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Wie lernen „intelligente“ Systeme? Warum sollten wir das verstehen?

Hier können Sie mithilfe von interessanten Kurzfilmen erfahren, wie künstliche neuronale Netze mithilfe von großen Datenmengen lernen, komplexe Probleme zu lösen. Diese Technologie kommt in den modernen KI-Systemen zum Einsatz und nimmt bereits spürbaren Einfluss auf unsere Gesellschaft.

Wir wollen deshalb ein fundamentales und bisher weitestgehend ungelöstes Problem dieser Systeme ansprechen: Ihre mangelnde Erklärbarkeit. Neuronale Netze rechtfertigen ihre Entscheidungen nicht. Damit können wir als Gesellschaft und Nutzer Entscheidungen der KI nicht verstehen und bewerten.

Eine sich erklärenden KI (‚explainable AI‘) kann sich dagegen erklären, und uns Menschen oder der Gesellschaft damit erlauben diskutieren zu können ob wir mit den Werten und Regeln der KI einverstanden sind oder Veränderungen vornehmen möchten.

Damit ist erklärbare KI eine notwendige Voraussetzung für eine selbstbestimmte menschliche Gesellschaft die das Nutzen und die Gefahren von KI versteht und gegeneinander abwägt.

Gerade in den Bereichen bei denen KI heute bereits wichtige Entscheidungen Trifft, z.B. in der Medizin, oder der Bewertung von Verhaltensmustern von Menschen, aber auch in dem Bereich der Autonomen Fahrzeuge ist es deshalb notwendig sich erklärende KI zu nutzen.

Hier präsentieren wir Ihnen ein sehr spekulatives Zukunftszenario, das verdeutlichen soll, wie das autonome Fahren unser Denken über individuelle Mobilität verändern könnte. Die Boxen zeigen nicht, was mit Sicherheit passieren wird, und es ist fraglich, wie lange ein solcher gesellschaftlicher Wandel dauern würde. Aber alle diese Veränderungen könnteneintreten und werden in wenigen Jahren technologisch möglich sein bzw. sind es bereits.
Heute Morgen  
Heutzutage besitzen viele Familien mindestens ein eigenes Auto. Damit sind hohe Kosten verbunden, nicht nur in der Anschaffung, sondern auch jedes Jahr: Steuern, Versicherung, Instandhaltung und Wertverlust. Körperlich oder geistig eingeschränkte Menschen sind auf teure Fahrdienste oder die Hilfe von Freunden und Familie angewiesen.

Wie viele Stunden am Tag verbringen Sie in Ihrem Auto?
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Durchschnittlich --- Stunden pro Tag (---% des Tages)
In Zukunft werden wir Autos nicht mehr selbst besitzen. Stattdessen wird es Firmen geben, die eine Flotte von autonomen, elektrischen Autos betreiben, und wir zahlen für eine Mitgliedschaft. Wir rufen mit dem Handy ein Auto, das uns in weniger als einer Minute erreicht und dann entweder alleine zum Zielort fährt, oder unterwegs noch andere Passagiere aufsammelt, die ein ähnliches Ziel haben.
Heute Morgen  +
Unsere Städte sind voll von hässlichen Parkhäusern und Parklächen. Städtischer Lebensraum geht für (oftmals teure) Parkplätze verloren, und trotzdem findet man nie einen Parkplatz, wenn man gerade einen braucht.

Können Sie sich vorstellen, Ihr Auto gegen eine Mitgliedschaft in einer solchen Flotte zu tauschen? (Angenommen, die Mitgliedschaft wäre günstiger und der Service wäre schnell und zuverlässig.)
Ja Nein
Ja ( 0% )
Nein ( 0% )
Durch autonomes Fahren wird sich unser Stadtbild fundamental verändern. Parkplätze und Parkhäuser könnten zu Wohnraum umfunktioniert werden. Ein parkendes Auto wird ein kurioser Anblick sein, schließlich kostet ein geparktes Auto nur Geld und bringt keinen Nutzen. Stattdessen werden vor Gebäuden Drop-Off-Spots entstehen, wo autonome Fahrzeuge kurz anhalten können, um ihre Passagiere aussteigen zu lassen.
Heute Morgen  +
LkWs verstopfen die Autobahnen und lärmen in den Innenstädten. LkW-Fahrer kämpfen ständig gegen die Zeit, um ihre Pausenzeiten einhalten zu können, sind aber dennoch oft übermüdet und verursachen mitunter schwere Auffahrunfälle. Paketdienste arbeiten unter harten Arbeitsbedingungen an der Grenze ihrer Leistungsfähigkeit, was sich durch den wachsenden Onlinehandel nur verschlimmern wird.

Ist die Belastung der Paketdienste für Sie ein Grund, weniger online zu bestellen?
Ja Nein
Ja ( 65% )
Nein ( 35% )
Autonome Lastwagen brauchen keine Pausen und können über Nacht, wenn die Autobahnen leer sind, weite Strecken zurücklegen. Der berüchtigte “letzte Kilometer” beim Versandhandel wird durch autonome Lieferwagen überbrückt, die vor der Tür der Paket-Empfänger halten, das Paket gegen eine Identifikation freigeben und dann weiter fahren.
Heute Morgen  +
Viele Berufstätige, insbesondere Pendler, verlieren heute ein paar Stunden Lebenszeit im Auto, auf dem Weg zur Arbeit und auf dem Heimweg. In dieser Zeit kann man bestenfalls Radio hören oder telefonieren. Unaufmerksamkeit am Steuer ist ein wesentlicher Unfall-Faktor.

Wie würden Sie die Zeit im Auto nutzen?
Ich fahre nicht mit dem Auto zur Arbeit, mich betrifft die Frage nicht. Ich fahre zur Arbeit und verrichte dort Aufgaben, die ich auch schon im Auto beginnen könnte. Mir würde die zusätzliche Zeit nichts bringen. Ich würde Entertainment-Angebote nutzen.
Ich fahre nicht mit dem Auto zur Arbeit, mich betrifft die Frage nicht. ( 65% )
Ich fahre zur Arbeit und verrichte dort Aufgaben, die ich auch schon im Auto beginnen könnte. ( 25% )
Mir würde die zusätzliche Zeit nichts bringen. Ich würde Entertainment-Angebote nutzen. ( 10% )
Die Zeit im autonomen Fahrzeug lässt sich nutzen: Entweder als bezahlte Arbeitszeit, um schon erste einfache Aufgaben erledigen zu können wie E-Mails beantworten (dies könnte auf Ihre Zeit im Büro angerechnet werden) oder als Freizeit, die mit Entertainment-Angeboten gefüllt wird.
Dieses Zukunftszenario konnte Ihnen hoffentlich eine Vorstellung davon vermitteln, dass autonomes Fahren mehr bedeutet als bloß: „Das Auto, das ich jetzt besitze - und es fährt sich selbst.“

Das autonome Fahren wird einen ganzheitlichen Paradigmenwechsel nach sich ziehen, unser gesamtes Mobilitätskonzept wird sich ändern, und diese Veränderung findet eingebettet in ein ganzes Netzwerk von anderen gesellschaftlichen und technologischen Veränderungen statt, wie zum Beispiel E-Mobilität, CO2-Steuern, einer Dezentralisierung des Stromnetzes und veränderten Beschäftigungsverhältnissen.

Diese Veränderungen werden Deutschland insbesondere in den Städten treffen, wo die meisten Menschen leben, und sie werden die Automobilindustrie treffen, die so viele deutsche Arbeitsplätze beherbergt.

Im Moment findet die Entwicklung marktführender Autonomie-Software jedoch in den USA statt, nicht in Deutschland. Diese Technologie wird große transformative Kraft besitzen, und wir dürfen uns als Land nicht abhängen oder fremdbestimmen lassen. Daher ist es so wichtig, dass europäische Universitäten die nötigen Mittel erhalten, um global konkurrenzfähig zu bleiben und an dieser Technologie mitzuwirken.

Was ist Westdrive?

Westdrive ist eine virtuelle Stadt mit einem außergewöhnlich realistischem Verkehrssystem und VR support. In Westdrive können psychologische Experimente durchgeführt werden. Während die echte Welt voller Störfaktoren ist, erlaubt Westdrive absolute Kontrolle. Das ermöglicht jedem das Erstellen von verlässlichen Psychologischen Experimenten.

Was steckt in Westdrive?

  2,5 km² virtueller Fläche
  500 Verkehrsschilder
  18 Ampeln
  655 Passanten
  150 Autos
  9944 Kulissen
  259 Gebäude
~16.000 Bäume und Pflanzen

Kann ich das auch benutzen?

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Cerebellum Visueller Cortex Präfrontaler Cortex Hippocampus
Die Forschung zur Künstlichen Intelligenz ist inspiriert vom einzigen Beispiel für ein intelligentes System, das wir kennen: Dem menschlichen Gehirn.

+Visueller Cortex

Die Forschung zur Künstlichen Intelligenz ist inspiriert vom einzigen Beispiel für ein intelligentes System, das wir kennen: Dem menschlichen Gehirn.
Dendriten Axon Axonterminale Zellkern
Ein menschliches Gehirn besteht aus 100 Milliarden Neuronen, die miteinander verbunden sind, um komplexe Netzwerke zu formen. Das „Wissen“, das in diesen Netzwerken gespeichert ist, ergibt sich aus der Struktur der Verbindungen zwischen den Neuronen.

+...

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Hebb-Regel

Die eingehenden Signale stellen wir als Zahlen dar, die in das Neuron fließen. Das Neuron addiert alle diese eingehenden Zahlen und prüft, ob ein Schwellenwert überschritten ist. Wenn ja, feuert das Neuron selbst und gibt eine Zahl ab.
Um ein künstliches Gehirn zu bauen, müssen wir diesen Prozess im Computer nachbilden. Dazu entwerfen wir ein mathematisches Modell des Neurons, verbinden viele dieser Neuronen und verändern die Verbindungen zwischen den Neuronen mithilfe eines Algorithmus.
A B C D E
Manche „Axone“ sind dicker als andere. Das bedeutet, dass Neuron A viel Einfluss auf Neuron D hat. Zu Beginn sind alle diese Gewichte zufällig. Erst im Laufe des Trainingsprozesses wird aus dem zufälligen Netzwerk ein nützliches System, das bestimmte Aufgaben verrichten kann. Zum Beispiel kann man ein neuronales Netzwerk dazu nutzen, die Bodenqualität anhand von Messwerten zu berechnen.
Diese Neuronen verknüpfen wir nun miteinander, um ein Netzwerk zu formen.
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Unserer Team
Bei „Künstlicher Intelligenz“ denken viele Menschen sofort an Roboter - tatsächlich ein spannendes Thema in Forschung und Industrie. Wie werden Roboter unseren Alltag verändern? Wie können wir am besten mit ihnen interagieren? Diesen und anderen Fragen geht ein großes Team vom IKW nach, gemeinsam mit „Lou“, unserer humanoiden Roboter-Gefährtin, die Gesichter erkennen und Emotionen zuordnen kann. Lou Robot
Lou Robot

Hyperscanning

Bei „Künstlicher Intelligenz“ denken viele Menschen sofort an Roboter - tatsächlich ein spannendes Thema in In diesem Projekt wurden die neuronalen Prozesse untersucht, die im Gehirn von Menschen stattfinden, wenn sie gemeinsam an einer Aufgabe arbeiten. Dazu wurden mithilfe von zwei EEG-Scannern die Hirnströme gemessen, während die Probanden versuchen, im gleichen Rhythmus einen Schalter zu drücken. Das Team konnte beobachten, wie sich die Frequenzen der Hirnströme im Laufe des Experiments synchronisierten.
Hyperscanning

Der Traumschreiber

Ein wichtiger Bestandteil der neurologischen Forschung ist die Messung von Gehirnaktivität, zum Beispiel mithilfe von EEG. Doch moderne EEG-Scanner sind teuer, während die Datenerfassung aufwändig und fehleranfällig ist. Ein Team vom IKW Osnabrück hat daher ein eigenes, simpleres Werkzeug zur Messung von Hirnströmen entwickelt, das bei der Erforschung von Schlaf zum Einsatz kommt: Den Traumschreiber.
Traumschreiber
Training stages: 1 2 3

Lernen durch Erfahren

In anderen Info-Blasen haben wir beschrieben, wie künstliche neuronale Netze mithilfe von Abertausenden von Bildern lernen, Objekte korrekt zu klassifizieren. Aber kann man ein Konzept wie „Hund“ oder „Katze“ überhaupt richtig begreifen, wenn man immer nur statische Bilder davon sieht? Wahrscheinlicher ist doch, dass man irgendwie mit der Welt interagieren muss, sie erleben, manipulieren und ihre Veränderungen beobachten muss, um sie wirklich zu verstehen. Viviane Kakerbeck arbeitet an genau diesem Ansatz. In ihren Experimenten lernen KI-Agenten von Grund auf, sich durch komplexe 3D-Umgebungen zu bewegen.
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Mobilitätskonzepte der Zukunft

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