Sonntag, 16. Dezember 2018

Mensch und Maschine "Blockchain sorgt für Sicherheit - auch ohne Treuhänder"

Roboter mit Kinderspielzeug: "Intelligente und sichere Roboter werden eine integrative Rolle am Arbeitsplatz spielen"
Getty Images/Cultura Exclusive
Roboter mit Kinderspielzeug: "Intelligente und sichere Roboter werden eine integrative Rolle am Arbeitsplatz spielen"

2. Teil: Enormer Ressourcenbedarf durch Deep Learning - und immer mehr Anwendungen

mm: Bis dahin müssen Roboter aber noch viel lernen ...

Werner: Der wichtigste Aspekt bei der Zusammenarbeit von Mensch und Roboter ist unsere Fähigkeit, differenziert zu kommunizieren und dies auch auf die hochgradig arbeitsteilige Zusammenarbeit anzuwenden. Ein einfaches Beispiel: Wenn wir fragen: "Haben Sie die Uhrzeit?", dann lautet die Antwort der Maschine "Ja". Die Intention der Frage war aber natürlich eine andere. Semantik ist daher eines der wichtigsten Kernfelder, damit wir mit der Technologie "Robotik" zielführend kommunizieren können. Das geht nur interdisziplinär und weit über die Grenzen der reinen Programmierung hinaus.

mm: Spracherkennung gehört bereits zur Grundausstattung eines Smartphones ...

Werner: Software-Roboter interagieren bereits mit uns über Internetportale zur Informationsgewinnung, zum Einkauf, in der Web-Kommunikation. In vielen Ländern ist es nicht mehr ungewöhnlich, dass Service-Roboter Gäste in Hotels oder Reisende in Zügen begrüßen - auch wenn dieser Trend hierzulande noch etwas auf sich warten lässt.

mm: Die Anforderungen an Künstliche Intelligenz dürften weiter steigen. Wie kommt der Lernprozess von Maschinen voran?

Werner: Deep-Learning und Machine Learning werden in Zukunft integraler Bestandteil vieler digitaler Lösungen und Services sein. Fujitsu beschäftigt sich seit langem mit der technischen Umsetzung von Deep-Learning - und wir haben einen Durchbruch in punkto Deep-Learning-Technologie geschafft: Einen neuartigen, hocheffizienten Datenverteilungs-Mechanismus für Deep Neuronal Networks (DNNs). Gerade wenn solche Netzwerke stark für verschiedene Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) genutzt werden, wie zum Beispiel Sprach- und Objekterkennung - haben sie einen enormen Ressourcenbedarf und belasten die Infrastruktur. Hier hilft der Datenverteilungs-Mechanismus weiter.

mm: Wo kommen solche Deep-Learning-Technologien zum Einsatz?

Werner: Sie werden unter anderem Analysen im Gesundheitswesen sowie in der Qualitätsprüfung von Werkstoffen eingesetzt. Aber auch die Klassifizierung und Analyse von Satellitenbildern, das Natural Language Processing, bei dem Deep-Learning-Modelle die Komplexität der menschlichen Sprache erfassen müssen, die Arbeit mit großen Graph-basierten Datenmengen wie im Fall von Internet-of-Things (IoT)-Geräten sowie finanzielle Transaktionen und Social Network Services gehören dazu. Mit den Fujitsu Laboratories of Europe haben wir dafür ein Kompetenzzentrum für die Forschung in punkto Deep-Learning geschaffen. Dort arbeiten wir mit unabhängigen Forschungseinrichtungen zusammen, zum Beispiel mit dem San Carlos Clinical Hospital in Madrid, der Universität von Sevilla sowie dem 5G Innovation Centre in Großbritannien.

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