IoT trifft KI: Aktuelle Projekte, Use Cases und Trends

Anbieter zum Thema

MicroConsult Academy GmbH

ET System electronic GmbH

IBR Leiterplatten GmbH & Co. KG

Der Blick nach vorn: KI-Zukunftsprojekte

Doch wie geht es weiter mit der Künstlichen Intelligenz? An was wird aktuell geforscht? Und was ist an technischen Weiterentwicklungen und Neuerungen schon in der Pipeline?

Maschinen können bald moralisches Verhalten von Menschen imitieren. Davon sind Wissenschaftler der Universität Osnabrück überzeugt. Anlasse ist das autonome Fahren, denn selbstfahrende Automobile sind die erste Generation intelligenter Roboter, die den alltäglichen Lebensraum mit dem Menschen teilen. Folglich ist es unabdingbar, Regeln für und Erwartungen an autonome Systeme zu erarbeiten, die definieren, wie sich diese in kritischen Situationen verhalten sollen.

Das Institut für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück hat nun eine Studie in Frontiers in Behavioral Neuroscience veröffentlicht, die zeigt, dass menschlich-ethische Entscheidungen in Maschinen implementiert werden können und autonome Fahrzeuge bald moralische Dilemmata im Straßenverkehr bewältigen werden. Politisch wird die Debatte zur Modellierbarkeit moralischer Entscheidungen durch eine Initiative des Bundesministeriums für Transport und Digitale Infrastruktur (BMVI) begleitet, die dafür 20 ethische Prinzipien formuliert hat. Die Osnabrücker Studie liefert dazu nun erste empirische wissenschaftliche Daten.

"Um Regeln oder Empfehlungen definieren zu können sind zwei Schritte notwendig. Als Erstes muss man menschliche moralische Entscheidungen in kritischen Situationen analysieren und verstehen. Als zweiten Schritt muss man das menschliche Verhalten statistisch beschreiben, um Regeln ableiten zu können, die dann in Maschinen genutzt werden können", erklärt Prof. Dr. Gordon Pipa, einer der leitenden Wissenschaftler der Studie.

Bildergalerie

Bildergalerie mit 31 Bildern

Zur Realisierung beider Schritte nutzten die Autoren eine virtuelle Realität, mit der das Verhalten von Versuchspersonen in simulierten Verkehrssituationen beobachtet wird. Die Teilnehmer der Studie fuhren dazu an einem nebeligen Tag durch die Straßen eines typischen Vorortes. Im Verlauf der Experimente kam es dabei zu unvermeidlichen und unerwarteten Dilemma-Situationen, bei denen Menschen, Tiere oder Objekte als Hindernisse auf den Fahrspuren standen. Um den Hindernissen auf einer der beiden Spuren ausweichen zu können, war eine moralische Abwägung notwendig. Die beobachteten Entscheidungen wurden dann durch eine statistische Analyse ausgewertet und in Regeln übersetzt. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass im Rahmen dieser unvermeidbaren Unfälle moralisches Verhalten durch eine einfache Wertigkeit des Lebens erklärt werden kann, für jeden Menschen, jedes Tier und jedes Objekt.

Leon Sütfeld, der Hauptautor der Studie, erklärt dies so: "Das menschliche moralische Verhalten lässt sich durch den Vergleich von einer Wertigkeit des Lebens, das mit jedem Menschen, jedem Tier oder jedem Objekt assoziiert ist, erklären bzw. mit beachtlicher Präzision vorhersagen. Das zeigt, dass menschliche moralische Entscheidungen prinzipiell mit Regeln beschrieben werden können und dass diese Regeln als Konsequenz auch von Maschinen genutzt werden könnten."

Grundsätzlich stehen die Erkenntnisse der Osnabrücker Forscher im Widerspruch zu dem achten Prinzip des BMVI-Berichtes (s.o.), das auf der Annahme gründet, moralische Entscheidungen seien nicht modellierbar Doch lässt sich dieser grundlegende Unterschied erklären? Algorithmen können entweder durch Regeln beschrieben werden oder durch statistische Modelle, die mehrere Faktoren miteinander in Bezug setzen. So sind Gesetze regelbasiert. Der Mensch und moderne Künstliche intelligente Systeme nutzen hingegen eher ein komplexes statistisches Abwägen. Dieses Abwägen erlaubt es dem Menschen und der modernen KI, auch neue Situationen zu bewerten, denen Mensch und KI bisher nicht ausgesetzt waren.

In der wissenschaftlichen Arbeit von Sütfeld wurde nun eine solche dem menschlichen Verhalten ähnliche Methodik zur Beschreibung der Daten genutzt. "Deshalb müssen die Regeln nicht abstrakt am Schreibtisch durch einen Menschen formuliert, sondern aus dem menschlichen Verhalten abgeleitet und gelernt werden. So stellt sich die Frage, ob man diese nun gelernten und konzeptualisierten Regeln nicht auch als moralischen Aspekt in Maschinen nutzen sollte", argumantiert Forscher Sütfeld.

"Nun, da wir jetzt wissen, wie wir moralische Entscheidungen in die Maschinen implementieren können, bleiben uns trotzdem noch zwei moralische Dilemmata", betont Prof. Dr. Peter König, der ebenfalls an der Studie mitwirkte. "Erstens müssen wir uns über den Einfluss von moralischen Werten auf die Richtlinien für maschinelles Verhalten entscheiden. Zweitens müssen wir uns überlegen, ob wir es wollen, dass Maschinen sich (nur) menschlich verhalten sollen."

Zu ethischen Fragen der Künstlichen Intelligenz äußert sich auch Luciano Floridi in einem Interview mit WIRED. Floridi ist Professor an der Universität Oxford und berät auch große Digitalkonzerne wie IBM oder Google.

Ebenfalls lesenswert ist das Diskussionspapier "Künstliche Intelligenz: - Chancen und Risiken" der Stiftung für effektiven Altruismus. Das Papier setzt sich unter anderem mit der Frage auseinander, ob es so etwas wie ein künstliches Bewusstsein geben kann, und wie derartige "Maschinen" unter ethischen Gesichtspunkten zu behandeln wären. Unterstützt werden die Kernthesen des Papiers von namhaften Wissenschaftlern aus dem KI-Bereich und den Rechtwissenschaften.

Schneller denken mit dem Quantencomputer

Fotosammlungen oder Soziale Netzwerke sind Datensammlungen, in denen die Daten meistens nicht sortiert vorliegen. Die Suche nach einzelnen Elementen, also nach der Nadel im Daten-Heuhaufen, ist bei sehr großen Datenmengen für klassische Computer extrem aufwändig. Wissenschaftler am Karlsruher Institut für Technologie haben nun den Grover-Algorithmus – ein Verfahren zum schnellen Finden eines Suchelements in unsortierten Datenbanken – quantenmechanisch implementiert und erfolgreich ausgeführt. Ihre Forschungsergebnisse veröffentlichten sie nun in den Physical Review Letters.

Ein universeller Quantencomputer ist zwar noch eine Zukunftsvision. Spezielle Quantensysteme, die versprechen, eine bestimmte Aufgabe schneller als ein klassischer Computer lösen, spielen in der Wissenschaft bereits jetzt eine große Rolle. Ein konventioneller Computer muss, um ein bestimmtes Element in unsortierten Daten sicher zu finden, im ungünstigsten Fall alle Suchelemente nacheinander durchlaufen. Ein Quantensystem mit implementiertem Grover-Suchalgorithmus verringert die Suchzeit, da es zeitgleich auf alle Zustände innerhalb einer sogenannten Superposition angewendet werden kann.

Forschergruppen um die Professoren Wolfgang Wernsdorfer und Mario Ruben am KIT ist nun gemeinsam mit Wissenschaftlern des Instituts Néel (Grenoble) genau dies gelungen: Die Wissenschaftler haben nun den Grover-Algorithmus auf einen molekularen Magneten angewandt und damit erfolgreich ein Quantensystem erschaffen, dessen Aufgabe das schnelle Auffinden von Suchelementen in unsortierten Daten ist. In der aktuellen Forschung haben sie die Machbarkeit einer schnellen Suche für eine kleine Datenbank von vier Elementen exemplarisch belegt. "Allerdings", so Ruben "kann diese Methode in jeglichen Quantensystemen mit vielen, nicht-äquidistanten Energieniveaus implementiert werden, was den Weg hin zu einem universellen Quantensuchalgorithmus eröffnet".

Im aktuellen Fall wurde der Grover-Algorithmus in einen molekularen Magneten implementiert, der mit speziell designten Mikrowellen in eine Superposition gebracht wurde – ein Quanteneffekt, bei dem sich ein Teilchen zugleich in verschiedenen Zuständen befinden kann. Nach der Ausführung der Quantenoperationen las ein Einzelmolekültransistor die Suchergebnisse aus. Eine Animation verdeutlicht diesen Vorgang.

Wolfgang Wernsdorfer, der am Physikalischen Institut und am Institut für Nanotechnologie des KIT forscht, betont, dass diese Manipulation von Quantenzuständen zwar bei sehr tiefen Temperaturen, aber unter ausschließlicher Nutzung von elektrischen Feldern gelang. "Deshalb haben wir die Hoffnung, dass sich diese Technologie in aktuelle elektronische Geräte integrieren lässt", so Wernsdorfer.

Der maßgeschneiderte Molekül-Transistor wurde in Mario Rubens Gruppen am Institut für Nanotechnologie und am Institut für Anorganische Chemie des KIT synthetisiert. Er besitzt in der Mitte ein Terbium-Atom, das über ein ausgeprägtes magnetisches Moment, einen Spin, verfügt. Umgeben ist das Terbium von organischen Molekülen, die es abschirmen und somit gegen äußere Einflüsse robust machen.

(ID:45337180)