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Post on 17-Sep-2018
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Bildung im Zeitalter
der smarten Maschinen
– Robotik, Künstliche Intelligenz und
die Folgen für unsere Bildungssysteme
Dr. Ulrich Eberl Zukunftsforscher (ehem. TU München,
Daimler, Siemens) sowie Buchautor
Zukunft 2050 und Smarte Maschinen
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Lernen
LaufenGreifen Sprechen
Zuhören
Sehen
Lesen Analysieren
Smarte Maschinen können
ähnlich den Menschen…
Heute gehen auch Roboter schon in die Schule –
sie lernen durch Beobachtung, Nachahmung und Belohnung
… wie der Roboter iCub, der am
Institut für Technologie in Genua und
in Osaka/Japan eine “Schule” besucht.
Dabei lernt er nicht nur, seine
Spielsachen zu identifizieren, sondern
auch, geschickt mit Pfeil und Bogen
umzugehen, Klavier zu spielen und
sogar, den Tisch aufzuräumen.
Die besten Roboter können heute Gäste bedienen, Geschirrspüler einräumen,
Löcher bohren, Autos lenken, über Geröll klettern, im UN-Gebäude sprechen…
Doch das Feld der smarten Maschinen ist wesentlich breiter.
Ebenfalls dazu gehören beispielsweise auch…
Systeme der digitalen Fabrik (Industrie 4.0) …wissensverarbeitende Computer (z.B. Watson, IBM) …sowie Amazon Echo, Google Home, Jibo & Co.
… selbsttätig fahrende Autos mit eigenständiger Szenenanalyse…helfende Arme in Küchen, Kliniken, Fabriken… mobile 3D-Druck-Spinnenroboter
Auf einigen Gebieten übertreffen smarte Maschinen bereits die Menschen (I)
Watson von IBM besiegte im
Jahr 2011 die Champions in
celebrated
May 1898
400th anniversary
arrival in
In May 1898 Portugal celebrated
the 400th anniversary of this
explorer’s arrival in India.
Portugal
landed in
27th May 1498
Vasco da Gama
On the 27th of May 1498, Vasco da
Gama landed in Kappad Beach
Kappad Beach
Para-
phrases
Geo-KB
Date
Math
explorer
India
Arbeitsspeicher: 16 TB, 200 Mio. Textseiten
> Inhalt der Kongressbibliothek Washington
Auf einigen Gebieten übertreffen smarte Maschinen bereits die Menschen (II)
März 2016:
AlphaGo von Google
DeepMind besiegt
weltbesten Go-Spieler
Oktober 2017:
AlphaGoZero schlägt
Sieger-Software 100:0
2011: Software zur Erkennung
von Verkehrszeichen schafft
Fehlerrate von 0,54%.
Menschliche Fehlerrate: 1,16%
Januar 2018:
KI schlägt Menschen erstmals im Textverständnis
(100.000 Fragen zu Wikipedia-Artikeln)
Auf einigen Gebieten übertreffen smarte Maschinen bereits die Menschen (III)
Lernfähige Software liest
grundlegende Emotionen
(Freude, Wut, Überraschung…)
aus Gesichtern schon besser,
als es viele Menschen können
Millionen von
Hausnummern
erkennen und
zuordnen:
in < 2 Stunden
Trends des Verkehrs:
Smart Car / Smart Transport – elektrisch, autonom und vernetzt
Autonomes Fahren (2020 auf Autobahnen, 2030 Landstraßen, Stadt)
Leistungsfähige Bildverarbeitung und Szenenanalyse
Elektroantriebe: Weiterentwicklung Batterien, Schnell-Laden,
Integration in Smart Grids, Elektro-Hybrid-Lkw mit Oberleitung
Fahrzeuge kommunizieren miteinander und mit der Infrastruktur
Vernetzung aller Verkehrsträger und flexible, komfortable Nutzung
Auch autonome Einkaufswägen, Drohnen u.ä. bringen Waren
Fahrerlose Elektroautos und Mobility on Demand
Trends im Gesundheitswesen:
Computer als Assistenzärzte, Biochips und Roboterhilfe im OP
Trends der Fabrikarbeit: Industrie 4.0 / Smart Factory –
eine hochgradig automatisierte, flexible und energiesparende Fertigung
– dank Sensoren,
Aktoren, digitalen
Zwillingen, Internet
der Dinge und
durchgängiger
Datenvernetzung …und 3D-Druck
Trends in Finanz-/Personalwesen und Marketing: Künstliche Intelligenz
verwandelt Big Data in Smart Data – Muster in großen Datenmengen
Natürlichsprachige Texte lesen: Dokumente auswerten, Wichtiges erkennen.
Routinerecherchen u. -texte durch Maschinen erstellen lassen, z.B. Vertragsrecht
Muster lernen, Empfehlungen geben: Börsendaten, Rohstoffpreise, Bezüge
zu Unternehmensdaten und aktuelle Ereignisse. Bewertung ohne Emotionen
Komplexe Risiken identifizieren (für Versicherungen, Kredite, Investments)
Soziale Medien analysieren: Twitter, Facebook, What‘s App etc., Trend-
Themen schnell erkennen, Persönlichkeitsprofile erstellen. Personalisiertes
Marketing: Kunden nach Vorlieben und Verhalten gezielt ansprechen
Spracherkennung, Stimmenanalyse und -synthese: für Kundencenter,
Chatbots, Avatare, virtuelle Berater und Übersetzer (DeepL, Google Translate)
Charakteristische Strukturen erkennen und nutzen
Smarte Maschinen in Häusern und Energienetzen helfen,
die Komplexität der Systeme zu beherrschen
Sensoren im Haus für Temperatur,
Licht, Bewegung, Gerüche, Rauch,
Feuer, Gas, Energieverbrauch u.v.m.
Benutzerfreundlichkeit durch
Sprach- und Gestikerkennung
Ständige Verbindung ins Internet,
zu Smartphone, Smart Car, Smart Grid
Prosumer (gleichzeitig Produzent
und Konsument) mit Energieflüssen in
alle Richtungen. Internet der Energie
Multimodale Systeme (Strom-Gas-
Wärme) mit Verbrauchssteuerung und
neuen Speichertechnologien
Smart Homes und Smart Grids
Dank Internet der Dinge und Künstlicher Intelligenz
werden selbst ganze Städte smart (Smart Cities)
Mai 2014
© Ulrich Eberl, 2014
Sensoren messen Energie- und
Wasserverbrauch sowie Verkehrsdaten
und Schadstoff-/Emissionswerte
City Cockpit fasst Informationen
intelligent zusammen, stellt Prognosen
und macht Vorschläge zur Optimierung
Dynamische Energiepreise sind
ein Hebel für Verbrauchssteuerung
Gebäude mit PV und Batterien
betreiben – über Schwarmintelligenz
verknüpft – gemeinsam Energiehandel
Vielfältige Daten zur Optimierung
Das Smartphone war nur der Anfang – in Zukunft wird alles smart
Wir werden die smarten Maschinen brauchen:
als Unterstützung für die älter werdende
Bevölkerung ebenso wie für nachhaltige
Energie- und Mobilitätssysteme, lebenswerte
Städte und eine wettbewerbsfähige Industrie!
Das ist erst der Anfang der Ära der smarten Maschinen. Die Treiber sind:
(I) Mikroelektronik: Rechenleistung der Mikrochips wächst immer noch exponentiell
100 Milliarden Rechenoperationen pro Sekunde. Das leistete der beste
Supercomputer Mitte der 90er-Jahre. Heute können das gute Smartphones.
Bis 2040: 1000x mehr Rechenleistung, Speicher und Datenübertragungsrate
Vorbild Gehirn. Neuromorphe Chips bilden Verhalten von Nervenzellen
elektrisch (nicht per Software-Simulation) nach. Sie lernen 10.000x schneller
als das Gehirn und millionenfach schneller als Computer. Ein biologischer
Tag auf Supercomputer simuliert dauert Jahre, mit Neurochip 10 sec.!
Das ist erst der Anfang der Ära der smarten Maschinen. Die Treiber sind:
(II) Leistungsfähige Software: Deep Learning für Bilder, Videos, Sprache, Text
Deep-Learning-Algorithmen
fanden eigenständig die
am meisten abgebildeten
Objekte des Internets:„Prinzip Katze“
Katzen – und sie destillierten
aus Millionen von Katzenbildern
das
Wo führt das
noch hin?
Wirtschaftsboom
oder Jobkiller?
Oder beides?
Die Titel stammen aus der-
selben Woche (Sept.16)
Smarte Maschinen werden Arbeitsabläufe automatisieren
– diesmal vor allem in den Büros
Besonders gefährdet durch Automatisierung sind in den nächsten 20 Jahren:
• Routinetätigkeiten vor allem in Büros
• Bankberater, Versicherungsvertreter, Makler
• Lagerarbeiter, Logistiker, Putzkräfte
• Einfache technische Berufe, Bus- und Taxifahrer
Ca. 12% aller Berufe – aber: Ist Umstellung wirtschaftlich, sozial akzeptiert, juristisch möglich?
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Quelle
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Wenig betroffen:
• Hoch komplexe Tätigkeiten (z.B. Chirurg)
• Kreative Berufe (Forscher, Architekt, Handwerker)
• Soziale Kompetenz (Lehrer, Sozialarbeiter, Pflege)
Wahrscheinlichkeit, dass die Tätigkeiten dieser
Berufe in den nächsten 20 Jahren durch smarte
Maschinen automatisiert werden (in Prozent)
XX.XX.20XX © Ulrich Eberl, 2013Seite 20
Hochschulen mit interaktiven 3D-Vorlesungen im Internet
Alles Kreative: Forschung und Entwicklung,
Design, Marketing, Medien, Kunst, Handwerk
Sozialkompetenz: Vertrieb, Dienstleistungen,
Beratung, Pflege, Gesundheitswesen, Politik,
Bildung, soz. Netzwerke, Bürgerbeteiligung
Weiße Flecken zwischen heutigen Berufs-
feldern: z.B. zwischen Biologie, Software und
Elektronik, Mensch-Maschine-Interaktion
Design und Konstruktion smarter Maschinen
Wichtig: Internationalität, ganzheitliches
Denken, Teamarbeit, Originalität, Kreativität
Was sind noch Berufe mit Zukunft?
Seite 21
Studie Duke University: Zwei Drittel der heutigen Kinder werden in Berufen
arbeiten, die es noch gar nicht gibt: Lehrer für Maschinen, KI-Psychiater,
Neurochip-Designer, Nanomediziner, Neural Art Coaches, KI-Forensiker
(Fälschungen erkennen) und viele andere
Die Zukunft liegt im quartären Sektor: komplexe Aufgaben managen, planen,
organisieren, beraten, coachen. Mensch und Maschine komplementär.
Breite Bildung notwendig: Orientierungswissen in einer komplexen Welt.
Lernen lernen wichtiger als Fachwissen. Maschinen als Assistenten nutzen.
Individuelle Lerngeschwindigkeiten und emotionale Aufladung beachten (KI-
unterstütztes Lernen mit spielerischen Elementen), zudem Gruppenlernen
und kreative Projekte (z.B. Rollenspiele, Unternehmen gründen, simulieren)
Was und wie sollen unsere Kinder lernen?
Wer hat es gemalt: Mensch oder Maschine?
Komplexe Aufgaben lösen
Maschinen anlernen
Spielerischer Umgang: Roboter-Labore einrichten, selbst Maschinen
programmieren bzw. anlernen, Roboter-Wettbewerbe durchführen (Parcours,
Hindernisse, Bilder erkennen, Fußball spielen), Computerspiele entwerfen
Das eigene Smartphone als Experiment (über Apps wie phyphox.org misst
man Schall, Beschleunigung, Magnetfeld, Rotation, Objekterkennung etc.)
Relevanz aufzeigen, Integration in unterschiedliche Fächer: Naturwissen-
schaften, Informatik, Geschichte, Wirtschaft, Ethik – Roboter in der westlichen
und östlichen Kultur (Literatur, Theater, Film, Comics, Mangas, Anime)
Grenzen erkennen: hinter die Kulissen von Facebook/WhatsApp schauen,
Chat moderieren, selbst einen Lügenbot bauen
© Ulrich Eberl, 2013Seite 22
Wie begeistert man Kinder für Roboter und KI ?
Wichtig: Medien- und KI-Kompetenz entwickeln, denn vernetzte
Computerintelligenz kann zu neuen Bedrohungen der Privatsphäre führen
Gefahr der lückenlosen Überwachung:
Bewegungs- und Kommunikationsprofile,
automatische Analyse von Textinhalten,
Einkaufsverhalten, Gesichtserkennung
Profile: Analyse des Kommunikations-
verhaltens, Rückschlüsse auf Team-
und Führungsfähigkeiten, Charakter-
eigenschaften, Krankheiten, soziale
Vorhersagen (criminal profiling)
Algorithmische Regulierung:
(Beispiel Citizen Score bis 2020 in China)
Computer bestimmen über Jobs und
Wohnungszuweisung. In Firmen über
Arbeitseinsätze, gleichen Einkaufsver-
halten mit Steuer ab, ermahnen zu
erwünschtem Verhalten (Umwelt,
Gesundheit), Social Bots in Politik,
Beeinflussung von Wahlen usw.
Smart Living?
Fazit: Smarte Maschinen werden in Zukunft Hand in Hand mit Menschen
zusammen arbeiten, in Fabriken und Büros, zu Hause und unterwegs
Am Rande: Natürlich müssen smarte Maschinen nicht aussehen wieMenschen… aber insbesondere bei japanischen Forscher tun sie es!
Wir stehen also tatsächlicham Beginn einer Revolution der smarten Maschinen
… allerdings etwa dort, wo Mobiltelefone
vor 30 Jahren standen
Sie waren noch unhandlich,
man konnte nur telefonieren,
nicht fotografieren, navigieren, einkaufen,
Spiele spielen, es gab keine Apps…
… heute gibt es kaum noch
jemand ohne Smartphone!
Eine ähnliche Entwicklung wird
nun auf dem Feld der
smarten Maschinen passieren!
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit
… und alles Gute für die Ära
der smarten Maschinen!
Wer mehr erfahren will: Das Buch „Smarte Maschinen“ schildert die
aktuellsten Trends in Robotik, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz
Schüler, Studenten, junge Erwachsene
Lehrer, Forscher, Manager, Unternehmer, Politiker
und jeder an der Zukunft Interessierte
Zielgruppen
406 Seiten, mit Abbildungen und Grafiken, 24.00 Euro
Seit Juni 2016 im Buchhandel vor Ort und im Internet
Siehe auch www.zukunft2050.wordpress.com
Viel Spaß beim Lesen!
Wissen schaffen: Was sind die Trends in Robotik und Künstlicher
Intelligenz, wie verändern sie unsere Wirtschaft und Gesellschaft?
Mut machen: Nicht gegen, sondern mit Maschinen arbeiten!
Ziel des Buches
Kontakt: Dr. Ulrich Eberl, Altlaufstraße 9, 85635 Höhenkirchen
Tel. +49 8102 729987, ulrich.eberl@scipress.de
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