Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, wodurch in jüngster Zeit große Fortschritte bei der Lösung lang bestehender Probleme wie maschinellem Sehen, Spracherkennung und automatischer Übersetzung gemacht wurden. Maschinelles Lernen wird eine zentrale Technologie auch für selbstfahrende Fahrzeuge und Fortschritte in der Medizin sein.

Künstliche Intelligenz zur Schmerzerkennung bei Demenzkranken

Übrigens bleibt die Mimik bei Demenzkranken noch lange erhalten, auch dann, wenn sie sich sprachlich nicht mehr gut ausdrücken können, doch für Pflegekräfte sind solche Signale nicht immer zu verstehen, etwa wenn Zahnschmerzen das Zähneputzen für die Behinderten zu einer Tortur werden. Sie ziehen dann Grimassen, sind unruhig und ver­suchen vielleicht auch, die Pflege­kraft wegzu­stoßen, doch statt eines Schmerzmittels bekommen sie etwas zur ­­Beruhigung, wodurch sie vielleicht ruhiger wirken, aber weiter leiden. Es wurde deshalb ein Fragebogen für Pflegekräfte entwickelt, um die mimischen Signale für Schmerz besser
interpretieren zu können. Sieben Bewegungseinheiten im ­Gesicht kommen bei Schmerzen besonders häufig vor, etwa das Zusammenziehen der Augenbrauen oder zusammengebissene Zähne, die aber erst gemeinsam mit anderen Gesichtsbewegungen daraus das mimische Signal für Schmerz ergeben. Zusammen mit dem Fraunhofer Institut in Erlangen arbeiten Psychologen und Informatiker jetzt an einem System, das die Gesichtsausdrücke dementer Patienten analysiert, wobei mithilfe künstlicher Intelligenz die Anzeichen von Schmerz richtig erkannt werden sollen – auch dann, wenn gerade kein Pfleger in der Nähe ist.

Literatur

https://www.apotheken-umschau.de/Psychologie/Mimik-Wortlose-Kommunikation-553679.html (18-12-11)

Roboter als Schullehrer

Das von der Europäischen Union geförderten Forschungsprogramm „ANIMATAS“ will die intuitive Mensch-Maschine-Interaktion mit menschenähnlichen sozialen Fähigkeiten für die Schulbildung fördern und innovative Bildungsmethoden mithilfe modernster Robotik und künstlicher Intelligenz vorantreiben. Es verfolgt einen interdisziplinären Ansatz und verbindet Ingenieurs- und Computerwissenschaften mit Psychologie und Pädagogik. Erforscht werden grundlegende Fragen der Wahrnehmung des Menschen von Interaktionen zwischen Robotern und virtuellen Charakteren. Entwickelt werden sollen neue soziale Lernmechanismen ebenso wie Möglichkeiten zur personalisierten Anpassung von Robotern an menschliche Nutzer.