Künstliche Intelligenz: Schlaue Maschinen erforschen

Roboter Paul lernt ständig dazu

Bei Saturn in Ingolstadt begrüßt neuerdings Service-Roboter Paul die Kunden, fragt nach ihren Produkt-Wünschen und begleitet sie zum entsprechenden Regal. Auf dem Weg macht er Smalltalk, etwa übers Wetter, und zum Abschied will er wissen, ob man denn mit seiner Leistung zufrieden sei. Ist Paul unsere Zukunft?

Der Assistenzroboter wurde ursprünglich von Fraunhofer-Forschern entwickelt, um Menschen in Haushalt, Hotel, Pflegeheim oder Krankenhaus zu unterstützen. Dafür muss er Umgebungen verstehen, Handlungen planen, auf Hindernisse reagieren, mit Menschen kommunizieren – diese Herausforderungen meistern intelligente Systeme mit Methoden des maschinellen Lernens. Hier lernen sie eine Aufgabe mit Beispieldaten zu lösen und das Erlernte dann auf neue Situationen zu übertragen. So können sie Prozesse planen und verbessern, Prognosen treffen, Muster oder Auffälligkeiten erkennen oder Bild- und Sprachsignale analysieren.

KI agiert im Hintergrund

In die Fabriken sind intelligente Roboter längst als feste Kollegen eingezogen, aber KI agiert weit häufiger im Verborgenen. Ein großer Teil des Aktienhandels wird mittlerweile von entsprechenden Programmen abgewickelt, Versicherungen lassen Risiken einschätzen, Personaler die erste Bewerber-Welle von einem elektronischen Assistenten sichten, Handels-Konzerne orientieren ihre Produktauswahl an den Erkenntnissen kluger Maschinen, Kundenanfragen werden von Chatbots beantwortet und autonome Fahrzeuge werden funktionieren, indem Sensoren unzählige Daten erfassen und intelligent auswerten.

Dass sich KI jetzt so rasant weiterentwickelt und Einzug in nahezu alle Wirtschaftszweige hält, hängt eng mit der Leistungsfähigkeit der Halbleiter zusammen. Brauchte man früher noch Serverräume in Wohnungsgröße, findet die gleiche Rechnerleistung heute auf einem kleinen Plättchen Platz. Dazu sind durch Internet und Cloud riesige Datenmengen jederzeit und überall verfügbar.

Deutschland ist ganz vorne mit dabei

Laut dem Bundesministerium für Bildung und Forschung ist Deutschland beim Thema Künstliche Intelligenz im internationalen Vergleich hervorragend aufgestellt. Neben den großen Forschungseinrichtungen sorgen auch zahlreiche Start-ups für einen Innovationsschub: Allein bei autonomen Fahrzeugen stammen fast 70 Prozent (1.596 von 2.309) der weltweiten Patente von deutschen Unternehmen.

Zwei außergewöhnliche Forscher-Beispiele

Gerade für junge KI-Forscher ergeben sich eine Menge spannender Jobs im Bereich Künstliche Intelligenz. Und wer in der Forschung erste Projekterfahrung gesammelt hat, wird später von der Industrie mit Kusshand genommen. So wie Maria und Dominik.

Menschelnde Chatbots

Wer heute beim Kundendienst einer Telefongesellschaft anruft und bei einer Maschine landet, ist in der Regel schnell frustriert von dem "Gespräch". Das will Maria Gonzalez Garcia (34) ändern.

Am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI, dem größten KI-Institut der Welt, gemessen an seinen Forschungsgeldern und den rund 800 Wissenschaftlern, beschäftigt sich die promovierte Informatikerin mit Sprachtechnologie. Aktuell entwickelt sie einen Chatbot für eine große internationale Firma – alles noch streng geheim. Nur so viel: "Meine größte Herausforderung besteht darin, dass ich ein sehr menschliches System aufbauen soll. Dieses System soll aus den geführten Gesprächen lernen, damit das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine mit der Zeit immer intuitiver wird."

Die größten Entwicklungschancen sieht Maria für Chatbots im Kundendienst und im Marketing, etwa um Feedback von Kunden einzuholen, im Verkauf und bei der Zahlungsabwicklung. Nicht immer einfach sei es, ein Gleichgewicht zu finden zwischen den Wünschen der Kunden und dem, was am Ende technisch angeboten werden kann. Was sie im Idealfall mit ihrer Forschung erreichen möchte? "Dass unsere Chatbots den Turing-Test bestehen. Der testet die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem des Menschen sehr ähnlich oder sogar nicht mehr zu unterscheiden ist."

Maschinen zeigen Gefühle

Dass der eingangs erwähnte Einkaufsassistent Paul sogar die Laune seines Gegenübers erkennen und eigene Gemütszustände zum Ausdruck bringen kann, verdankt er unter anderem dem Informatiker Dominik Seuß (28) vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS in Erlangen.

Sein Fachgebiet ist das sogenannte "Affective Computing", das Analysten für den kommerziell am schnellsten wachsenden Markt im Bereich maschinelles Lernen halten. Dabei werden in der Mimik

wahrnehmbare Emotionen maschinell erkannt und Biosignale wie Puls, Stimme, Gestik oder Bewegung analysiert. So lassen sich auch Stresslevel von Autofahrern oder Fabrikarbeitern ermitteln, oder eben die Bedürfnisse von Kunden im Einzelhandel. "Das System registriert sogenannte Action Units im

Gesicht, also Punkte, die sich bei bestimmten Gefühlen auf eine bestimmte Weise verändern", erklärt Dominik. "Diese Gesichtsbewegungen werden dann in einem 'Facial Action Coding System' klassifiziert." Damit lässt sich beispielsweise das berufliche Lächeln einer Stewardess von einem wirklich herzlichen Lachen unterschieden.

"Mich reizt aber vor allem das Thema Schmerzerkennung. Wenn etwa jemand nach einer Operation im Aufwachraum liegt und sich nicht bemerkbar machen kann – da wäre ein System optimal, das die Mimik des Patienten beobachtet und bei Bedarf meldet: Achtung, hier braucht jemand Linderung."