Blog, Industrie 4.0

#292 – Platz für uns «Alte» im Metaversum?

Maschinelles Lernen unter strenger Überwachung
Chinas Griff nach der Weltmacht: Xi Jinping hat wie kein anderer Staatsmann das Potenzial von Technologie im 21. Jahrhundert verstanden. Die Kommunistische Partei setzt auf Innovation als primärer Treiber für den Aufstieg Chinas. Das ist verständlich. Beunruhigend ist, was Xi dann vorhat – und dass Wissenschafter und Tech-Unternehmen ihm dienen sollen, schreibt Matthias Sander, Shenzhen, in seinem Kommentar, NZZ vom 20. Oktober 2022. Wer auf den Strassen der südchinesischen Technologie-Metropole Shenzhen unterwegs ist, der kommt zuweilen ins Staunen, schreibt er. Manche Überwachungskameras können mittlerweile nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch Augeniris, womit man noch zuverlässiger Personen identifizieren kann. Mikrofonsysteme im öffentlichen Raum erkennen Stimme und Sprache. Da fahren dicht gedrängt chinesische Elektro-Fahrzeuge, von deren Herstellern man in Europa oft noch nichts gehört hat. Die Taxis und Stadtbusse etwa stammen alle vom Shenzhener Konzern BYD, das steht für «Build Your Dreams», bau dir deine Träume. Selbstfahrende Robotaxis – noch mit Sicherheitsfahrer, künftig, so der Plan, zunehmend ohne. China ist heute weltweit im Bereich der E-Mobilität führend: Es stellt zwei Drittel der Exporte von E-Autos, zwei der drei grössten Batterie-Hersteller und zwei Drittel der Förderungs- und Verarbeitungskapazitäten des Rohstoffs Lithium. Bis 2035 will China globale Standards für das Internet der Dinge und andere neue Technologien gesetzt haben.

Dazu ein Leserkommentar:
Alle kommunistischen Regime haben auf Technologie gesetzt, doch parallel zeigt sich auch die Unfähigkeit starke Innovation und Effizienz in der Industrie zu erzeugen. Es wird Zuerst kopiert, dann weiter kopiert, gescheite Leute werden abgeworben und trotzdem bleibt der Abstand auf den «Westen» seit 10-20 Jahren unverändert. Das ist der Windschatteneffekt. Mehr Freiheit für die Wirtschaft ist Voraussetzung, denn ein starres System erzeigt keinen Drive, Straffung bedeutet Innovationsverlust.

Handverformungen durch selbstkontaktierende und selbstverschliessende Handgesten: → Demo

Das Daten- und Technologieuniversum im Geschäftsmodell
Unter dem Titel «Was wir über aufkommende Technologien wissen müssen», vermitteln die Autoren Rony Abovitz, Sumit Banerjee, Guy Gilliland, Christy Liu, Edwardo Sackey, Alexey Timashkov, und Rob Trollinger der BCG Boston Consulting Group einen Überblick. Im Beitrag vom 13. Juli 2022 stellen sie fest: Das Metaversum ist bereits ein grosser Teil des Geschäfts. Es wird nur noch zentraler werden. Das Metaversum wird auf digitalen Geräten (wie Laptops, Tablets, Smartphones und AR- oder VR-Headsets) auf unterschiedliche Weise erlebt. Grundlage sind umfangreiche Datensätze, die von künstlicher Intelligenz oder maschinellen Lernalgorithmen erzeugt werden. Im Metaversum wird die physische Welt in digitale Daten umgewandelt und digital nachgebildet oder dargestellt, entweder als Abbild der Realität (beispielsweise digitale Karten oder Bilder) oder als Fiktion oder Fantasie (im Videospiel). Für Unternehmen stellen sich somit zwei Fragen: Wie wird das Metaversum das Geschäft verändern? Und wie können sie den Wandel vorantreiben und zu ihrem Vorteil gestalten? Die Autoren nehmen dazu eine praktische Sichtweise ein und konzentrieren sich auf die produktiven Anwendungsfälle, die neue und beispiellose Werte schaffen.

Das Neueste im maschinellen Lernen – Phantastische 3D-Simulation von neuronalen Netzen: Publiziert auf LinkedIn von Eric Vyacheslav, Ex-Research Scientist at Google DeepMind • Advisor at AlphaSignal.ai

Eine Zukunft mit oder ohne Partizipation der «Alten»?
Angetrieben durch kontinuierliche Fortschritte in Technologien wie erweiterte- oder virtuelle Realität (AR / VR), Big Data, künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Blockchain ist die Natur des Metaversums noch in Arbeit. Deshalb sind wir heute noch nicht in der Lage, seine Grenzen zu definieren, es erscheint uns noch amorph. Dagegen sind die Anwendungsfälle leichter zu erkennen und vermehren sich schnell. Viele Unternehmen sehen im Metaversum bereits eine Gelegenheit, auf neue Weise mit Verbrauchern in Kontakt zu treten. Es entstehen neue Arten der Geschäftsabwicklung mit der Möglichkeit, alles neu zu erfinden, vom Kundenerlebnis bis hin zu den operativen Prozessen. Dutzende Anwendungsfälle für Unternehmen aller Branchen nutzen die Technologie, obwohl diese noch in den Kinderschuhen steckt. Das führt nicht nur zu schnelleren und einfacheren Vorgehensweisen, sondern ermöglicht ganz neue Branchen und Geschäftsmodelle. Künstliche Intelligenz bei der Suche nach neuen Mitarbeitenden, entscheidet immer öfter über die Stellenbesetzung (→ siehe dazu Blog #286 – ZU ALT).

Maschinen erraten unsere Gefühle und Absichten
Im Interview mit der Maschine ist es deshalb wichtig in welchem Ton man auf die Fragen antwortet und ob man genügend lächelt, denn KI kann anhand der Stimme oder der Mimik die Persönlichkeit und die wahren Gefühle erkennen, so das Versprechen. Wieweit künstliche Intelligenz bereits in der Forschung existiert, zeigt sich am Beispiel von «Hand-Tracking». Die Rückverfolgung von Handbewegungen wird eine signifikante Veränderung in der aktuellen Art und Weise bewirken, etwas zu tun oder über etwas nachzudenken. Gemäss den Programmierern Breannan Smith, Chenglei Wu, He Wen, Patrick Peluse, Yaser Sheikh, Jessica Hodgins, Takaaki Shiratori ist es der allererste Algorithmus, welcher in der Lage ist, Handverformungen durch selbstkontaktierende und selbstverschliessende Handgesten in High-Fidelity-Qualität zu verfolgen. Es ist noch früh, aber das ist ein spannender Schritt, schreibt Eric Vyacheslav, ehemaliger Forschungswissenschafter bei Google DeepMind, auf LinkedIn.
«kompetenz60plus.ch»
Mit unserer Erfahrung aus der analogen, zusammen mit Erkenntnissen aus der digitalen Welt, sind wir «Alten» gerne bereit, diese mit KMU’s oder im Team mit jungen Forschenden und Wissenschaftern auf Augenhöhe zu teilen. «kompetenz60plus.ch» ist ein Sammelbecken für kompetente Senioren, die sich als Mentoren oder Sparringspartner aktiv, auch kostenlos, an der Diskussion zur Zukunft von Wirtschaft und Gesellschaft austauschen. Kontaktieren Sie uns mit Ihren Ideen, ganz unverbindlich per Mail an werner@kompetenz60plus.ch. Danke!

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator


Ein Projekt «von uns. für uns.»
Web: kompetenz60plus.ch I Mail: werner@kompetenz60plus.ch I
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#190 – Künstliche Intelligenz dank Erfahrung

Deep Learning braucht Deep Thinking
In der Diskussion über KI künstliche Intelligenz stellen wir uns die Frage, welche Intelligenz wir meinen. Ist es das vertiefte Denken, das unter anderem auch Erfahrung voraussetzt, oder ist es einfach das (maschinelle) «Lernen» wiederholbarer Vorgänge. Der Schweizer Physiker und Philosoph Eduard Kaeser (72), schreibt dazu in der NZZ vom 10.10.2020, wie ohne theoretischen Leitfaden die Arbeit des Verstehens in der Datenschwemme erstickt. Die (Lebens-)Erfahrung von uns «Alten», gepaart mit dem aktualisierten Wissen der «Jungen», scheint mir deshalb eine wichtige Voraussetzung zur Programmierung von künstlicher Intelligenz. Der Erfolg künstlicher Intelligenz beruht auf der Fähigkeit von Maschinen, blitzschnell riesige Datenmengen zu durchforsten, was nichts sagt über die Qualität dieser Daten. Die Programmierung geschieht heute noch grossmehrheitlich im englischsprachigen Kulturraum, mit teilweise sperrigem Ergebnis. Ich bin deshalb der Meinung, dass Applikationen auch nationale oder regionale Eigenheiten berücksichtigen müssten. Einfach alles auf Deutsch zu übersetzen greift dabei zu kurz.

Denken setzt Erfahrung voraus
Die Künstliche-Intelligenz-Forschung (KI-Forschung) setzt enorme Hoffnungen in automatisiertes Lernen. Das klingt alles wunderbar, aber um kausale Mechanismen und Zusammenhänge wirklich zu erklären, benötigt man Theorie – «tiefe» Theorie, schreibt Eduard Kaeser. Konzeptuelle Probleme sind Probleme des Konzipierens, also des Denkens, und solches Denken setzt Vorwissen voraus. Als Beispiel nennt er die Physik, wo alle fundamentalen Begriffe dem Denken entsprungen sind, nicht dem Datensammeln: Raum, Zeit, Bewegung, Materie, Kausalität, Energie, Fernwirkung, um nur einige zu nennen. Aber was heisst eigentlich Theorie und Verstehen? Gemäss Kaeser ist Theorie das Denken im Konjunktiv, sie beginnt stets mit der Wendung «Stellen wir uns vor, dass . . .» oder «Was wäre, wenn . . .». Empirie dagegen ist Denken im Indikativ, sie beginnt mit der Wendung «Schauen wir, was ist». Als Beispiel nennt er den Prähominiden, der vor 50 000 Jahren nicht einfach fragte: «Wo ist das Mammut?», sondern theoretisierte: «Wo könnte sich das Mammut unter diesen Wetterbedingungen aufhalten?». Daten lassen sich überall da sammeln, wo die Fragen «Wer?», «Wo?», «Was?», «Wann?», «Wie?» beantwortbar sind. Nur nicht bei der Frage «Warum?». Modelle ergeben sich nicht «von selbst aus den experimentellen Daten». Wir brauchen Theorien, sonst droht die Arbeit des Verstehens in der Datenschwemme zu ersticken.

Datensammeln: Vermessung von Infrastrukturen, Verkehrsbetriebe Zürich, Sommer 2020, Bild: WKR

Intervention und Imagination
«Deep Learning» ist im wesentlichen Statistik, nicht Wissen. «Tiefes Lernen» funktioniert oft nach dem Prinzip: immer mehr vom Gleichen. Die statistischen Methoden sind heute äusserst elaboriert, man sollte von ihnen jedoch nicht erwarten, dass sie es auf die Stufe der Intelligenz schaffen, wie wir sie vom Menschen her kennen. Diese Intelligenz setzt «tiefes Denken», die planvolle Intervention und Imagination voraus. Man kann nicht immer das Gleiche zu tun und dabei Anderes erwarten. Zum Beispiel fehlt uns immer noch die automatisierte Erfassung von Meldung aus der App, den Kantonen und Gemeinden zu den COVID-19 Fallzahlen, um daraus zeitnah unterschiedlichste Statistiken zu generieren. Noch sind zu viele manuelle (fehlerbehaftete) Zwischenschritte notwendig, vermisst wird das Konzept des «computational thinking», das vernetzte (rechnerische) Maschinendenken, es fehlt dazu an einer «Vogelperspektive». Dass die Schweizer App im übrigen Europa nicht funktioniert zeigt wie schwer man sich tut mit der Digitalisierung. Kommt dazu, dass die Behörde nur zu Bürozeiten, ohne Wochenenden, «lernt». Seit Monaten gibt man sich zufrieden mit «linearen, föderalistischen Denkprozessen» und vergibt sich damit auch Optionen, durch dynamische Veränderung der Parameter, alternative Zusammenhänge sichtbar zu machen.

Kompetente «Alte» stellen ihre Erfahrung zur Verfügung
«kompetenz60plus.ch» ist ein Sammelbecken für kompetente Senioren, die sich ihrer Verantwortung gegenüber der jüngeren Generation bewusst sind und sich aktiv an der Diskussion über die Zukunft beteiligen wollen. Wir «Alten», Frauen und Männer, im Team auf Augenhöhe mit den «jungen Wilden», stellen unsere Erfahrung mit Leidenschaft zur Verfügung. Bitte bringen Sie sich ein und registrieren Sie Ihre Kompetenz kostenlos hier. Wir freuen uns auch über Ihre Kontaktnahme per Mail an: werner@kompetenz60plus.ch, oder hinterlassen Sie Ihren Kommentar weiter unten. Danke!

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator


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#181 – Künstliche Intelligenz – der heilige Gral

Wissen ist Macht?
Am 24. November 2019 interviewte der Journalist Olivier Berger den Hirnforscher Pascal Kaufmann in SRF Südostschweiz Standpunkte. Daraus entstand meine Frage: Was wäre, wenn wir die Erfahrung von uns «Alten» weltweit vernetzen würden um, zusammen mit dem Wissen der Jungen, Lösungen für anstehende Probleme zu finden. Anstatt jede Generation für sich, entstünden generationenübergreifende Projekte, die an bestehenden Erkenntnissen weiterbauen. Wir älteren Menschen verfügen über ein breites Spektrum von Kompetenzen. Diese zu Teilen, anderen zugänglich zu machen, widerspricht jedoch oft unserer Mentalität. Wir sind in einer Zeit sozialisiert worden, in der Wissen mit Macht gleichgestellt wurde. Grundschule für die Generation der Babyboomer war kontinuierliches Auswendiglernen. Fleiss, Disziplin und Autoritätsgläubigkeit garantieren dabei den Erfolg. Das Hirn als unendlich grosser Speicher von Wissen, das jederzeit abruf- und nach erlernten Regeln kombinierbar war. Hierarchisches Denken und lineare Abläufe waren die Basis für erste Computeranwendungen, die teilweise noch heute im Einsatz sind. In der Forschung wurde vernetztes Denken, ermöglicht durch die digitalen Kanäle, erst in jüngerer Zeit zum Thema.

Copyright: wired.com

Künstliche Intelligenz KI
Vor diesem Hintergrund gibt es viele Ideen zur Entwicklung künstlicher Intelligenz. Ganz nach der Vorstellung des menschlichen Hirns als riesige Festplatte, sollen selbstlernende Programme, Algorithmen und Roboter eines Tages unser Handeln unterstützen. Unendliche Wiederholungen, zum Beispiel das Merken (Auswendiglernen) von Tausenden von Katzenbildern, sollen es den Maschinen ermöglichen, aus dem Gespeicherten die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dabei erkennt ein Kleinkind jede beliebige Katze nach seiner ersten Begegnung mit dem Tier.

Das Hirn ist keine Big-Data Maschine
Pascal Kaufmann gilt als das Enfant terrible in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Im Gespräch mit dem «Südostschweiz»-Journalist Olivier Berger erzählt der Neurowissenschafter und Unternehmer, was ihn am menschlichen Denken fasziniert, was er im Innern von Gehirnen entdeckt hat und wieso künstliche Intelligenz (KI) eine bessere Welt schaffen kann. Sein Ziel ist es, den Hirn-Code zu knacken. Gemäss Kaufmann ist unser Hirn das komplexeste Organ das wir kennen. Wir wissen noch sehr wenig darüber. Wir verstehen heute erst etwa 2% des Gehirns aus biologischer Sicht. Von 100 Milliarden Hirnzellen können wir erst zwei bis drei davon gleichzeitig anschauen. Für ihn ist das Hirn kein Computer, das Funktionieren der Hirnzellen als Speichermedium ist nicht nachgewiesen. Daraus folgert er, dass die Fragestellung falsch ist: Das Hirn ist keine Big-Data Maschine, wir hören und verstehen sehr selektiv, halten also viele Daten von uns fern. Denken-Bewusstsein, simulieren der Umwelt oder Voraussehen sind Vorgänge im Gehirn für die wir noch keine Antwort haben.

Menschliche Intelligenz verbessern, nicht ersetzen
Dem eingangs erwähnten linearen Denkvorgang mangelt es an Vernetzung. Die Forschung fängt auch heute noch zu oft bei Null an, anstatt bestehendes Wissen weltweit zusammenzutragen. Man verlässt sich zu sehr auf die eigene Erfahrung und hütet vermeintliches Wissen in der Hoffnung, den Vorsprung nicht zu verlieren. Ob man diesen je hatte ist eine andere Frage. Pascal Kaufmann glaubt an die grosse Anzahl von Talent auf dieser Welt, das wichtige Fragen innert kurzer Zeit beantworten könnte. Er gründete 2010 zusammen mit Marc Vontobel am Labor für künstliche Intelligenz der Universität Zürich ein Kollaborationswerkzeug das 100’000 Forscher zu einem Superhirn vernetzen soll. Starmind soll die menschliche Intelligenz verbessern, nicht ersetzen. Wie damals, als das browserbasierte World Wide Web am Genfer CERN die weltweite Kommunikation zwischen Wissenschaftern ermöglichte, stellt Starmind selbstlernende Know-how-Netzwerke für Firmen zur Verfügung. Mittels Prinzipien der künstlichen Intelligenz analysiert ein Algorithmus Inhalt und Aktivität und leitet Fragen automatisch an Experten innerhalb der Firma weiter. Starmind kann sowohl über den Webbrowser als auch über Smartphones abgerufen werden und stellt die kollektive Intelligenz und das Fachwissen der Mitarbeitenden frei, um Produktivität, Innovation und Karriereentwicklung zu steigern. Fachexperten in verschiedenen Organisationen, greifen auf undokumentiertes Wissen zu und erstellen automatisch in Echtzeit Kompetenzprofile.

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