{"id":166484,"date":"2019-03-03T13:29:14","date_gmt":"2019-03-03T12:29:14","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=166484"},"modified":"2019-03-03T13:29:14","modified_gmt":"2019-03-03T12:29:14","slug":"menschliches-gehirn-inspiriert-forscher-bei-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/menschliches-gehirn-inspiriert-forscher-bei-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Menschliches Gehirn inspiriert Forscher bei K\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"

Eigentlich soll K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) den Menschen helfen, komplexe Aufgaben zu bew\u00e4ltigen. Das kann das Lenken von Fahrzeugen sein. Oft soll ein KI-System gro\u00dfe Datenmengen schnell analysieren und deren Interpretation unterst\u00fctzen. <\/span><\/p>\n

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Schematische Darstellung der Funktionsweise eines KI-Systems.
Illustration: Ravirajbhat154 via Wikimedia Commons.<\/figcaption><\/figure>\n

Wenn K\u00fcnstliche Intelligenz versagt<\/span><\/h3>\n

Aber K\u00fcnstliche Intelligenzen machen Fehler oder lassen sich durch kindische Tricks \u00fcbert\u00f6lpeln. So f\u00fchrten in den USA fehlerhafte Interpretation von Sensordaten zu t\u00f6dlichen Unf\u00e4llen<\/a> mit autonomen Autos. Chinesische Teenager, die KI-gest\u00fctzte \u00dcberwachungssysteme in Einkaufszentren oder Innenst\u00e4dten t\u00e4uschen wollen, setzen sich Faschingsmasken auf. Dann ignoriert sie die \u00dcberwachungs-KI als Sensorfehler. Kanadische Forscher lie\u00dfen eine KI Gegenst\u00e4nde in einem Wohnzimmer identifizieren. Als sie das Bild eines Elefanten zeigten, geriet die KI v\u00f6llig aus dem Konzept. Sie wurde f\u00fcr Gegenst\u00e4nde blind, die sie vorher korrekt identifiziert hatte. Wissenschaftler an der Universit\u00e4t Frankfurt untersuchen nun, wie sich KI-Systeme zuverl\u00e4ssiger und vor allem sicherer machen lassen. Das Team um I<\/span>nformatiker Prof. Visvanathan Ramesh interessiert sich speziell daf\u00fcr, <\/span><\/span>wie Kriterien f\u00fcr verl\u00e4ssliche KI-Systeme aussehen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Wie K\u00fcnstliche Intelligenz zuverl\u00e4ssiger wird<\/span><\/h3>\n

\u201eAbsolute Sicherheit ist unm\u00f6glich\u201c, sagt Professor Ramesh. \u201eIn der Vergangenheit wurde die Sicherheit komplexer Systeme durch formale modellbasierte Designprozesse nach strengen Sicherheitsstandards in der Entwicklung und durch umfangreiche Systemtests nachgewiesen.\u201c Das \u00e4ndert sich gerade. Datengesteuerte maschinelle Lerntechniken sind in der KI-Entwicklung weit verbreitet. Die auf ihnen basierenden KIs liefern unerwartete und unvorhersehbare Ergebnisse \u2013 oder sie fallen aus, wenn sie einen Elefanten sehen, wo vorher keiner war und den sie in ihrer Datenbank nicht finden. Aus Ramesh’ Sicht entsteht Sicherheit durch gr\u00fcndliche und ausgiebige Simulation und Modellierung von Anwendungsszenarien. Das Problem, so Ramesh weiter, liege darin, so viele Ver\u00e4nderungen wie m\u00f6glich vorherzusehen und in entsprechende Simulationen umzusetzen. Will man beispielsweise eine KI-gesteuerte Raumsonde zum Mars schicken, muss man so viele Szenarien wie m\u00f6glich vorwegnehmen und mit realen Daten abgleichen. Aus den gepr\u00fcften Szenarien entstehen dann Simulationen. Mit denen bringt man dann der KI bei, wie sie auf die jeweilige Situation reagieren soll. <\/span><\/p>\n

Vorbild f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz: Das menschliche Gehirn<\/span><\/h3>\n

Ramesh’ Ansatz besteht darin, Erkenntnisse aus Informatik, Mathematik und Statistik mit Erkenntnissen aus Fachgebieten zu verbinden, die sich mit der Analyse menschlicher F\u00e4higkeiten besch\u00e4ftigen. Das sind die Neurowissenschaften sowie Psychologie und Kognitionswissenschaften. Als Modell dient das menschliche Gehirn. Mit seiner Lernarchitektur kann es ein breites Spektrum von Aufgaben in unterschiedlichen Situationen und Umgebungen bew\u00e4ltigen.<\/span><\/p>\n

Ramesh besch\u00e4ftigt sich seit 25 Jahren mit geeigneten Verfahren f\u00fcr die Entwicklung, das formale Design sowie die Analyse und \u00dcberpr\u00fcfung von intelligenten Sichtsystemen. Das sind von intelligenten Programmen gesteuerte optische Sensoren. <\/span><\/p>\n

Entwurfsprinzipien f\u00fcr verl\u00e4ssliche K\u00fcnstliche Intelligenz <\/span><\/h3>\n

Ein KI-System muss seine Umgebung genau erkennen und auch Unterschiede zwischen verschiedenen Kontexten verstehen \u2013 etwa den Unterschied zwischen Fahren auf einer fast leeren Landstra\u00dfe und dem Fahren im dichten Stadtverkehr. Wie sicher KI-Systeme wirklich sind, beruht darauf, dass sie f\u00fcr den Menschen plausible Entscheidungen treffen und ihre Verl\u00e4sslichkeit selbst einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen. Vor allem m\u00fcssen die Systeme ihre Entscheidungen jederzeit erkl\u00e4ren k\u00f6nnen. F\u00fcr Entwickler ist es wichtig, klar verschiedene Bereiche zu unterscheiden: Benutzeranforderungen, Modellierung, Umsetzung und Validierung. Genauso m\u00fcssen die Schnittstellen dazwischen genau definiert sein. <\/span><\/p>\n

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Die Geschichte der K\u00fcnstlichen Intelligenz im \u00dcberblick. Der heutige Standard ist durch die Fortschritte beim Gewinnen und Verarbeiten gro\u00dfer Datenmengen m\u00f6glich geworden.
Illustration: Ravirajbhat154 via Wikimedia Commons.<\/figcaption><\/figure>\n

Das Ergebnis sind dann Systeme, die tats\u00e4chlich ein Kind mit einer Drachenmaske als solches identifizieren und sich nicht durch einen Elefanten im Wohnzimmer aus dem Konzept bringen lassen. <\/span><\/p>\n

AEROBI: KI in der Praxis<\/span><\/h3>\n

Ramesh und sein Team an der Universit\u00e4t Frankfurt haben in den letzten sieben Jahren diese Prinzipien verfeinert und angewandt. Sie entwickelten Plattformen f\u00fcr den schnellen Prototypenbau, die Simulation und die Erprobung von Sichtsystemen. Dazu geh\u00f6rten \u00dcberwachungssysteme, aber auch Anwendungen zur Erkennung von Bremslichtern im Autoverkehr. J\u00fcngst entwickelten sie im Rahmen des EU-Projekts AEROBI<\/a>\u00a0ein Sichtsystem f\u00fcr eine eine autonome Drohne. Die Drohne soll gro\u00dfe Br\u00fcckenkonstruktionen auf Sch\u00e4den untersuchen. Die Frankfurter Wissenschaftler entwickelten KI-Technologien, mit denen die Drohne sich im Luftraum um die Br\u00fccke orientieren kann. Sie soll feine Risse und andere Unregelm\u00e4ssigkeiten aufsp\u00fcren und klassifizieren kann. AEROBI ist ein Gemeinschaftsprojekt. An ihm sind neben Ramesh und seinem Team Wissenschaftler von 12 verschiedenen Forschungseinrichtungen beteiligt. Das Projekt wird von Airbus koordiniert. Die fertige Drohne ist bislang an zwei Br\u00fccken getestet worden. <\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

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