Robotik

Design Aug. 21, 2020

Ein Schülerblog von Nihad Mustafa.

Roboter, die Menschen beim Schachspiel besiegen oder Computer, mit denen wir uns unterhalten können – die Wissenschaft versucht seit vielen Jahren, den menschlichen Geist künstlich nachzubauen. Viel Erfolg hatte sie bisher nicht damit.

Das Forschungsgebiet "Künstliche Intelligenz" (KI) versucht, menschliche Wahrnehmung und menschliches Handeln durch Maschinen nachzubilden.

Denn nach Jahrzehnten der Forschung hat man die Unmöglichkeit erkannt, eine "denkende" Maschine zu erschaffen, ohne zuvor das menschliche Denken selbst erforscht und verstanden zu haben.

Bis heute ist es nicht einmal annähernd gelungen, menschliche Verstandesleistungen als Ganzes mit Maschinen nachzuvollziehen. Ein großes Hindernis ist die Sprachverarbeitung. Auch die Durchführung einfachster Befehle ist für eine Maschine ein hoch komplexer Vorgang.

Inzwischen konzentriert sich die Forschung deshalb zunehmend auf einzelne Teilbereiche, unter anderem mit dem Ziel, dort Arbeitserleichterungen zu schaffen.

SOPHIA

Abbildung 2: Sophia

Sophia ist ein vom Hongkonger Unternehmen Hanson Robotics entwickelter humanoider Roboter. International bekannt wurde Sophia durch ihr im Vergleich zu bisherigen Robotervarianten besonders menschliches Aussehen und Verhalten. Gemäß den Angaben des Herstellers besitzt Sophia künstliche Intelligenz, die Fähigkeit zu visueller Datenverarbeitung und zur Gesichtserkennung. Sie imitiert menschliche Gestik und Mimik und ist dazu im Stande, bestimmte Fragen zu beantworten und über vordefinierte Themen (z. B. über das Wetter) einfache Gespräche zu führen.

Am 11. Oktober 2017 wurde Sophia bei den Vereinten Nationen vorgestellt und führte eine kurze Konversation mit der UN-Vizegeneralsekretärin.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist quasi der Wissenserwerb durch ein künstliches System mithilfe von selbstlernenden Algorithmen. Ein Algorithmus wiederum ist vereinfacht gesagt eine eindeutige Handlungsvorschrift, die für die Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen eingesetzt wird. Algorithmen werden dann angewandt, wenn jemand eine hohe Anzahl an Daten besitzt, aus denen man als Mitarbeiterteam nicht mehr so einfach Schlüsse ziehen kann. Ein Machine Learning Programm analysiert Beispiele, sucht wiederkehrende Muster und versucht Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und daraus Prognosen zu entwickeln.

Es gibt viele unterschiedliche Methoden. Prinzipiell unterscheidet man jedoch zwischen zwei Arten:

Sogenannte „aussagenlogische Systeme“ und „künstliche neuronale Netze“. Die ersteren funktionieren auf der Basis von Symbolen, die zweiteren ähneln in ihrer Funktionsweise dem menschlichen Gehirn.

Nehmen wir eine Katze als Beispiel für Bildsegmentierung. Um einem beispielsweise den Unterschied zwischen einer „Katze“ und einer „Nicht-Katze“ beizubringen, füttert es mit Bildern, die die typischen Merkmale einer Katze wie Schnurhaare, Ohren, Größe, Fellstruktur etc. und die Bezeichnung „Katze „enthalten als Positivbeispiel und z.B. Bildern, die einen Otter als Negativbeispiel enthalten und lasse es dann später selbst entscheiden, ob auf einem Foto Katzen zu sehen sind oder nicht und bessere nach. Während die es anfangs noch ungenau sein wird, wird sie immer genauer werden und nur mehr wenig Fehler zeigen.

Quellen:

-https://de.wikipedia.org/wiki/Robotik
-https://de.wikipedia.org/wiki/Sophia_(Roboter)
-https://de.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen