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.

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren weltweit enorme Fortschritte gemacht, wobei sie auch die Grundlage für smarte Maschinen ist, bei denen das menschliche Gehirn als Vorbild dient. Die Software soll wie der Mensch in der Lage sein, kontinuierlich dazuzulernen, d. h., beim Maschinellen Lernen nutzen Algorithmen verschiedene Datensätze als Trainingsgrundlage, um neue Dinge zu erlernen, für die sie ursprünglich nicht programmiert wurden.

Übrigens: Manchmal, wenn man von Künstlicher Intelligenz spricht, meint man eigentlich Machine Learning, das sich speziell damit befasst, wie Maschinen selbständig dazulernen können. Die Art und Weise, wie Menschen Muster erkennen, Aussagen widerlegen und Erfahrungen sammeln, wird durch Mustererkennung, Modelllernen und große Datenmengen technologisch nachempfunden.

Maschinellen Lernen kommt in vielen Bereichen zur Anwendung, bei Streamingdiensten, der Cybersicherheit, in der Logistik oder der Industrie, wobei Unternehmen nach qualifizierten Maschinellen Lernen-Entwicklern suchen, denn für die neu entstandenen Möglichkeiten sind Spezialisten rar und durch das recht junge Berufsfeld Spezialwissen und jahrelange Berufserfahrung entsprechend selten sind. Zusätzlich entstehen aktuell zahlreiche neue Berufsfelder wie Maschinelles Lernen-Engineer oder Data Scientist im Umfeld von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen, deren Jobprofile im Einzelnen sehr unterschiedlich aussehen. Dabei ist die Arbeit wegen der vielen Anwendungsfelder interessantund bietet eine große Bandbreite wie Programmieren, Visualisieren, Kommunizieren mit verschiedenen Teams und Kreativität, da viel experimentiert werden muss.

Maschinellen Lernen ist eine Möglichkeit, neue Dinge zu lernen, und ermöglicht es, mit verschiedenen Arten von Daten zu arbeiten, wobei Machine Learning Resercher viele Möglichkeiten gibt, in verschiedenen Bereichen zu arbeiten. Beim maschinellen Lernen geht es um Lernmuster, also genau um das, was im wirklichen Leben auch geschieht, man gewinnt Wissen aus den Erfahrungen und trifft auf der Grundlage dessen neue Entscheidungen, was man in der Vergangenheit gelernt hat.

Maschinelles Lernen erfordert allerdings Geduld und Beharrlichkeit, da erste Ansätze möglicherweise nicht wirklich gut funktionieren oder die Daten verfeinert und genauer analysiert werden müssen. Der Schlüssel ist, optimistisch zu bleiben und verschiedene Dinge auszuprobieren, die in die richtige Richtung führen, sodass unter diesem Gesichtspunkt die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auch manchmal sehr frustrierend sein kann.

Literatur

https://www.computerbild.de/artikel/cb-News-Sicherheit-Kuenstliche-Intelligenz-Wie-lernen-eigentlich-Maschinen-25628179.html (20-04-24)

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.