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Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt unser Leben immer stärker. Studierende werden im Alltag und an Hochschulen zunehmend mit KI-Anwendungen konfrontiert. An der Hochschule Offenburg werden deshalb KI-bezogene Lehrangebote curricular verankert, um Studierende im Erwerb von KI-Kompetenz zu unterstützen.
Der Beitrag stellt ein Konzept für die Entwicklung von Lehrveranstaltungen nach der Idee des pädagogischen Makings zur Förderung von KI-Kompetenz in der Hochschullehre vor. Konkretisiert wird das Konzept anhand eines Moduls zum Thema Chatbots, dessen Lehrinhalte interdisziplinär aus verschiedenen Perspektiven ausgearbeitet werden.
Sollen soziale Roboter Teil unserer Gesellschaft werden?
Eingebettet in eine spannende Kriminalgeschichte vermittelt der Wissenschaftscomic von Oliver Korn und Jonas Grund den aktuellen Stand und Ausblick der Wissenschaft auf Social Robots.
Die Geschichte spielt in der nahen Zukunft: In einem internationalen Projekt erforschen Wissenschaftler die Anforderungen an soziale Roboter für den Gesundheitsbereich. Kurz bevor der Prototyp eines Pflegeroboters in einer Feldstudie zum Einsatz kommt, verschwindet er spurlos. In ihrem ersten großen Fall begibt sich die junge Kommissarin Kira auf eine Reise in die Welt der Wissenschaft. Dabei lernt sie viel über soziale Roboter, KI und die Welt internationaler wissenschaftlicher Kooperationen. Immer wieder kommen kritische Stimmen zu Wort: Anti-Roboter-Aktivisten protestieren gegen Automatisierung und ein Schwinden von Menschlichkeit und Empathie. Selbst in der Familie der Kommissarin wird die mögliche Pflege älterer Menschen durch Roboter kontrovers diskutiert.
Übergreifendes Ziel ist es, über alle Altersstufen hinweg Wissen aufzubauen, damit die Vor- und Nachteile dieser neuen Technologien kontrovers, aber kenntnisreich diskutiert werden können. „Soziale Roboter – ein Science Comic“ ist ein Beitrag zu einer informierten Diskussion in den Feldern Robotik, künstliche Intelligenz, Ethik und Politik und damit auch als Lehr- und Lernmittel geeignet.
Der Comic wurde für Jugendliche und Erwachsene konzipiert und gestaltet. Insbesondere aber für jene, die bisher kaum in Berührung mit sozialen Robotern und künstlicher Intelligenz gekommen sind. Eine weitere Zielgruppe sind im Gesundheitswesen tätige Personen, denn die Betreuung und Pflege älterer Menschen gelten als einer der zukünftig wichtigsten Anwendungsbereiche für soziale Roboter.
DINA4 Hochformat, Hardcover Fadenheftung, erschienen in Deutsch und Englisch. Herausgegeben im Selbstverlag Affective & Cognitive Institute (ACI), Hochschule Offenburg
Seit 1997 finden jährlich Weltmeisterschaften im Roboterfußball statt. Das Ziel ist es dabei, bis 2050 eine Mannschaft aus Robotern zu stellen, die gegen den menschlichen Fußballweltmeister gewinnt. Dazu müssen die Roboter in der Lage sein, das Verhalten ihrer menschlichen Gegner einzuschätzen und ihre Entscheidungen vorauszuahnen. Während die gängigen Verfahren zur Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen in der Regel auf rationalen Entscheidungen nach der Entscheidungstheorie basieren, zeigt sich, dass menschliches Entscheiden teilweise nicht dieser Rationalität folgt. Daniel Kahneman und Amos Tversky zeigten das in vielen Studien und entwickelten daraus die bekannte Prospect Theory für die Kahneman 2002 den Wirtschaftsnobelpreis erhielt. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Extended Behavior Networks (EBNs) auf einfache Weise erweitert werden können, um menschliches Entscheidungsverhalten auch in Situationen reproduzieren zu können, die von der rationalen Entscheidungstheorie abweichen.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.
Eine Frage der Qualität
(2021)
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.