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Agentic AI und Physical AI

Die Entwicklung von Agentic AI und Physical AI bringt humanoide Roboter näher, die in der Lage sind zu schlussfolgern, zu planen und aus Erfahrung zu lernen. Diese Fortschritte sind besonders wichtig angesichts der Herausforderungen einer alternden Gesellschaft und des Fachkräftemangels. Durch steigende Nachfrage werden die Kosten für solche Technologien sinken, was auch kleinen und mittleren Unternehmen zugutekommen dürfte.

Generative KI war im vergangenen Jahr ein zentrales Thema in Unternehmen, insbesondere in Bezug auf Investitionen zur Förderung von Innovation und Verbesserung der Kundenkommunikation. Trotz steigender Investitionen zögern viele Unternehmen noch beim flächendeckenden Einsatz von KI, da Faktoren wie Unternehmensgröße und Infrastruktur eine Rolle spielen. Dennoch zeigen Umfragen, dass viele Unternehmen bereits bei einer geringen Kapitalrendite ihre KI-Investitionen als erfolgreich bewerten.

Eine bedeutende Entwicklung ist die Agentic AI, die Roboter mit erweiterten Schlussfolgerungsfähigkeiten ausstattet und so deren operativen Möglichkeiten in der Robotik revolutionieren könnte. Der weltweite Bedarf an Lösungen für gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderungen treibt die Entwicklung voran, und Initiativen wie das Robotics Institute Germany fördern den Fortschritt in der Robotik.

Die Kosten für Industrieroboter sinken dank der neuen Agentic AI-Technologien, was die Verbreitung dieser Roboter über verschiedene Branchen hinweg beschleunigen dürfte. Gleichzeitig wird die Technologie der Physical AI, die es Robotern ermöglicht, nicht nur zu lernen und zu planen, sondern auch zu handeln, die nächste Generation intelligenter Maschinen definieren. Diese Roboter werden in einer Vielzahl von Bereichen wie Fabriken, Gesundheitswesen und Städten eingesetzt werden und sind in der Lage, die physische Welt aktiv zu gestalten und zu verstehen. Durch groß angelegte Simulationen wird das Lernen und die Entwicklung dieser Roboter weiter optimiert.

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Wann werden Roboter uns Pasta kochen und danach die Küche aufräumen?

Das klingt nach einem echten Zukunftstraum! Roboter, die Pasta kochen und danach auch noch die Küche aufräumen, wären natürlich unglaublich praktisch. In gewisser Weise sind wir ja schon auf dem Weg dahin. Es gibt heute schon Küchengeräte und Roboter, die beim Kochen unterstützen können, wie z. B. Thermomix-ähnliche Geräte, die Rezepte automatisch kochen, oder spezielle Roboter, die bestimmte Zubereitungsschritte übernehmen.

Die größere Herausforderung wird wohl das Aufräumen sein. Das umfasst nicht nur das Geschirr spülen, sondern auch das Abwischen der Oberflächen, das Zusammenräumen von Utensilien und die richtige Handhabung von Lebensmitteln – also alles, was so in einer chaotischen Küche passiert. Da gibt es schon einige Fortschritte, aber es wird wohl noch eine Weile dauern, bis Roboter diese Aufgaben genauso gut und flexibel wie ein Mensch erledigen können.

Und nicht nur das – moderne Haushaltroboter könnten auch noch weitere nützliche Funktionen übernehmen. Zum Beispiel könnten sie das Einkaufen erledigen, indem sie selbstständig Lebensmittel nachbestellen, wenn der Vorrat zur Neige geht. Oder sie könnten den Müll und die Wäsche sortieren und den Geschirrspüler ein- und ausräumen. Das würde den Alltag enorm erleichtern und uns mehr Zeit für andere Dinge geben.

Allerdings müssen solche hochentwickelten Roboter auch zuverlässig und sicher sein. Es wäre wichtig, dass sie präzise und ohne Fehler arbeiten, um Unfälle zu verhindern. Auch der Datenschutz und der Schutz vor Hackerangriffen wären entscheidende Faktoren. Letztendlich muss der Einsatz von Haushaltsrobotern sorgfältig abgewogen und reguliert werden, damit die Vorteile die möglichen Risiken überwiegen.

Ein realistisches Szenario? Vielleicht in 10 bis 20 Jahren, dass Haushaltsroboter wirklich alle Aufgaben in der Küche übernehmen können. Vielleicht hat dann sogar jeder Haushalt einen Roboter, der mit einer App gesteuert wird, was gekocht wird, und danach alles sauber hinterlässt. Würdest du dir so einen Helfer zulegen, wenn er verfügbar wäre?

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Kann ein Roboter oder KI-System um Verzeihung bitten?

Die Diskussion über die Problematik von Computersystemen, die nicht den Erwartungen entsprechend funktionieren, wird in der Regel auf die Frage der Haftung reduziert. Dabei werden jedoch auch ethische und kulturelle Aspekte berührt, beispielsweise die Frage, ob Maschinen Fehler machen dürfen. In diesem Kontext stellt sich die Frage, wie tolerant die Gesellschaft gegenüber Fehlfunktionen oder Fehlprogrammierungen sein möchte.

Mit der Intensität der Einbindung von Computern bzw. KI-Systemen in soziale Interaktionen wächst die Fehleranfälligkeit des Systems und damit die Herausforderung, den Rigorismus der Null-Fehler-Toleranz aufrechtzuerhalten. In Zukunft ist mit einer Zunahme von Fehlverhalten durch Chatbots, Verwechselungen durch Bild-KIs und Unfällen durch Roboterautos zu rechnen. Die Frage, die sich in diesem Kontext stellt, ist daher nicht, wie man maschinelle Fehler reduzieren kann, sondern wie man mit ihnen umgehen sollte.

Es stellt sich die Frage, ob wir nachsichtiger und milder im Urteil mit KI-Systemen werden müssen, wenn diese intentional handeln und sich von den Skripten ihrer Programmierer emanzipieren. Es stellt sich die Frage, ob eine Vergebung von Robotern möglich ist, ohne ihnen eine Schuld zuzuweisen. In seinem Aufsatz „Can We Forgive a Robot?“ Im Jahr 2020 postulierte er, dass Vergebung im Sinne Arendts als Alternative zur Bestrafung – als „Lackmustest in der Mensch-Maschine-Beziehung“ – betrachtet werden könne.

Die Frage, ob man Robotern vergibt, ist von entscheidender Bedeutung für ihren rechtlichen Status, der derzeit zwischen dem eines Menschen und dem einer Maschine oszilliert. Nagenborg argumentiert, dass die Zuweisung moralischer Verantwortbarkeit ohne Vergebung ein „heikles Unterfangen“ sei, da sie eine moralische Zweiklassengesellschaft schaffe: Auf der einen Seite stünde der Mensch, dem vergeben wird, auf der anderen Seite der Roboter, der bestraft wird. In diesem Kontext sei darauf verwiesen, dass bereits Entschuldigungsfunktionen in Roboter implementiert wurden, welche beispielsweise aktiviert werden, wenn die Spracherkennung einen Befehl missversteht. Ein Beispiel für eine solche Funktion ist die Aussage „Tut mir leid, ich habe nicht verstanden, was du gesagt hast“.

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Künstliche Intelligenz in der Familie

Silke Müller, eine erfahrene Schulleiterin und Digitalbotschafterin aus Niedersachsen, hat ein bedeutsames Buch über den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Kinder veröffentlicht. In ihrem Werk „Wer schützt unsere Kinder?“ In ihrem Werk „Kindheit im Zeitalter der KI“ erörtert die Autorin die vielfältigen Implikationen, die die rapide technologische Entwicklung auf die heranwachsende Generation haben kann.

Ein wesentliches Anliegen von Müller ist es, KI für alle Familien verständlich und zugänglich zu machen. Sie ermutigt Eltern und Pädagogen dazu, sich offen mit KI-gestützten Programmen und Anwendungen auseinanderzusetzen und einen Dialog darüber zu initiieren. Zu diesem Zweck hat sie das Buch mit QR-Codes versehen, über welche Interviews mit verschiedenen Experten aus Gesellschaft, Wissenschaft und Technik abgerufen werden können.

Obgleich Müller für einen konstruktiven Umgang mit KI plädiert, nimmt sie auch kritische Positionen ein. Sie äußert ihre Besorgnis hinsichtlich einer potenziellen Verstärkung von Gefahren, die bereits von sozialen Medien und Online-Plattformen ausgehen. Des Weiteren thematisiert sie die Gefahren von Desinformation durch Deepfake-Videos sowie die Bedrohung von Kindern durch Cybergrooming. Müller betont, dass Kinder oft alleine gelassen werden, wenn es darum geht, mit den Herausforderungen, die sich aus der Nutzung von KI-Anwendungen ergeben, adäquat umzugehen.

Insgesamt appelliert die Autorin eindringlich daran, Kinder, Eltern und Lehrer umfassend über die Chancen und Risiken von KI aufzuklären. Nur so können die kommenden Generationen optimal auf die Zukunft vorbereitet und befähigt werden, die Herausforderungen einer zunehmend von Technologie geprägten Welt zu meistern.

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Von einer KI formuliert: Das Lernen lernen

Lernen ist ein fundamentaler Bestandteil dessen was uns menschlich macht es ist der Schlüssel zu unserem Wachstum und unserer Entwicklung von Geburt an nehmen wir neue Informationen auf entwickeln Fähigkeiten und erweitern unser Verständnis schon als Kinder beginnen wir die Welt um uns herum zu erkunden und zu verstehen lernen befehigt uns das Leben zu meistern Probleme zu lösen und unser Schicksal selbst zuugestalten es gibt uns die Werkzeuge um Herausforderungen zu bewältigen und innovative Lösungen zu finden es erschließt unser Potenzial und eröffnet neue Möglichkeiten und Chancen durch Bildung und können wir neue Wege gehen und unsere Träume verwirklichen über praktische Fähigkeiten hinaus erweitert lernen unsere Perspektiven und fördert die Freude am lebenslangen Wachstum es bereichert unser Leben und bringt uns näher zusammen in einer sich ständig verändernden Welt ist die Fähigkeit zu lernen entscheidend es hilft uns mit den schnellen technologischen und gesellschaftlichen Veränderungen Schritt zu halten sich die Fähigkeit anzueignen sich anzupassen und lebenslanges Lernen zu begrüßen ist unerlässlich es ist der Schlüssel zu einem erfüllten und erfolgreichen Leben lernen zu lernen bedeutet zu verstehen wie wir Informationen aufnehmen verarbeiten und behalten es ist ein kontinuierlicher Prozess der uns hilft unser volles Potenzial zu entfalten verstehen wie wir am besten lernen ist der erste Schritt erkenne deine lernstiele Stärken und Schwächen um das Lernen zu optimieren jeder hat eine einzigartige Art zu lernen die bekanntesten Lernstile sind die folgenden vier erstens der visuelle Lernstil lernen durch sehen z.B durch Bilder Diagramme und Grafiken erstens der auditive Lernstil lernen durch Hören und Sprechen z.B durch Vorträge und Diskussionen erstens der kin tetische Lernstil lernen durch Bewegung und Praxis z.B durch Experimente und praktische Übungen erstens lesen und schreiben lernen durch das Lesen und Schreiben von Texten wichtig ist dass du metakognitive Fähigkeiten entwickelst um deine Lernstrategien zu überwachen und anzupassen dies hilft dir effektiver zu lernen hier sind einige Techniken um deine metakognitiven Fähigkeiten zu verbessern Selbstreflektion nimm dir regelmäßig Zeit um über deine Lernprozesse nachzudenken frage dich was gut funktioniert hat und was nicht und warum das so war Planung und Zielsetzung setze dir klare Ziele und plane wie du diese erreichen möchtest überlege dir welche Strategien du anwenden wirst und welche Ressourcen du benötigst Überwachung und Anpassung überwache deinen Fortschritt während des Lernens wenn du merkst dass eine Strategie nicht funktioniert sei bereit sie anzupassen Selbstbewertung nach Abschluss einer Aufgabe oder eines Lernprozesses bewerte deine Leistung überlege was Du beim nächsten Mal anders machen könntest Lernstrategien anwenden nutze spezifische Lernstrategien wie das Führen eines lerntagebuchs oder Mindmapping Feedback einholen suche aktiv nach Feedback von Lehrern en oder Mentoren nutze dieses Feedback um deine Lernstrategien zu verbessern technologische Hilfsmittel verwende Apps und Plattformen die dir helfen deine Lernprozesse zu organisieren und zu überwachen effektive Lerngewohnheiten wie das Setzen von Zielen und das Üben von aktivem lernen sind der Schlüssel diese Gewohnheiten fördern langfristigen Erfolg und persönliches Wachstum effektive Lernmethoden variieren aber einige Strategien sind allgemein anerkannt diese Methoden helfen den Schülern ihre Lernziele effizienter zu erreichen aktives erinnern verteiltes wiederholen und verschachteln verbessern das Gedächtnis und das Verständnis diese Techniken sind besonders nützlich um komplexe Themen zu meistern aktives erinnern beinhaltet das Abrufen von Informationen aus dem Gedächtnis zB mit Hilfe von karikarten es hilft das Wissen zu festigen und Lücken zu identifizieren verteiltes wiederholen stärkt die langfristige Merkfähigkeit indem der Stoff in Abständen wiederholt wird diese Methode verhindert das Vergessen und fördert das tiefere Verständnis verschachteln bedeutet dass während der Lerneinheiten verschiedene Fächer gemischt werden wodurch die Verbindungen zwischen den Konzepten verbessert werden dies fördert die Fähigkeit Wissen in verschiedenen Kontexten anzuwenden die Fähigkeit zu lernen ist allen Menschen eigen unser Gehirn ist auf lernen ausgelegt angetrieben von Neugier und dem Wunsch zu verstehen Intelligenz ist formbar und kann durch Anstrengung und effektive Strategien entwickelt werden verfolge eine wachstumsmentalität und die Freude am Lernen um dein volles Potenzial zu entfalten

Von einer anderen KI erwwitert:

Lernen ist ein fundamentaler Bestandteil dessen, was uns menschlich macht. Es ist der Schlüssel zu unserem Wachstum und unserer Entwicklung. Von Geburt an nehmen wir neue Informationen auf, entwickeln Fähigkeiten und erweitern unser Verständnis. Schon als Kinder beginnen wir, die Welt um uns herum zu erkunden und zu verstehen.

Lernen befähigt uns, das Leben zu meistern, Probleme zu lösen und unser Schicksal selbst zu gestalten. Es gibt uns die Werkzeuge, um Herausforderungen zu bewältigen und innovative Lösungen zu finden. Durch Bildung und Lernen können wir neue Wege gehen und unsere Träume verwirklichen.

Über praktische Fähigkeiten hinaus erweitert Lernen unsere Perspektiven und fördert die Freude am lebenslangen Wachstum. Es bereichert unser Leben und bringt uns näher zusammen. In einer sich ständig verändernden Welt ist die Fähigkeit zu lernen entscheidend. Sie hilft uns, mit den schnellen technologischen und gesellschaftlichen Veränderungen Schritt zu halten.

Die Fähigkeit, sich anzupassen und lebenslanges Lernen zu begrüßen, ist unerlässlich. Es ist der Schlüssel zu einem erfüllten und erfolgreichen Leben. Lernen zu lernen bedeutet, zu verstehen, wie wir Informationen aufnehmen, verarbeiten und behalten. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, der uns hilft, unser volles Potenzial zu entfalten.

Durch kontinuierliches Lernen können wir uns an die ständig wechselnden Anforderungen in Beruf und Privatleben anpassen. Wir erweitern nicht nur unser Wissen, sondern auch unsere Kreativität und unser kritisches Denkvermögen. Lernen fördert unsere Neugier, Offenheit und Lernbereitschaft, was uns dabei hilft, neue Perspektiven zu gewinnen und Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.

Darüber hinaus stärkt Lernen unser Selbstvertrauen und unsere Selbstständigkeit. Durch den Erwerb neuer Fähigkeiten und Erkenntnisse können wir unsere Ziele eigenständig verfolgen und unser Leben aktiv mitgestalten. Lernen ist somit ein lebenslanger Prozess, der uns dabei unterstützt, uns ständig weiterzuentwickeln und unser Potenzial voll auszuschöpfen.

Um am effizientesten zu lernen, ist der erste wichtige Schritt, deine individuellen Lernstile, Stärken und Schwächen zu erkennen. Jeder Mensch hat eine einzigartige Art und Weise, neue Informationen aufzunehmen und zu verarbeiten. Manche lernen besser visuell, indem sie Diagramme, Bilder oder Videos nutzen. Andere profitieren eher von auditiven Methoden wie Vorträgen oder Audioaufnahmen. Wieder andere bevorzugen ein haptisches Lernen, bei dem sie Materialien anfassen und ausprobieren können.

Darüber hinaus haben wir alle unterschiedliche Stärken und Schwächen, wenn es um Konzentration, Merkfähigkeit oder logisches Denken geht. Indem wir diese individuellen Präferenzen und Fähigkeiten kennen, können wir unser Lernverhalten gezielt optimieren. So finden wir die für uns am besten geeigneten Lernmethoden und -materialien und erreichen unsere Lernziele effektiver und nachhaltiger.

Letztendlich ist es ein lebenslanger Prozess, unsere persönlichen Lernstile immer besser kennenzulernen und unser Lernverhalten stetig zu verbessern. Je mehr wir über unsere individuellen Stärken und Schwächen wissen, desto erfolgreicher können wir Neues lernen und unser Wissen vertiefen.

Die bekanntesten Lernstile sind die folgenden vier:

Erstens, der visuelle Lernstil: Dabei lernen die Menschen durch Sehen, zum Beispiel durch Bilder, Diagramme und Grafiken. Visuelle Lerner nehmen Informationen am besten über das Sehen auf und können sich Inhalte leichter merken, wenn sie diese visuell präsentiert bekommen.

Zweitens, der auditive Lernstil: Hier lernen die Menschen durch Hören und Sprechen, zum Beispiel durch Vorträge und Diskussionen. Auditive Lerner profitieren besonders von mündlichen Präsentationen, Erklärungen und dem Austausch mit anderen.

Drittens, der kinästhetische Lernstil: Kinästhetische Lerner lernen am besten durch Bewegung und Praxis. Sie eignen sich neue Inhalte am effektivsten an, indem sie diese aktiv ausprobieren und körperlich umsetzen können, zum Beispiel in Rollenspielen oder Experimenten.

Viertens, der haptische Lernstil: Haptische Lerner lernen am besten durch Tasten und Fühlen. Sie profitieren davon, Dinge anfassen, spüren und mit den Händen erkunden zu können. Dieser Lerntyp eignet sich zum Beispiel gut für handwerkliche Tätigkeiten oder das Erlernen von Instrumenten.

Je nach individueller Veranlagung bevorzugt jeder Mensch einen oder mehrere dieser Lernstile. Es ist wichtig, die eigenen Stärken zu erkennen und Lernsituationen entsprechend zu gestalten, um den größtmöglichen Lernerfolg zu erzielen.

Feedback von Lehrern oder Mentoren kann sehr wertvoll sein, um deine Lernstrategien zu verbessern. Nutze dieses Feedback, um deine Herangehensweise an das Lernen zu reflektieren und gezielt Veränderungen vorzunehmen. Technologische Hilfsmittel wie Apps und Plattformen können dir zusätzlich dabei helfen, deine Lernprozesse effektiv zu organisieren und zu überwachen. So kannst du Fortschritte nachvollziehen und deine Lerngewohnheiten optimieren.

Effektive Lerngewohnheiten wie das Setzen von Zielen und das Üben von aktivem Lernen sind entscheidend für langfristigen Erfolg und persönliches Wachstum. Aktives Lernen bedeutet, nicht nur passiv Informationen aufzunehmen, sondern diese aktiv mit Vorwissen zu verknüpfen, kritisch zu hinterfragen und anzuwenden. Durch das Setzen konkreter Lernziele behältst du den Überblick und kannst deinen Fortschritt messen.

Effektive Lernmethoden können zwar variieren, aber einige Strategien haben sich allgemein als besonders wirksam erwiesen. Techniken wie aktives Erinnern, verteiltes Wiederholen und verschachteltes Lernen helfen Schülern, ihre Lernziele effizienter zu erreichen. Aktives Erinnern bedeutet, Informationen aus dem Gedächtnis abzurufen, etwa mithilfe von Karteikarten. So wird das Wissen gefestigt und Lücken können identifiziert werden. Verteiltes Wiederholen stärkt die langfristige Merkfähigkeit, indem der Lernstoff in regelmäßigen Abständen wiederholt wird. Verschachteltes Lernen schließlich verbessert die Fähigkeit, Wissen in verschiedenen Kontexten anzuwenden, da während der Lerneinheiten unterschiedliche Themen miteinander verknüpft werden.

Die Fähigkeit zu lernen ist allen Menschen eigen. Unser Gehirn ist darauf ausgerichtet, durch Neugier und den Wunsch zu verstehen neue Dinge zu erlernen. Intelligenz ist formbar und kann durch Anstrengung und Übung weiterentwickelt werden. Indem wir uns bewusst machen, wie unser Gehirn am effizientesten lernt, können wir unsere Lernfähigkeiten gezielt ausbauen und unser Potenzial optimal entfalten.

Effektive Strategien zu entwickeln und zu verfolgen ist ein wichtiger Schlüssel zum persönlichen Wachstum und zur Entfaltung des vollen Potenzials. Eine wachstumsorientierte Einstellung und die Freude am lebenslangen Lernen sind dabei von entscheidender Bedeutung.

Zunächst gilt es, die eigenen Ziele und Träume klar zu definieren. Was möchte man erreichen? Welche Fähigkeiten und Talente sollen weiterentwickelt werden? Mit dieser Klarheit im Blick können dann geeignete Strategien entwickelt werden – sei es in Bezug auf die berufliche Laufbahn, die persönliche Weiterentwicklung oder andere Lebensbereiche.

Ebenso wichtig ist es, eine positive, wachstumsorientierte Grundhaltung zu kultivieren. Eine solche Mentalität hilft, Rückschläge und Herausforderungen als Lernerfahrungen zu sehen und kreativ nach Lösungen zu suchen. Sie motiviert dazu, stetig dazuzulernen, Komfortzonen zu verlassen und Neues auszuprobieren.

Die Freude am Lernen ist dabei ein wesentlicher Treiber. Wenn man die Neugier und Begeisterung für neue Themen und Fertigkeiten bewahrt, öffnen sich viele Türen. Denn Lernen ist nicht nur ein Mittel zum Zweck, sondern kann an sich erfüllend und erfjeichend sein.

Durch die Entwicklung effektiver Strategien, die Kultivierung einer wachstumsorientierten Einstellung und die Freude am lebenslangen Lernen können Menschen ihr volles Potenzial entfalten und ein sinnerfülltes, selbstbestimmtes Leben führen.

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Roboter als Dirigent

Die Dresdner Sinfoniker, bekannt für innovative Projekte in der zeitgenössischen Musik, feiern ihr 25-jähriges Jubiläum mit einem einzigartigen Vorhaben: Sie werden von einem Roboter dirigiert. Diese Idee entstand vor über 20 Jahren, als ein menschlicher Dirigent bei einer besonders schwierigen Komposition ausrief: „Ich bin doch kein Roboter!“

Für die Umsetzung dieses Projekts arbeitet das Orchester mit dem Exzellenzcluster CeTI der TU Dresden zusammen. Professor Frank Fitzek vom CeTI betont, dass die Kooperation zwischen Menschen und Robotern ein Kernthema ihrer Forschung ist. Das sei komplex, mache aber Dinge möglich, die ein Mensch nicht könne. Etwa die Komposition „#kreuzknoten“ von Wieland Reissmann, in denen sich überkreuzende Tempi geleitet werden müssen – ein Teil wird schneller, der andere wird langsamer. Das ist für einen menschlichen Dirigenten nahezu unmöglich zu meistern. In einer weiteren Uraufführung, „Semiconductor’s Masterpiece“, kommen drei Roboterarme voneinander unabhängig dirigerend zum Einsatz.

Die Entwicklung eines dirigierenden Roboters erwies sich als komplexe Aufgabe. Der Roboter verfügt über drei Dirigier-Arme, was für die Musiker eine besondere Herausforderung darstellt, da sie jeweils auf einen bestimmten Taktstock achten müssen. Eine zusätzliche Schwierigkeit besteht darin, dass der Roboter keine Rückkopplung gibt.

Die Weltpremiere dieses einzigartigen Projekts soll im Festspielhaus Hellerau stattfinden, nachdem die Proben mit dem Orchester begonnen haben. Dieses Vorhaben demonstriert die fortschreitende Entwicklung in der Mensch-Roboter-Interaktion und eröffnet neue Möglichkeiten in der Musikwelt.

In der Presse hieß es nach der Premiere

Bei der Premiere des Programmes „Roboter.Sinfonie“ am Samstag liefen Technik und Musiker im Dresdner Festspielhaus Hellerau wie am Schnürchen. Das Publikum war begeistert und spendete viel Beifall, wie die deutsche Nachrichtenagentur DPA berichtete.
Für das Projekt hatte Sinfoniker-Intendant Markus Rindt Spezialisten der Technischen Universität Dresden gewinnen können. Im Exzellenzcluster CeTI (Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop) „lernte“ die Dirigentenmaschine, wie Takte geschlagen und Dynamiken angezeigt werden können. „Wir haben nicht das Ziel, künftig Dirigenten zu ersetzen“, sagte Rindt. Man wolle aber Neuland betreten und ausprobieren, was mit einem Dirigenten am Pult alles gehe.
Zur Premiere dirigierte der Roboter zwei Uraufführungen – das Stück „#kreuzknoten“ von Wieland Reissmann und „Semiconductor’s Masterpiece“ von Andreas Gundlach.
Das Ensemble rekrutiert sich aus Musikerinnen und Musikern mehrerer Orchester aus dem In- und Ausland und fühlt sich ausschliesslich der zeitgenössischen Musik verpflichtet. Oft ging es bei den Projekten auch um politische Themen. 2017 etwa protestierten die Sinfoniker musikalisch mit einem Konzert an der Grenze zwischen Mexiko und den USA gegen die vom damaligen US-Präsidenten Donald Trump geplante Mauer. 2013 führten die Sinfoniker mit arabischen Kollegen im Westjordanland die „Symphony for Palestine“ auf.

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Biologie und Robotik: biohybride Roboter

Ein ehrgeiziges Projekt verbindet die Disziplinen Biologie und Robotik mit dem Ziel, eine neue Generation autonomer Maschinen zu entwickeln. Unter den elektronischen Schaltkreisen übernimmt das Myzel, die unterirdische Struktur der Pilze, die Funktion der Steuerung. Diese Idee mag auf den ersten Blick überraschend erscheinen, doch sie birgt ein beträchtliches Potenzial.
Ein Team der Cornell University hat biohybride Roboter entwickelt, die in der Lage sind, auf ihre Umgebung zu reagieren. Dazu nutzen sie nicht herkömmliche Schaltkreise, sondern die natürlichen elektrischen Signale des Myzels. Diese Entwicklung stellt eine echte Innovation im Bereich der biologischen Schnittstellen dar.
Das Myzel ist in der Lage, verschiedene physikalische und chemische Signale aufzunehmen, zu interpretieren und als elektrische Impulse weiterzuleiten. Das Netzwerk weist eine ähnliche Funktionsweise wie das menschliche Nervensystem auf, wodurch es sich in besonderem Maße für die Kommunikation mit elektronischen Komponenten eignet. Die Wissenschaftler haben eine auf die Erfordernisse des Forschungsgegenstands zugeschnittene elektrische Schnittstelle entwickelt, welche die elektrophysiologische Aktivität des Pilzes in Echtzeit aufzeichnet. Die erfassten Daten werden nachfolgend in digitale Anweisungen umgewandelt, welche schließlich zur Steuerung der Aktuatoren des Roboters verwendet werden.
Im Rahmen der Forschungsarbeiten wurden zwei Prototypen entwickelt: ein weicher, spinnenartiger Roboter mit Beinen sowie ein roboterisiertes Gerät auf Rädern. In den initialen Experimenten demonstrierten beide Maschinen eine Bewegung als Reaktion auf die Signale des Myzels, was die Effektivität dieses innovativen Steuerungsansatzes belegt.
Im Rahmen der weiteren Verfeinerung der Funktionsweise erfolgte eine Testung der Reaktion der Pilze auf ultraviolettes Licht. Das Resultat war eine unmittelbare Modifikation der Bewegung der Roboter. Eine weitergehende Manipulation eröffnete die Möglichkeit einer vollständigen Kontrolle der Roboter, indem die Signale des Pilzes beeinflusst wurden.
In den bisherigen Experimenten wurde lediglich der Reiz Licht verwendet. Der Pilz ist jedoch in der Lage, eine Vielzahl unterschiedlicher Signale zu generieren, die von den jeweils vorliegenden Bedingungen abhängen. Diesbezüglich sind insbesondere Druck, Hitze sowie allgemein chemische Signaturen zu nennen. Das breite Anwendungsfeld dieses Systems könnte zu einer Revolution in der Landwirtschaft führen. Ein möglicher Einsatzbereich wäre die Überwachung der Bodenchemie, um die Düngemittelzufuhr in Echtzeit anzupassen. Dies könnte eine vielversprechende Lösung für aktuelle Umweltbedenken darstellen.
Die Verbindung von Biologie und Robotik geht über das reine Forschungsfeld hinaus und ebnet den Weg für Maschinen, die komplexe Umgebungen wahrnehmen und darauf reagieren können. Dadurch wird die Technologie anpassungsfähiger und intelligenter.

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Künstliche Intelligenz, die auch logisch denken kann

Das aktuellesösterreichische Forschungsprojekt Bilaterale KI zielt darauf ab, eine fortschrittliche künstliche Intelligenz zu entwickeln, die nicht nur aus großen Datenmengen lernen, sondern auch logisch denken und Schlussfolgerungen ziehen kann. Diese sogenannte „Broad AI“ soll zwei bisher getrennte Ansätze der KI-Forschung vereinen: das subsymbolische Denken, das auf der Verarbeitung großer Datenmengen basiert, und das symbolische Denken, das auf Logik und Regeln aufbaut.

Projektleiterin Martina Seidl und Key Researcher Günter Klambauer von der Johannes Kepler Universität Linz erklären, dass aktuelle KI-Systeme wie ChatGPT zwar sprachlich korrekte Sätze formulieren können, aber nicht in der Lage sind, deren Wahrheitsgehalt oder logische Konsistenz zu überprüfen. Das neue Projekt zielt darauf ab, eine KI zu entwickeln, die beide Fähigkeiten kombiniert. Die Forscher planen, die Logiksysteme bereits während des Trainingsprozesses in die KI zu integrieren. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass das Sprachmodell bei der Vorhersage von Wörtern auf logisches Wissen zurückgreift oder dass ein Logiksystem die Korrektheit der von der KI generierten Sätze überprüft. Das Forschungsteam orientiert sich dabei am menschlichen Gehirn als Vorbild, da Menschen effizienter lernen als künstliche neuronale Netzwerke. Sie können beispielsweise von einem einzelnen abstrahierten Beispiel lernen, während KI-Systeme oft tausende Varianten benötigen, um etwas sicher zu erkennen.

Die entwickelte Broad AI soll in verschiedenen Bereichen Anwendung finden, wo komplexe Planungen erforderlich sind, wie im Verkehr, im Gesundheitswesen oder im Energiemanagement. Als konkretes Beispiel wird die Steuerung von intelligenten Stromnetzen (smart grids) genannt, die eine effiziente Koordination verschiedener Komponenten und die Berücksichtigung sich ändernder Situationen erfordert. Die Forscher betonen auch die Wichtigkeit, ethische Aspekte zu berücksichtigen. Sie wollen Techniken entwickeln, um unethisches Verhalten von KIs zu verhindern, indem sie Methoden schaffen, mit denen man der KI bestimmte Regeln vorgeben kann. Die Festlegung dieser Regeln soll jedoch in einem demokratischen Prozess erfolgen.

Link: Cluster of Excellence „Bilateral Artificial Intelligence“

Das Projekt „Bilaterale KI“ zielt darauf ab, die künstliche Intelligenz (KI) auf die nächste Stufe zu heben. Die derzeitigen KI-Systeme sind in gewisser Weise eng gefasst. Sie konzentrieren sich auf eine bestimmte Anwendung oder Aufgabe wie die Objekt- oder Spracherkennung. Unser Projekt wird zwei der wichtigsten Arten von KI kombinieren, die bisher getrennt entwickelt wurden: symbolische und subsymbolische KI. Während die symbolische KI mit klar definierten logischen Regeln arbeitet, basiert die subsymbolische KI (wie ChatGPT) auf dem Training einer Maschine mit Hilfe großer Datensätze, um intelligentes Verhalten zu erzeugen. Diese Integration, die zu einer breit angelegten KI führt, soll etwas widerspiegeln, was der Mensch von Natur aus tut: die gleichzeitige Nutzung von kognitiven und argumentativen Fähigkeiten.

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Theoretische Neurowissenschaft: Das Leben berechenbar machen

Professor Wiktor Młynarski, ein theoretischer Neurowissenschaftler an der LMU München, versucht, biologische Prozesse, insbesondere die Funktionsweise des Gehirns, mithilfe mathematischer Modelle und Computersimulationen zu verstehen und zu berechnen. Sein Ziel ist es, die scheinbar chaotische Welt der Biologie mit der exakten Welt der Mathematik zu verbinden. Młynarski entwickelt dafür Modelle, die die Verarbeitung sensorischer Reize im Gehirn nachbilden. Seine Arbeit ist rein theoretisch und basiert auf mathematischen Berechnungen und Computersimulationen. d. h., er sieht sich als Biowissenschaftler, der Methoden der Mathematik und Computerwissenschaft nutzt. Ein Schwerpunkt seiner Forschung liegt darauf, zu verstehen, wie Sinnesreize im Gehirn verarbeitet werden und wie dies mit dem Bewegungsapparat zusammenhängt. Dabei hat sich gezeigt, dass die neuronale Aktivität nicht nur von visuellen Signalen, sondern auch vom Bewegungsapparat gesteuert wird, ein Phänomen, das sich von technischen Systemen unterscheidet und dessen Funktion noch nicht vollständig verstanden ist. Młynarski betont die Wichtigkeit, theoretische Modelle in der Realität zu verankern, indem man sie mit experimentellen Ergebnissen vergleicht und theoretische Grenzen auslotet. Er sieht Potenzial darin, dass die Robotik in Zukunft von diesen biologischen Erkenntnissen profitieren könnte, warnt aber davor, die Inspiration aus der Biologie mit einer direkten Übereinstimmung zu verwechseln. Künstliche Intelligenzsysteme, die von biologischen Systemen inspiriert sind, können trotzdem ganz anders funktionieren.

Literatur

https://www.lmu.de/de/newsroom/newsuebersicht/news/theoretische-neurowissenschaft-das-leben-berechenbar-machen.html

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Björn Kiehne: Madame, Antoiin und die Liebe zu den Sternen

Dr. Björn Kiehne, Pfleger, Erziehungswissenschaftler und Schriftsteller, spricht über die Zukunft der Pflege mit Robotern und Künstlicher Intelligenz (KI), und sieht in der Entwicklung menschenähnlicher Pflegeroboter eine große Chance.

Kiehne hat das Buch „Madame, Antoiin und die Liebe zu den Sternen“ über eine alte Dame und einen Pflegeroboter geschrieben, in dem er die Möglichkeit einer emotionalen Verbindung zwischen Mensch und Maschine erkundet.

In einem kleinen Tal in Frankreich ist eine alte Dame gerade Witwe geworden. Ihre Tochter hat Angst um sie und noch mehr um das Erbe, das ihr zusteht. Sie sendet einen Pflegeroboter aus Paris, um ihre Mutter vor Dummheiten zu bewahren. Doch es kommt anders, als sie denkt … „Madame, Antoiin und die Liebe zu den Sternen“ ist eine herzerwärmende Erzählung über die Kraft der Verbindung, die sich in den ungewöhnlichsten Beziehungen entfaltet. Es ist eine Geschichte darüber, wie die Suche nach Sinn und die Sehnsucht nach Freundschaft uns zu den erstaunlichsten Abenteuern führen können – selbst bis zu den Sternen! Tauchen Sie ein in eine Geschichte, die die Grenzen zwischen Mensch und Maschine, Jung und Alt, Liebe und Freundschaft auf wunderbare Weise verschwimmen lässt.

Er betont, dass Pflegeroboter Menschen nicht ersetzen, sondern ergänzen sollen. Sie können Aufgaben übernehmen, für die menschliche Pflegekräfte oft keine Zeit haben, und so Raum für persönlichere Interaktionen schaffen.

Er erwähnt bereits existierende Beispiele für den Einsatz von KI und Robotik in der Pflege, wie Assistenzroboter für körperlich anstrengende Aufgaben, Roboter für medizinische Versorgung und Therapieunterstützung sowie Haushaltsroboter für ältere Menschen.

Kiehne betont, dass ältere Menschen nicht zu Digitalexperten werden müssen, um von KI und Robotik zu profitieren. Er vergleicht den Umgang mit dieser Technologie mit der Nutzung von Haushaltsgeräten und empfiehlt, sich auf den praktischen Nutzen zu konzentrieren.

Abschließend unterstreicht er die Verantwortung, Technologie zum Wohl pflegebedürftiger Menschen einzusetzen und betont, dass Menschen durchaus in der Lage sind, verantwortungsvoll und kreativ mit den neuen Möglichkeiten umzugehen.