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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
Das Verstehen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten stellt eine Herausforderung dar, welche den Einsatz weiterer Technologien bedarf. Vorliegende
Masterarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Wissensextraktion auf Basis von Angebotsdokumenten. Hierbei gilt die Frage zu klären, inwiefern sich diese Dokumente eignen, um Strukturen
für die Modellierung mit einem Produktkonfigurator zu lernen. Kern der Arbeit stellen die Datenaufbereitung von PDF-Dokumenten sowie das Modeling multimodal
lernender Algorithmen dar. Abgesehen von Texten werden zusätzlich Layoutinformationen für das Lernen der Strukturen genutzt. Zudem werden die Ergebnisse der
erstellten Modelle evaluiert und die Güte in Anbetracht des vorliegenden Problems
bewertet.
Mit der prototypischen Implementierung einer automatisierten Dokumentengenerierung wird demonstriert, wie das extrahierte Wissen in der Software CAS Configurator Merlin genutzt werden kann.
Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick.
Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern.
Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen.
Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt.
Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten.
Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung.
Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen.
Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen.
Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei der großen Schlüsseltechnologien zur Automatisierung intelligenten Verhaltens mit einer großen Anzahl von Anwendungsbereichen. Neben dem Einsatz von Servicerobotern, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Suchmaschinen erschließen sich nach und nach weitere Einsatzfelder dieser jungen Wissenschaft. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, zu prüfen, ob ein beispielhaftes Problem aus der IT-Security für die Bearbeitung durch maschinelle Lernverfahren geeignet ist, ein entsprechendes Open-Source Toolkit, das JMLT (Java Machine Learning Toolkit) zu dessen Bearbeitung zu entwickeln und mit diesem das Problem zu bearbeiten und die erhaltenen Ergebnisse auszuwerten, um letztendlich die Beantwortung der Eingangsfrage zu verifizieren.
Mit dieser Arbeit entsteht ein frei zugängliches, umfangreiches Open-Source Toolkit, dass jedem Interessierten zur freien Verfügung gestellt wird. Dieses bietet eine ganze Palette an Möglichkeiten, Daten zu verarbeiten, zu modifizieren, mit verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens zu bearbeiten und die Ergebnisse grafisch anzuzeigen. Die Mächtigkeit dieses Toolkits wird sich im Laufe dieser Arbeit ergeben. Zur Verwendung sind grundlegende Java-Kenntnisse notwendig.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie künstliche Intelligenz das Online-Marketing künftig beeinflussen wird und welche Chancen und Risiken dessen Einsatz in der Online-Marketing-Automation bietet. Dazu wurden zunächst Grundlagen des Online-Marketings, der Marketing-Automation, Big Data und der künstlichen Intelligenz dargelegt. Außerdem wurde ermittelt, welche Prozesse im Online-Marketing grundsätzlich automatisierbar sind und welche Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing existieren. Darüber hinaus erfolgte eine Analyse des Potenzials von künstlicher Intelligenz für das Online-Marketing innerhalb der Marketing-Automation. Dabei wurde der Status Quo untersucht, sowie Praxisbeispiele der erfolgreichen Anwendung von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing aufgezeigt. Anschließend wurden die Chancen und Risiken näher beleuchtet. Auf Basis der Erkenntnisse und mehreren Expertenmeinungen wurde außerdem eine Prognose für den künftigen Einsatz von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing gestellt.
Die Diskussionen über die Bedeutung und Folgen der Digitalisierung sind kaum noch überschaubar. Einig sind sich die meisten, dass Digitalisierung und die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ (sKI) sowohl „alternativlos“ wie entscheidend für die Zukunft seien. Wer bei diesen Techniken nicht an der Spitze stünde, würde wirtschaftlich abgehängt und letztlich zum Verlierer. Die erste Frage ist aber: Wer steht denn an der Spitze und ist es erstrebenswert, sich dazu zu gesellen? Die zweite Frage ist, was sich konkret an technischen Systemen hinter Schlagworten wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und autonomen Systemen verbirgt. Nicht zuletzt steht in Frage, welche Konsequenzen diese Systeme für den Einzelnen haben (können und/oder werden).