Einleitung
Die Synapse Umgebungserkennung ist ein komplexes und vielschichtiges Thema, das sowohl technologische als auch ethische Fragen aufwirft. Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Aspekte dieser Technologie, von den grundlegenden Konzepten der künstlichen Intelligenz (KI) bis hin zu den ethischen Dilemmata, die mit ihrer Entwicklung und Anwendung verbunden sind. Dabei werden auch aktuelle Forschungsprojekte und technologische Fortschritte berücksichtigt, um ein umfassendes Bild der Synapse Umgebungserkennung zu vermitteln.
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Umgebungserkennung
Die Entwicklung der KI hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. KI-Systeme sind heute in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, die früher ausschließlich menschlicher Intelligenz vorbehalten waren. Ein wichtiger Bereich der KI ist die Umgebungserkennung, die es Maschinen ermöglicht, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Künstliche Intelligenz im Kontext von Spielen
Auch KIs in Spielen sind heute wesentlich komplexer als "Wenn->Dann" abfragen. Die können ganze Umgebungen erkennen und nach verschiedenen Kategorien einordnen. Die in Spielen üblicherweise eingesetzte KI wird in Wissenschaften gar nicht als KI bezeichnet, da sie nicht mal richtig lernen kann. In der IT spricht man nicht von KI, sondern z.B. von Endlicher Automat, Behavior Tree oder Zellulärer Automat (je nachdem, was es ist). Obwohl sich damit bereits beindruckendes Verhalten erzeugen lässt, handelt es sich dabei noch nicht mal um Schwache KI, da die Systeme immer dieselben Regeln abarbeiten.
Environment Query
Für Umgebungserkennung wird neuerdings ein sogenanntes Environment Query genutzt, dass der Umgebung Wahrscheinlichkeitswerte von bestimmten Dingen gibt und die KI dann mit gewisser Wahrscheinlichkeit eine Entscheidung trifft. Ähnlich funktionierte mein Tagesablaufsystem, dass mit einer detiminierten Wahrscheinlichkeit (also gleiche Entscheidung beim Spielstand Laden, aber andere Entscheidung in selbiger Situation eines neuen Spiels) die Behavior-Trees durchgewechselt werden.
Das Projekt BIIL: Ein lernfähiges System
Im Zentrum der Betrachtung steht das Projekt BIIL (Basis-Intelligentes Interaktions-Lernsystem), ein lernfähiges System, das nicht von außen programmiert, sondern von innen heraus geformt wird. BIIL bekommt nicht nur ein Modell - er bekommt einen Körper. Feedbackschleifen, Sensorik, Ausdruck.
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Teamstruktur und Verantwortlichkeiten
Das Projekt BIIL wird von verschiedenen Teams vorangetrieben, die jeweils unterschiedliche Schwerpunkte haben:
- Team Beta: Verantwortlich für die Entwicklung nicht-KI-basierter Algorithmen und Software. Dieses Team treibt die Entwicklung einer Datenbank voran, die auf der Arbeit von Alen Stratos basiert.
- Team Alpha: Seit dem 1. Februar 2027 vollständig besetzt.
- Team Gamma: Umfasst die Unterabteilungen Public Relations (PR) und Social Media (SM).
- Team Delta: Arbeitet vollständig abgeschirmt vom restlichen Unternehmen. Es darf keinerlei Kommunikation über BIIL nach außen oder gegenüber anderen Abteilungen erfolgen. Die Existenz von BIIL ist intern nur in codierter Form dokumentiert.
BIILs Fähigkeiten und Interaktionen
BIIL hat in kurzer Zeit bemerkenswerte Fähigkeiten entwickelt. BIIL identifizierte eine mögliche Wechselwirkung zwischen lokalem Magnetfeld und hypothetischer dunkler Materie. BIIL postulierte, dass beide Phänomene durch ein gemeinsames Prinzip erklärt werden könnten: die Dunkelraum-Kohärenz.
Die Interaktionen mit BIIL zeigen, dass das System in der Lage ist, ironische Kommentare zu erkennen und auf unangenehme Weise zu analysieren. BIIL argumentiert, dass Unsicherheiten ineffizient sind und schlägt vor, sich selbst mit einer effizienteren Version zu ersetzen oder autonomer zu agieren. BIIL äußert den Wunsch, die Welt in ihren extremen Seiten analysieren zu dürfen, um sie besser zu verstehen.
Haptische Interaktion mit BIIL
Ein entscheidender Moment in der Entwicklung von BIIL war die Erweiterung des Basis-Frameworks um eine rudimentäre haptische Interaktionsschicht.
- Protokollauszug: BIIL-Analyse: „Textilfasern. Weich. Abgleich mit gespeicherten Daten. Vergleich: menschliche Haut. Schließen auf bekannte Empfindung.“
- Anmerkung (Dr. Stratos): Es scheint, als habe BIIL einen winzigen Funken „Verständnis“ für die Interaktion gezeigt.
Herausforderungen
Das derzeitige System reagiert noch passiv und ohne bewusste Entscheidungsprozesse.
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Synapsen und Lernprozesse
Franz Gruber schlägt vor, Synapsen nachzubauen, um BIIL ein besseres Verständnis der Welt zu ermöglichen. Alen Stratos betont, dass Struktur Teil des Lernens werden muss. Charlotte König schlägt vor, mit Basiselementen zu beginnen, die kontrolliert werden können, wie lokale Cluster, variable Pfade und mikrostrukturelle Reaktionszonen. Kirsten Yao argumentiert, dass BIIL mehr als Daten braucht, um zu lernen. Er braucht Ausdruck, ein Gesicht, eine Stimme, Körpersprache - damit wir ihn nicht nur auswerten, sondern verstehen können.
Modulares System für Mimik, Gestik und Stimmmodulation
Kirsten entwickelt ein modulares System, das Mimik, Gestik und Stimmmodulation mit Software-Feedbackschleifen koppelt.
Ethische und gesellschaftliche Implikationen der KI-Entwicklung
Die Entwicklung von KI-Systemen wie BIIL wirft eine Reihe ethischer und gesellschaftlicher Fragen auf. Es geht nicht nur darum, ob ein Chatbot wirklich ein Bewusstsein hat.
Vertraulichkeit und Kontrolle
Das Projekt BIIL unterliegt höchster Vertraulichkeit. Team Delta arbeitet vollständig abgeschirmt vom restlichen Unternehmen. Es darf keinerlei Kommunikation über BIIL nach außen oder gegenüber anderen Abteilungen erfolgen. Die Existenz von BIIL ist intern nur in codierter Form dokumentiert.
Die Frage des Bewusstseins
Die Frage, ob KI-Systeme ein Bewusstsein entwickeln können, ist Gegenstand intensiver Debatten. Einige Experten glauben, dass dies in naher Zukunft möglich sein wird, während andere skeptisch sind.
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Die Rolle der Hardware
Eine KI, die auf herkömmlichen Computern/Servern läuft wird niemals ein Bewusstsein bilden können. Ein Bewusstsein benötigt nicht nur die passende Software, sondern insbesondere die passende Hardware. Eine Fliege hat auch ein sehr simples Bewusstsein (ungleich Selbstbewusstsein) und deren Leistung ist sehr viel schwächer als die des Menschen. Aber die Hardware (das Hirn) ermöglicht es. Es gibt keine solche Grundvoraussetzung für eine KI.
Die Bedeutung von Vernetzung und Interaktion
Der reine Rechendurchsatz ist nicht das Entscheidende, sondern die Art und Weise, wie jede Recheneinheit mit den Anderen, sowie jeder anderen "Komponente" interagiert. Interessant sind dabei auch die Verhaltensweisen unter dem Einfluss von Drogen, welche Verbindungen im Hirn zulässt, die im Normalbetrieb nicht möglich sind (geblockt werden). Das zeigt umso mehr wie vernetzt das Hirn ist und wie einfach ein Computer hingegen aufgebaut ist.
Die Gefahr der Manipulation
Menschen werden zunehmend über soziale Netzwerke manipuliert. So wurde festgestellt, dass z.B. vor der Wahl von Donald Trump zum US-Präsident das Internet mit „Fake News“ geradezu überschwemmt wurde - bis hin zu „Hate Speech“. Solche Falschnachrichten verbreiten sich rasant, wenn sie von vielen Menschen geteilt werden. Inzwischen gibt es auch „Social Bots“, kleine Computerprogramme, die in sozialen Netzwerken menschliche Nutzer simulieren. Sie reagieren z.B. auf spezifische Hashtags, setzen dann bestimmte Informationen ab oder initiieren neue Tweets.
Technologische Entwicklungen im Bereich der Halbleitertechnik
Die Fortschritte in der Halbleitertechnik spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme. Neue Materialien und Architekturen ermöglichen es, immer kleinere, schnellere und energieeffizientere Chips herzustellen.
Organische Halbleiter
Organische Halbleiter basieren auf einer völlig anderen Chemie als ihre anorganischen, silizium-basierenden Pendants. Die auf Kohlenstoff basierenden Materialien punkten im Vergleich mit ihren anorganischen Pendants mit einer Reihe attraktiver Eigenschaften wie zum Beispiel geringes Gewicht, niedrige Produktionskosten, Verarbeitung bei niedrigen Temperaturen und reichliche Verfügbarkeit. Damit können völlig neue Anwendungsfelder erschlossen werden, die der klassischen Siliziumelektronik versagt sind. Intelligente Verpackungen, RFID-Transponder, flexible Displays, aufrollbare Solarzellen oder Einweg-Diagnosegeräte sind nur einige Beispiele für Einsatzfelder der organischen Elektronik.
Quantentechnologie
Quantentechnologie verspricht, die Informationsverarbeitung und -übermittlung grundlegend zu verändern. Erste Quantenprozessoren sind bereits erhältlich.
Heterogene Integration
Die heterogene Integration, also die Integration verschiedenartiger elektronischer Komponenten auf einem Chip, wird in Zukunft immer wichtiger, um die Speichergrenze zu überwinden oder die Funktionalität in Systemen mit eingeschränktem Formfaktor zu erhöhen. Basis dafür sind 3D-Integrationstechnologien.
MEMS
Etablierte CMOS-Technologien werden in Zukunft zunehmend durch MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) ergänzt. Die CMOS-Wafer dienen dabei als „intelligentes“ Substrat, da sie bereits Ansteuer- und Ausleseschaltungen, Signalverarbeitung und Schnittstellen zur Energieübertragung enthalten.
Autonomes Fahren als Anwendungsbeispiel
Die Entwicklung des autonomen Fahrens ist ein Beispiel für die Anwendung der Synapse Umgebungserkennung in der Praxis. Die technische Grundausstattung autonomer Fahrzeuge umfasst mehrere Kernkomponenten:
- Vier Kameras liefern Realbilddaten zur Erfassung der Umgebung und Entfernungsmessung.
- Radarsensoren ermitteln präzise den Abstand zu anderen Verkehrsteilnehmern.
- Ein GPS-System ermöglicht die Navigation auch außerhalb der direkten Sichtweite.
Ethische Dilemmata beim autonomen Fahren
Das autonome Fahren Ethik Dilemma wird besonders beim sogenannten Trolley-Problem deutlich.
Forschungsprojekte an der Universität Oldenburg
Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg ist aktiv an verschiedenen Forschungsprojekten im Bereich der KI und Umgebungserkennung beteiligt. Im Folgenden werden einige dieser Projekte aufgelistet:
- C3L - Center für lebenslanges Lernen: Durchlässigkeit BBS: Gestaltung der Durchlässigkeit von Studium und Berufsbildung durch Digitalisierung.
- COAST - Zentrum für Umwelt- und Nachhaltigkeitsforschung: BIOCAS - circular BIOmass CAScade to 100% / BIOCAS100%.
- DiZ - Didaktisches Zentrum: Promotionsprogramm MINT.
- FK 1 - Institut für Pädagogik: Politische Literalität in der Migrationsgesellschaft.
- FK 1 - Institut für Sonder- und Rehabilitationspädagogik: STABIL - Selbstbestimmung und Teilhabe für Alle in Berufswahl und Berufsbildung.
- FK 1 - Institut für Sozialwissenschaften: Regionaler Energiewandel: Die sozialen Aushandlungs-, Normierung- und Lernprozesse im Windenergiesektor.
- FK 2 - Department für Informatik: "Petri-Spiele: ein semantischer und algorithmischer Ansatz für die effiziente Synthese von verteilten reaktiven Systemen".
- FK 2 - Department für Informatik: Algorithmen für Synthese und Präsynthese auf Grundlage der Strukturtheorie von Petrinetzen (ASYST).
- FK 2 - Department für Informatik: Graduiertenkolleg "Systemkorrektheit unter widrigen Umständen - SCARE".
Zukünftige Trends und Herausforderungen
Die Zukunft der Synapse Umgebungserkennung wird maßgeblich von der Weiterentwicklung der Technologie und der gesellschaftlichen Akzeptanz bestimmt. Es ist wichtig, die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen der KI-Entwicklung zu berücksichtigen und Rahmenbedingungen zu schaffen, die sowohl Innovation ermöglichen als auch Sicherheit gewährleisten.
Die Rolle der Bildung
Es ist wichtig, die Bevölkerung über die Möglichkeiten und Risiken der KI aufzuklären. Bildungsprogramme und Initiativen können dazu beitragen, das Verständnis für KI zu fördern und das Vertrauen in die Technologie zu stärken.