Kategorie: Allgemein

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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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Können Roboter arbeitslos werden?

Kurz und knapp: Nein, Roboter können nicht arbeitslos werden, denn Roboter und Maschinen sind keine Menschen, haben keine Bedürfnisse wie Menschen und müssen daher auch kein Geld verdienen, um zu leben. Roboter können also nicht im herkömmlichen Sinne arbeitslos werden, da sie keine Bedürfnisse und keine finanziellen Verpflichtungen haben, wie dies bei menschlichen Arbeitnehmern der Fall ist. Dennoch gibt es einige Aspekte, die betrachtet werden können, um diese Frage aus einer anderen Perspektive zu beleuchten:

1. Nutzung und Einsatz:
Ein Roboter, der für eine bestimmte Aufgabe nicht mehr benötigt wird, könnte als „arbeitslos“ betrachtet werden. Dies kann der Fall sein, wenn der Roboter durch eine neuere, effizientere Technologie ersetzt wird oder wenn die Aufgabe, für die der Roboter programmiert wurde, nicht mehr existiert.

2. Veralterung und Obsoleszenz:
Technologischer Fortschritt kann dazu führen, dass ältere Modelle von Robotern durch neue, leistungsfähigere Versionen ersetzt werden. Ältere Roboter können dann außer Betrieb genommen oder für andere, weniger anspruchsvolle Aufgaben umprogrammiert werden.

3. Wartung und Reparatur:
Roboter, die nicht mehr repariert oder gewartet werden können, weil Ersatzteile nicht mehr verfügbar oder die Wartungskosten zu hoch sind, könnten ebenfalls als „arbeitslos“ betrachtet werden.

4. Umprogrammierung:
Manchmal werden Roboter umprogrammiert, um andere Aufgaben zu übernehmen, anstatt vollständig außer Betrieb genommen zu werden. Dies zeigt eine gewisse Flexibilität von Robotern im Gegensatz zu menschlichen Arbeitskräften.

5. Wirtschaftliche Aspekte:
In wirtschaftlich schwierigen Zeiten könnten Unternehmen den Einsatz von Robotern reduzieren, um Kosten zu sparen. In solchen Fällen könnten Roboter nicht eingesetzt werden, obwohl sie theoretisch verfügbar wären.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Roboter technisch gesehen nicht arbeitslos werden können, da sie keine Arbeit im menschlichen Sinne verrichten. Sie können jedoch inaktiv oder obsolet werden, wenn sie nicht mehr benötigt oder durch bessere Technologien ersetzt werden. Die Befürchtung, dass Roboter und Automatisierung zu Massenarbeitslosigkeit führen, ist weit verbreitet. Es ist richtig, dass Automatisierungstechnologien Aufgaben übernehmen können, die bisher von Menschen ausgeführt wurden, was in einigen Branchen zum Verlust von Arbeitsplätzen geführt hat. Aber Automatisierung schafft auch neue Arbeitsplätze, und Studien zeigen, dass sich Jobgewinne und -verluste langfristig die Waage halten: Die Langzeitstudien von Oxford Economics https://www.oxfordeconomics.com/resource/techonomics-talks-skilling-the-future/ und dem McKinsey Global Institute https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages kommen zu dem Schluss, dass die Automatisierung zwar in einigen Bereichen zu Arbeitsplatzverlusten führen wird, gleichzeitig aber in anderen Bereichen neue Arbeitsplätze entstehen. Welche Berufe genau von der Automatisierung betroffen sein werden und welche neu entstehen, lässt sich nicht im Detail vorhersagen. Der Arbeitsmarkt wird sich jedoch in den nächsten Jahren weiter verändern und neue Qualifikationen und Kompetenzen werden gefragt sein.

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Vergleich Roboter – Mensch

Der unaufhörliche Fortschritt der Robotertechnologie und die Rationalisierung der menschlichen Arbeitskraft wecken in der Gesellschaft hohe Erwartungen, aber auch Ressentiments und sogar Angst. In einer Arbeit präsentieren Riener et al. (2023) einen quantitativen, normierten Leistungsvergleich, um die drängende Frage zu beleuchten: „Wie nah ist der aktuelle Stand der humanoiden Robotik daran, den Menschen in seinen typischen Funktionen (z. B. Fortbewegung, Manipulation) und den zugrundeliegenden Strukturen (z. B. Aktuatoren/Muskeln) in menschenzentrierten Bereichen zu übertreffen?“ Die meisten hochmodernen Roboterstrukturen, die für die visuelle, taktile oder vestibuläre Wahrnehmung erforderlich sind, übertreffen die menschlichen Strukturen, allerdings auf Kosten einer etwas höheren Masse und eines etwas größeren Volumens. Elektromagnetische und fluidische Antriebe übertreffen menschliche Muskeln in Bezug auf Geschwindigkeit, Ausdauer, Kraftdichte und Leistungsdichte, wobei Komponenten zur Energiespeicherung und -umwandlung nicht berücksichtigt sind. Künstliche Gelenke und Verbindungen können mit dem menschlichen Skelett konkurrieren. Dagegen zeigt der Vergleich der Fortbewegungsfunktionen, dass Roboter in Bezug auf Energieeffizienz, Betriebszeit und Transportkosten hinterherhinken. Roboter sind in der Lage, Hindernisse zu überwinden, Objekte zu manipulieren, zu schwimmen, Fußball zu spielen oder Fahrzeuge zu steuern. Trotz der beeindruckenden Fortschritte, die humanoide Roboter in den letzten zwei Jahrzehnten gemacht haben, erreichen die aktuellen Roboter noch nicht die Geschicklichkeit und Vielseitigkeit, um komplexere Manipulations- und Fortbewegungsaufgaben (z. B. in engen Räumen) zu bewältigen. Die Autoren kommen daher zu dem Schluss, dass die moderne humanoide Robotik weit davon entfernt ist, die Geschicklichkeit und Vielseitigkeit des Menschen zu erreichen. Trotz der überragenden technischen Strukturen sind die Roboterfunktionen denen des Menschen unterlegen, selbst bei angebundenen Robotern, die schwere Hilfskomponenten außerhalb des Fahrzeugs unterbringen können. Die anhaltenden Fortschritte in der Robotik lassen erwarten, dass sich der Abstand verringert.

Literatur

Riener, Robert, Rabezzana, Luca & Zimmermann, Yves (2023). Do robots outperform humans in human-centered domains? Frontiers in Robotics and AI, 10, doi:10.3389/frobt.2023.1223946.

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Pepper als Entertainer

Pepper ist ein humanoider Roboter, der von den französischen Unternehmen Aldebaran Robotics und SoftBank Robotics entwickelt wurde,  ist etwa 1,20 Meter groß und 28 Kilogramm schwer und hat einen freundlichen und einladenden Gesichtsausdruck. Pepper ist darauf programmiert, Menschen und deren Mimik und Gestik zu analysieren und auf diese Emotionszustände entsprechend zu reagieren, d. h., er kann auf Fragen antworten, Gespräche führen und sogar Emotionen ausdrücken. Pepper wird in einer Reihe von Branchen eingesetzt, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen und Bildung, also etwa in Geschäften als Kundenservice-Bot, in Krankenhäusern als Begleiter für Patienten und in Schulen als Lernhelfer.

Der 2014 entwickelte erste humanoide Roboter Pepper ist ein Robotik-System, das vor allem Pflegekräfte bei ihrer Arbeit unterstützen soll. Er spricht mit seinen großen Kulleraugen das Kindchenschema an. Pepper wird vor allem eingesetzt, um Bewohner oder Patienten zu unterhalten, ihnen Gesellschaft zu leisten oder einfache Aufgaben zu übernehmen, wie Aufklärung oder das Erinnern an die Medikamenteneinnahme.  Pepper erkennt mit seinen Fähigkeiten Emotionen und reagiert durch Anpassung seiner Gestik, Mimik und Sprache.

Auch wenn Pepper schon eher an den goldenen C-3PO erinnert, geht es auch bei seinem Einsatz nicht darum, dass KI eigenständig denkt und handelt, sondern um die Frage, ob und wie Robotik die Pflege unterstützen kann. Mit dem Tablet auf der Vorderseite des Roboters kann das Gegenüber mit Pepper interagieren.

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Servicerobotik

Die Servicerobotik gilt als Wachstumsmarkt der Robotik. Die Servicerobotik hat derzeit eine zunehmende Bedeutung in verschiedenen Bereichen. Mit fortschreitender Technologieentwicklung und künstlicher Intelligenz werden wir voraussichtlich noch mehr Innovationen und Einsatzmöglichkeiten in der Servicerobotik sehen. Ein Blick auf die Anwendungsbereiche zeigt, wie vielfältig das Segment ist.

In großen Lagerhallen und Vertriebszentren übernehmen Serviceroboter Aufgaben wie das Kommissionieren, Sortieren und Verpacken von Waren. Sie können die Effizienz steigern und die Arbeitsbelastung für menschliche Arbeiter reduzieren. Im industriellen Umfeld werden flexible mobile Roboter eingesetzt, um Werkstücke in der Fabrik zu transportieren, Lager und Produktion zu verbinden oder Maschinen zu verketten. Zudem sorgt der Trend zur hochflexiblen Smart Factory dafür, dass traditionelle Fließband-Linien durch modulare Produktionskonzepte abgelöst werden.

Ein weiteres Boom-Segment sind Serviceroboter für den Einsatz in Hotels und Gastronomie. In Hotels, Restaurants und anderen Einrichtungen im Gastgewerbe werden Serviceroboter für den Empfang von Gästen, die Auslieferung von Speisen und Getränken, das Reinigen von Räumen und die Unterhaltung eingesetzt. Sie können die Kundenerfahrung verbessern und das Personal unterstützen. Solche mobilen Gastro-Roboter entlasten die Servicekräfte im Hotel- und Gastgewerbe bei Routineaufgaben wie Servieren oder Abräumen des Geschirrs. Dadurch kann sich das Personal auf die Kunden und Kundinnen fokussieren. Gleichzeitig wird auch die körperliche Belastung reduziert, unter anderem die des Muskel-Skelett-Systems und des Bindegewebes der Service-Kraft. Diese Belastung führt häufig zu Ausfällen.

Landwirtschafts-Roboter bzw. Agrarroboter sind wichtiger Bestandteil einer effizienteren und ressourcenschonenderen Landwirtschaft, zumal sie bei der nachhaltigen Flächenbewirtschaftung, bei der Einsparung von synthetischen Pflanzenschutzmitteln und bei der Bodenschonung helfen und zudem noch Arbeitserleichterung und Komfortgewinn versprechen. Den größten Bedarf an autonomen und intelligenten Technologien gibt es im handarbeitsintensiven Sonderkulturbereich. Agrarroboter können hier bei körperlich anstrengenden Arbeiten wie der Spargelernte unterstützen oder auch die mechanische Bekämpfung von Unkraut oder Mehltau übernehmen.

Angesichts der fehlenden Fachkräfte und des demografischen Wandels gelten insbesondere auch Service- oder Assistenzroboter für die Pflege als wachsender Markt. Serviceroboter werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um Aufgaben wie Patientenbetreuung, Rehabilitation, Medikamentenausgabe und Desinfektion durchzuführen. Insbesondere während der COVID-19-Pandemie wurden Roboter vermehrt zur Desinfektion von Räumen und zur Reduzierung des Kontakts zwischen Personal und Patienten eingesetzt. Sie können das Personal in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen entlasten, etwa indem sie den Transport von Wäsche, Materialien und Medikamenten übernehmen. Dadurch bleibt mehr Zeit für die Interaktion mit Bewohnern und Patienten. Viele nicht-pflegerische Tätigkeiten, die Zeit kosten und oft auch körperlich belastend sind, könnten einfach automatisiert werden. Weitere Einsatzfelder für Serviceroboter sind in diesem Umfeld in der Reinigung und Desinfektion, aber auch in der Interaktion. Es geht bei solchen Entwicklungen immer um eine Assistenz für das Personal oder pflegebedürftige Menschen, nicht aber um direkte Pflegetätigkeiten. Die aktuell eingesetzten Roboter sind noch weit davon entfernt, Pflegekräfte tatsächlich in ihrer täglichen Arbeit entlasten zu können.

Serviceroboter finden auch zunehmend Einzug in Privathaushalte. Sie können Aufgaben wie Staubsaugen, Rasenmähen, Fensterreinigung und sogar die Pflege von Haustieren übernehmen. Diese Roboter erleichtern den Alltag und geben den Menschen mehr Zeit für andere Tätigkeiten.

In einigen Bildungseinrichtungen werden Roboter eingesetzt, um Schülern bei der Verbesserung ihrer Fähigkeiten in Bereichen wie Programmierung, Mathematik und Sprachen zu helfen. Diese interaktiven Roboter können den Lernprozess unterstützen und das Interesse der Schüler wecken.

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Mobile Roboter für den Friedhofsgärtner

Mobile Automaten für den Außenbereich sind kompliziert zu entwickeln und deshalb eine Marktlücke. Der „Rainos“ kümmert sich u. a. auf Friedhöfen darum, dass Pflanzen ausreichend bewässert werden. Aus dem Bericht: „Mitternacht auf dem Friedhof. Der Mond scheint. Kerzen leuchten auf den Gräbern. Und plötzlich rollt ein schwarzer Kasten auf vier Geländerädern vorbei. Ein sogenannter Autonomer Mobiler Roboter (AMR) namens Rainos, der mit einem Gartenschlauch die Pflanzen bewässert. Immer mal wieder macht das 180 kg schwere Gefährt dabei eine kurze Pause. Dann fährt es zur Tankstation und füllt den 215-l-Tank. Bis zu 200 Gräber bewässert der AMR pro Nachtschicht. Tagsüber muss er dann für drei Stunden an einer Ladestation andocken, um seine Lithium-Ionen-­Akkus zu laden. Ein Friedhofsgärtner, der sich mit stundenlangem Gießen herumschlagen muss, ist nicht mehr nötig.“

Zum Einsatz kommt der Roboter unter anderem auf dem Waldfriedhof in Schwabach bei Nürnberg.

Quelle

https://www.vdi-nachrichten.com/technik/automation/mobile-roboter-fuer-wind-und-wetter-helfen-nicht-nur-dem-friedhofsgaertner/

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Kollaborative Roboter

Viele repetitive Aufgaben können von industriellen Robotern erledigt werden, um die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu entlasten und die Expertise gezielt einzusetzen. Durch die Verwendung von kollaborativen Robotern können bauliche Trennungen wie Schutzzäune vermieden und somit eine Koexistenz und Kooperation ermöglicht werden.

Die Programmierung der Roboter ist mit etwas Grundlagenwissen und Training schnell und einfach erledigt und benötigt zu meist keine Spezialistinnen bzw. Spezialisten. In Workshop können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auch selbst ohne Programmierkenntnisse einen praxisorientierten Einstieg in das Thema erhalten.

Dabei wird zu Beginn eine Einführung in die industrielle Robotik, Bewegungsprogrammierung sowie die Anforderungen an kollaborative Robotik gegeben. Im Anschluss wird das Erlernte praktisch zunächst in der Simulation und anschließend an dem realen Roboter getestet und angewendet.

Aus der Ankündigung eines einschlägigen Workshops.

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Die Grenzen künstlicher Intelligenz

Menschliche Gehirne sind bei der Verarbeitung einfacher Informationen, wie z. B. beim Rechnen, langsamer als Maschinen, aber bei der Verarbeitung komplexer Informationen sind sie den Maschinen weit überlegen, da Gehirne besser mit wenigen und/oder unsicheren Daten umgehen können. Das liegt daran, dass Gehirne sowohl sequentielle als auch parallele Verarbeitungen durchführen können, während Maschinen nur ersteres können, und sie sind Computern auch bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf große, sehr heterogene und unvollständige Datensätze und andere schwierige Formen der Verarbeitung überlegen. Die Verarbeitungsleistung des Gehirns wird durch die Beobachtung veranschaulicht, dass der viertgrößte Computer der Welt im Jahr 2013 40 Minuten benötigte, um 1 Sekunde von 1 % der Gehirnaktivität eines Menschen zu modellieren. Darüber hinaus hat jedes Gehirn eine Speicherkapazität von schätzungsweise 2.500 Terrabyte, basierend auf seinen 86-100 Milliarden Neuronen mit mehr als 1015 Verbindungen, und arbeitet mit einer 106-fach besseren Energieeffizienz als moderne Maschinen, d. h., KI und Computer stoßen hier an technologische Grenzen. Ein Zebrafisch beispielsweise navigiert durch die Welt, um erfolgreich Beute zu jagen und Raubtiere zu meiden, und benötigt dabei nur 0,1 Mikrowatt, während ein erwachsener Mensch 100 Watt verbraucht, wovon 20 % auf das Gehirn entfallen. Im Gegensatz dazu verbrauchen Cluster, die zur Beherrschung moderner Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt werden, in der Regel etwa 106 Watt. Der Stromverbrauch etwa eines neuen Supercomputers beträgt 21 Megawatt, während das menschliche Gehirn mit schätzungsweise demselben 1 exaFlop arbeitet und nur 20 Watt verbraucht. Der Mensch arbeitet also mit einer 106-fach höheren Energieeffizienz als moderne Maschinen, obwohl er ganz andere Aufgaben ausführt.

Literatur

Smirnova, Lena, Caffo, Brian S., Gracias, David H., Huan,g Qi, Morales, Pantoja Itzy ,E., Tang ,Bohao, Zack, Donald J., Berlinicke ,Cynthia A., Boyd, J. Lomax, Harris, Timothy D., Johnson, Erik C., Kagan, Brett J., Kahn, Jeffrey, Muotri, Alysson R., Paulhamus, Barton L., Schwamborn, Jens C., Plotkin, Jesse, Szalay, Alexander S., Vogelstein, Joshua T., Worley, Paul F. & Hartung, Thomas (2023). Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish. Frontiers in Science, 1, doi:10.3389/fsci.2023.1017235.

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Künstliche Intelligenz und Gesichtserkennung

Der Blick in ein neues Gesicht, der Klang einer unbekannten Stimme ist für das menschliche Gehirn eine große Herausforderung, denn in weniger als einer halben Sekunde wird entschieden, wem man vertraut, wen man man und für wie intelligent man diese Person hält, was auf einer erstaunlichen Arbeitsleistung des Gehirns beruht.

Schon als Babys lernen Menschen Gesichtsausdrücke zu lesen und auch wenn diese älter werden, hören sie nicht auf, die Emotionen der Mitmenschen zu studieren und zu versuchen, hinter deren Fassade zu blicken. Dabei spielt die Stimme eine entscheidende Rolle, also Geschwindigkeit, Syntax, Tonfall, Phonetik, die darüber Aufschluss geben, was ein Mensch fühlt.

Seit neuestem lernt die Technologie der künstlichen Intelligenz ebenfalls, Gesichter und Stimmen zu bestimmen, wobei ein Foto oder ein gesprochener Satz in der Regel ausreicht, um Informationen über Identität, Gesundheit, Emotionen und sogar die Persönlichkeit zu erhalten. Die künstliche Intelligenz kann inzwischen anhand des Klangs der Stimme erkennen, ob man an Parkinson, Depressionen oder sogar Covid-19 leidet.

Literatur

https://www.dw.com/de/die-magie-von-gesicht-und-stimme/a-62853377 (22-09-22)

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Kann es eine sozial kompetente künstliche Intelligenz geben?

Kinder und Jugendliche lernen Soft Skills, die sie später im Leben brauchen werden, und sie hören nicht auf zu lernen, wie sie später im Leben sozial kompetent sein können. Maschinelles Lernen ist die Grundlage, auf der fast alle künstlichen Intelligenzen beruhen, wobei künstliche neuronale Netze darauf trainiert werden können, Muster zu erkennen und sie später auf große weitere Datensätze anzuwenden. Ein sozial intelligenter Computer bzw. seine sozial-emotionale künstliche Intelligenz sollte in der Lage sein, Informationen in sozialen Situationen in Echtzeit zu erkennen und entsprechend auf menschliche Art und Weise zu reagieren. Menschlich bedeutet in diesem Zusammenhang, aus Situationen zu lernen, sich eine Meinung zu bilden und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Dies soll z.B. eine produktive Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Wissenschaftler arbeiten an der Entwicklung eines intelligenten Chatbots, d.h. einer künstlichen Intelligenz, die über einen Chat direkt mit Menschen kommunizieren kann, so dass die künstliche Intelligenz die Gefühle des Nutzers einordnen und entsprechend reagieren kann. Neben alltäglichen Aufgaben wie dem Kundenservice kann der Chatbot auch dazu beitragen, Stress und Depressionen bei den Nutzern abzubauen.

Literatur

Stangl, W. (2022, 9. August). Gibt es eine sozial kompetente künstliche Intelligenz? Stangl notiert …
https:// notiert.stangl-taller.at/zeitgeistig/gibt-es-eine-sozial-kompetente-kuenstliche-intelligenz/
https://scilogs.spektrum.de/hirn-und-weg/emotionale-intelligenz/ (22-08-09)