehmen stieg sogar der NPS signifikant an. Das konnte auf eine effizientere Kontaktaufnahme der Kunden und einer verbesserten Auswertung von Kundendaten zur├╝ckgef├╝hrt werden (Figure 1).

 

Figure 2: Welche Bereiche k├Ânnen einen signifikanten Uplift verzeichnen? Credits: Capgemini Consulting

Au├čerdem berichteten die Unternehmen, dass die Produktivit├Ąt ihrer Mitarbeiter stieg, da sie nun in der Lage waren, sich um wichtige Aufgaben zu k├╝mmern. Die meiste Zeit wird in vielen Betrieben noch mit repetitiven Aufgaben verschwendet, die sich eigentlich sehr gut automatisieren lassen. Ein weiterer Pluspunkt geht an die Aufbereitung und Darstellung von gro├čen Datenmengen. Dort leistet die KI (oder eigentlich Business Intelligence / Analytics) eine wichtige Arbeit. Anhand von Zahlen (data-driven) kann man am besten ├╝ber sein Business entscheiden. Das veranschaulicht Figure 2.

Figure 3: Wurden im Unternehme neue Jobs geschaffen? Wenn ja, welche Rollen wurden geschaffen? Credits: Capgemini Consulting

Oftmals wird die steigende Arbeitslosigkeit mit dem Einsatz von K├╝nstlicher Intelligenz in Unternehmen in Verbindung gebracht. Ganz unberechtigt ist dieses Argument nicht, allerdings schafft der Einsatz von K├╝nstlicher Intelligenz auch in vielen Bereichen neue Jobs. In 83% der Firmen sind neue Jobs entstanden. Haupts├Ąchlich sind nat├╝rlich neue Managerrollen entstanden. Auch Direktoren- und Koordinatoren-Jobs sind entstanden. Maschinen und Technik muss n├Ąmlich gewartet und verwaltet werden. Alles in allem ist die Verteilung der neu entstandenen Jobs aber sehr heterogen, wie Figure 3 zeigt.

Figure 4: In welchen Bereichen/Sektoren der Wirtschaft wird bereits K├╝nstliche Intelligenz eingesetzt? Credits: Capgemini Consulting

 

In dieser Studie konnten wir erstmals sehen, wie sich die Anwendung von K├╝nstlicher Intelligenz auf ein Unternehmen auswirken kann. Viele Positionen von Experten waren dabei oft sehr extrem. Hier k├Ânenn wir nun erste Zahlen sehen. In Figure 4 illustriert, die Verteilung von KI-gest├╝tzten Unternehmen je Sektor.

 




 

 

Der Reiz des Utopischen – Was sind Utopien?

Wo geht der Weg der Menschheit hin? Welche Rolle spielen unsere technischen M├Âglichkeiten dabei? Diese Fragen besch├Ąftigen viele Forscher – nicht nur im Bereich K├╝nstliche Intelligenz. Utopien sind dabei ein beliebtes Genre, den (oft extremen) Rahmen der M├Âglichkeiten abzustecken. Unser Gastautor Tino Polzin erkl├Ąrt uns, warum wir mehr ├╝ber Utopien lesen sollten.

Was sind Utopien?

Jeder von uns kennt den Ausdruck, dass etwas ÔÇ×utopischÔÇť ist und versucht damit den Umstand zu verdeutlichen, dass etwas unm├Âglich zu erreichen scheint. Obwohl der Begriff Utopie zu Zeiten der griechischen Hochkulturen so nicht existierte, stammt er doch aus dem Griechischen und bedeutet t├│pos ÔÇ×OrtÔÇť und ou ÔÇ×nichtÔÇť. W├Ârtlich bedeutet Utopie ÔÇ×NirgendslandÔÇť oder ÔÇ×NichtlandÔÇť.

In einer Utopie m├Âglich: Eine virtuelle Stadt, die sich von unser Vorstellung einer Stadt sehr weit entfernt hat.

In einer Utopie m├Âglich: Eine virtuelle Stadt, die sich von unser Vorstellung einer Stadt sehr weit entfernt hat.

Utopien in der Literatur stellen gemeinhin eine ideelle Gesellschaft dar, die in einem mehr oder weniger isolierten Raum existiert. Diese imagin├Ąren Gemeinschaften stellen eine positive oder negative Entwicklung der real existierenden Welt dar. Kurz gesagt sind Utopien die Manifestation einer ÔÇ×m├Âglichen GesellschaftÔÇť im Text. Die erste Utopie ├╝berhaupt stammt vom Philosophen Platon. In seinem Werk ÔÇ×PoliteiaÔÇť (dt. ÔÇ×Der StaatÔÇť) aus dem Jahre 370 v. Chr. versucht er die Gerechtigkeit im Staat und die perfekte Ordnung der Gesellschaft zu entwickeln. In der Literatur gibt es neben den Utopien auch die Anti-Utopien (Dystopien). Romane also, ┬ádie sich mit dem Gegensatz einer ideellen Gesellschaft auseinandersetzen. Bekanntestes Beispiel hierf├╝r ist der Roman ÔÇ×1984ÔÇť von George Orwell aus dem Jahre 1949.

Warum sollte man Utopien lesen?

Utopien klingen befremdlich oder idyllisch? Unsere Verantwortung ist es, sie zu verhindern oder herbeizuf├╝hren.

Utopien klingen befremdlich oder idyllisch? Unsere Verantwortung ist es, sie zu verhindern oder herbeizuf├╝hren.

Viele Autoren von Utopien entwickeln eigene Vorstellungen einer ideellen Gesellschaft und beziehen sich dabei meist mit einem satirisch-kritischen Unterton auf vorherrschende Gesellschaftsverh├Ąltnisse der jeweiligen Zeit. Damit geben utopische Romane dem Autor vergleichsweise viel Macht in die H├Ąnde, vor allem in Zeiten staatlicher Zensur. F├╝r uns als Leser bietet sich hierbei die M├Âglichkeit, einen Einblick in die Gedanken des jeweiligen Autors zu bekommen. Zudem lassen sich mit dem n├Âtigen Verst├Ąndnis f├╝r die jeweilige Zeitepoche auch die Nuancen von Kritik und Satire an Missst├Ąnden vergangener Gesellschaften erkennen.

Neben unterschiedlichen Utopien des perfekten Staates bietet auch die fortschreitende, technische Entwicklung gen├╝gend M├Âglichkeiten und Anl├Ąsse, sich mit dem Lesen utopischer/ dystopische Romanliteratur den Geist daf├╝r zu ├Âffnen, wo technische Entwicklungen enden k├Ânnen und ob dies im Sinne der Menschheit ist. Als Beispiel f├╝r die Auseinandersetzung von Technik in Utopien sei hier nur Aldous Huxleys ÔÇ×Sch├Âne Neue WeltÔÇť genannt. Huxley beschreibt in seinem Buch einen Weltstaat, dessen zentrales Wesensmerkmal die genetische Manipulation von Erbgut und Embryonen ist.

Utopien bieten trotz ihrer oftmals simplen Erz├Ąhlstruktur ein Fenster in die Zukunft, durch das wir als Leser blicken k├Ânnen. Dabei k├Ânnen wir von dieser Zukunft fasziniert sein oder uns angewidert abwenden, aber wir sollten dabei nicht vergessen, dass jedes Fenster auch ein Spiegel sein kann.

Welche Utopien sind lesenswert?

  • Platon, ÔÇ×PoliteiaÔÇť (dt. ÔÇ×Der StaatÔÇť), 370 v. Chr. –┬áWarum: Erste Utopie ├╝berhaupt und pr├Ągender Entwurf f├╝r die Ordnung eines Staates und dessen Gesellschaft.
  • Thomas Morus, ÔÇ×UtopiaÔÇť, 1516 – Warum: Namensgeber des Utopiegenres, zudem auch kritische Auseinandersetzung mit der Zeit des 16. Jahrhunderts.
  • Aldous Huxley, ÔÇ×Sch├Âne Neue WeltÔÇť, 1932 – Warum: Ein Weltstaat, der durch genetische Kontrolle und gl├╝cklich machende Rauschmittel im wahrsten Sinne des Wortes gl├╝ckliche Menschen erschafft.
  • George Orwell, ÔÇ×Nineteen Eighty-FourÔÇť, 1949 – Warum: Die wohl bekannteste Dystopie ├╝berhaupt etablierte den ÔÇ×Big BrotherÔÇť und f├╝hrt dem Leser vor Augen, was passiert, wenn die ├ťberwachung total und absolut wird.
  • Dave Eggers, ÔÇ×The CircleÔÇť, 2013 – Warum: In gewisser Weise ├╝bersetzt diese Mini-Dystopie den Roman ÔÇ×1984ÔÇť in unsere Zeit, in der ein Internetkonzern nicht nur das (digitale) Leben seiner Nutzer total├╝berwachen will.

Zum Gastautor:┬áTino Polzin, Jahrgang ’90, studierte Philosophie, Geschichte und Psychologie an der TU Dresden sowie der FU Hagen. Aktuell besch├Ąftigt er sich mit der Klassifikation von Utopien in der Literatur.

Was ist Transhumanismus?

Der Transhumanismus an sich vereint viele Str├Âmungen verschiedener Gruppierungen mit diversen Zielen. Diese Beschreibung ist nicht besonders pr├Ązise, aber sie zeigt, was Transhumanismus ist – vielschichtig. Dieser Artikel┬áverfolgt das Ziel, etwas Licht ins Dunkle zu bringen. Daf├╝r werde ich alle Eckpfeiler des Transhumanismus auflisten und kurz erkl├Ąren, wie sie sich in das Thema einf├╝gen. pexels-photo-128969Bevor wir aber damit starten, will ich nur kurz erkl├Ąren, wie sich der Begriff zusammensetzt. N├Ąmlich aus:

  • Trans (lat. “├╝ber” oder “hinaus”) und
  • Human (lat. “Mensch”).

Prinzipiell geht es darum, die Grenzen menschlicher Entwicklungsm├Âglichkeiten zu brechen und durch technische Optionen zu erweitern. Den Menschen “├╝bermenschlich” denken – fasst es wohl am besten zusammen. Wird Friedrich Nietzsche dadurch wieder salonf├Ąhig? Es wird jedenfalls diskutiert, inwiefern seine Einfl├╝sse der Philosophie des “├ťbermenschen” dem modernen transhumanistischen Gedanken ├Ąhneln. Diese Richtung l├Ąsst sich in die folgenden Str├Âmungen einteilen:

  • Singularitarianismus – Das Ziel ist die Transzendenz der menschlichen Spezies durch die Erschaffung einer Superintelligenz. Im Endeffekt reden wir hier von einer biologischen Unsterblichkeit, da das Individuum selbst in der Lage ist, sich kontinuierlich zu verbessern.
  • Demokratischer Transhumanismus – Diese Str├Âmung ist die moderateste von allen. Die Aktivisten wollen den menschlichen Fortschritt mit unserem gegenw├Ąrtigen, in der westlichen Welt etablierten, politischen System zusammenf├╝hren. Sozialdemokratie gemixt mit┬áliberalerem Fortschrittsgedanken – so kann man den DT verstehen.
  • Extropianismus – Ihre Anh├Ąnger sind sehr radikal in ihren Theorien. Diese┬átr├Ągt starke posthumanistische Z├╝ge. F├╝r sie gelten die 2 Grunds├Ątze der Thermodynamik nicht – sie wollen keine Entropie, sie wollen Extropie. Vorallem aber richtet sich ihre Bewegung gegen Dekadenz, Alter, Tod und das damit einhergehende begrenzte jugendliche Leben. “Ewige Jugend und nur das n├Âtigste zum Leben” – k├Ânnte der Leitspruch sein.

Diese Str├Âmungen haben verschiedene Ziele. Die Eckpfeiler ihrer Theorien und Vorstellungen sind aber oftmals ziemlich identisch. Welche das sind, seht ihr hier:

  • Eugenik – Einer der schwierigsten Eckpfeiler im Transhumanismus ist unumstritten die Eugenik. W├Ąhrend in den fr├╝heren Ausf├╝hrungen der Eugenik oft durch Kastration oder Sterilisiation die Richtung vorgegeben werden sollte, basieren die neusten Methoden darauf, schon vor der Geburt durch gezielte Genmanipulation f├╝r das Wohl des Individuums zu sorgen.
  • Prothesen / Exoskelette – Erweiterungen durch neue K├Ârperteile und K├Ârperextensionen, die dem Menschen helfen, verschiedene Aktionen verbessert auszuf├╝hren, als es ohne diese Prothesen oder Skelette m├Âglich w├Ąre. Dazu z├Ąhlen auch Exoskelette die gesunde Menschen nutzen, um bspw. schwere Gegenst├Ąnde zu heben oder um in Gefahrensituationen gesch├╝tzt zu sein.
  • Bioethik – Zur Bioethik geh├Ârt haupts├Ąchlich der Umgang mit unserer Umwelt und Umgebung. Dieses Thema wird sehr wichtig. Denn wenn sich die Menschheit von der Umwelt immer weiter emanzipiert, wird der Umgang mit der Umwelt wieder zum Thema werden. Verschiedene Ans├Ątze existieren dabei, die bekanntesten: Deontologische Ethik (Kant), Kommunitarismus, Individualismus (liberaler Ansatz) und der Utilitarismus.
  • Kryonik / Gentechnik – Mit dem “Einfrieren von Stammzellen” beschreibt man oft das als Kryonik bekannte Gebiet. Aber das ist noch lange nicht alles. Es geht dabei auch um das Z├╝chten von Zellen. Dabei arbeitet man im Bereich des Tissue Engineerings daran, Gehirngewebe zu replizieren sowie zu konservieren.
  • Neuroethik – Die Neuroethik befasst sich in ihrem Kern mit Fragen wie: Freiheit, Wille, Selbstbewusstsein und Pers├Ânlichkeit. Ein Teilgebiet der angewandten Neuroethik besch├Ąftigt sich aber auch mit Neuro-Enhancements. Diese Verbesserungen des Gehirns k├Ânnen chemischer sowie technischer Natur sein. Letztere interessiert die Transhumanisten nat├╝rlich am meisten. Kommen wir nun zu einem der wichtigsten Werkzeuge f├╝r diese Enhancements.
  • Gehirn-Maschine-Interface – Hierbei geht es um eine Schnittstelle, die einen Computer mit dem Gehirn verbindet. Dabei k├Ânnen Backups gemacht werden, Analysen durchgef├╝hrt oder Updates eingespielt werden. Jedes Individuum soll mittels einer Schnittstelle verschiedene F├Ąhigkeiten erlernen k├Ânnen oder Erinnerungen sichern k├Ânnen.
  • clinic-doctor-health-hospitalNanotechnologie – Wird in vielen Szenarien ben├Âtigt, beispielsweise als kleine Roboter in der Medizin. Diese Technik soll verschiedene smarte Systeme zur Verf├╝gung stellen, die uns den Alltag erleichtern.
  • Roboter / Agenten – Viele Aspekte des Transhumanismus lassen sich ├╝berhaupt nur realisieren, wenn wir in unserer Umgebung eine Menge autonom arbeitende Systeme implementieren, die uns verschiedene Arbeiten abnehmen. Nur dann kommt unsere Zivilisation dazu, sich ein Upgrade zu verpassen.
  • Zukunftsforschung – Ein wichtiger Teil jeder Theorie bzw. Str├Âmung im Bereich des Transhumanismus. Jede Theorie basiert auf einem Modell der Zukunft. Diese Modelle werden durch Roadmapping, Systemanalyse, Szenarienanalyse oder sogar mit der bekannten Methode 635 aufgestellt. Um die vorhin vorgestellten Str├Âmungen in Tiefe zu begr├╝nden, sind solche Betrachtungen n├Âtig.





Diese Eckpfeiler sind die Voraussetzungen und Stützen dieser Theorien. Allerdings gibt es aus verschiedenen Lagern immer wieder Kritik am Thema Trans- bzw. Posthumanismus (beides sollte man trennen, hier werden allerdings beide Positionen zusammen betrachtet).  Diese Kritiken werden nachfolgend auch stichpunktartig aufgeführt:

  • Kritik an der Existenz der Idee – Die Kritiker sprechen davon, dass es die Technologie f├╝r dieses Konzept des Transhumanismus niemals geben wird. ┬áIhrer Meinung nach, ist die Menschheit nicht f├Ąhig dazu, alle Voraussetzungen zu schaffen.
  • Kritik an der Vorhersagbarkeit┬á– Geht in die ├Ąhnliche Richtung, wie die Kritik an der Existenz der Idee. Die Kritik wird allerdings um den Fakt erweitert, das die Zukunft schlecht vorhersagbar war, ist und sein wird. Transhumanistische Konzepte klingen zwar sehr einfach und offensichtlich, allerdings wissen wir, dass die Zukunft keineswegs so determiniert ist, wie sie in diversen Konzeptb├╝chern zu finden ist.
  • Kritik an der fehlenden Moral – Die transhumanistische Avantgarde interessiert sich meist nur f├╝r den technischen Fortschritt. Viele gesellschaftliche Aspekte wie ├änderungen in der Politik, Gemeinwesen und Gesellschaft werden h├Ąufig ausgeblendet. Im Transhumanismus steht der Mensch im Mittelpunkt. Oft erhebt er garnicht den Anspruch, sich mit solchen Themen zu besch├Ąftigen – sollte er aber!

Das war der kleine Einstieg in das Thema Transhumanismus. Wenn euch der Artikel gefallen hat, teilt ihn doch in eurem Netzwerk. Das n├Ąchste Was ist …. ? wird sich mit dem Thema Technokratie befassen.

 

Unsere Leseempfehlung zu dem Thema

Stefan Lorenz Sorgner zeigt in seinem Buch Transhumanismus – “Die gef├Ąhrlichste Idee der Welt”, wie gef├Ąhrtlich diese Idee tats├Ąchlich sein kann. Er beleuchtet philosophische Gesichtspunkte und grenzt sich in seinem Buch stark von der Idee des Posthumanismus ab.

Welche Enhancements sind sinnvoll? Verl├Ąngerung der Lebensspanne, Verst├Ąrkung von empathischem Verhalten oder aber gleich die Amputation von einem schlecht funktionierenden K├Ârperteil? Diese Fragen bewertet der Auto in seinem Buch, das man gelesen haben sollte. Hier gehts zum Buch.

Kann man Nachhaltigkeit automatisieren?

Das Thema Nachhaltigkeit besch├Ąftigt immer mehr Menschen. Wie gro├č ist der eigene Footprint? ┬áWas kann ich tun, um Nachhaltigkeit zu f├Ârdern? Diese Fragen stellt man sich – zurecht. Allerdings ben├Âtigt man auch sehr viel Zeit, um sich mit dem Thema auseinander zu setzen. Aber kann man Nachhaltigkeit automatisieren?

ZenRobotics definiert den State of the Art

Recycling-Robots-ZenRobotics-1ZenRobotics aus Helsinki hat sich genau dieses Thema zur Mission gemacht. Sie produzieren Roboter, welche M├╝ll trennen und damit helfen, R├╝ckf├╝hrungsprozesse zu verbessern. Ihr Produkt hei├čt ZRR (ZenRobotics Recycler). Dabei wird das Material gescannt, analysiert und der Objekttyp sowie dazugeh├Ârige Eigenschaften erkannt. Danach kann der Recycler das Material je nach Konfiguration┬átrennen. Installiert man das System mit zwei Roboterarmen, kann es 67 Mal in der Minute auf das F├Ârderband zugreifen.

Liam – Der Apple Recycler

Liam baut alte iPhones (oder andere Apple-Produkte) auseinander. Es ist der Ansatz von Apple, Nachhaltigkeit im Produktzyklus zu etablieren. Dabei kann ein neues Produkt aus den restlichen funktionierenden Teilen wieder zusammengesetzt werden oder aber für die Entwicklung eines neuen Produktes genutzt werden.

Aus einem alten iPhone lassen sich beispielsweise seltene Materialien wie Nickel, Aluminum, Kupfer, Cobalt┬áund Wolfram gewinnen. Laut DoSomething.Org werden jedes Jahr 20 bis 50 Millionen Tonnen M├╝ll produziert. Anfang 2016 ging Apple mit Liam an die ├ľffentlichkeit und hat damit neue Ma├čst├Ąbe gesetzt.

Was passiert, wenn Roboter recyclt werden m├╝ssen?

Das ist eine spannende Frage, denn auch die Roboter und Rechentechnik, die unseren M├╝ll recycelt, kann recycelt werden. Aber wie? IQeol ist eine Organisation, die alte WEEE (also “Elektroschrott”) in Regionen verteilt, die diese Ger├Ąte noch benutzen k├Ânnen. Es ist also daf├╝r gesorgt, dass sogar die Recycler recycelt werden k├Ânnen. Dabei fokussiert sich IQeol vor allem auf Afrika.

Was bleibt?

Oft gibt es das Problem, dass man nicht wei├č, was nach der M├╝lltonne auf den M├╝ll wartet. Das motiviert nicht wirklich, den M├╝ll langfristig konsequent zu trennen. Wenn man es schaffen w├╝rde, diesen Prozess transparenter zu machen und dem M├╝llproduzenten die KPIs (Kennzahlen) online pr├Ąsentieren kann, schafft man damit auch ein Bewusstsein f├╝r die M├╝llproduktion einer Region, einer Stadt oder eines Landes. Durch Roboter, die in der Lage sind, alles zu messen, werden auch Zahlenwerte greifbarer und beeinflussbarer.

Als Mitglied des WWF m├Âchte ich hier nochmal auf den WWF Environmental Footprint Calculator hinweisen.

Thinking, Fast and Slow – Ein Buchtipp f├╝r KI-Forscher

Thinking, Fast and Slow von Daniel Kahnemann stand schon l├Ąnger auf meiner Wunschliste. Von vielen Seiten wurde mir versprochen, dass es genau dieses Buch ist, was angehende Wissenschaftler lesen sollten. Also habe ich es mir vorgenommen und geschaut, ob es h├Ąlt, was viele Kollegen versprochen haben.

Das Buch beginnt mit einer Einf├╝hrung zu den beiden System, also dem mehr affektiv handelnden System I und dem langsamen und faulen System II. Zweiteres ist jedoch dazu ausgelegt, komplex zu denken und Fakten zu checken. Wie umfangreich und aufw├Ąndig ist das die Benutzung von System II und wie oft nutzt man es? Das Gehirn ist eine assoziative Maschine (er nennt es so, allerdings ist Maschine ein sehr technikorientiertes Wort, assoziatives System w├Ąre hier etwas abstrakter und w├╝rde f├╝r weniger Verwirrung sorgen). Das Kapitel besch├Ąftigt sich au├čerdem damit, wie wir Entscheidungen treffen und welche weiteren Optionen zur Entscheidungsfindung existieren.


Das ganze Buch ist durchzogen mit kurzen Beispielen, um den Leser ebenfalls bei einigen Denkfehlern zu ertappen. Im zweiten Kapitel geht es um Statistiken und Denkfehler, die vor allem dabei passieren, wenn man mit kleinen Zahlen und Mengen auf Gr├Â├čere schlie├čt oder wenn Emotionen sowie┬ápers├Ânliche Pr├Ąferenzen im Spiel sind. Risiken werden oftmals von uns untersch├Ątzt, weil wir in die Vergangenheit schauen und meist annehmen, wir w├╝rden alle Parameter kennen. In der Wissenschaft nennt sich dieser Effekt “Overconfidence”. Das ist auch der Titel des 3. Kapitels, das sich mit den Illusionen und dem Verstehen der Umwelt besch├Ąftigt. Eine wertvolle Quintessenz aus diesem Teil des Buches wird schnell klar. Wir ben├Âtigen sehr oft eine vertrauensvolle aber ehrliche Sicht von au├čen, die uns hilft unsere Entscheidungen zu reflektieren. Nach diesem Exkurs ├╝ber die Wahrnehmung geht es um die Wahl. Eine Wahl zu haben, bedeutet zu allererst, dass man mehrere Optionen zur Auswahl hat. Es werden Theorien und Fallstricke vorgestellt, die uns bei der Entscheidung zwischen mehreren Optionen im Wege stehen. Welche Fragen zu stellen sind, um diesen Fallstricken zu entgehen sind, verr├Ąt das Buch auch. Im generellen spielt die Wahrnehmung und die Warhnehmungst├Ąuschung in diesem Buch eine gro├če Rolle. Ein Abschnitt in diesem Kapitel handelt beispielsweise von Framing und wie verschiedene Frames die Realit├Ąt ver├Ąndern. Das letzte Kapitel stellt danach die beiden Pers├Ânlichkeiten vor, die in einem Menschen wohnen. Auf das wesentlichste reduziert, kann man sagen, die erste┬áPers├Ânlichkeit ist ein emotionaler und affektive Entscheider. Im Gegensatz dazu ist die andere Pers├Ânlichkeit eher ein rationaler Denker, der andere aber nur bedingt bessere Entscheidungen trifft. Zudem verbraucht der rationale Denker sehr viel Energie und Aufmerksamkeit.

Was kann ich daraus lernen?

Nach dem Lesen des Buches stellt man auf jeden Fall fest, dass man bewusster entscheidet. Man denkt fast automatisch dar├╝ber nach, ob System I oder II eine Entscheidung getroffen hat und was der richtige Weg gewesen w├Ąre. Au├čerdem analysiert man Fallstricke h├Ąufiger, l├Ąsst sich f├╝r Entscheidungen mehr Zeit und kann nach der Entscheidung seine Argumentationslinie sauberer darlegen. Vieles war f├╝r mich nicht neu, die Fakten und Biases existieren schon l├Ąnger, allerdings macht zus├Ątzlich zum pr├Ąsentierten Wissen die Erfahrung des Autors und Nobelpreistr├Ągers Daniel Kahnemann das ganze Buch zu einem runden Konzept. Er schreibt einige Erkenntnisse aus seiner pers├Ânlichen Sicht und zeigt auch auf, was der Ausgangspunkt f├╝r dieses oder jenes Experiment war. Besonders als (werdender) Wissenschaftler liest sich das Buch sehr spannend.

Take-Away: Was bleibt?

    • Mach dir klar, dass du immer die Wahl hast, zwischen affektivem und bewussten Entscheiden zu w├Ąhlen.
    • Denke immer ├╝ber m├Âgliche Fallstricke nach, die deine Entscheidungen negativ beeinflussen k├Ânnen.
    • Pr├╝fe Risiken, die aus deinen Entscheidungen folgen k├Ânnen.
    • Sei dir bewusst, das du prinzipiell immer zu wenig Informationen hast, um dich richtig zu entscheiden.
    • Lerne deine Entscheidungen einzusch├Ątzen. Agierst du eher risikoavers oder verlustavers? Und warum ist das so? Reflektiere die Entscheidungen, um festzustellen, was dir deinen Entscheidungen zugrunde liegt.
    • Erlaube dir selbst, mehrere Entscheidungen durchzuspielen und in jeder die positiven┬ásowie negativen Aspekte zu sehen.

Hier gehts zum Buch von Daniel Kahnemann.

Maschinenmenschen ÔÇô Wenn Technik unter die Haut geht

Das Thema Cyborgs gewinnt in unserem Zeitalter des Body-Enhancement immer mehr Bedeutung. Aber was bedeutet eigentlich der Begriff Cyborg? Er ist nicht umfassend definiert und genau deshalb ist es auch so spannend, sich damit zu befassen. Chips oder Magnete unter die Haut implementieren – das definiert zumindest eine Substr├Âmung der Cyborgs. Das Deutsche Hygienemuseum Dresden zeigte dazu am 26.01.2017 den Film “Maschinenmenschen ÔÇô Wenn Technik unter die Haut geht” ┬ánoch vor der TV-Premiere am 31.01.2017 im ARD. Die dazugeh├Ârige Veranstaltung mit einer nachfolgenden Podiumsdiskussion nannte sich: “Cyborgs – Leben jenseits nat├╝rlicher Beschr├Ąnkung”.

Neil Harbisson (Quelle: Wikipedia)

Neil Harbisson (Quelle: Wikipedia)

Der Film von┬áLuisa Wawrzinek┬ázeigt einige Protagonisten mit ihrem Begehren, sich durch Prothesen und Chips das Leben zu vereinfachen. Dabei werden verschiedene Level dieser Verbesserung beleuchtet. Neil Harbisson zum Beispiel ist seit der Geburt blind. Er kann durch eine Antenne Farben h├Âren. Die Antenne die er am Kopf tr├Ągt, macht Farben f├╝r ihn h├Ârbar. So hat f├╝r ihn beispielsweise jedes Gesicht eines Menschen einen einmaligen Tonabdruck. Andere Protagonisten des Films haben wiederum einfach nur einen avantgardistischen Anspruch an sich selbst. Sie fordern ihr Technikverst├Ąndnis heraus uns versuchen, die Zentralverriegelung des Autos mit einem Chip unter der Haut zu ├Âffnen. Oder sie denken sogar daran, einen WLAN-Router in ein k├╝nstliches H├╝ftgelenk einzubauen.




Nach der Vorf├╝hrung des Films folgte eine Diskussionsrunde mit dem Arbeits- und Organisationspsychologen Prof. Dr. Bertold Meyer (der selbst mit nur einem Arm geboren wurde und eine hochtechnische Prothese tr├Ągt), der┬áT├Ątowiererin Hika Kiekenupp (die aus Menschen Cyborgs macht), Dr. Dierk Spreen (Soziologe und Experte), dem Moderator Alexander Kr├╝tzfeldt┬ásowie der Regisseurin des Films┬áLuisa Wawrzinek. Als die Diskussion nach der Vorstellung aller Teilnehmer er├Âffnet wurde, stellte Bertold Meyer klar, dass man die Norm bzw. die Normale verorten muss, wenn man sie verbessern oder erweitert sehen will. Er unterscheidet prinzipiell zwischen einer statistischen Norm (einer nat├╝rlichen Norm) und einer medialen Norm. Dabei bezog er sich vor allem auf Behinderungen und die Verbesserung des Lebensgef├╝hls sowie die Steigerung der Leistungsf├Ąhigkeit durch verschiedene Enhancements des K├Ârpers. Zusammen mit Hika Kiekenupp und Dierk Spreen stellten sie fest, dass die Br├╝cke zwischen Sch├Ânheitsoperationen und Cyborgs, die sich einen Chip implantieren lassen, nicht sehr gro├č ist. Sie unterscheiden hier zwischen einem ├Ąsthetischen Enhancement (bspw. Vergr├Â├čerung der Br├╝ste, Sch├Ânheitskorrekturen sowie -anpassungen) und einem funktionalem Enhancement (Implantieren von Chips). Au├čerdem stellen sie fest, dass auch beim Implementieren von Chips und weiteren cyborgartigen Erweiterungen am K├Ârper, die Spielregeln des Kapitalismus gelten. Dabei gingen sie insbesondere auf die Frage ein, ob uns das Leben in einer cyborgartigen Welt menschlicher und besser machen wird. Es werden auch bei diesen Produkten M├Ąrkte um das Produkt gebaut und Erweiterungen angeboten werden. Aktuell ist die Technik, auch getrieben durch eine┬áAvantgarde, noch sehr ideell. Au├čer dem Interesse des Anwenders, Anerkennung zu gewinnen und erste Erkenntnisse zu sammeln (Neugierde befriedigen), kann noch kein wirtschaftliches Interesse festgestellt werden. Es wird aber sicherlich kommen. Ein weiterer spannender Punkt in der Diskussion war eine Aussage aus dem Film, dass wir unsere Umwelt dann anders sowie┬ábesser wahrnehmen k├Ânnen. Es hie├č sogar, dass aufgrund von Cyborg-Modulen das Empathieverst├Ąndnis des Menschen verst├Ąrkt wird. Eine offene┬áFrage, die dann auch das Schlusswort bildete lautete: “Wir werden durch Technologie nicht menschlicher. Denn wenn es wirklich so w├Ąre, w├╝rde die Menschlichkeit in der Technik liegen und nicht in uns.” Eher ist es nach Feststellung der Diskussionsrunde so, dass durch das krankhafte Effizienzdenken die Menschlichkeit verloren geht.




Der Film zeigt vornehmlich Avantgardisten auf dem Gebiet der Cyborgs. Auch der einzige Gegenpol in der Dokumentation, Bertold Meyer, ist eigentlich ein F├╝rsprecher – jedoch und das betonte er mehrmals, nachdem die Menschen bereit daf├╝r sind. Er fordert mehr Aufkl├Ąrung und Sensibilisierung f├╝r das Thema sowie sinnvollere Anwendungen, f├╝r die sich solche Eingriffe lohnen.

Am 30.01.2017 um 23:30 wird diese Dokumentation erstmals auf der ARD ausgestrahlt. (Link)

Allmacht der Algorithmen – Eine Podiumsdiskussion an der Uni T├╝bingen

Im folgenden Video finden sich mehrere Experten auf dem Gebiet K├╝nstliche Intelligenz, Machine Learning und weitgefasst auch Industrie 4.0 zusammen. Claus Kleber hatte mit seiner Dokumentation names “Sch├Âne neue Welt” ├╝ber das Silicon Valley viel Aufmerksamkeit erreget. In dieser Podiumsdiskussion geht es nun darum, wie der Stand bzgl. Industrie 4.0 in Dresden ist. Es wird am Anfang etwas ├╝ber Sebastian Thrun und seine Sicht auf Technologie diskutiert. In Deutschland, einem sehr stark regulierten Land, wird diese Entwicklung nicht so schnell und avantgardistisch voran gehen, wie im Silicon Valley.

Es wird sehr viel ├╝ber autonomes Fahren geredet, technische Modelle, wie das Sense-Think-Act Modell sind Thema. Dabei ist der Vertreter der Robert Bosch GmH sehr gut im Buzzwords verteilen. Sense-Think-Act bezeichnet hier ein Paradigma aus der Robotik, bei dem die Entscheidung des Roboters nach der Reizaufnahme und dem Zusammenf├╝hren sowie Beurteilung┬áder Reize (think) erfolgt. Es werden menschliche Fehler diskutiert, die es zu minimieren gilt. 9 von 10 Autounf├Ąlle sind durch Menschen verursacht. Ego, M├╝digkeit oder fehlende Erfahrungen, es gibt viele m├Âgliche Ursachen. Au├čerdem wurden Nanodegrees (kleine nicht vollwertige aber spezielle Bildungsabschl├╝sse) diskutiert – sowie generell Bildung in der schnelleren und flexibleren Berufswelt.

An sich ist die es die Diskussion wert, angesehen zu werden – ebenso wie die oben verlinkte Dokumentation von Claus Kleber selbst.




Sex als Algorithmus – Die Evolutionstheorie aus dem Blickwinkel der Informatik

In der Novemberausgabe des Communications of the ACM gab es einen spannenden Artikel namens Sex as an Algorithm von Adi Livnat und Christos Papadimitriou. Er beleuchtet aus der Sicht der Informatik, welche Mechanismen der Evolutionstheorie eine fitte und gute Population erschaffen.

Es gibt eine Fehlanpassung zwischen Heuristik und Evolution. Heuristik sollte danach streben, Populationen mit herausragenden Individuen zu schaffen. Evolution mit Sex zeichnet sich jedoch durch etwas ganz anderes ab: Es erschafft eine “gute Population”.

Dabei beleuchten sie die Vergangenheit mit Bez├╝ge auf Charles Babbage und Charles Darwin. Au├čerdem stellen sie die Red-Blue Tree Theorem auf. Damit wurde nicht zu viel verraten. Das Lesen lohnt sich. Hier geht es zum Artikel.

 

[B├╝cher] Beschleunigung und Entfremdung – Hartmut Rosa

Da ich aktuell etwas weniger Zeit habe, um ├╝ber K├╝nstliche Intelligenz und artverwandte Themen zu bloggen, m├Âchte ich eine neue Artikelreihe starten. Denn – Zeit zum Lesen habe ich immer, denn sie ist fest eingeplant bei mir. Deshalb geht es in der neuen Artikelreihe um B├╝cher, die vor allem f├╝r Data Scientists, Data Engineers und Ingenieure der Informatik geeignet sind.

Mit einem Buch vom Soziologen Hartmut Rosa m├Âchte ich dabei starten. Jetzt fragt man sich nat├╝rlich, was ein Soziologe ├╝berhaupt im entferntesten Sinne mit Informatik und KI zu tun hat. Auf der einen Seite m├Âchte ich generell klarmachen, dass es f├╝r einen Informatiker nicht schaden kann, sich in andere Fachgebiete einzulesen, schlie├člich durchdringt die Informatik immer mehr Teile der Wissenschaften und Wirtschaftsbranchen – ein Blick ├╝ber den Tellerrand, egal auf welcher Seite des Tellers, lohnt sich also meistens. Auf der anderen Seite ist das Thema (trotz des Erscheinungsjahrs 2013) immer noch aktuell. Pers├Ânlich finde ich, dass sich┬áeinige┬ámeiner (fr├╝heren) Kommilitonen, Kollegen und Freunde bez├╝glich des Themas “Beschleunigung des Alltags” eher reaktiv verhalten, anstatt es aktiv zu verstehen und zu nutzen.

Beschleunigung und Entfremdung von Hartmut Rosa erkl├Ąrt n├Ąmlich sehr genau die Anatomie dieser Beschleunigung. Ein Beispiel: Vor der Erfindung der Eisenbahn vermutete man, dass jede Fortbewegung des Menschen gr├Â├čer als 30 Km/h sch├Ądlich f├╝r das Gehirn ist. Schauen wir aus dem Fenster und denken einen kurzen Augenblick nach, wie wir heutzutage reisen. ┬áEs gibt viele Aspekte und Facetten dieser Beschleunigung. Rosa sieht die Aufl├Âsung der St├Ąndegesellschaft als einen dieser Punkte an. Dadurch wurde das Leben undeterminierter. In einen Stand hineingeboren zu sein, sicherte den Status. Durch die Freiheit, sich den Status selbst zu erarbeiten, kommt aber eben auch der Zwang, sich den Status zu sichern. Nachdem Rosa die Motoren der Beschleunigung identifiziert hat, stellt er fest, dass sich technische Innovationen, wissenschaftliche Erkenntnisse und ├Âkonomische Transaktionen um ein vielfaches beschleunigt haben – nicht aber die Politik. Das sich die Politik nicht entwickelt hat, w├╝rde ich nicht direkt unterschreiben. Geopolitik und deren Auswirkung betrifft uns alle. ┬áAuf einer gewissen Ebene hat sich die Politik (nicht vor unserem direkten Auge) auch entwickelt. Worauf der Autor aber hier anspielt: Gelebte Demokratie gibt den Rahmen f├╝r Innovationen, Wissenschaft und Wirtschaft vor. Daf├╝r erscheint ihm die Politik zu langsam. Dabei sieht er vor allem den hohen Planungsaufwand (u.a. b├╝rokratiebedingt) als einen Grund.




Die Anatomie der Entfremdung klassifiziert er mit der Entfremdung vom Raum, von Dingen, der Zeit, vom eigenen Handeln sowie Selbstentfremdung & soziale Entfremdung. Er f├╝hrt diese aus und untermauert sie mit subjektiven Darstellungen, bzw. praktisch erlebtem. Durch in-Beziehung-treten mit Dingen, also durch Interaktionen mit Dingen (einen Socken stopfen anstatt wegzuwerfen, ein technisches Ger├Ąt selbst reparieren anstatt es neu zu kaufen) beseelt man sie. Ist dies nicht der Fall, so entfremdet man sich von ihnen, so f├╝hrt Rosa in seinem Buch aus.

Fazit: Es ist gut, das Thema Beschleunigung (mit diesem Buch) zu begreifen, damit man ihr nicht ausgeliefert ist. Man bringt oft unbewusst Opfer zugunsten der Wettbewerbslogik, man sollte sich dessen wenigstens bewusst sein. Eine Leseempfehlung von mir. Hier gehts zum Buch.

26 Time Management Hacks – So werden Projekte erfolgreich!

Diesmal habe ich etwas – abseits vom Thema K├╝nstliche Intelligenz – f├╝r euch. Viele Stellen sich die Frage: Wie kann ich erfolgreich werden. Klassische Antwort: es kommt darauf an! Nat├╝rlich geh├Ârt Disziplin genauso dazu wie Gl├╝ck. Denn schlie├člich, so sagt man, ist jeder seines eigenen Gl├╝cks Schmied. Um die richtigen Schmeidetechniken zu erlernen, m├Âchte ich hier ein Slide Deck mit euch teilen, welches ich selbst ebenfalls sehr inspirierend fand. Viel Spa├č damit.

Deep Learning – So gelingt der Einstieg!

Deep Learning ist in vielen Bereichen der KI-Forschung und der praktischen wirtschaftlichen Anwendungen von maschinellem Lernen ┬ázum State-of-the-Art geworden – vor allem bei Aufgaben mit┬áBildern und Texten. Es klingt wie ein komplett neues und aufregendes Verfahren, entpuppt sich aber als┬áein Zusammensetzen von bereits vorhandenen Komponenten des Machine Learning. Je nachdem wie tief man in die Materie einsteigen will, muss man sich vorher mit Formen der Merkmalsextraktion sowie mit k├╝nstlichen neuronalen Netzen besch├Ąftigen. Deep Learning bedeutet n├Ąmlich im Grunde folgendes:

  • Ein mehrschichtiges k├╝nstliches neuronales Netz (multi layer)
  • Jede Schicht (Layer) hat eine bestimmte Funktion & f├╝hrt verschiedene Operationen aus
  • Man entwirft verschiedene Architekturen dieser Netze – verschiedene Verschaltungen von Layern





Diese Layer haben verschiedene Funktionen. Die meistbenutzten Konzepte werden nachfolgend dargestellt:

  • INPUT [32x32x3] Funktioniert im Grunde ├Ąhnlich┬áwie eine Retina. Die Matrix in diesem Layer besteht aus den RGB-Bildpunkten (3) und entspricht der Gr├Â├če des Bildes in diesem Beispiel: 32×32 Pixel.

    Quelle: Wikipedia

    Quelle: Wikipedia

  • CONV (Convolutional Layer) Dieser Layer berechnet Features f├╝r lokale Regionen im Input. Die meistgenutzte Funktion hier ist ein Skalarprodukt der Werte in den verschiedenen Regionen berechnet. Setzt man 12 verschiedene Filter ein, erh├Ąlt man 12 Ergebnismatrizen. Dieser Dieser Layer produziert also eine Matrix mit den Dimensionen: [32x32x12].
  • RELU (Rectified Linear Unit) In diesem Layer werden relativ simple Funktionen angewendet, ├Ąhnlich wie max(x, 0). Werte werden hier nicht ver├Ąndert, daf├╝r aber eventuell auf einen Threshold-Wert gesetzt. Wir erhalten also wieder eine Matrix mit den Dimensionen┬á[32x32x12].
  • POOL (Pooling) wird genutzt, um ein Downsampling auszuf├╝hren. F├╝r POOL gibt es verschiedene Operationen, eine davon ist┬áMax-Pooling- Dabei wird aus einer n x n Matrix der gr├Â├čte Wert gew├Ąhlt. Beispielsweise mit dem Output [16x16x12]. Das entspricht einem Faktor von 0.5.
  • FC (fully connected) In diesem Layer sind alle Neuronen einer Schicht miteinander verbunden. Hier passiert auch┬áder meiste Lernaufwand. F├╝r den Fall, dass ein Netz zwischen 10 Klassen entscheiden muss, w├Ąren die Dimensionen hier [1x1x10].

Eine Beispiel-Architektur w├Ąre eine serielle Verschaltung folgender Layer:┬á┬á[INPUT – CONV – RELU – POOL – FC]. Hier werden zuerst verschiedene gefaltete Features aus dem Bild extrahiert. Danach wird ein bestimmtes Muster aus den extrahierten Features herausgeschnitten (entschieden nach Thresholds). Mit diesen Features wird nur ein Downsampling durchgef├╝hrt. Nach dem Downsampling der gefilterten und gefalteten Features wird nun der Layer angesprochen, der aus den Repr├Ąsentationen die verschiedenen Klassen entscheidet. Im Vergleich zu einem Ein-Layer-Netzwerk (auch shallow genannt) wird hier viel mehr Aufwand betrieben, um Features zu extrahieren.

Mehr ├╝ber die┬áVergangenheit von Deep Learning und der Sch├Ânheit von lernenden Maschinen, erf├Ąhrt man in Ben Vigoras Talk mit dem Titel “When Machines Have Ideas”. Er redet dar├╝ber, was lernen wirklich bedeutet und was das Interessante┬áan lernenden Maschinen ist.

Hugo Larochelle redet in “The Deep End of Deep Learning” ├╝ber den langen Weg, den Deep Learning gehen musste, bis es zum Buzzword wurde. Sehr interessant ist dabei auch, dass es diverse Ans├Ątze zum Thema Deep Learning schon viel eher gab.

Um die 2 vorherigen Videos abzurunden, sollte man sich diesen Talk von Andrej Karpathy ansehen. Er ist Teil des Labs der Stanford University und war ma├čgeblich an der Weiterentwicklung des initialen Begriffs Deep Learning beteiligt.

Nach diesen Ausführungen zum Thema Deep Learning hat man eine Intuition für das aktuell am meisten gehypte Thema der KI-Forschung bekommen. Falls ihr euch fragt, wie es nun weiter geht oder gar Lust habt, ein Projekt mit Deep Learning Frameworks umzusetzen, dann werdet ihr hier fündig:




[Video] K├╝nstliche Intelligenz, Startups und Innovationen in der Zukunft

Am 5. Oktober 2016 fand ein Kongress des IMF (International Monetary Fund) in den USA statt. Dabei waren Christine Lagarde (Managing Director, IMF), ┬áJohn Chambers (Chairman of the Board, Cisco Systems),┬áLeila Janah (Founder and CEO, Sama and Laxmi),┬áHilda Moraa (Founder, Weza Tele and Fintech) und auch Ray Kurzweil. Ray ist bekannt als Futurist und Erfinder, der die Thematik der Singularity unter die Menschen bringen will. Spannende Themen bez├╝glich Zukunft, Armut, Joblosigkeit, Startups und Innovationen werden angeschnitten. Weniger K├╝nstliche Intelligenz – daf├╝r ein spannender Einblick in die Zukunft.




[Video] K├Ânnen wir Roboter bestrafen?

Wer tr├Ągt die Verantwortung, wenn der moderne K├╝hlschrank 1000 statt einer Milch bestellt? Wer haftet, wenn der Roboter etwas falsch macht? Und… sind Roboter f├Ąhig, Verbrechen zu begehen oder werden sie dazu nur verf├╝hrt. Dar├╝ber redet┬áThomas Klindt┬áin diesem Video. Viel Spa├č!





[Video] Industrie 4.0 – Die digitale Revolution

Eines der spannendsten Themen unserer Zeit ist die Transformation zur Industrie 4.0. Intelligente Maschinen die eine ganze Produktionsfirma menschenfrei machen, dass ist das Bild des Mainstreams zu dieser Thematik. Es wird von einer Revolution von oben gesprochen. Ob das wirklich so ist und was sich noch damit revolutionieren l├Ąsst, darum geht es in dieser Dokumentation von ARTE.




[Wissen] Gaming AI – Schach und Go

Im Scishow-Channel gibt es einen Einstieg in die Welt der Gaming-AIs. Haupts├Ąchlich dreht es sich dabei um die Unterschiede der AIs, die gebaut wurden, um Brettspiele zu spielen. Diese Unterschieden sich n├Ąmlich sehr von einander. Denn der Ansatz, der ben├Âtigt wurde, um Kasparov mit DeepBlue zu schlagen, konnte nicht direkt f├╝r Go benutzt werden. Das Programm AlphaGo ben├Âtigte viel mehr Kreativit├Ąt und tiefes Verst├Ąndnis, w├Ąhrend DeepBlue (der Computer der Kasparov im Schach schlug) durch Hardware und ein Regelset solange aufgestockt wurde, bis es gelang.


 




 

Das Jahr 2016 – Was bisher geschah

Hier m├Âchte ich einen kleines Round-Up dar├╝ber geben, was seit dem 01. Januar 2016 bis heut in der K├╝nstlichen Intelligenz passiert ist, dass uns allen in Erinnerung bleiben wird. Dabei waren einige Highlights und Durchbr├╝che, die uns schon demn├Ąchst wieder besch├Ąftigen werden oder Standards f├╝r die Zukunft setzen werden.

Sehr viel ist in den Bereichen Image Processing und Chat-Bots passiert. Aber lest selbst.

[Januar] Marvin Minsky ist tot

Das Jahr begann gleich mal mit einer sehr unsch├Ânen Nachricht. Marvin Minsky ist im Alter von 88 Jahren 240px-Marvin_Minsky_at_OLPCbin Boston gestorben. Er war einer der gr├Â├čten Denker der K├╝nstlichen Intelligenz und Mitbegr├╝nder vieler Verfahren. In Erinnerung bleibt unter anderem auch sein Buch Society of Mind – Mentopolis, in dem er eine Welt beschreibt, die aus unintelligenten Agenten besteht und daraus ein intelligentes System bildet.

[Januar] Treffen sich zwei Roboter, sagt der eine…

Hier wurden 2 der besten Chat-Bots in ein Gespr├Ąch verwickelt. Das erste Halbjahr 2016 drehte sich generell sehr viel um Chat-Bots – sei es auf Facebook oder anderen Plattformen. In diesem Artikel wurden die beiden Bots┬áRose und Mitsuku┬ámit einander in einen virtuellen Raum gesperrt und mussten miteinander kommunizieren. Der Artikel hier ist nur ein Beispiel f├╝r einen sehr brisanten Trend im Jahr 2016.

[Februar] Volkswagen CIO kommt in der Zukunft an

Der Titel klingt nat├╝rlich sehr rei├čerisch – auch wenn ich aus pers├Ânlicher Erfahrung wei├č, wie es um einige deutsche Automobilkonzerne in Deutschland steht (und das ist schon sehr gut ;)). Allerdings ist das die Sichtweise vieler Deutscher, wenn es um VW, BMW, Mercedes-Benz und weitere Marken geht. Der Volkswagen CIO sprach jedenfalls ein bisschen ├╝ber die Zukunft mit K├╝nstlicher Intelligenz. Im Februar standen autonom fahrende Autos generell stark im Mittelpunkt.

[Februar] Der visuelle Turing-Test

Menschen sollen entscheiden, welches Bild von einer Person und welches von einer Maschine gemalt wurde. deepart_exampleDahinter steckt der Algorithmus von T├╝binger Forschern (deepart). Hier kann man selbst testen, ob man herausfindet, wer der K├╝nstler des Bildes ist.

[M├Ąrz] Tay wird von Twitter Nutzern erzogen

Microsoft launchte Tay! Es sollte eine KI werden, die durch Kommunikation lernen sollte, wie die “jungen” Menschen heutzutage kommunizieren. Letztendlich hat Tay aber rassistische Kommentare und schimpfen gelernt. Spannend – Microsoft wurde anfangs verantwortlich gemacht, allerdings kann Tay als ein Spiegel der Gesellschaft gesehen werden und gibt das Nutzerverhalten bei Neuheiten ganz gut wieder. Misuse first!

[M├Ąrz] SXSW stellt Human-assisted AI als Next Big Thing vor

… Und genau dieses Potenzial steckt in der sogenannten Human-assisted AI, also alle Produkte die dem Menschen mit KI-Unterst├╝tzung helfend zur Seite stehen. Die Anwendungsbereiche sind enorm und die Early Adopters oft nicht sehr anspruchsvoll. In nahezu allen Bereichen des Lebens k├Ânnen solche Anwendungen demn├Ąchst entstehen.

[April] openAI stellt openAI Gym vor

Das Non-Profit-Unternehmen openAI hat openAI Gym vorgestellt. Damit ver├Âffentlichen sie die ersten Ergebnisse ihrer Forschung an Reinforcement Learning Algorithmen. Die Bibliothek erm├Âglicht es Nutzern, verschiedene Algorithmen zu testen und bietet ein Framework f├╝r die Programmierung von intelligenten Spiele-Bots.

[April] KI beschreibt Fotos f├╝r blinde Menschen

Facebook hat eine KI vorgestellt, die blinden Menschen ein Bild beschreibt. Dem vorausgegangen sind viele Apple_logo_black.svgEntwicklungen im Bereich Deep Learning und der semantischen Bildanalyse. Schon in den letzten Jahren nahm der Trend zu, Bilder semantisch zu beschreiben. Nun gipfelt dieser Trend in der Entwicklung solcher intelligenter Tools. Die KI ist besonders interessant f├╝r Dienste wie Instagram, welche nur aus Bildern bestehen. Damit wird Instagram auch f├╝r blinde (oder Menschen mit Sehschw├Ąche) nutzbar.

[Mai] Google im Spot-Light

Auf der Google I/O hat Google mal wieder einen guten Progress gezeigt. Unter anderem pr├Ąsentierten sie die TPU (Tensor Processing Unit). Mit diesem, auf die Anwendungen des Machine Learning optimierten, Chips zeigt Google zudem, wie schnell und agil man Hardware entwickeln kann. Au├čerdem stellte Google ihr neustes Smart-Home Produkt vor: Google Home. Davon werden wir in diesem und dem n├Ąchsten Jahr noch einiges h├Âren.

[Juni] ALPHA schl├Ągt Kampfpiloten

Die kleine smarte KI ALPHA (die auf einem RaspberryPI l├Ąuft) schl├Ągt zum ersten Mal einen erfahrenden Kampfpiloten und l├Ąsst ihn im Simulator abst├╝rzen. Entwickelt wurde das System von einem Absolventen der University of Cincinnati.

[Juni]  Der Aufsatz über den Panik-Knopf

Zwei┬áWissenschaftler haben sich in einem Aufsatz┬áihre Gedanken ├╝ber einen Panik-Knopf bei Robotern gemacht.┬áLaurent Orseau (Google Deepmind) und┬áStuart Armstrong (University of Oxford) haben dabei Regeln aufgestellt, unter welchen Konditionen der Knopf zum Einsatz kommt. Au├čerdem haben sie einige bekannte Verfahren aufgegriffen und gezeigt, wie man diesen Panik-Knopf realisieren kann.

 

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