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Blog 11.05.2018

Wollen Sie mal zugucken, wie KI-Systeme lernen?

von Jacqueline Stork

Würden Sie wirklich in ein autonom fahrendes Fahrzeug einsteigen? Oder haben Sie Vorbehalte, weil Sie der künstlichen Intelligenz irgendwie doch nicht so ganz über den Weg trauen?

In vielen Situationen vertrauen wir schon heute einer KI, beispielsweise bei der Suche nach der schnellsten Verkehrsroute. Trotzdem wird den Deutschen häufig ein Hang zur Technophobie unterstellt. Im Falle der Nutzung von künstlicher Intelligenz scheint sich das aber die Waage zu halten: Sechs von zehn Bundesbürgern würden zumindest in bestimmten Situationen eher einer künstlichen Intelligenz als einem Menschen vertrauen - das rechnete kürzlich der Digitalverband Bitkom vor. Und die Zweifler? Sie bemängeln zu 75 Prozent eine fehlende Transparenz der Algorithmen von KI-Technologien, so das Ergebnis einer Studie im Auftrag der Verbraucherzentrale.

Damit die künstliche Intelligenz nicht länger eine Blackbox bleibt, arbeitet das Fraunhofer-Institut IAIS nun daran, KI kinderleicht begreifbar zu machen. Das Ergebnis: eine grafische, blockbasierte Programmiersprache namens NEPO. Via drag and drop helfen die NEPO-Programmierblöcke dabei, beispielsweise einen Roboter kinderleicht zum Leben zu erwecken und mit künstlicher Intelligenz auszustatten. Schön und gut - soweit. Das System können dann auch Laien bedienen, aber wissen wir deshalb welche Rechenprozesse mit den extrem großen Datenmengen tatsächlich ablaufen? Erfahren wir, wie die Algorithmen an welcher Stelle entscheiden? Wohl eher nicht. Und: Wie lernen KI-Systeme überhaupt?

Interessant ist der Ansatz von Wissenschaftlern der amerikanischen Georgia-Tech-Universität, den sie gemeinsam mit Experten von Facebook entwickelt haben. In einer virtuellen Realität soll maschinelles Lernen vorangetrieben und gleichzeitig nachvollziehbarer werden. So wird der Agent, ein Computerprogramm, das zu spezifiziertem, eigenständigem und eigendynamischem Verhalten fähig ist, beispielsweise in einer virtuellen Wohnung in einen beliebigen Raum gesetzt und erhält dann die Aufgabe, die Farbe des Sofas herauszufinden oder den Ort des Couchtisches zu benennen. Der Ansatz basiert auf dem sogenannte Reinforcement Learning, eine Form maschinellen Lernens, die von tierischem Verhalten inspiriert wurde. Auch das Imitation Learning, eine Technik, bei der Algorithmen vom Beobachten lernen, wird verwendet. Hierbei kann man zumindest den Lernprozess tatsächlich sehen. Das können Sie sich nicht vorstellen? Dann tauchen Sie ein in die virtuelle Welt - hier geht´s zum Video

Immer mehr Wissenschaftler bauen darauf, KI-Systeme zunächst in virtuellen Realitäten lernen zu lassen, um die Auswirkungen für die reale Welt so gering wie möglich zu halten und gleichzeitig auch einen nachvollziehbareren Lernprozess zu schaffen. Überzeugt Sie das?

Herzliche Grüße
Jacqueline Stork

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Jacqueline Stork stork@uni-wuppertal.de
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