Ja, in meinem Vortrag werde ich viele Punkte aufgreifen,
die schon meine Vorredner vorgebracht haben, insbesondere auch mal das Go-Spiel.
Da sehen Sie, wie uns das geprägt hat in dem Feld,
dass AlphaGo gewonnen hat gegen den menschlichen Meister.
Ich werde es auch aus einer leicht anderen Perspektive tun,
aus der Perspektive von Assistenz und Wissensdiensten und eben auch mit einem ganz anderen Beispiel,
nicht aus der Schule oder Universität, sondern aus dem Arbeitsplatz nahen Lernen.
Sehen Sie hier auch, man ist hier auf dem Shopfloor,
das heißt in der Produktionsanlage,
man baut was zusammen und das wird das Beispiel sein,
an dem ich einen Assistenz- und Wissensdienst erläutere.
Das haben wir auch schon gesehen, ein bisschen anders,
aber das sind so die vier Komponenten und drei sind sehr wichtig für KI-basierte Lernsysteme.
Das kann man sich so ähnlich vorstellen wie einen menschlichen Lerner,
Lehrer, was weiß der Lehrer, der weiß was über die Domäne,
über das, was er lehren möchte.
Das ist das Domänenmodell. Sehr wichtig. Wir müssen ja wissen,
was sind die wichtigen Konzepte. Was sind die Regeln,
was sind die Skills, die da gelernt werden müssen?
Natürlich braucht man ein Lernermodell, man muss auch was über
die Person wissen, der man was beibringen möchte.
Und idealerweise hat man auch irgendwie ein bisschen didaktisches Wissen
Man weiß, wie man in gewissen Umständen mit gewissen Personen,
wie man da am besten vorgeht. Da braucht man auch
noch eine Benutzerungsschnittstelle, die ist aber nicht so wichtig.
Aber das sind so die drei Hauptkomponenten, KI-versierter Lernsysteme,
das Domänenmodell, Lernermodell und das Pädagogische oder didaktische Modell.
Interessanterweise, wenn man in die Geschichte der KI schaut,
da wurde sehr viel schon sehr früh erkannt und das ist eine Publikation von 62,
noch vor Carbonel, wo so ein Modell tatsächlich schon beschrieben wurde.
Das wurde noch anders genannt. Das hieß dann nicht Domainmodel,
Learner-Modell und Teaching-Model, sondern ein bisschen anders,
aber tatsächlich dieser Mensch, also 62,
also kurz nachdem der Begriff der KI überhaupt geprägt wurde,
hat er das schon sozusagen so beschrieben. Wurde auch implementiert,
da hatte man halt noch keine Laptops so wie heute oder Rechner,
wie heute, das lief auch nur IBM Mindframe,
Mainframe und man hat einen Mikrofilm angeschaut und die Maschine hat dann eben berechnet,
welches nächste Blatt vom Mikrofilm man jetzt,
mit welchem man arbeiten sollte.
Also man sieht die grundlegenden Konzepte schon sehr früh entdeckt und
heute aber immer wieder noch weiter verfeinert
Man kann auch noch eine leicht andere Sicht auf KI-basierte Lernsysteme haben,
die das Prozesses oder der Schlüsselfunktionen, was dort geschehen soll.
Das ist, nennt sich dann oft Innerloop, Loop,
Outerloop, Micro, Macro Adaption oder Local, Globals, Feedback.
Na, was ist das? Wenn man so an den,
daran denkt, wie man lernt, in der Schule,
an der Universität, es geht einmal,
dass wir arbeiten von Übungsaufgaben, in der Mathematik.
Ich muss jetzt irgendwas lernen, wie ich Hochrechnungen mache und
irgendwie ich zwei Brüche agiere.
Da gibt es ja, muss ich die Zähler vereinfachen,
Nenner vereinfachen und so weiter und so
Und einmal der Unterstützungsprozess innerhalb von Übungsaufgaben zu bearbeiten, das ist sozusagen die Innerloop.
Also das zu schauen, was macht er, während er
diese Matheaufgabe bearbeitet oder die Grammatikaufgabe oder was auch immer.
Das ist die Innerloop oder Mikroadaption,
das erkennt ein System und kann dann darauf reagieren,
wir haben das andere Beispiel gesehen für Physikaufgaben, die Cognitive Tüters für Mathematikaufgaben,
das ist die Innerloop oder Mikroadaption oder Local Feedback.
Und dann geht es aber in dem Lernprozess natürlich noch ein
bisschen was anderes, was über so eine Übungsaufgabe hinausgeht,
nämlich, ja, was ist das Nächstsinnvolle,
was dieser Lernende jetzt benötigt
Die Aufgabe gut bearbeitet,
dann gebe ich ihm jetzt vielleicht ein bisschen eine schwierigere Aufgabe
oder eine leichtere Aufgabe oder ich gebe ihm eine Aufgabe,
die eine festgestellte Missconception trainiert oder rausbringt.
Das ist dann die Outerloop. Also die Frage,
wie geht der Lernprozess als solcher weiter? Und dann kann man
vielleicht noch eine Curriculum-Loop dahin tun, aber das ist eine wesentliche Unterscheidung.
Einmal die Unterstützung innerhalb einer Übungsaufgabe in der Innerloop und dann
noch ein bisschen über den Lernprozess hinaus, die Outerloop.
Und das ist wichtig,
wenn man verschiedene Ausprägungen von KI-basierten Lernsystemen unterscheiden möchte,
weil die intelligenten Tuta-Systeme, die definieren sich dadurch,
die haben eben eine Innerloop, mit der löse ich irgendwelche Übungsaufgaben,
die unterstützen mich dabei.
Und dann gibt es adaptive Lernsysteme, Lernumgebungen, die sind ein bisschen darüber hinaus.
Die unterstützen mich in den Gesamtumgebungen, in den Gesamtlernprozess.
Adactive Learning Systems oder Smart Learning Environments gibt es verschiedene Namen,
wie man die nennt. Und man sieht durchaus unterschiedliche Arten
der Unterstützung, die solche KI-basierten Lernsysteme einem geben können.
Und wenn wir jetzt nochmal ein bisschen Lernprozess, Arbeitsprozesse anschaut,
gibt es ja wirklich sehr viele unterschiedliche Arten, Unterstützung.
Das eine ist, ich will wirklich was tiefgehend lernen.
Ich möchte jetzt zum Beispiel lernen, tatsächlich, wie ich
irgendwelche statistischen Verfahren anwende, um Experimente auszuwerten, das auszuwerten.
Das müssen die psychologischen Studenten lernen. Da muss ich mich
wirklich tiefgehend mit Statistik beschäftigen und es anschließend auch beherrschen lernen.
Und dann gibt es was, da muss ich es nur als anwenden,
mal als Mittel zum Zweck,
bereicht ein grober Überblick oder ein ganz oberflächliches Verständnis,
welchen Algorithmen muss ich jetzt anwenden,
wenn ich irgendwas mit Rushi Learning machen will.
Da gibt es so tolle Bibliotheken zum Programmieren. Ich muss das
gar nicht in der Tiefe verstehen, aber ich muss eben wissen,
welche eignet sich jetzt für mich zur Anwendung.
Also da habe ich ein Problem,
dass wir nicht lösen und da ist die Maschine Learning,
ist jetzt Mittel zum Zweck sozusagen.
Da muss ich gar nicht in die Tiefe reingehen.
Da brauche ich eine andere Art von Unterstützung, als sie,
wenn ich jetzt wirklich lernen möchte, was maschinelle leeren Verfahren sind.
Und das ist die Idee hinter Assistenz und Wissensdiensten.
Es gibt eben dann ein ITS, das das eine unterstützt,
die eine Art von Unterstützung gibt. Es gibt ein additives Lernsystem, was eine andere Art von Lernen unterstützt oder eine andere Art von Unterstützung gibt. Und die Idee ist,
dass sich sozusagen eine große Architektur habe, verschiedene smarte Services,
die verschiedene Arten von Unterstützung mir geben,
auf verschiedenen Ausgabemedien, sei es jetzt meiner Smartwatch,
meiner Google Glas oder was auch immer oder meinem Tablet und die sich auch in eine gegebene Infrastruktur schon eingliedern,
die sind ja nicht im luftleeren Raum, solche Systeme,
sondern wenn ich sie irgendwo einsetze,
da geht es schon Datenbanken, da gibt es schon Inhalte,
die will ich natürlich irgendwie verwenden und das ist die Idee hinter diesem Dienstarchitekturen,
ich habe verschiedene Dienste, die verschiedene Arten von Unterstützung geben,
die ihnen eine gegebene Umgebung eingesetzt werden können.
Und da schauen wir jetzt mal ein Beispiel an,
nämlich Absist, gerade ein Jahr her,
da hat in Saarbrücken der damals noch IT-Gipfel genannte Kongress stattgefunden,
wo Frau Merkel an einen Dimstrator, wo das Absistsystem lief,
es geschafft hat, ein Problem in einer Produktionsanlage zu beheben.
Frau Merkel wollte da nicht lernen, wie die Produktionsanlage funktioniert,
sondern da gab es ein Problem.
Und das hat sie eben mit dem Absistsystem geschafft, zu lernen.
Jetzt gucken wir ein bisschen so in den Hintergrund von dem Absistsystem rein.
Die erste Frage, die man sich natürlich stellt,
wenn man so ein System entwickeln möchte, ist,
was für eine Art von Unterstützung möchte man denn geben?
Das ist eben auch schon angeklang. Man möchte ja nicht,
dass ein System haben, was mir vorschreibt,
da ist jetzt das Problem aufgetreten,
mach das und das
Man möchte ja irgendwie die Leute befähigen in einem positiven Sinne.
Und im Absichtsprojekt, wir hatten das Glück, da war die IG Metall dabei.
Und die hat sehr stark auf solche Punkte geachtet.
Und da waren auch die Betriebsrepekte dabei, bei den Firmen,
die in dem Absichtsprojekt mit drin waren.
Und da wurde von Anfang an, wurde immer wieder die Frage gestellt,
naja, was für eine Ausprägung hat denn diese Unterstützung?
Nimmt das unseren Mitarbeitern was weg oder ermöglicht das was Neues?
Eröffnet das Handlungsspielräume? Das ist eine ganz, ganz wesentliche Frage.
Die Antwort ist, für mich ist es ja klar,
ich will nichts, ich will keinen digitalen Spieß haben,
der denen was vorschreibt, sondern ich möchte schon neue Möglichkeiten ermöglichen.
Aber dann immer zu schauen,
wie sich das in einem System dann auch tatsächlich realisieren lässt,
wie das System, wie die Benutzerschnittstelle ausgestaltet werden muss,
dass das eine möglich wird und das andere eher nicht.
Das ist schon
eine Herausforderung
Und bei uns war ihnen die Leitlinie, naja,
der Mitarbeiter hat letztendlich intensiv die Kontrolle.
Das System schlägt Dinge vor und die kann der Mitarbeiter da machen oder auch nicht.
Und Absist, das System dahinter ist genauso eine Struktur,
wie ich sie anfangs beschrieben habe. Man hat eine existierende Infrastruktur,
ganz klar, wenn man in ein produzierendes Gewerbe geht,
da gibt es eben die Fabrikhalle mit den Anlagen, mit den Maschinen,
die da stehen, mit den Wissensdatenbanken oder einfach Datenbanken, mit den Mitarbeitern.
Und da setzt das Absist-System aus,
verbindet sich mit der vorhandenen Infrastruktur, zieht sich die Sachen raus,
um darauf dann smarte Service, die verschiedene Arten Unterstützung geben,
zu ermöglichen
Was für Arten von Unterstützung? Das eine ist die Unterstützung
bei der Durchführung von Tätigkeiten. Da ist das Ziel
aufgehende, auftretende Probleme, möglichst schnell zu beheben.
Oder die Maschine steht, weil irgendwen ein Problem aufgetreten ist.
Und der Mitarbeiter will das möglichst schnell fixen,
der will jetzt nicht lernen, irgendwie die physikalischen Prinzipien hinter der Maschine,
der will das Problem beheben, damit die Produktionsziele erreicht werden können.
Wie gibt das System die Unterstützung? Na,
es werden einmal relevante Maßnahmen, also Arbeitsprozesse vorgeschlagen,
die ich durchführen kann, um ein gewisses Problem zu beheben.
Es werden mir auch relevante Informationen vorgeschlagen,
Schalt- und Konstruktionspläne,
Handbücher und was
weiß ich
Und wähle ich dann so eine Arbeitsmaßnahme aus,
die mir sagt, wie ich das Problem beheben kann,
dann ist das so eine Multimedia-Schritt für Schrittanleitung,
wo mir dann gesagt wird,
hier das in der Mitte, da sieht man es,
gehen sie an die Schallenfläche und stalten sie erstmal die Maschine aus und dann gehen sie zum nächsten Schritt.
Das ist jetzt noch nicht so viel wahnsinnig Neues,
aber das wirklich Interessante dahinter ist, dass dieses System,
das Opsis-System,
sich mit den Sensordaten der Maschine verbindet und diese Information verwendet,
um zu verstehen,
was die Effekte der Handlung der Mitarbeiter während dieses Durchführung
dieses Prozesses dann auch waren
Also wenn der erste Schritt ist, naja,
ich muss jetzt erst nochmal die Tür entriegeln,
damit ich die Tür aufmachen kann und an den Werkstoff rankommen,
den ich auswechseln muss. Dann sage ich, okay,
ich habe jetzt die Knöpfe gedrückt und die Tür sollte entregelt sein.
Und das Obsessystem guckt, dann ist die Tür wirklich entriegelt.
Okay, wenn ja, dann hat er wohl das Richtige
gemacht und es hat eben den richtigen Effekt, dann können wir weitergehen.
Ja, und wenn nicht, nee, die Tür ist doch noch nicht entriegelt.
Na dann, vielleicht gab es jetzt ein anderes Problem.
Vielleicht ist die Controller kaputt, der Maschine oder aber der
Mitarbeiter hat dann doch nicht die richtige Tastenkombination gedrückt.
Und das ist, hört sich trivial an,
aber das ist schon etwas prinzipiell Neues bei solchen Systemen,
dass sie tatsächlich mit den vorhandenen Insoldaten von Anlagen sich verbinden und die verwenden,
um die Unterstützung bei der Durchführung des Arbeitsprozesses möglichst passgenau und auch wirklich möglichst entsprechend der Realität dir vorherrscht,
zu geben.
Gut, Unterstützung bei der Durchführung von Maßnahmen,
das ist eine Sache. Ich löse das Problem ganz schnell,
aber heißt ja nicht, dass ich unbedingt was gelernt habe.
Das heißt, der zweite große Fokus von Absist ist,
dass ich tatsächlich Lernen unterstütze. Und das wird so gemacht,
so ein bisschen wie,
wie wenn ich so einen digitalen Mentor oder einen Trainer neben mir habe,
der Trainer guckt auch an, was mache ich denn?
Welche Aktionen waren gut und welche waren nicht so gut und
wo willst du hin
So macht, dass das Subsys-System, das guckt einmal in die Vergangenheit, schaut,
was waren die Aktionen, die durchgeführt wurden an der Maschine?
Was waren die Effekte? War das gut so?
War das wie erwartet? Sind da Probleme aufgetreten? Und
wenn da Sachen klar geworden sind, irgendwelche Dinge,
die ich noch nicht so gut verstanden habe, irgendwelche Schritte in den Arbeitsprozessen,
dann werden die mir nochmal beigebracht, also einmal rückblickend.
Und dann einmal in die Zukunft blickend,
wo möchte der hin, welche zusätzlichen Fähigkeiten möchte der entwickeln,
aber auch, wo wird er in den nächsten Wochen eingesetzt,
um ihn dann schon mal darauf vorzubereiten.
Also einmal Unterstützung beim Lösen von Problemen und einmal Unterstützung beim
Lernen von neuen Dingen
Dann gehen wir mal rüber. Das hatte ich eben gezeigt, die verschiedenen Komponenten.
Jetzt gucken wir mal an, wie sie aussehen in dem Absichtssystem.
Das Domänenmodell, na, da erkennen sie jetzt gar nichts.
Das soll andeuten, dass das jetzt sehr, sehr komplex ist.
Im Endeffekt ist es eine Beschreibung der Umgebung von solchen Produktionsanlagen.
Was ist da? Da gibt es Produktionsstraßen,
die bestehen aus verschiedenen Stationen, aus verschiedenen Anlagen.
Verschiedene Mitarbeiter sind in Arbeitsgruppen und die Arbeitsgruppen sind den verschiedenen Stationen zugeordnet.
So eine Station implementiert einen Produktionsprozess. Also da wird jetzt
ein Teil von einem Zylinder zusammengestellt. Und das Domänenmodell definiert das Vokabular,
das ich brauche, um eben über solche Produktionsanlagen zu reden
und definiert mir auch die Relation zwischen diesen verschiedenen Konzepten.
Und dann kann ich dieses Vokabular verwenden, denn eben die vorhandenen Infrastrukturen beschreiben.
Das ist jetzt ein Beispiel für ein Domänenmodell,
wie es ein Aptist war, in einem Mathematiksystem,
werden das eben die mathematischen Konzepte,
die gelehrt werden müssen,
gelernt werden müssen und verbunden mit zum Beispiel Vorbedingungen,
ich muss das
eine lernen vor dem anderen lernen
Was ist das Domäne-Modell? Eine Beschreibung, ein Vokabular,
was ich verwende um die vorhandene Umgebung zu beschreiben.
Was ist das Lerner-Modell? Das ist jetzt auch gar nichts Kompliziertes.
Es nennt sich Overlay-Modell. Fast primitiv. Ich speichere mir
einfach, wie oft hat der Mitarbeiter gewisse Arbeitsprozesse durchgeführt?
Wie oft hat er mit gewissen Arbeitsmitteln gearbeitet
Wie oft hat er gewisse Produkte hergestellt und dann noch ein paar weitere Informationen,
was sie seiner Arbeitsplatzgruppe, welche Freigaben hat er,
also welche Dinge darf er denn überhaupt machen?
Zustand gehen wir gleich noch drauf ein und dann eben die Ziele,
in die er sich hinwickelt, hinzuentwickeln möchte.
Also gar nichts, so wahnsinnig Hochtrabendes. Aber natürlich potenziell schon relevant,
außer Sicht des Mitarbeiters, weil ich speichere ja,
mit welchen Dingen er gearbeitet hat und wie gut das war und wie oft er was gemacht hat.
Und da waren Aus meiner Erfahrung jetzt in einem Amtsis-Projekt,
weil wir von Anfang an sehr gut zusammengearbeitet haben mit dem Zielpublikum,
also mit unseren, mit den Mitarbeitern in den Betrieben und
weil wir zusammen mit denen die Funktionalität des Tools entwickelt haben,
gab es da eigentlich keine Widerstände, dass solche Daten gespeichert werden.
Es wurde gefragt, wer darf diese Daten sehen und dann wohnen ganz klar Antworten gegeben,
da werden nur die KI-Systeme selber darauf zugreifen,
der Vorgesetzter wird diese Daten nicht sehen und das wurde einmal technisch realisiert,
dadurch, dass die Datenbanken eben verschlüsselt waren und einmal organisatorisch festgelegt,
da wurden eine Betriebsvereinbarung geschrieben,
dass eben Vorgesetzter nicht in diese Daten da reingucken kann.
Aber damit ließ sich das Problem des Datensammelns in den Betrieben,
ob das Absichtssystem eingesetzt wurde,
schon sehr frühzeitig dann auch irgendwelche Ängste ließen sich da eliminieren.
Dass da das Lernermodell, das pädagogische Modell, das sind ein Regelsystem,
da gucken wir gleich nochmal ein bisschen genauer rein.
Also, das ist jetzt so das System von Regeln,
dass Massnahmen, also Arbeitsprozesse auswählt in der Haupttätigkeit.
Und Haupttätigkeit heißt, der Mitarbeiter muss jetzt eben seine,
weiß ich nicht, 500 Zylinder produzieren, war eher
5000. Aber es gibt ein System in der Maschine.
Also er ist nicht in der Lernzeit, nicht in seiner Nebentätigkeit,
sondern in der Haupttätigkeit. Und er fragt nach Assistenz,
benutzt das Tablet und sagt, okay, System,
da ist irgendwas, sag mir doch mal,
was ich jetzt machen könnte.
Was macht das System? Das schaut erstmal,
oder benutzt das eingeloggt, das schaut erstmal ein Benutzermodell,
in welcher Arbeitsplatzgruppe ist denn der überhaupt?
Dann wird über das Domänenmodell geguckt, diese Arbeitsplatzgruppe,
welche Stationen sind der zugeordnet
Dann werden über diese Adaptbar-Dienste geschaut, die ganzen Stationen und Maschinen,
die da dranhängen, in welchen Zuständen befinden die sich?
Sind die in einem kritischen Zustand und welchen kritischen Zustand?
Dann haben wir geguckt, gibt es irgendwelche Arbeitsprozesse,
irgendwelche Maßnahmen, die auf diese Zustände anwendbar sind?
Dann wird geschaut, welche Maßnahmen, welche Arbeitsprozesse darf dieser Mitarbeiter überhaupt durchführen?
Und die werden ihm dann präsentiert. Also jetzt nichts weltbewegendes,
sondern eben ein gewisses Set an Regeln,
das den Kontext analysiert und darauf basierend Vorschläge macht,
die mir dann helfen,
aufgetretene Probleme zu beheben
Na, jetzt kann man sich natürlich fragen, naja,
gut, so ein Regelsystem ist das jetzt tatsächlich noch so wahnsinnig zeitgemäß,
wir haben gesehen, Educational Day Learning Analytics,
Educational Data Mining, was das alles kann,
AlphaGo hat den menschlichen Goal Champion besiegt und wir kommen dann mit so einem regelbasierten System her,
hätten wir da nicht was Besseres sozusagen leisten können.
Naja, und da kann ich jetzt so nochmal sagen,
zum Beispiel AlphaGo, ganz interessantes Beispiel,
das wurde dann ja geschlagen von AlphaGo Zero, von einem System,
was komplett ohne jedes Vorwissen Go gelernt hat und die Strategien gelernt hat.
Und wenn man mal schaut, das System hatte 5 Millionen Go-Spiele gegen sich selber gespielt.
Und wenn man annimmt, ein Go-Spiel, das ungefähr dauert,
wenn es ein Mensch spielt, eine Stunde,
ein bisschen weniger, dann sind das 590 Jahre,
die sozusagen dieses System Go gespielt hat,
um diese Regeln alle zu lernen.
590 Jahre ununterbrochen Go-Spielen jetzt für den Menschen. Und das sage ich,
das formuliere ich mal so aus, damit zu sehen,
was für Datenlängen, dass sie es natürlich wirklich extrem,
aber da sieht man,
was für Mengen an Daten vorhanden sein müssen,
um komplexe Strategien zu lernen
Und wenn man sich Learning Analytics, Education Day Damanic anschaut,
dann finden wir uns im digitalen Bildungsraum.
Wir haben unser Learning Management System, vielleicht unser ITS oder sonst irgendwas.
Und wir sind in einem digitalen Raum, da weiß ich,
wo die Leute klicken, wo sie hingehen,
was sie machen, was sie sich anschauen,
ist zwar rudimentär, aber man kann schon was mit anfangen.
Wir haben ein paar Beispiele gesehen, die wirklich schon
sehr schön zeigen, was man damit machen kann.
Und das kann ich natürlich auch verwenden, um ein Lernermodell
zu aktualisieren und vielleicht auch irgendwie pädagogische Regeln zu lernen.
Aber die meisten Lernen und Arbeitsbedingungen,
die finden eben nicht in den ähm digitalen Raum statt,
sondern in analogen Räumen, ne, in der Werkstatt.
Im Klassenzimmer, im inner Lernfabrik. Und da ist natürlich
für ein System extrem schwierig, darauf zugreifen zu können.
Das weiß ja nichts, was da drin tatsächlich äh passiert.
Und das war das Interessante eben an Appsist,
deswegen das Bildschirm, den dieser, der,
der Screen nochmal, weil Venabsist,
so ein ITS,
so ein digitales System verbunden haben mit Sensoren einer Anlage und dadurch eben fähig waren,
die Informationen über die reale Welt reinzuholen in das System
Wir konnten die Aktionen des Menschen in diesem System des Akteurs
interpretieren und dadurch eben nutzbar machen für so einen intelligent adaptives System.
Absicht ist ein Beispiel für die Industrie. Hier schauen wir
mal kurz auf eine Folie von unseren Kollegen in Shanghai,
Professor Schönremin, aus der Shanghai-Jotton-Universität. Da wird geschaut,
naja, vielleicht, das ist keine Produktionsanlage,
aber was kann man denn zum Beispiel über andere Sensordaten lernen,
nämlich, dass sich eine Videokamera in dem Klassenraum setze.
Und das machen die an tausend Schulen in Shanghai. Da haben die Videokameras,
die Lernenden und wissen dann, wer hat die Hand wann gehoben,
wer steht, wie aufmerksam sind die, wer schläft.
Also auch Sensordaten, die gewonnen werden, aber eben durch
eine Kamera, die ich in so einem Raum aufstelle.
Und jetzt denken sie, oh ja, die Chinesen,
Privatsphäre, also was die alles so machen, das kennen sie ja gar nicht.
Naja, aber auch unsere Kollegen in der Schweiz,
Pierre de Lombu machen auch sehr ähnliche Dinge, wo geschaut wird,
was kann ich durch Videokameras lernen und was die fähig waren,
waren zum Beispiel zu sehen, wo waren die meisten Aktivitäten,
also dass das Klassenzimmer, hier ist der Lehrer
Und da hat man gesehen, die roten Punkte geben,
die Intensität der Aktivitäten an. Und der blaue Kreis zeigt,
dass da auch noch Notizen gemacht wurden.
Also es ist durchaus sehr interessant, was man durch einen
so einen Sensor quelle, nämlich eine Videokamera, alles lernen kann.
Wenn man das dann weiterdenkt und Internete, Dinge,
Smart, Factory, City, Home und so weiter.
Wenn man diese fixive reinnimmt, wie die Welt immer mehr durch Sensoren durchdrungen wird.
Das ist für mich als Wissenschaftler eine extrem faszinierende Umgebung,
weil je mehr Daten wir haben über die reale Welt,
besser können, solche Systeme dann auch werden.
Und dann werden eben solche statistischen Verfahren, Verfahren des maschinellen Lernens,
bieten dann eben auch eine Möglichkeit, angewandt zu werden.
Und ich glaube, da werden wir eine sehr interessante Neugeneration
an smarten Lerndiensten auf uns zukommen sehen.
Gut, ja, ein bisschen provokant,
aber vielleicht ist ja jetzt ein schöner Einstieg in die Diskussion.