Kognitive Assistenzsysteme: die neuen Werkzeuge des Menschen in der Informationsgesellschaft Prof. Dr. Antonio Krüger krueger@dfki.de
Agenda Kurze Vorstellung DFKI KI - Eine Bestandsaufnahme Der Wirtschaftsfaktor kognitiver Assistenzsysteme 2
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Die DFKI GmbH hat Betriebsstätten in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, Berlin und Osnabrück Standort Saarbrücken Standort Kaiserslautern (Firmensitz) Standort Bremen Projektbüro Berlin Robotics Innovation Center Außenstelle Osnabrück DFKI GmbH Campus D3 2 Stuhlsatzenhausweg 3 D-66123 Saarbrücken DFKI GmbH Trippstadter Straße 122 D-67663 Kaiserslautern DFKI GmbH Robert-Hooke-Straße 1 D-28359 Bremen DFKI GmbH Alt-Moabit 91c D-10559 Berlin DFKI GmbH AVZ-Gebäude Albrechtstraße 28 49076 Osnabrück Tel.: 0681 85775 5252 Fax.: 0681 85775 5341 email: info@dfki.de www.dfki.de Tel.: 0631 205 75-0 Fax.: 0631 205 75-5030 email: info@dfki.de www.dfki.de Tel.: 0421 178 45-4100 Fax.: 0421 178 45-4150 email: info@dfki.de www.dfki.de Tel.: 030 23895 1800 Fax.: 030 23895 1810 email: info@dfki.de www.dfki.de Tel.: 0541 969 3956 Fax.: 0541 969 2799 email: info@dfki.de www.dfki.de
Fünf Standorte des Forschungs- mittelstands Bremen Osnabrück Berlin Kaiserslautern Saarbrücken
Die Gesellschafter der DFKI GmbH Deutschland GmbH Saarland Rheinland-Pfalz Bremen
Computer mit Hand und Fuß, Augen, Ohren und etwas Verstand Wie können Computer menschliche Sprache, Gestik und Mimik verstehen und erzeugen? Wie können mobile Roboter Teams bilden und gemeinsam Ziele erreichen? Wie können Computer Bilder und Filme interpretieren und erzeugen? Wie können Computer für den Menschen unzugängliche Ort explorieren? Intelligente Software- Systeme des DFKI Wie können Computer aus Erfahrung lernen? Wie können Computer zu intelligenten Assistenten für den Menschen werden? Wie können Computer Emotionen von Menschen erkennen und darauf reagieren? Wie können Computer auch aus unsicherer Information nützliche Schlussfolgerungen ziehen? W. Wahlster
Die sechs Zukunftslabore am DFKI
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Künstliche Intelligenz 1956 fand in den USA die erste wissenschaftliche Tagung statt, die den Begriff Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) verwendet hat. John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Arthur Samuel, and Herbert Simon, Nathan Rochester, Claude Shannon
Was ist Künstliche Intelligenz? Die starke KI: Künstliche menschliche Kognition ist möglich Starwars Die schwache KI: Intelligente Systeme sind möglich Kuka
Künstliche Intelligenz (KI) Die KI hat: ingenieurswissenschaftliche Ziele kognitionswissenschaftliche Ziele Ingenieurswissenschaften Mechatronik Linguistik Psychologie Informatik KI Kognitionswissenschaft Neurowissenschaften Biowissenschaften Künstliche Intelligenz: Realisierung von intelligentem Verhalten und den zugrundeliegenden kognitiven Fähigkeiten auf Computern KI = Künftige Informatik W. Wahlster
Von Menschen und Maschinen Wer ist der beste Schachspieler der Welt? + Deep Blue, IBM, 1996? Magnus Carlsen, 2016
Intelligente Mensch-Maschine- Schnittstellen + Ein entscheidender Faktor der Produktivität des Gesamtsystems ist wie das + gestaltet wird
Künstliche Intelligenz versus menschliche Intelligenz Dimensionen der Intelligenz versus Sensomotorische Intelligenz + ++ Kognitive Intelligenz ++ + Emotionale Intelligenz ++ Soziale Intelligenz ++ W. Wahlster
Die Erfolge des Deep Machine Learning im Bereich der Brett- und Kartenspiele 1980 BKG 9.8 schlägt Weltmeister im Backgammon 1997 Deep Blue schlägt Schachweltmeister 2016 AlphaGo schlägt Go-Großmeister 2017 KI-System schlägt Poker-Profis???? KI-System schlägt???? W. Wahlster
Vergleich der Informationsverarbeitungsleistung: Mensch-Computer Menschliches Gehirn Weltschnellster Supercomputer Sunway 10.000 Teraflops 93.000 Teraflops ca. 1400 g schwer Energietagesbedarf: ca. 9.000 KJ mehr als 100 Tonnen schwer Energietagesbedarf: 73.983.041 KJ W. Wahlster
Das Paradoxon der Künstlichen Intelligenz In der KI-Forschung gilt: Schwere Probleme sind leicht, leichte Probleme sind schwer. Expertenintelligenz Kognitive und wissensintensive Fähigkeiten Spätes Evolutionsstadium Alltagsintelligenz Sensomotorische & sozioemotionale Fähigkeiten Frühes Evolutionsstadium Fehler im Computer-Chip finden SIM-Karte wechseln Schachmeister besiegen Witz verstehen Stahlproduktion optimieren Kind trösten W. Wahlster
Die vier Phasen der KI-Forschung Intelligenzgrad Phase 4 : ab 2010 Kognitive Systeme Kombination von Lernverfahren mit wissensbasierten Methoden Phase 3: bis 2010 Lernende Systeme Maschinelles Lernen über Massendaten Phase 2: bis 1990 Wissensbasierte Systeme Maschinelle Wissensverarbeitung mit manuell erstellten Wissensbasen Phase 1: bis 1970 Heuristische Systeme Heuristische Such- und Schlussfolgerungsverfahren W. Wahlster
Von programmierten Systemen zu selbstlernenden Systemen Ausgabe Ausgabe Ausgabe Computerprogramm Algorithmus, Heuristik Programmierer erstellt Software Wissensverarbeitung Suche, Inferenz, Planung Wissensbasis Fakten, Regeln, Modelle Maschinelles Lernen Merkmalsextraktion, Mustererkennung, Merkmalsabbildung Datenbasis Trainingsdaten, Metadaten, Testdaten Eingabe Eingabe Eingabe Flaschenhals: Programmierer hoher Entwicklungsaufwand aufwändige Adaption geringe Erklärungsfähigkeit Flaschenhals: Wissensbasis hoher Entwicklungsaufwand hoher Pflegeaufwand gute Erklärungsfähigkeit Flaschenhals: Trainingsdaten geringer Entwicklungsaufwand leichte Anpassbarkeit schlechte Erklärungsfähigkeit W. Wahlster
Von programmierten Systemen zu selbstlernenden Systemen Ausgabe Ausgabe Computerprogramm Algorithmus, Heuristik Programmierer erstellt Software Maschinelles Lernen Merkmalsextraktion, Mustererkennung, Merkmalsabbildung Datenbasis Trainingsdaten, Metadaten, Testdaten Eingabe Eingabe W. Wahlster
Kerngebiete und Einsatzfelder der KI Sprachverstehende Systeme Bildverstehende Systeme Autonome Systeme Kollaborative Roboter Ontologien Lern- und Inferenzbibliotheken Subsymbolische Musterkennung Lernen Wissensrepräsentation Wissensverarbeitung - Suchen - Inferieren - Planen Wissenspräsentation Wissensrepräsentationssprachen KI-Hardware Multi- Agenten Systeme Intelligente Trainingsu. Lernsystem Bots, Chatbots und virtuelle Charactere Ambiente Intelligenz W. Wahlster
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Künstliche Intelligenz für die zweite Welle der Digitalisierung Erste Welle: Daten digital - Erfassen - Speichern - Übertragen - Verarbeiten Zweite Welle: Daten digital - Verstehen - Veredeln - Aktiv nutzen - Monetarisieren Maschinenlesbare Daten: Internet- und Cloudtechnologien Maschinenverstehbare Daten: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Digitalisierung mit Sinn und Verstand W. Wahlster
Die zweite Welle der Digitalisierung kann in vielen Lebensbereichen das Verschwenden von Lebenszeit durch Warten reduzieren Warten vor roten Ampeln (Lösungsansatz: Car2X-Kommunikation) Warten im Stau (38 Stunden pro Jahr: Lösungsansatz: Car2X und autonomes Fahren) Warten an der Kasse (6 Stunden pro Jahr: Lösungsansatz: IoT) Warten an der Sicherheitskontrolle (Lösung: Intelligentes Tracking und Scanning) W. Wahlster
Die zweite Welle der Digitalisierung erhöht die Ressourceneffizienz und schont unsere Umwelt Urbane Produktion reduziert den CO2-Ausstoß durch Berufspendler Das Smart Grid ermöglicht ein ressourceneffiziente und sichere Versorgung mit erneuerbaren Energien Autonome Autos, Züge und Schiffe benötigen weniger Sicherheitsabstand und reduzieren damit den Bedarf an neuen Verkehrswegen Industrie 4.0 ermöglicht eine ressourceneffiziente Produktion u.a. durch zustandsbasierte statt intervallbasierte Wartung W. Wahlster
Die zweite Welle der Digitalisierung kann unser privates und berufliches Leben bereichern Multimodale, weltweite Echzeitkommunikation mit Familienmitgliedern und Freunden (z.b. Facetime der Grosseltern mit Enkelkindern) Überwindung von Sprachbarrieren durch automatisches Simultandolmetschen Infotainment und Zusatzinformation durch erweiterte Realität und Eintauchen in exotische Erlebniswelten durch VR-Technologien Mobiles und situiertes Lernen durch digitale Bildungstechnologien W. Wahlster
Die zweite Welle der Digitalisierung kann unser Leben sicherer machen Reduktion von Unfällen durch autonome Autos, Züge und Schiffe (mehr als 90% der PKW-Unfälle beruhen auf menschlichem Versagen) Personalisierte Unwetter-, Terror- und Katastrophenwarnungen in Echtzeit und an jedem Ort Warnung vor toxischen Medikamenteninteraktionen durch wissenbasierte Systeme Mobile Vitaldatenüberwachung bis hin zur Vorwarnung vor Herzinfarkt W. Wahlster
Big Data: Daten als Wirtschaftsgut Sensordaten für Wetter, Klima, Smart City und Smart Home 3D-Internet-Daten und Medienströme Produktions- und Maschinendaten aus Industrie 4.0 Life Log Daten für Personen und Objekte Digitale Produktgedächtnisse BIG DATA Massendaten aus Smart Grid und Smart Metering Massendaten aus der individualisierten Medizin, aus der Genomanalyse und bildgebenden Verfahren Finanztransaktionsdaten Überwachung von Banken, Börsen und Hochgeschwindigkeitshandel Massendaten aus sozialen Netzen 95% der 1,2 Zettabyte weltweiten digitalen Daten sind unstrukturiert - bei einem Datenwachstum pro Jahr von 62%. W. Wahlster
Industrie 4.0: Roboter werden aus ihren Käfigen befreit und kooperieren mit den Werkern heute morgen Die neue Generation von Leichtbaurobotern arbeitet mit dem menschlichen Werker als Assistenzsysteme hautnah zusammen mit humanoidem Ausweichverhalten ohne Verletzungsgefahr für die Mitarbeiter. W. Wahlster
Eine neue Generation von kollaborativen Leichtbaurobotern für Industrie 4.0 www.mrk-syteme.de www.universal-robots.com www.kuka-robotics.com www.abb.de www.rethinkrobotics.com www.dfki.de W. Wahlster
Hybride Automobilmontage durch Mensch-Roboter-Kollaboration Variantenvielfalt manuelle Montage hybride Montage automatische Montage Stückzahl Aufwand an Sensorik Angelehnt an B. Lotter W. Wahlster
Deutschland liegt in Europa beim Einsatz von Robotern auf dem ersten Platz Einheiten Durchschnittliche weltweite Roboterdichte: 69 Südkorea Singapur Japan Deutschland Schweden Taiwan Dänemark USA Belgien Italien Spanien Kanada Österreich Frankreich Finnland Niederlande Schweiz Slovenien Tschechien Australien Slovakei UK Anzahl der Industrieroboter pro 10.000 Mitarbeitern in der Produktion 2015 Als Hersteller der nächsten Generation von Leichtbaurobotern ist Deutschland weltweit führend. Hier wird eine Durchbruch bis 2020 vorhergesagt. Handlungsempfehlung: Deutschland sollte auf kollaborative Robotik in Mensch-Roboter- Teams im Rahmen von Industrie 4.0 setzen und die Führungsposition auf diesem stark expandierenden Bereich durch Forschung ausbauen.
Neues deutsch-tschechisches Innovationslabor MRK 4.0 für Mensch-Roboter-Kooperation in Industrie 4.0 MRK4.0 Tschechischer Ministerpräsident Bohuslav Sobotka und Bundeskanzlerin Dr. Angela Merkel bei der Vertragsunterzeichnung mit Prof. Dr. Marik und Prof. Dr. Wahlster in Prag Investitionsmittel des BMBF für 20 kollaborative Roboter und VR/AR-Ausrüstung: 1 Mio. W. Wahlster
Kollaborativer DFKI-Roboter COMPI: Autonome Planausführung trotz externer Störungen durch Werker Kann Steifigkeit der Gelenke je nach Aufgabe des kollaborierenden Werkers anpassen W. Wahlster
Hybride Teams aus Robotern, Menschen und Softbots: HYSOCIATEA-Projekt am DFKI (gefördert vom BMBF, Dr. Landvogt) Die hybridenteammitglieder helfen sich gegenseitig und verstehen sich untereinander 2 Menschen Eine Aufgabe wird in der Gruppe nach Fähigkeiten aufgeteilt 3 Roboter Die Interaktion ist sozial und multimodal Das Team lernt durch Kooperation 2 Virtuelle Agenten Softbots W. Wahlster
Hybride Teams: 2 Menschen, 3 Roboter und ein Softbot im DFKI-Projekt HYSOCIATEA W. Wahlster
Köpernahe Sensorik zum passiven Erlernen von Bewegungsabläufen Beispiel: Erkennen eines Laufstils Korrektur durch direkte elektrische Muskelstimulanz Kletterschuhsohle Laufschuhsohle
Detektieren des Laufstils Laufphasen
EMS-Unterstützung des Laufstils To appear: Mahmoud Hassan, Florian Daiber, Felix Kosmalla, Fredrik Wiehr, Antonio Krüger PACM Interactive Mobile, Wearable and Ubiquitous Computing, 1(1), 2017.
Resultate im Vergleich mit klassischer Trainingsmethode klassisches Coaching EMS Unterstützung
Gazemirror: Verwendung der kornealen Reflexion zur Blickbestimmung
Amazon Go: Einkaufen in instrumentierten Umgebungen, ermöglicht durch KI-Techniken
Technologien im Markt der Zukunft
Zusammenfassung Kognitive Werkzeuge erhöhen die Flexibilität als einer der entscheidenen Faktoren in der modernen Produktion Die kognitiven Fähigkeiten von Maschinen und die senorisch-haptischen, emotionalen und sozialen Fähigkeiten von Menschen sind in der Kombination hoch produktiv Kognitive Werkzeuge erfordern die Anpassung der Maschinen an den Menschen und nicht umgekehrt Intelligente Mensch-Maschine-Interaktion ist der Schlüssel zur Verbindung menschlicher und maschineller Fähigkeiten und führen zu hocheffektiven kognitiven Werkzeugen 48
Künstliche Intelligenz besser als menschliche Intelligenz? 0100010 0101001 1000100 [f: P* à A] 0100010 0101001 1000100 [f: P* à A] Antwort : Noch lange nicht! Aber: W. Wahlster
Künstliche Intelligenz ist besser als natürliche Dummheit. 0100010 0101001 1000100 [f: P* à A]? W. Wahlster