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Nr 31–32 2021 www markttechnik de 15 schen eine triviale Frage aber für die Maschine ist es schwierig das auseinanderzuhalten Wenn die Maschine nachfragt muss ihr der Mensch also nur mitteilen drei oder vier Und danach verarbeitet die Maschine die Rechnung oder den Beleg fehlerfrei weiter sodass es zu extrem niedrigen False Positive Rates kommt Das ist der Idealfall denn dadurch macht die Maschine das Ganze „langweilig“ also das was automatisch verarbeitet werden kann verarbeitet die Maschine und der Mensch kann bei komplizierten Rechnungen auf einen Blick erkennen was wirklich richtig ist Das ist für die KI erstaunlicherweise immer wieder eine Herausforderung – was für das menschliche Gehirn nur eine sehr kurze Verarbeitungszeit erfordert ist für eine KI oft ein fast unlösbares Problem Deshalb kombinieren wir die Fähigkeiten von Mensch und KI in unserem Beispiel Rechnungswesen und Controlling so gut wie möglich Außer Rechnungswesen und Controlling gibt es auch industrielle Anwendungen hybrider KI Welche Applikationen sehen Sie in der Industrie hauptsächlich? Die Anwendungen liegen hauptsächlich in der Robotik und der industriellen Bildverarbeitung Nicht wirklich industriell aber trotzdem interessant ist ein Forschungsprojekt im Bereich Bielefeld OWL an dem wir beteiligt sind und in dessen Rahmen wir mit einem Unternehmen zusammenarbeiten das Wäschereidienstleistungen anbietet In diesem Prozess ist der Mensch der Hauptakteur und die Maschine soll Wäschestücke die so verschmutzt sind dass sie der Mensch nicht anfassen will vorab aussortieren Das ist ein ziemlich komplexes Unterfangen weil Wäschestücke nicht wie Maschinenbauteile oder mechanische und elektrische Komponenten eine klare Form haben Sie sind mit Objekterkennungstechnik schwierig zu erkennen aber mit neuronalen Netzen lässt sich das Problem lösen – dann sortiert die Maschine die Wäschestücke vorab aus und der Mensch hat dann noch die verbleibenden weniger verschmutzten Wäschestücke herauszusortieren In der Industrie kommt hybride KI vor allem dann zum Einsatz wenn der Mensch den Roboter anlernt Roboterprogrammierung ist historisch sehr kompliziert und erfordert viel Expertenwissen Inzwischen hat sich aber als effektive Methode herauskristallisiert dass der Roboter von einem menschlichen Lehrer lernt indem er ihn beobachtet Dies bringt interessante Herausforderungen bei der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mit sich Wenn der Mensch dem Roboter sagen will er habe etwas nicht richtig gemacht dann muss der Mensch dem Roboter dies in geeigneter Weise vermitteln Das klassische Verfahren dafür heißt „Learning from Demonstration“ LfD es ermöglicht dem Roboter korrektes Handeln vorzuführen Danach perfektioniert der Roboter das Gesehene mit Reinforcement Learning Wenn der Roboter also Bauteile irgendwo ablegen draufschrauben oder sortieren soll und er macht das falsch was ihm aber so nicht bewusst ist dann kann man ihm mittels LfD die korrekte Arbeitsweise vorführen und dadurch das für Reinforcement Learning nötige Feedback liefern Der Roboter verändert dann sein Handeln entsprechend Wenn der Anwender einen Roboterarm mit der Hand führt und ihm dadurch bestimmte Bewegungen einlernt wäre das ebenfalls Reinforcement Learning Der Roboter lernt dann anhand erfolgreicher Beispiele Weil aber gut oder schlecht in Reinforcement-Lernprozessen nicht immer so eindeutig zu bestimmen sind muss natürlich der Mensch der Maschine aus seiner Sicht mitteilen ob sie eine Aufgabe gut oder schlecht erledigt hat Ihr dies algorithmisch beizubringen ist aber schwierig und zwar wegen des Repräsentationsproblems Der Roboter versteht Dinge ja ganz anders als der Mensch Wenn der Roboter Bauteile auf eine bestimmte Art und Weise sortieren soll – korrekt rechtwinklig oder weiter nach vorne oder nach hinten sortiert in einem dreidimensionalen Raum – dann müssen die neuronalen Netze zunächst interpretieren welchen Bildbestandteil der Mensch überhaupt meint Dies muss dann übersetzt werden in die abstrakte Repräsentation die der Mensch verstehen kann und die Anfrage des Menschen muss übersetzt werden in ein logisches Programm Eine klassische Methode für solche Aufgaben ist Neurosymbolic Learning Neuronale Netze und symbolische Repräsentation werden verbunden zu Neurosymbolic AI Das ist auch ein klassischer Fall für den Humaninthe-Loop-Ansatz Learning from Demonstration also Lernen von einem menschlichen Lehrer um die Kommunikation besser hinzubekommen Um die Bewegung praktisch in ein Programm umzusetzen braucht es aber viel Rechenleistung Ja Der Grund warum die KI überhaupt so vehement Einzug gehalten hat ist die massive Verfügbarkeit von Rechenleistung in der Cloud Die Rechenleistung muss man gar nicht mehr im eigenen Unternehmen bereithalten – das machen wir bei Diamant vor allem fürs Entwerfen von Modellen Abfragen kann man solche Modelle zur Laufzeit auch in der Cloud Man muss dann nicht millionenteure Rechenleistung vorhalten sondern kann die in der Cloud verfügbare Rechenleistung nutzen wenn man sie tatsächlich braucht Ist diese Methode aber unter industriellen Bedingungen die ja oft Echtzeitfähigkeit verlangen überhaupt sinnvoll? Bei industriellen Anwendungen die hochgradige Echtzeit erfordern ist das natürlich schwierig Aber dadurch dass man theoretisch beliebig viel Rechenleistung in der Cloud hinzumieten kann sind schon sehr kurze Reaktionszeiten möglich Wenn der Humaninthe-Loop-Ansatz verfolgt wird kommt es nicht auf Echtzeit an zumal ja der Mensch klassischerweise das langsamste Glied in der Kette ist Wenn aber beispielsweise ein Band mit verschmutzter Wäsche in Höchstgeschwindigkeit vorüberläuft und eine Reaktion innerhalb von Millisekunden erforderlich ist dann hält man die nötige Rechenleistung wohl immer noch am besten an Ort und Stelle vor Hinzu kommt dass es ab einem bestimmten Datenvolumen auch teuer wird die Cloud-Anbieter zu bezahlen Das ist eine Kalkulation die man für den jeweiligen Anwendungsfall erstellen muss Welches Potenzial rechnen Sie letztlich dem Humaninthe-Loop-Ansatz zu – im Rechnungswesen in der Industrie und in anderen Anwendungen? Ich denke dass wir KI heutzutage auf wesentlich sinnvollere Art zum Menschen bringen könnten wenn wir nicht den Anspruch hätten auf Teufel komm raus alles zu automatisieren sondern den Menschen da einzubeziehen wo er gegenüber der Maschine im Vorteil ist Die Maschine kann dann das tun was dem Menschen nicht so liegt sprich stundenlang repetitive simple Tasks mit geringer kognitiver Komplexität ausführen Im Rechnungswesen und Controlling geht es auch darum was die Buchhalterin oder der Buchhalter in Zukunft macht Wir bei Diamant wären schlecht aufgestellt wenn wir unseren Kunden sagen wür-Martin Rückert Diamant Software „ Hybride KI hat das Ziel den Menschen und die Maschine in der jeweils optimalen Form einzubinden “