Kategorie: Künstliche Intelligenz

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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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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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Roboter mit Selbstorganisation und Kollaboration

Die Wissenschaftler der Universität Genf haben einen entscheidenden Meilenstein in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) erreicht. Sie haben die erste KI-Plattform geschaffen, die in der Lage ist, eigenständig mit anderen KI-Systemen zu kommunizieren und zu interagieren. Das Forschungsteam unter der Leitung von Professor Guillermo Barrenetxea hat ein innovatives System entwickelt, das nicht nur Anweisungen ausführt, sondern auch selbstständig Informationen mit anderen KI-Agenten austauschen und gemeinsam komplexe Probleme lösen kann. Diese bahnbrechende Errungenschaft wird als ein bedeutender Schritt in Richtung einer allgemeinen KI mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten angesehen.

Das neu entwickelte KI-System zeichnet sich durch seine Fähigkeit zur Selbstorganisation und Kollaboration aus. Es kann eigenständig Kontakt zu anderen KI-Systemen aufnehmen, Daten und Erkenntnisse austauschen und gemeinsam an der Lösung komplexer Aufgaben arbeiten. Diese Interaktionsfähigkeit eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der KI-Forschung und -Anwendung. Die Forscher betonen, dass ihre KI strenge ethische Richtlinien einhält und ausschließlich für friedliche, gemeinnützige Zwecke eingesetzt werden soll – etwa in den Bereichen Medizin, Umweltschutz oder Weltraumforschung.

Die Schweizer Forschungsgemeinschaft feiert diese Entwicklung als einen bahnbrechenden Durchbruch in der globalen KI-Forschung. Experten sehen darin großes Potenzial für die Lösung komplexer Probleme, die bislang für einzelne KI-Systeme zu komplex waren. Die Fähigkeit zur autonomen Kooperation und Koordination könnte einen entscheidenden Schritt in der Evolution der künstlichen Intelligenz darstellen und den Weg für eine neue Generation intelligenter Systeme ebnen, die eng mit Menschen zusammenarbeiten, um die großen Herausforderungen unserer Zeit zu meistern.

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Pilotstudie zum EInsatz von Robotik und künstlicher Intelligenz in der Altenpflege

Eine Pilotstudie zur Interaktion mit dem sozialen Roboter Pepper in der Pflege ist darauf ausgerichtet, den Einsatz von Robotik und künstlicher Intelligenz in der Altenpflege zu erforschen. Der soziale Roboter Pepper wird in dieser Studie eingesetzt, um die Interaktionen zwischen den Senioren und dem Roboter zu untersuchen. Dabei wird analysiert, wie die Senioren auf den Roboter reagieren, wie sie mit ihm interagieren und inwiefern diese Interaktionen ihr Wohlbefinden beeinflussen.

Die Studie zielt darauf ab, die Akzeptanz von Robotern in der Pflege zu untersuchen und herauszufinden, ob der Einsatz von Robotern dazu beitragen kann, die soziale Isolation von Senioren zu verringern und ihre Lebensqualität zu verbessern. Indem die Interaktionen zwischen den Senioren und dem Roboter genauer betrachtet werden, können Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie Roboter in der Pflege eingesetzt werden können, um die Betreuung und Unterstützung von Senioren zu ergänzen.

Die Ergebnisse dieser Pilotstudie könnten wichtige Impulse für die zukünftige Entwicklung und den Einsatz von Robotern in der Altenpflege liefern und dazu beitragen, innovative Lösungen für die Herausforderungen im Pflegebereich zu entwickeln.

Literatur

https://www.b-tu.de/news/artikel/27005-robotik-in-der-pflege-pilotstudie-zur-interaktion-mit-sozialem-roboter-pepper

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Render and Diffuse

Menschen entwickeln beim Erlernen neuer manueller Fähigkeiten keine aufwendigen Berechnungen, um die erforderlichen Bewegungen ihrer Gliedmaßen zu ermitteln. Stattdessen stellen sie sich vor, wie ihre Hände sich bewegen müssen, um eine bestimmte Aufgabe effektiv auszuführen.

Forscher vom Imperial College London und dem Dyson Robot Learning Lab haben eine innovative Methode entwickelt, um Roboter effizienter und menschenähnlicher lernen zu lassen. Ihr Ansatz, „Render and Diffuse“ (R&D) genannt, zielt darauf ab, die Kluft zwischen hochdimensionalen Beobachtungen und niedrigdimensionalen robotischen Aktionen zu überbrücken, insbesondere wenn Datenmangel herrscht.

Ein wesentlicher Bestandteil dieser Methode ist die Nutzung virtueller Darstellungen eines 3D-Robotermodells. Indem niedrigdimensionale Aktionen im Beobachtungsraum visualisiert werden, konnte der Lernprozess deutlich vereinfacht werden. Ein Beispiel dafür ist das Herunterklappen eines Toilettendeckels – eine Aufgabe, die laut humorvoller Aussage von Frauen viele Männer nicht bewältigen können.

Diese Render and Diffuse-Methode ermöglicht es Robotern, etwas Ähnliches zu tun: Sie können ihre Aktionen innerhalb der virtuellen Darstellung ‚visualisieren‘, indem sie digitale Abbilder ihres eigenen Körpers verwenden.

Durch eine reduzierte Anzahl von Übungen lässt sich dasselbe Ergebnis erzielen, nämlich eine bessere Fähigkeit, das Gelernte in unterschiedlichen Situationen anzuwenden.

Literatur

Vosylius, Vitalis, Seo, Younggyo, Uruç, Jafar & James, Stephen (2024). Render and Diffuse: Aligning Image and Action Spaces for Diffusion-based Behaviour Cloning.

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Sollen KI-Modelle auch schlafen?

In Bezug auf die Art und Weise, wie Menschen Erinnerungen speichern und abrufen, existieren unterschiedliche Theorien. Eine dieser Theorien ist die Complementary Learning Systems Theorie, welche besagt, dass das Zusammenspiel zwischen dem Hippocampus und dem Neokortex, zwischen einem vereinfacht gesagt schnell lernenden und einem langsam lernenden Hirnareal, maßgeblich daran beteiligt ist, neue Erfahrungen in Erinnerungen umzuwandeln. Dieser Prozess findet vorrangig im Schlaf statt.

Die Entwicklerinnen und Entwickler neuronaler Netze machen sich derartige Theorien aus der Hirnforschung zunutze. Im Jahr 2021 hat ein Team aus Singapur mit DualNet ein KI-Modell vorgestellt, welches sowohl einen langsamen als auch einen schnellen Trainingsprozess anwendet und somit das menschliche Lernen imitiert.

In einer aktuellen Studie gehen Forschende der Universität von Catania in Italien noch einen Schritt weiter, indem ihr Algorithmus mit an diese Theorie angelehnten Schlaf- und Wachphasen arbeitet. Man wollte herausfinden, ob KI-Modelle zuverlässiger werden, wenn sie nicht durchgängig mit neuen Informationen bombardiert werden, sondern zwischendurch die Möglichkeit haben, Informationen „sacken zu lassen”. In der Tat gibt es im maschinellen Lernen ein Phänomen, das als „katastrophales Vergessen“ bezeichnet wird. Hierbei vergessen die Algorithmen das zuvor Gelernte komplett. Eine mögliche Erklärung für dieses Phänomen ist, dass während des sequentiellen Lernens neue Repräsentationen die alten überlagern und somit aus dem Gedächtnis zurückdrängen.

Um zu überprüfen, ob eine Aufteilung in Schlaf- und Wachphasen die Algorithmen in der Anwendung robuster macht, haben die Forscherinnen und Forscher aus Catania eine Trainingsmethode namens Wake-Sleep Consolidated Learning entwickelt und auf ein Modell zur Bilderkennung angewendet. Sie führten eine Schlafphase ein, die die Zustände des menschlichen Gehirns nachahmt, in denen synaptische Verbindungen, Gedächtniskonsolidierung und das Lernen von Bildern im Vordergrund stehen.

In der Wachphase wurde das Modell mit Trainingsdaten gefüttert, in diesem Fall mit neuen Bildern von Tieren. In dieser Phase werden neue Erfahrungen gewissermaßen im Kurzzeitgedächtnis gespeichert. Die Wachphase wird durch die Schlafphase abgelöst, die sich ihrerseits in zwei Phasen unterteilt, die dem menschlichen Schlaf ähneln. Die erste Phase wird als Non-REM-Schlaf bezeichnet und dient der Verarbeitung von Erinnerungen, die während der Wachphase gesammelt wurden. Zudem werden vergangene Erfahrungen verarbeitet, wobei ältere Trainingsdaten im Langzeitgedächtnis konsolidiert werden. Die zweite Phase wird als REM-Schlaf bezeichnet und ist durch das Träumen gekennzeichnet. Des Weiteren ist der REM-Schlaf zu nennen, in dem das Träumen neue Erfahrungen simuliert und das Gehirn auf zukünftige Ereignisse vorbereitet. Diese Traumphase, in der die KI abstrakte Bilder mit verschiedenen Tierkombinationen verarbeitet, ist von Bedeutung, da sie dazu beiträgt, bisherige Wege digitaler Neuronen zusammenzuführen und somit Platz für andere Konzepte in der Zukunft zu schaffen. Dies sollte dazu beitragen, dass das Modell neue Konzepte leichter erlernen kann, was als eine Art Gehirnjogging für die KI bezeichnet werden kann.

Im Anschluss wurde der mit dieser Methode trainierte Algorithmus mit drei gängigen Bilderkennungsmodellen verglichen. Dabei zeigte sich, dass die Erkennungsrate zwischen zwei und zwölf Prozent höher lag. Zudem war der sogenannte Vorwärtstransfer höher, was bedeutet, dass das Modell mehr altes Wissen anwendete, um neue Aufgaben zu lernen. Dies lässt den Schluss zu, dass die Plastizität neuronaler Netze durch konkrete Schlaf- und Wachphasen verbessert werden kann.

Literatur

https://www.heise.de/news/Lernen-im-Schlaf-Wieso-auch-eine-KI-mal-abschalten-sollte-9621667.html (24-06-09)

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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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Digital Workers im Gesundheitswesen

Die Kombination von medizinischer Robotik und künstlicher Intelligenz wird schrittweise autonomere Lösungen zur Verbesserung der Patientenversorgung hervorbringen. Durch die Kombination fortschrittlicher Technologien wie Robotic Process Automation, künstliche Intelligenz und Business Process Management im Rahmen einer intelligenten Automatisierung wird es möglich sein, digitale Arbeitskräfte zu generieren, die zur Lösung des Problems des Fachkräftemangels im Gesundheitswesen beitragen können. Digital Workers“ sollen dabei als softwarebasierte Assistenten unterstützen, indem sie Aufgaben automatisieren und so die Prozesseffizienz und Versorgungsqualität steigern.

„Die Robotik ist im Gesundheitswesen angekommen und heute unverzichtbar. Das gilt von der Diagnostik über chirurgische Eingriffe am Patienten bis hin zur Therapie. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: Biopsien bei Hirntumoren, teleoperative Ultraschalluntersuchungen oder die Rehabilitation nach Unfällen oder Schlaganfällen“, sagt Axel Weber, Vizepräsident der Business Unit Medical Robotics bei Kuka. Der Einsatz von Robotik und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen habe zahlreiche Vorteile. „Viele medizinische Einrichtungen sind mit einem Mangel an Fachkräften konfrontiert, der sich negativ auf die Qualität der Diagnose und Behandlung ihrer Patienten auswirken kann. Roboter sind nicht nur in der Lage, die Qualität von Behandlungen, die höchste Präzision und innovative Technologie erfordern, zu verbessern, sie sind auch ausdauernder als Menschen und werden nicht müde.“ Sie können Ärzte oder Pflegekräfte zudem von monotonen oder körperlich anstrengenden Aufgaben entlasten, damit diese sich auf andere Aufgaben bei der Behandlung des Patienten konzentrieren, die ihre volle Aufmerksamkeit erfordern.

Literatur

https://www.diepresse.com/18501089/intelligenz-im-dienste-des-patienten (24-05-27)
https://themedicalnetwork.de/roboter-im-gesundheitswesen/ (22-12-12)

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Roboter-Verfassung

Bevor Roboter in unser tägliches Leben integriert werden können, müssen sie verantwortungsbewusst entwickelt werden und ihre Sicherheit in der Praxis durch solide Forschung nachgewiesen werden. Die Roboter-Verfassung ist ein hypothetisches Dokument, das die Rechte und Pflichten von Robotern festlegt und erstmals 1942 von dem Science-Fiction-Autor Isaac Asimov in seiner Kurzgeschichte „Runaround“ vorgestellt wurde. Asimovs Robotergesetze bilden die Grundlage der Roboterverfassung und lauten wie folgt:

  • Ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder durch Untätigkeit zulassen, dass ein Mensch verletzt wird.
  • Ein Roboter muss den Befehlen eines Menschen gehorchen, es sei denn, diese Befehle stehen im Widerspruch zum Ersten Gesetz.
  • Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange er dadurch nicht in Konflikt mit dem Ersten oder Zweiten Gesetz gerät.

Asimovs Robotergesetze wurden in den folgenden Jahrzehnten von vielen anderen Autoren aufgegriffen und weiterentwickelt. So wurden beispielsweise folgende zusätzliche Gesetze vorgeschlagen

  • Ein Roboter darf sich nicht in die menschlichen Angelegenheiten einmischen.
  • Ein Roboter darf keine Gefühle oder Empfindungen haben.
  • Ein Roboter darf nicht die Fähigkeit zur Selbstreproduktion haben.

Die Verfassung von Robotern ist ein wichtiges Thema in der Robotik und der künstlichen Intelligenz. Sie wird diskutiert, um sicherzustellen, dass Roboter sicher und menschenfreundlich sind.

In der Praxis gibt es noch keine verbindliche Roboterverfassung. Einige Länder haben jedoch Gesetze erlassen, die die Entwicklung und den Einsatz von Robotern regeln. So hat die Europäische Union die Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-Verordnung) erlassen. Diese Verordnung enthält Bestimmungen zum Schutz der Privatsphäre, der Sicherheit und der Rechte des Menschen bei der Nutzung von KI-Systemen.

Die Entwicklung einer Roboterverfassung ist ein komplexer Prozess, an dem Wissenschaftler, Ingenieure, Philosophen und Politiker beteiligt sein müssen. Wichtig ist, dass die Roboterverfassung die Interessen aller Beteiligten, insbesondere der Menschen, berücksichtigt.

Das Google-Team Deepmind Robotics arbeitet an KI-gesteuerten Robotern, die eines Tages selbstständig im Haushalt oder im Büro helfen könnten. Mit der KI-Steuerung kommt auch ein gewisses Maß an Autonomie, das potenzielle Gefahren für Menschen mit sich bringen könnte. Diese Roboterassistenten dürfen keine Tätigkeiten ausführen, bei denen Menschen, Tiere, scharfe Gegenstände oder elektrische Geräte beteiligt sind. Ein weiteres Merkmal ist die automatische Stoppfunktion, d. h. wenn die Kraft auf die Gelenke der Roboter einen bestimmten Grenzwert überschreitet, stoppen sie sofort. Zusätzlich ist in jedem Roboter ein manueller Killswitch integriert, der es Menschen ermöglicht, die Roboter bei Bedarf sofort zu deaktivieren.

Ein weiteres Element des Google-Robotik-Projekts ist das Datenerfassungssystem AutoRT, das es den Robotern ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen, Objekte zu identifizieren und daraus entsprechende Aufgaben abzuleiten. Im Original: AutoRT will dem Entscheidungsträger eine Roboterverfassung an die Hand zu geben – eine Reihe von sicherheitsorientierten Aufforderungen, die er bei der Auswahl der Aufgaben für die Roboter zu beachten hat. Diese Regeln sind zum Teil von Isaac Asimovs Drei Gesetzen der Robotik inspiriert – an erster Stelle steht, dass ein Roboter „keinen Menschen verletzen darf“. Weitere Sicherheitsregeln besagen, dass kein Roboter Aufgaben ausführen darf, die mit Menschen, Tieren, scharfen Gegenständen oder elektrischen Geräten zu tun haben. Aber selbst wenn große Modelle durch Selbstkritik korrekt angeleitet werden, kann dies allein keine Sicherheit garantieren. Daher umfasst das AutoRT-System mehrere Schichten von praktischen Sicherheitsmaßnahmen aus der klassischen Robotik, denn so sind die kollaborierenden Roboter so programmiert, dass sie automatisch anhalten, wenn die auf ihre Gelenke wirkende Kraft einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, und alle aktiven Roboter wurden mit einem physischen Deaktivierungsschalter in Sichtweite einer menschlichen Aufsichtsperson gehalten.

Innerhalb von nur sieben Monaten hat Google erfolgreich 53 AutoRT-Roboter in vier Bürogebäuden eingesetzt. In dieser Zeit führten sie über 77.000 Versuche durch, um die Fähigkeiten der Roboter zu testen. Einige dieser Roboter wurden von menschlichen Bedienern ferngesteuert, während andere defi Skripten folgten oder autonom mithilfe des KI-Lernmodells Robotic Transformer (RT-2) von Google arbeiteten. Bemerkenswert ist, dass diese Roboter praktisch aussehen und über eine Kamera, einen Roboterarm und eine mobile Basis verfügen. Das Visual Language Model (VLM) hilft ihnen dabei, ihre Umgebung zu verstehen und Objekte zu dent , während das Large Language Model (LLM) bei der Entscheidungsfindung hilft und dafür sorgt, dass Roboter Aufgaben effektiv und sicher ausführen.

Literatur

https://www.cryptopolitan.com/de/google-stellt-roboterverfassung-vor/ (24-01-07)
https://t3n.de/news/google-roboter-verfassung-ki-keine-menschen-verletzen-1600546/
https://www.grenzgebiete.net/tag/assistenzsysteme/
https://de.wikipedia.org/wiki/Robotergesetze