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www markttechnik de Nr 31–32 2021 16 den wir automatisieren euren Job komplett weg Erstens wäre das glatt gelogen denn es gibt Dinge die der Mensch einfach besser kann und zweitens finden sich ja auch wirklich spannende neue Betätigungsfelder Gerade in Rechnungswesen und Controlling entwickeln sich Buchhalterinnen und Buchhalter von Mitarbeitern die unauffällige Rechnungen verbuchen und generell eher simple Dinge tun hin zu Beratern im Unternehmen die aus der Finanzabteilung heraus andere Abteilungen in Controlling-Fragen informieren Was sind die Bestseller was sind die Lowseller im Portfolio wer hat die meisten Außenstände wen müsste man mal anrufen und mit dem Bezahlenden sprechen – alles Aufgaben bei denen der Mensch gegenüber der Maschine klar im Vorteil ist Gespräche zwischen Mensch und Mensch bleiben besser beim Menschen da ist die Maschine längst noch nicht so versiert in der Kommunikation Es würde die Industrie insgesamt sicherlich stärker voranbringen wenn man solche Ansätze konsequenter verfolgen würde Gehen Sie also davon aus dass insgesamt nicht weniger Arbeitskräfte gebraucht werden aber sich die Tätigkeitsprofile verändern? Ja Jobs haben sich ja schon immer verändert aber durch KI geschieht dies in beschleunigtem Tempo Wir werden definitiv nicht alle wegautomatisiert sondern erstens bilden sich viele neue Jobs und zweitens verändern sich die bestehenden Jobs über die Zeit Das sehen wir sogar bei uns im KI-Umfeld Wer gestern noch als Data Scientist ein Vorhersagemodell bis zum Letzten optimiert hat erstellt heute ein grundlegendes Modell und überträgt es in die Cloud und dann optimieren andere maschinelle Algorithmen das Modell weiter bis hin zu substanziellen Performance-Verbesserungen Sie kommen dabei teilweise auf Ideen die Architektur neuronaler Netze zu verändern auf die der Mensch nie gekommen wäre oder nur zufällig So verändert sich sogar der Job des Data Scientist oder des KI-Forschers durch die KI selbst Was kann hybride KI in der Bildverarbeitung leisten und wo kommt sie dort schon zum Einsatz? Wir machen bei Diamant auch Bildverarbeitung in dem Sinne dass wir Optical Character Recognition betreiben um Papierrechnungen grob in Computertext zu übersetzen Das ist verhältnismäßig simpel in dem Sinne dass es ein Alphabet von Abis Zund Zahlen von 0 bis 9 gibt In der Bildverarbeitung ist aber das was es zu erkennen gilt nicht immer klar umrissen – also im Sinne von Buchstaben von Abis Zund Zahlen von 1 bis 9 – sondern es kann sich um ein abstraktes Konzept handeln wie etwa dass mit dem Bauteil etwas nicht stimmt Das lässt sich nicht so klar umreißen – es gibt ja vieles was mit einem Bauteil nicht stimmen kann Inzwischen sehe ich immer wieder neue Konzepte Maschinen Aufgaben beizubringen Trainingsdaten lassen sich beispielsweise erzeugen indem man dem Menschen wenn er einen visuellen Task ausführt EEG-Elektroden auf dem Kopf befestigt und die entstehenden Gehirnströme analysiert In der Object Recognition besteht ein klassisches Verfahren darin Rahmen um die Objekte zu ziehen die es zu erkennen gilt oder die Objekte auf eine zweidimensionale Repräsentation zu projizieren und dann zu messen ob das Bauteil links und rechts die richtigen Dimensionen hat Manchmal ist das aber nicht möglich etwa in dem Beispiel mit den schmutzigen Kleidungsstücken in der Wäscherei die verzerrt oder verknäult auf dem Band liegen In solchen Fällen muss man eben weniger explizite Merkmale beschreiben oder die menschliche Sensorik einbeziehen um Auffälligkeiten zu erkennen Realistischerweise muss man aber sagen dass auch der Mensch Fehler macht Jeder KI-Forscher würde glatt lügen wenn er sagen würde der Humaninthe-Loop-Ansatz ermögliche eine hundertprozentige Fehlererkennungsrate Kann man im Rahmen des Humaninthe-Loop-Ansatzes über die Messung der Gehirnströme wirklich zuverlässig ermitteln welche Befehle der Mensch der Maschine dem Roboter oder dem Bildverarbeitungssystem geben würde? Das Konzept mit der Messung der Gehirnströme ist in der Forschung schon recht etabliert – nicht nur in der visuellen Bildverarbeitung sondern generell immer dann wenn man sich die menschliche Sensorik in irgendeiner Form zunutze machen will Besonders bei Humaninthe-Loop-Prozessen geht es ja oft darum dass der Mensch subtile Signale über sein Befinden aussendet etwa wenn er müde ist Hierauf beruht das Driver Monitoring im Auto Vom israelischen Unternehmen InnerEye dessen Produkte in der DACH-Region bei Macnica erhältlich sind gibt es mittlerweile ein industrietaugliches System das mit EEG-Sensoren versucht sich den visuellen Eindruck des Menschen als Signal zunutze zu machen Das Schöne an solchen Konzepten ist dass der Anwender nicht im Detail verstanden haben muss wie das EEG eines Menschen aussieht der gerade an einen Buchstaben eine Zahl einen Kreis oder ein Rechteck denkt es reicht oft schon aus die Veränderung im Signal zu erkennen die mit einem Ereignis einhergeht Der Anwender kann ja auch nur von den Unterschieden in den Signalen ausgehen Wenn ich als Mensch alarmiert bin ist dies an meinem EEG mit einem klassischen Signalverarbeitungsverfahren leicht festzustellen Wenn es um die Steuerung einer Maschine durch Gehirnströme geht dann müssen natürlich viele Signale verarbeitet werden aber wenn es nur darum geht zu erkennen ob ein Bauteil OK oder nicht OK ist dann reicht eine entsprechend große Datenmenge aus Das Interview führte Andreas Knoll Das Gebäude von Diamant Software in Bielefeld Fokus|Künstliche Intelligenz