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Künstliche Intelligenz in der industriellen Anwendung

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Automatisierte Medienanalyse

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Erkannte Entitäten
Sprachtranskript
ich muss gleich am Anfang das sage ich fand die Verantstaltung heute super beeindruckend also alles was ich bisher gesehen und gehört habe war so sollen richtig die Klasse und ich glaube
viel von dem was ich jetzt sage ist auch heute schon gesagt worden wo immer in Nebensätzen und ich glaube den passt das ganz gut als als sozusagen bergab ab ich mache etwas
Ungewöhnliches jetzt muss die Kadscharen der drücke jetzt geht ja es
vielleicht mit ja sozusagen der Zusammenfassung an ja was wollen sie dann mitnehmen wenn ich jetzt so eine halbe Stunde wie gesprochen habe
und das sind 2 Sachen die mir wichtig sind also auf der einen Seite ist es gerade in der Libor erschienen unter durften auch unklar Beitrag leisten aber das war gar nicht das was so toll fanden weil ich fand es toll zusammen die der Professor Burgmann angekündigt der hat nämlich gesagt ja Kaegi unser ohne Angst und ohne Halt ja das ist auf der einen Seite Männer neigen wir natürlich immer zu Angst zu haben vor i das ist nur die eine Seite des Bandes und auf
der anderen Seite der überschätzen erhalten die Möglichkeiten und das dann der erhalten und die Wahrheit liegt sozusagen wie es mag banal klingen aber muss immer wiederholen liegt
sozusagen in der Mitte und das zweite und von Herrn Lobo kann man halten was immer man will aber er hat ein schönes Zitat in Spiegel Online gehabt und das
heißt na ja sozusagen die künstliche Intelligenz ist die am
meisten unterschätzte und überschätzt wird so und Technologie unserer Zeit und das möcht' ich beides sozusagen jetzt hinterlegen in den nächsten 30 Minuten die Sorgen der Menschen eine so
fasziniert von Thema Kalif und das ist relativ
einfach ja künstliche Intelligenz ist Teil unserer Popkultur und
glaube es gibt hier im Saal niemandem über den nicht sofort Bilder von der 2. D 2 Star Treck sozusagen rammte Enterprise unterminiert das sozusagen auftauchen
das ganze Thema geht aber noch viel weiter das ist
nämlich eigentlich in jeder Zivilisation die irgendwie da war zu sagen in der Geschichte der Menschheit hatten immer das Bild der künstliche Wesen zu erschaffen die halt na bei
unserer täglichen Arbeit sozusagen der stützen es geht so weit eben bis zu Frankenstein ja aus unserer Zeit hat
denn die genau deswegen sozusagen beherrscht
hält die KI die Schlagzeilen ich habe mal 2 Zitate mitgebracht das 1. Zitat heißt Menschen werden in der Lage sein
innerhalb von 20 Jahren jeder Arbeit zu tun der die ein Mensch kann und das zweite Zitat in 3 bis 8 Jahren werden der eine Maschine mit der allgemeinen Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen es hatten sie mehr so Turbo erhalten Zitate kommen es könnte man denken wir an die Frankfurter Allgemeine
Zeitung sozusagen letzte Woche war es vergeht kein Tag ohne dass eben entsprechen in der Presse Artikel auftauchen die Wahrheit ist aber das sind relativ alte Zitate so das 1. Zitat komm von
965 das von LG ist Simon einer der Väter der KI und das zweite Zitat des von 70 Marvin Minsky wenn
ich einen das Thema KI zu Zeugen hineingeraten ich war der Sternwarte und habe angefangen sozusagen Computer zu
bedienen hat angefangen zu programmieren erstmal mal so physikalische Programme Planetenbewegungen das wurde dann relativ schnell langweilig und man gefangen Spiele
zu programmieren ja so das sind die was man kennt so die Fender und alles was in der Zeit sozusagen üblich war und wenn wir nicht programmiert haben haben auch folgende Spiele gespielt nämlich Risiko Uli weißt ob Sie das kennen
Risiko ist also zum Spiel der geht was Thema
ja ist ja sozusagen Weltherrschaft und mein Traum war eigentlich Software zu entwickeln die Zeit scharf der mich in diesem Spiel sozusagen zu bewegen und die
Wahrheit ist ja ich bin wirklich furchtbar gescheitert weil mehr alles was man kriegen konnte oder die Möglichkeiten lagen im Prinzip Freiheit über der Technologie halt die zu der Zeit überhaupt verfügbar war und wenn man schaut unter
25 Jahre vorher ist ja so sein das
Feld der KI eröffnet worden mit einer Konferenz in Daten aus verlasse 6. die stattgefunden hat und gibt er ganz viele Zitate und Definition von teile ich mag eigentlich immer zurück geht auf die ursprüngliche für die Sicherheit im entsprechend eingedeutscht Karten und die heißt was jeder Aspekt des Lernens oder
weitere Merkmale der Intelligenz Intelligenz ja kann so genau beschrieben werden bitte dass eine Maschine gebaut werden kann um dies irgendwie zu simulieren Sonntag kam auch in der Name künstliche Intelligenz was
wichtiges Vivaldi-Oper aber lassen diesen Kreis hier noch mal in die betonen muss aber Maschine sozusagen verstehen nichts Seelchen einfach Maschinen haben kein Bewusstsein und das Maschinen leicht fällt oder was Menschen leicht fällt es fällt Maschinen schwer und das Menschen schwer fällt das teilte Musikmaschinen leicht und ich mag das gerne das irgendwie dreifach Nummer 1 zu ordnen wir sozusagen auf der 1. Seite ja sozusagen haben wir halt ja das dritte klagte Gesetz untersagt halt jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden das zweite Gesetz ist sozusagen zu Loch die mich alles was
automatisiert werden kann wird auch automatisiert werden das dritte und das ist hier glaube ich der wesentliche Punkt ja das dann von Professor Siekmann das war eine allg
ja sozusagen wieder Gründer des ist kann es und er hat schon immer so dann gesagt wenn es einmal irgendwann funktioniert gerade dann ist es
sozusagen die keine Karten mehr wenn wir über
Heid sprechen dann kommt immer der Daten halbseitig weil sie ob Ihnen bekannt ist er sagt geteilten technologischen Träger für anschließend hat Zeit das führt dann zu übersteigerten Erwartungen ich habe ich merke im anschloss ja das sich die Erwartungen halt nicht erfüllt haben konnten tiefes Tal der Tränen sozusagen das ganze erholt sich wieder und lande
am Ende ja auf einem Zusagen auf dem Platt oder Produktivität ich habe also Anwendung ich dann wirklich produktiv einsetzen kann ich habe ihn mal den halb Seite der von 2018 Genozid mitgebracht ist jetzt ein paar Monate
alt und wir müssen uns hier noch gar nicht im Detail angucken
ich habe einfach mal in rot markiert wo in den Garten halb Seikel sozusagen kann Technologien auftauchen und wir sehen es gibt immer ZiB 2 Technologien die sozusagen im Moment aktuelle ganz ganz oben sind wir dass es auf der einen Seite das Thema Deep Learning das Thema wer schön ist es da ist schon am absteigen und als ziemlich bemerkenswert da komme ich gleich nochmal drauf ist neu Technologie aufgetaucht und
das ist in der kann denn alles Strafe das eigentliche neuer Name für alte Symbole Techniken und das ist das was im Moment am Aufstieg was sie als Empolis machen und nochmal mitzubringen wir machen Curley Barometer und gucken mal wie oft hat da taucht eigentlich irgendwie das Thema KI im DACH-Raum auf und Presseartikel in Stellenanzeigen und das sieht man sie deutlich er gerade jetzt einmal fertigen absolutes Hoch wenn wir das Ganze aber mal ein
bisschen die Relation setzt und der kann einfach mal bei Google Trends gucken das ging leider nicht weiter zurück als 2004 und einfach mal schauen wie sind da ich die Zugriff soll zum Thema artistische Intelligence oder könnte die Intelligenz sieht man nicht und obwohl alle den Eindruck haben da Moment ein Wahnsinn die
Zahlen weil die waren 2004 sozusagen hatten lagen hat zum Teil die deutlich höher als das was wir im Moment hier sozusagen sehen und doch anders rum so dann der
Evolution dadurch künstliche Intelligenz Fraunhofer O und andere Analysten sagen nein
2030 wird werden eine Steigerung Bruttosozialprodukt von Deutschland von circa 160 Milliarden haben für dann durch das Thema KI er hört sich erstmal sehr eindrucksvoll an auf der anderen Seite wenn wir das aber in Relation setzt und zwar
in 2017 halten trug er das Brutto inlands Produkt in Deutschland quasi und quasi 3 comma decimal 2 8 Billionen 1 aus meiner Sicht sehen der Revolution vielleicht ein bisschen anders aus 160 Milliarden der ist im bezieht eine ganze Menge aber jetzt weiß ich hab's aus der Glaube es mit 3
Prozent ist ne ganze Menge gezeigt hat das Potenzial aber es eben nicht die sozusagen ganz ganz große Revolution sowieso
immer eigentlich dahin gekommen weil wie gesagt gibt schon lange viele der Technologien und das hat gerade der Vortrag zusammen von Daimler-Benz in die gezeigt Gleisen und fünfziger und sechziger und achtziger Jahren ich glaube es gibt einen Grund das ist
einfach also sagen selbst den Neunzigern haben mit neuronalen Netzen eben entsprechend ja hat experimentiert nur da war wir froh dass vor 100 Bilder hatten ja heute habe ich
100 Millionen ich habe also viel viel mehr Daten zur Bewegung das zweite wurde auch schon gesagt ich kann viel schneller rechnen ja ich kann die Trainingsläufe nein entsprechen beschleunigen muss immer 2 Wochen warten ein bisschen Ergebnisse aber ich habe das ganze in 2 Stunden und Glas Partner
liest und das wird häufig unterschätzt eigentlich alle Verfahren die ich irgendwie anwenden kann wir diese Drogen Open-Source ja ich kann mir die Software von Google runterladen kann mir sagt was der Facebook Unterlagen und jeder von ihnen kann sofort starten so das sind die wesentlichen 3 3 war eigentlich war das
Unternehmen sich betrachtet ist das auch keine Überraschung weil wir hatten mal so ganz am Anfang war das Thema Business Intelligence na dann ging's weiter sozusagen mit der Täter was mache ich mit den Daten zu sagen kam dann halten wird ja zum Thema Maschine einigen dass das
was uns im Moment umtreibt und sind jetzt halt ein thematisch bei allen anderen muss man sagen also sind die ei als bis
zum Thema Maschinen an den das habe ich heute na in den Unternehmen Griff wir haben heute ganz ganz viele Anwendungen gesehen nur das Thema artistisch Länder Lettland war wirklich da sozusagen von dem Thema aus den allgemein und Generale da konnte die Intelligenz Nase
Nasenaffen liegt immer noch relativ weit entfernt ja wenn überhaupt immer nur möglich ist wird das anschauen man darf eigentlich 3 wesentliche
Ereignisse und die haben auch die Anwendungen in Unternehmen wesentlich beeinflusst so 1. wesentlich eignet Wasser 7 90 einige den Computer namens Deep Blue in naher besiegte den amtierenden Weltmeister in Schach das war das Thema sozusagen symbolisches rechnen regelbasierten und sie droht voraus in nächster Schritt qua
2011 wieder ein werden der sozusagen Rechner hier ja trotzdem wenn da sie den Champion und hatte den wir der wesentliche Fortschritte das angefangen habe mit Sprache und Texten sozusagen umzugehen und 3. und aktueller Schritt sozusagen 2016 und das ist geprägt durch das Thema maschinelles Lernen im Google in gibt Maintal besiegt den Top 5 wenn Go-Spieler reicht der Band dann wird einfach mal anschauen wie sie die
Adaption von KI-Algorithmen in Unternehmen aus mit klassischer malt im ja genau die symbolischen Ansätze die halt Vorteile haben unser ich habe sehr gute Ergebnisse ich kann das ganze nachvollziehen aber hat nach 2 sehr deutliche Nachteile haben ich habe nämlich nur relativ hohen Aufwand um dieses System aufzubauen ja und ich hatten Wartungsprobleme wenn man halt schaut was
ist denn eigentlich die am meisten verbreitete Carly Anwendungen diesen Bereich das relativ einfach das und ja das ist Navigationssystem die werden alle
sagen mehr wieso ist das RKI Anwendung ist ich ein direktes Ergebnis wenn er aus dem Weg das fand Diplo halt gegen Kast darauf sind genauso ein symbolisches Verfahren wo ich
am Ende halt einen optimalen Weg sozusagen irgendwie berechnen es gibt noch viele weitere der Anwendung weil die wir täglich
benutzen und gar nicht drüber nachdenken beispielsweise Autokonfigurator bei Mercedes das sind ganz klaren Konfident Problemen ist im siebten Klasse spreche die Anwendung die sozusagen hier symbolisch arbeitet oder andere Sachen wie wir
comma Dechen N glänzt die hier zur man E-Kommerz eingesetzt werden selbst in der Waschstraße ich denke sie alle haben Auto und haben sich mal gefragt wer eigentlich und wie die Bürsten immer ihre wiederfinden und genau die wieder saubermachen also den genau die Felgen die Antwort ist einfach und das wissen auch nur noch ganz wenige er das neuronales Netz der Bildverarbeitung das ist in den Neunzigern entwickelt worden nur wenn man heute einen fragt jeder ist das gar nicht mehr weil halt die entsprechenden Systeme in S 6 in Hardware gegossen sind die Werner Arthur Mucic eingebaut und schon findet auf magische
Weise meine Waschstraße sozusagen in wie meine so also 1. Aussage ist die Ergebnisse der letzten Carly Werner wir haben in großem Maße schon Anwendung in der Industrie gefunden und die wenigsten nennen das heute noch gar und da kommt wieder das nein sozusagen 1. Sieg manche gesetzt ja wenn es funktioniert dann ist es keine Karten mehr na gehen wir zum letzten Schritt denn
wir haben ja im Moment ein Wahnsinn die Einheit sozusagen diese sub symbolischen Ansätze die auch schon relativ alt sind etwa da muss man sagen es gibt 2 im ja ganz klare Vorteile dpa 1. Punkt ist unser diese Algorithmen haben übermenschliche Fähigkeiten ja das heißt
in der Bild Klassifikation sie sind heute diese Algorithmen ja besser als jeder Mensch das konnten man vorher mit diesen regelbasierten ansetzen nicht 2. Vorteil Schneiderhandwerk ganz neue Anwendungsgebiete und viele davon haben wir heute auch gehört sodann Sprachverarbeitung sprach Generierung dann Bildverarbeitung alles wenn es um die Verarbeitung sozusagen von Sensoren gab gab es früher schon Ansätze nur die waren in der Qualität des sie nicht ausreichen das ganze kommt aber zu einem
Preis und es gibt 2 wesentliche Nachteile und da komme ich gleich auch noch mal dazu quasi 1. Nachteil ist es gibt keine Nachvollziehbarkeit da wären wir bei symbolischen Algorithmen sozusagen sehr genau sagen können deswegen hier dieser Mercedes vorgeschlagen wird weil der nämlich genau meine kannst 1 sozusagen erfüllt weiß
ich irgendwie bei 1 San Alexa kann nicht mehr unbedingt wieso er zum Beispiel den Firmennamen wie wir nicht erkennt ich kann das ein wenig erklären muss dann irgendwie nach Trümmern so und das 2. und das wird im industriellen Anwendung immer wichtig da ich kann halt nichts wissen wirklich integrieren dass ein ganz großer Nachteil wenn mir das mal anschauen
und so was auch in der Industrie über die ganze Zeit hat nur diese Business getriebenen ansetzte die halt es so sagen sehr stark irgendwie symbolisch waren so in den letzten paar Jahren ist das Ganze Pendel in die andere Richtung bezieht gegangen
weil wir reden über datengetriebene Ansätze sozusagen ohne dessen ja neuronale Netze die Wahrheit ist aber und das wollen wie ja eigentlich wenige hören für beide Anwendungen sind teuer der dessen man sich bald datengetriebenen der Stopp bei Business getriebenen sozusagen einsetzen immer zu sagen auf der Seite der Industrie gefragt hat da wo solch denn die Zeit hernehmen ich brauche meine besten Ingenieure die müssen ja eigentlich sozusagen irgendwie was anderes machen das ist ja wahnsinnig teuer in wird dass mein System einzubringen ein Riese auf in dieser Kostenfaktor habe ich auf der anderen Seite bei symbolischen einsetzen und das kam heute auch sehr
schön raus ja genau die Frage ob wo krieg ich denn eigentlich die geretteten Daten mehr wie komme ich denn eigentlich sozusagen an die entsprechenden Daten die ich brauche um solche Systeme zu trainieren und auch wenn der Eindruck entsteht dass das eine schöne neue Welt und das würde alles die wunderbar funktionieren ist das meine Erfahrung auch datengetriebene Ansätze ja sind wahnsinnig teuer ist eine andere Arten Genozid von Kosten und ich brauche ein ich trotzdem wieder mehr oder weniger wie meine Spezialisten halt die ich bei dieses getriebenen sozusagen diese Themen auch gebraucht haben inzwischen hat es bei dem ganzen Thema
eine gewisse Ernüchterung irgendwie zusammen durchgesetzt und das scheint jetzt Binsenweisheit zu sein aber mehr und mehr man von dem
aktuellen Box ich musste irgendwie schaffen und uneinig machen wir Menschen das auch zu sagen da diese symbolischen Ansätze damit den so zum Wohle schon Ansätze mal zu verbinden das heißt auf der einen Seite der Repräsentation und Wissen zu haben zu und auf der anderen Seite die Sensorik und lernen und das könnte man sagen dass es in die theoretisch
ja das stimmt aber wenn man sich mal unsere
erfolgreichsten Anwendung anschauen und zum Beispiel eine davon ist Emerson Alexa wie funktioniert anders Alexa klar alles was mit Sprache zu tun hat Sprachausgabe Sprachanalyse ja sozusagen alles ganz klar selbst symbolisch das maschinelles Lernen ich brauche aber um Alexa zu benutzen mehr immer die so genannten Skills der die muss ich haben und es gilt es und das immer wieder den Neunzigern es sei ihm nicht anders als ja sozusagen eine klassische im
Prinzip symbolisch ein Tier also ein ganz gutes Beispiel und so laufen eigentlich die meisten industriellen Anwendung des ich halt eben genau diese beiden Ansätze sozusagen
miteinander verbinden kann und das ist auch sehr schön rausgekommen beim Vortrag von Mercedes
warum interessieren sich halt Unternehmen dort für das Thema KI und der mit Abstand wichtigste Grund weswegen das Unternehmen interessante ja dadurch irgendwie besser
Entscheidungen zu treffen Inhalt haben wir
folgende Situation als Gewalt mal anschauen ich möchte eigentlich immer aus Daten Aktionen ableiten und das Problem ist ich habe immer mehr Daten das heißt was ich heute eigentlich schon Touren das Unterscheidung Unterstützung ich habe
mir das Leben und das analysiert meine Daten und dort dann macht mir Vorschläge im Anschluss habe ich Mensch und der trifft die Entscheidungen und meistens ist es sogar so nein das dann halt diese Entscheidung quasi ganz
physikalisch noch ein anderes System eingetragen wird und am Ende wird halt hier diese
Aktion ausgeführt was man aber möchte in vielen Bereichen möchte eigentlich hin sozusagen von der Entscheidung Unterstützung und das Salz wir
sozusagen steht auf die Art gut dann zum Thema Entscheidungs- Automatisierung wie wird das interessante ich habe mal Einfall Grafik
mitgebracht auf der einen Axamer aufgetragen wie häufig Probleme auftreten
dort hat das ist die close bracket und die x-Achse wie schwer den Sohn Problem eigentlich ist war das heißt quasi ganz oben Mama Probleme die treten als sehr sehr häufig auf und sind relativ leicht wir sagen ganz ganz links einmal Probleme die sind wahnsinnig schwer vertreten aber sozusagen wie selten auf alles was sich in den blauen Bereich habe das kann ich mir das dort erledigen das sind einfache Probleme die häufig auftreten ja die kann ich durch Automatisierung der
Alltag durchlaufen lassen auf der anderen Seite haben wir und mal den gelben Bereich dafür bräuchte man die Experten das sind Probleme die selten aber sozusagen sehr sehr schwer und dazwischen immer weißen Bereich das ist so irgendwie in der Mitte und dieses soll die Frage was mache ich in der Mitte und das eine ganze Menge
von Menschen sozusagen beschäftigt die quasi genau das in der Mitte tun die halt ja eben keine Experten sind also die Frage was mit dem weißen Bereich das ist ein bisschen anders
an bei ich Gruppe und so ganz allgemein die mir Geschäftsprozesse anschaue habe ich sowas wie häufige Probleme der ich habe sporadische Probleme unwirtlicher schwierige Probleme im vergleiche dazu die Bearbeitungszeit klar schwierige Probleme haben sozusagen irgendwie die größte Zeit die sind ja auch schwierig meine häufigen Probleme die sozusagen einfach sind
ja die kann ich relativ schnell bearbeiten und so die sporadischen Probleme die manchmal auftreten halten diesen Zusagen in der Mitte wenn ich das ganze aus multipliziere
und einfach mal Schauer wie ist denn der Aufwand in meiner Organisation dann sehe ich habe ich habe zwar sehr viele häufige Probleme aber insgesamt ist Aufwand überschaubar mein die schwierigen Probleme ja sind halt teuer es tauchen weniger auf und am meisten hat sind diese sporadischen Probleme könne die ich in meiner Organisationen haben so und das kann ich mit der I tun und das sollte die Grafik verdeutlichen ist kann eigentlich den blauen Bereich war sozusagen unterbringen da meine automa- meiner heutigen Problem die habe ich sowieso automatisiert hat was wirklich schwieriges da bräuchte weiterhin meine Experten aber den blauen Bereich hat die Probleme die nicht oft auftreten comma sitzt sei die gar nicht automatisieren hierzu gibt da entsprechende
Studien im eine beispielsweise die packt Trendstudie zwar aus dem Jahr was
kann ich im industriellen Kontext war sozusagen
erreichen beispielsweise 78 Prozent weniger menschliche Interaktion weil sie 73 Prozent als enorm gibt hier der Bearbeitungszeit wird bei insgesamt besserer Aktionen quasi Reduktion ihren die gemeine manuellen Dateneingabe Zusagen oder halt bessere Entscheidung denn die über meine ausmachen hat das
heißt wenn ich mir das Bild anschaue dann möcht ja ich hinzu jetzt eine Entscheidungs- Automatisierung das heißt ich mache der Rechner das automatisch in den
meisten sein es sei denn dass ein wirklich schwieriges Problem weil dann leite ich das man meine menschlichen Experten und übernehmen halt sozusagen in die Aufgabe zu das bedeutet am Ende und das nennt man dann
halt Kaegi dass meinen blauen Bereiche die nicht automatisieren quasi deutlich da ausdehnen kann als sozusagen in meinem weißen Bereich zu das bedeutet da sich
viele sagen halt Wert Daten sind das Übel des 1 was ihr 100. das glaube ich
wenn man mal schaut was ist eigentlich der Mehrheit passiert dass man da gefunden hat man hat halt Lenzing gebaut und hat am Anfang der damit Häuser beleuchtet ein bisschen machen wir das weiter aus und wenn wir uns das ganze anschauen was mit der das 1 machen bestellen Menschen ein und denen dann so'n bisschen leuchten in die den Datenraum aus es sind aber so unendlich viele Daten die will ich das schaffen also eine Universität kann gar nicht so viele Täter
Saintes aus zu sein ausbilden die ich eigentlich hier sozusagen bräuchte der wirkliche Durchbruch mit dem Öl die der
kann eigentlich 2 Entwicklung auf meine einmal die Erfindung des Verbrennungsmotors wo ich als Kraft machen konnte und das zweite Thema war Petrochemie Kunststoff und so weiter und so fort und Ähnliches auch mit den Daten so eine brauchen wir eine Industrialisierung eben
nicht sozusagen wieder Datenanalyse und das kann ich eigentlich nur mit der Technologie und 1. zu können also wenn das alles ist
wieso sehen wir im Moment in Deutschland noch keine Explosion von KI-Anwendungen um ganz ehrlich ja quasi bei den symbolischen Sachen die sehe ich und die gibt es in diesem über Al und die wenigsten wissen das es
wird sein bester Deutscher 7 19 ganze Menge ja so sozusagen passiert aber unter dem der funktioniert dann ist es keine Karin mehr denn ist
spektakuläre sowieso immer das Gleiche noch nicht im Moment zusammen bei den Sub- symbolischen ansetzen ich glaube das sind 3 ganz wesentliche Themen wird dann erst das Thema wie komme ich
Eicher diese Datensätze und brauche alte ganze Menge sozusagen an Daten und ich habe gerade eben schon erläutert das so wahnsinnig teuer und da tritt ein gewisses Paradoxon auf nämlich die so kann das
eigentlich Google und wieso kann das Facebook und wieso sehen und die Amerikanern nicht eine weitere aus und Irrglauben überdenkend an die Antwort ist ganz einfach weil wir über Menschen über sie heute viel viel mehr Daten haben als über Maschinen weil ich alles was im Internet
Tour sozusagen in die protokollieren kann man ja ich sitze da auf einem riesigen Datenschatz na das heißt ich habe
viele Daten aber man die wenig wissen ich weiß nicht warum sie das genau tun aber ich kann statistisch da quasi sehr gute Aussagen darüber machen zu sein auf der anderen Seite wenn man Autos Arbeiter betrachten alles was wir Deutschland tun so die wirklich schwierigen Probleme allein wissen wir ganz genau
was da passiert ja wahnsinnig viel Wissen wie man deren die Maschinen gebaut quasi dummerweise aber da im Moment noch relativ wenige Daten zu und deswegen würde ich halt auch dieses ganze Thema noch gar nicht abgeschrieben haben weil eigentlich stellen wir uns im Moment die schwierigen Problemen und natürlich sagt man ja so Maschinen haben Haltung und sie eine Lebensdauer von 10 20 30 Jahren die Wand ausgestattet ganz wie bei Ihnen so schön gehört da kommt mir Sensorik sozusagen dazu wir werden der Daten kriegen nur bei in ganz vielen Bereichen redet jeder davon dass wir die Daten haben nur nicht immer in der Form na diverse ihren war direkt sein können dass ein
ganz großes Problem so etwa 2. Problemen Obst ist wie kann ich denn die
Neutralität in der Daten und den den Algorithmen irgendwie gewährleisten so
das kann man nur und das Thema hatten heute auch schon Ethikkommission ist kann man über ganz große quasi ethische dem sprechen also wenn
ich beispielsweise eine Karriere wie benutzte umstellen Bewerber auszuwählen immer diese werden dann Männer bevorzugten na ja wenn in meinen Trainings setzen weil sie immer nur ein Mann an wenn den Job bekommen hat dann wird der Algorithmus auch so entscheidend ja das damit soll sich darum kümmern das wäre Video eines Unternehmens und
sagen okay das eine wichtige Frage
aber eigentlich in meiner kleinen Welt da ist es doch eigentlich gar nicht so schwer das Problem bei
diesen Themen des na das trifft sie ganz schnell ich auch wenn ich nur mein kleines Unternehmen oder ein Großunternehmen ja die Mercedes anschaue dann ist es
meistens so ich habe sehr viele Daten über meine
regulären Prozesse wie alles läuft da habe ich viele Daten ja das sind die Pinguine und komme dann relativ schnell zu Vorteilen weil ich weiß er wird also normalerweise geht nur wirtschaftlich betrachtet ist das ja gar nicht wird das was mich interessiert weil dies normalerweise funktioniert habe ich im Griff ich bin ja eigentlich an den Ausnahmen interessiert das ist ja das das ist ja das was wirklich in ihrem
gespannt ist ja das Wort das heute schon gefallen Anomalie Detection und da es leider das Problem Hammer die so viele Daten also wie ein Mercedes einen Radfahrer fährt mit mehr gibt es vielleicht hoffentlich gar nicht so viele Daten da gibt es auch Ansätze war dass er zu simulieren und künstlich in zu generieren krank Tatsache ist aber die Neutralität Unfairness Beispiel schon in die
kleinsten Anwendung der also zu eine ganz wesentliche Rolle so und 3. und
größtes Problem überhaupt Uli Frühwald der Juristen sind wir wahrscheinlich überhaupt nicht dar deswegen kann da kann ich da ein bisschen ausführlicher sein wie komme ich eigentlich mit mehr mit meinem Gesetz klar weil als
Manager sage ich mich interessieren eigentlich nur die Ergebnisse ja ich habe ein Stimulus ich habe muss es bei uns mir ist ist eigentlich um die ganz egal wie das entstanden ist und das kann eine billige kw eine beliebige Blackbox sein ich Messe das System einfach nur daran wie gut sind am Ende die Ergebnisse ja man kann man verstehen ist
auch bei mir ganz rationale Herangehensweise das geht so lange gut verbiß sich versuche gesetzeskonform zu sein weil dann
kommen auf einmal in die solche Themen die Haftung Rechenschaftspflicht Verantwortung Verständlichkeit und Arbeitnehmervertretung kommt das Thema Gleichberechtigung quasi kommt Datenschutz-Grundverordnung so und jetzt kommt dann mir das wirklich große Probleme nämlich
eigentlich stehen alle quasi diese Konflikte in grundsätzlicher Opposition dazu unser Rechtsverständnis und das kriege ich nicht in die dadurch gelöst dass sich ein kurzes kommt Produkthaftungsgesetz in die fixe wenn was sich mit Juristen sagt mal das letzte Mal als wir das wirklich juristisch im Griff
gehabt haben und ich bin kein Jurist bin Informatik war als für das römische Sklaven recht hatten das ist aber schon 2 Tausend Jahre her um das ein bisschen zu verdeutlichen weil ich glaube das nicht so
einfach wieder her das von Mercedes Car dargestellt hat ein Jurist hat mir folgende Geschichte erzählt und wir haben einen seltsamen vor so ich kaufe mir ein Haushaltsroboter und 1
perfekten also nicht so und Saugroboter und erledigt die Arbeit auch irgendwie wunderbar sieht aber
wieder Nachbar und Wohnen im Hochhaus regelmäßig seinen Müll
über den Balkon unter darf das beobachtet darunter das lernt der einfach so so nun bin ich ungeschickt und äußern mich wir etwas ungeschickt zugegebenermaßen über meine Schwiegermutter
und ich sage das ist auch der letzte 0 zu meiner Frau also einfach mal so weil wir da wieder Stress miteinander haben das nächste
Mal als die Schwiegermutter zu Besuch kommt einen Teil der Haushaltsrobotern schnappt sie und sie über den Balkon so sie schlägt und auf und ist tot so jetzt ist die Frage wer Schuld also ist ist klar der Hersteller das Haushaltsroboter jeder kann es nicht sein weil der hat halt sozusagen die mein System in einem ordnungsgemäßen Zustand ausgeliefert würde sagen ist irgendwie der Nachbar weil er natürlich was würdest gemacht hatte
hat nämlich den Müll daher die rüber in die geworfen oder bin ich das weil ich irgendwie ab für
abfällig über meine Schwiegermutter gesprochen hat also können sie den ich mal die Antwort ist also das kann man gar nicht so einfach beantworten da können auch die Juristen nicht beantworten unwahrscheinlich würzen Ansatz geben da wo man über so was nach den wenn die Kassen also sind solche Algorithmen quasi nicht eigene was juristische Entitäten bis bald das was Unternehmen auch sind so aber in der Tat wenn Sie über die Anwendung mal von solchen Algorithmen nachdenken und das Feld und Technikern immer schwer na dann ist ja erhalten ganz generelles Problem sozusagen was nicht durch ein Quick Fix irgendwie lösen können
und weil wir über das Thema Curry Strategie heute auch schon gesprochen haben es gab eine Antwort des bitte vom Präsidenten darauf oder gesagt das ist war super dass wir richtig viel Geld in die Forschung investieren aber wenn wir diese regulatorischen Rahmenbedingungen quasi nicht
entsprechend anpassen und das ist genau dieses Thema aber ich gerade angesprochen aber werden wir halt mit diesen Algorithmen kann davon so das heißt ich
bin fest davon überzeugt tja Band Daten es am Baum war genau diese Art von lernenden Algorithmen und Bedienung künstlich Intelligenz nennen oder nicht quasi mit der Integration sozusagen von symbolischen Algorithmen um aus diesem würde sozusagen was zu machen um das zu industrialisieren sagen ohne KI macht das irgendwie keinen Sinn weil der gar nicht so viele Menschen haben um um das wirklich auswerten zu können auf und war deswegen da komme ich wieder zurück auf den Anfang ich mag das Wort künstliche Intelligenz überhaupt nicht weil das Weckzeit Emotionen und ob man
das will oder aber das nicht will taucht immer in die auf der einen Seite das Thema Termine darauf quasi oder auf der anderen Seite nein das Thema Magie sowie ist dieses das quasi 3. Klatsche gesetzt ich war vor ein paar Jahren in Frankfurt bei der wird Copperfield und ich bin ja auch Wissenschaftler ich weiß natürlich irgendwie das Ticket Copperfield nicht zaubern kann trotzdem sah sie in Frankfurt in der Festhalle und war total fasziniert und ich wollte einfach glauben dass der Mann zaubern kann und paar Jahre später das andere auch mitgekriegt da gab's bei RTL die Serie die Tricks von diesen Zauberern irgendwie erläutert und eigentlich war die ziemlich trivial und wissen Sie was ich war total stinksauer und zwar nicht auf dem Delikt Copperfield soll auf RTL klar dass diese Tricks verraten haben und ein bisschen ist es auch so mit der KI wir wollen halt glauben was sie sozusagen das da irgendwas mageres entsteht das liegt in unserer Natur so wenn er eine erklärt ja die Jungfrau habe ich gar nicht dass es das 1 2 da finde ich das nicht in dieser Last toll so deswegen mag ich halt dieses Thema künstlich Intelligenz gar nicht ganz erfreulich für dass man heute ja sehr viel über
maschinelles Lernen gesprochen hat das und viel viel besser oder was ich mag gerne zu sagen kann wie steht für künftige Informatik ja weil das das was erlebt da haben wir ganz ganz viele Sachen sind einfach in die Standard geworden glaube den wenigsten von ihnen ist ist habe ich absolut den Jackpot bewusst dass objektorientiertes Programmieren und da war eigentlich Martin Minsky Frames aus den Fünfzigern war meine KI-Technologie da kommt der Blätter und mehr Haag K I gleich künftige
Informatik zu oder das zweite
na was bedeutet er ei aus meiner Sicht leuchtet das ob man gilt Intelligence das geht ja nicht darum und
Menschen irgendwie zu ersetzen da bleibt und immer bei dieser gelbe Bereich besteht der auch nicht gegen fährt an oder gegen ein Auto in dem Rennen weil ich weiß 1 fahren Auto und fährt ab mehr Kraft als ich Mensch ich brauche einfach sozusagen als Systeme liegt sie quasi Gedanken auch und da intelligent Verstärker sind zwar genauso wie für Kraftmaschinen die Kraft Verstärkers sorge bei deswegen mag ich gar nicht immer anschauen
dieser diesen ich finde es ein wunderbares Zitat das Licht brennt und das sieht man immer wieder hat ja sagen zwar die Auswirkungen war von neuen Technologien auf die nächsten 3 Jahre werden regelmäßig überschätzt weil sowas wird sich morgen ändern wenn Sie morgen früh aufwachen und die bittere Wahrheit ist nichts
wird sich ändern das wird genauso sein wie heute ist dass das eine sieht man auch an dem halb Seite aber auf der anderen Seite und das ist das 2. Teil quasi die Auswirkungen auf 10 Jahre da die werden Wort nanos unterschätzt weil es tut sich da muss sie die ganze Menge und das wird sich auch der Evolution mehr dazu zu sagen was ändern so war vielleicht ein paar
Worte und quasi 2 Minuten Werbeblock irgendwie zu Empolis der war die 1. Ausgründungen gewisslich hieß wir
haben aktuelle R 220 Mitarbeiter war sie circa 500 Installation auf der ganzen Welt Kreis
700 Tausend professionelle Nutzer dies einerseits sozusagen wieder 40 Millionen Endkunden bedienen und meine Behauptung ist dass jeder von ihnen mindestens
einmal ja schon Kontakt hatte mit einem Empolis System ohne dass wir es gemerkt hat weil es immer Leitbild weil es immer bei kleben also steht unser Name sozusagen nicht drauf wir sind in 120 Ländern aktiv und Kunden bauen das Airbus der schon mal mit Airbus geflogen ist Erwartung wird mit der Polis gemacht ist sozusagen der Vodafone Tarif Fahrt zur Call Center wird mit unterstützt der eben ein Auto hat und in eine freie Werkstatt für hat sozusagen als auf der kommt von Bosch BMW Gerede und
Forschungen und sozusagen zu nennen
und da weitere klar ist vom Markt da ist der Mülltrenner Veolia und so weiter und so fort wird als Schwerpunkt das immer Unterstützung halt den technischen Kundenservice und ist immer die Integration und das war immer schon so quasi von symbolischen und ob symbolischen sozusagen Verfahren ich brauche auf der einen Seite meine symbolischen Verfahren das wissen das im Unternehmen ist entsprechend sogar präsentieren ich möchte aber auf der anderen Seite auch dass sich halt über die Zeit des System anpassen und das sehe brauche ich das ja auch
haben und Quarter da kann ich die nur einladen es gibt dem im monatlichen Karin unter von uns das ist keine Werbung und
das dann einfach quasi kuratierte links das sind auch keine wissenschaftlichen längst ist er was sozusagen wie für die Manager das heißt wenn in Bayern hat oder einen joggt einen interessanter Artikel sozusagen auftaucht und dann führen wir hier sozusagen wir sprechen längst auf unser malt die Chance selber bezieht
nachzulesen gut quasi so weit und ich bin
glaube ich super gut in der Zeit das wieder aufgeholt und sieht man Vortrag ich möchte einladen wer mit mir in Kontakt bleiben
will kann mir auf Twitter folgen für oder auf Link den wir kommen regelmäßig News-Artikel sozusagen zu den Themen ich freue mich da auch immer über ein Austausch und ich hoffe was erzählt habe war wird ab quasi für den Tag noch mal den spannenden Daten bis hin an dem sich Karte zeigt vieler 10 danke für
Aufmerksamkeit und ich freue mich gleich hier auf die Diskussion
Objektklasse
Information
Formation <Mathematik>
Künstliche Intelligenz
Unternehmensarchitektur
Turbo-Code
Individuelle Datenverarbeitung
Hardware-in-the-loop
Software
Programm
Programmiergerät
Maschinelles Lernen
Chipkarte
Kreis
Künstliche Intelligenz
Punkt
Träger
Sichtbarkeitsverfahren
Chipkarte
Momentenproblem
Platte
ALT <Programm>
Künstliche Intelligenz
Momentenproblem
Zugriff
Künstliche Intelligenz
Momentenproblem
Künstliche Intelligenz
Zahl
MIMIC
Menge
Internetdienst
Sichtenkonzept
Freeware
Software
Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen
Neuronales Netz
Facebook
Künstliche Intelligenz
Google
Software
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz
Momentenproblem
Maschinelles Lernen
Google
Rechenbuch
IBM
Formation <Mathematik>
Algorithmische Lerntheorie
Deep Blue <Schachcomputer>
Objektklasse
Bildverarbeitung
Hardware
Ruhmasse
Systems <München>
Chipkarte
Neuronales Netz
Bildverarbeitung
Algorithmus
Punkt
Momentenproblem
Sprachverarbeitung
Algorithmus
Neuronales Netz
Richtung
Systems <München>
ART-Netz
Sprachausgabe
Algorithmische Lerntheorie
Aktion <Informatik>
Betrag <Mathematik>
TOUR <Programm>
Abstand
World Wide Web
Entscheidungstheorie
Aktion <Informatik>
Entscheidungstheorie
Prozessautomation
Expertensystem
Menge
Vektorpotenzial
Information
Prozessautomation
Expertensystem
Individuelle Datenverarbeitung
XML
Dateneingabe
Vektorpotenzial
Prozessautomation
Dateneingabe
Rechenbuch
Aktion <Informatik>
XML
Dateneingabe
Prozessautomation
Sinusfunktion
Expertensystem
VAX
Sinusfunktion
STAMP <Programm>
Hardware-in-the-loop
Momentenproblem
Datenanalyse
Kraft
Ähnlichkeitsgeometrie
Facebook
Internet
Datensatz
Google
Paradoxon
Momentenproblem
Menge
Programm/Quellcode
PACE
Speicherabzug
REC <Programmiersprache>
Momentenproblem
Lebensdauer
Aussage <Mathematik>
TOUR <Programm>
Algorithmus
Prozess <Informatik>
Detektion
Sinusfunktion
Blackbox
Ein-Ausgabe
Sinusfunktion
Ein-Ausgabe
Passives optisches Netz
Informatik
Algorithmus
Sinusfunktion
Algorithmus
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Maschinelles Lernen

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Künstliche Intelligenz in der industriellen Anwendung
Untertitel Wo stehen wir heute wirklich?
Serientitel Künstliche Intelligenz (KI 2018)
Autor Wess, Stefan
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung - keine Bearbeitung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt in unveränderter Form zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/38605
Herausgeber Technische Informationsbibliothek (TIB)
Erscheinungsjahr 2018
Sprache Deutsch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik

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