{"id":2822,"date":"2022-08-31T00:00:00","date_gmt":"2022-08-31T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ready.neura-robotics.com\/kuenstliche-intelligenz-und-kognitive-roboter-einblicke-vom-experten\/"},"modified":"2025-05-29T22:22:21","modified_gmt":"2025-05-29T22:22:21","slug":"kuenstliche-intelligenz-und-kognitive-roboter-einblicke-vom-experten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neura-robotics.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-und-kognitive-roboter-einblicke-vom-experten\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und kognitive Roboter – Einblicke vom Experten."},"content":{"rendered":"

Experteninterview mit Milad, Head of Artificial Intelligence <\/em><\/p>\n

(Die Antworten wurden vereinfacht um f\u00fcr jeden verst\u00e4ndlich zu sein)<\/em><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Was genau sind deine Aufgaben bei NEURA Robotics?<\/strong><\/h3>\n

Ich leite die Abteilung f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) bei NEURA Robotics und bin seit dem ersten Tag im Unternehmen, zusammen mit unserem CEO, David Reger, und etwa zw\u00f6lf weiteren Kollegen. Zu meinen Aufgaben geh\u00f6rt es, neue und ehrgeizige Ziele in Angriff zu nehmen und sie in realisierbare Projekte umzusetzen. Diese Ideen k\u00f6nnen von David selbst, anderen Mitarbeitern oder den Mitgliedern des KI-Teams stammen. Stellen wir uns zum Beispiel vor, dass man mit einem kognitiven Roboter ein Gespr\u00e4ch f\u00fchren m\u00f6chte und der Roboter einen verstehen und auf einen reagieren soll, dann ist definitiv KI erforderlich. Ausgehend von dieser Aufgabe erstelle ich eine Reihe von Projekten, die es uns Schritt f\u00fcr Schritt erm\u00f6glichen, verschiedene Versionen unseres finalen Ziels zu realisieren. Mein Team und ich f\u00fchren verschiedene Projekte durch, wobei wir das Gesamtziel vor Augen haben. Nat\u00fcrlich sind diese Projekte schwierig umzusetzen, aber wir geben unser Bestes, um diese Projekte zu erm\u00f6glichen und zu generalisieren. Ein typischer Fall ist, dass wir einen Roboter bauen, der ein Glas erkennt und aufhebt, und ihn so generalisieren, dass er alles andere erkennen und aufheben kann, einen Teller, eine Flasche, einen Teddy, alles. Dies ist ein Teil des Prozesses, den wir durchf\u00fchren, wenn wir Roboter kognitiv machen.<\/p>\n

Welche Erfahrungen hast du seit Ihrem ersten Tag bei NEURA Robotics gemacht?<\/strong><\/h3>\n

Als ich zum ersten Mal mit David sprach und seine sehr ehrgeizigen Ziele h\u00f6rte, war ich schockiert. Das liegt vor allem daran, dass ich derjenige bin, der einen gro\u00dfen Teil dieser Ziele zusammen mit meinem Team umsetzen sollte. Ehrlich gesagt konnte ich eine Zeit lang nicht gut schlafen. Es war das erste Mal in der Welt, dass ein Unternehmen beschloss, so etwas zu versuchen, und es gab keine Leitlinien oder bew\u00e4hrte Verfahren. Meine gr\u00f6\u00dfte Sorge galt der Frage, wie wir unseren Auftrag mit den richtigen Leuten erf\u00fcllen k\u00f6nnen. Aber David hat uns motiviert, was sehr hilfreich war. Ja, wir hatten einige schlechte Tage und viele au\u00dfergew\u00f6hnlich gute Tage, aber am Ende haben wir versucht, keine unangenehmen Erfahrungen zu wiederholen und so viel wie m\u00f6glich daraus zu lernen. Besonders wichtig ist eine gro\u00dfe Flexibilit\u00e4t im Denken. Als Experte flexibel zu sein und sich auf die eigenen und die Erfahrungen anderer zu verlassen, macht alles m\u00f6glich.<\/p>\n

Wie definierst du k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/strong><\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist leicht mit dem Wort Kognition zu verstehen. Kognition mag ein wenig vage sein, aber wenn man k\u00fcnstliche Intelligenz mit nat\u00fcrlicher Intelligenz vergleicht, versteht man, dass nat\u00fcrliche Intelligenz f\u00fcr uns Menschen so selbstverst\u00e4ndlich ist, dass wir nicht dar\u00fcber nachdenken. K\u00fcnstliche Intelligenz ist vom menschlichen Gehirn inspiriert. Wir ahmen das menschliche Gehirn mathematisch nach, um herauszufinden, wie es funktioniert, und \u00fcbertragen dieses Wissen in einem schrittweisen Prozess auf Maschinen. Neuronale Netze werden verwendet, um eine unkomplizierte M\u00f6glichkeit zu entwickeln, Neuronen mathematisch zu replizieren. K\u00fcrzlich wurden neue Hardware-Entwicklungen wie Grafikprozessoren (GPU) eingesetzt, um tiefe neuronale Netze mit vielen Neuronen zu entwickeln, die besser funktionieren als technische Systeme. K\u00fcnstliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine wahrnehmen, verstehen, zuh\u00f6ren, ihre Umgebung sehen, ihre n\u00e4chste Aktion planen und ausf\u00fchren kann.<\/p>\n

Warum ben\u00f6tigen wir k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/strong><\/h3>\n

Wir brauchen k\u00fcnstliche Intelligenz, weil es viele Probleme gibt, die mit ausgefeilter Technik nicht gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Wenn man zum Beispiel in der Physik ein Auto entwerfen will, das schnell f\u00e4hrt, kann man es mit den Gleichungen der Physik so entwerfen, dass das Ergebnis pr\u00e4zise ist. Dies wird jedoch nur eine Ann\u00e4herung sein. Aber in der Robotik m\u00fcssen wir diese Ann\u00e4herung kompensieren, und das geht nur mit maschinellem Lernen. Mit KI muss man keine Gleichung finden, man kann einen riesigen Datensatz erstellen, ihn an ein Modell weitergeben, und das Modell versteht ihn auf eine Weise, die man nicht einmal erkl\u00e4ren kann. For example, if you want to recognize a cat in a picture without AI, you will have to say that in your code: a cat has this type of eyes, this color, and it looks like this. Aber wenn morgen eine andere Katze kommt, kann diese Methode sie nicht erkennen, weil sie kleiner ist und eine ganz andere Farbe hat. Mit KI kann man einen Datensatz mit vielen Katzenbildern erstellen, ein einfaches Deep-Learning-Modell damit trainieren, und es wird alle Katzen erkennen. Sie ist wie die nat\u00fcrliche Intelligenz des Menschen. Als Kind siehst du viele Katzen oder Katzenbilder, und jedes Mal, wenn du deine Mutter fragst, was es ist, sagt sie, dass es eine Katze ist, aber sie erkl\u00e4rt dir nicht, wie eine Katze aussieht. Nach einer Weile erkennt man jede Art von Katze.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Kannst du Beispiele f\u00fcr Anwendungen aus der Praxis nennen?<\/strong><\/h3>\n

KI kann in vielen Branchen helfen. Vor allem bei Anwendungen, die sich typischerweise wiederholen und von Menschen verlangen, dass sie die gleiche, sich wiederholende Aufgabe ausf\u00fchren. Erstens m\u00f6gen Menschen keine sich wiederholenden Aufgaben, weil sie sehr schnell langweilig werden, und zweitens sind diese Aufgaben oft sogar schwierig und gef\u00e4hrlich f\u00fcr uns Menschen. Wir sollten wissen, dass die Robotik in letzter Zeit als Teil des gro\u00dfen Themas KI betrachtet wird. Roboter sind nicht klassischerweise KI-f\u00e4hig oder kognitiv, aber ich spreche hier von Robotern mit integrierter KI in ihnen. Kognitive Roboter k\u00f6nnen f\u00fcr alle Arten von sich wiederholenden und schwierigen Aufgaben oder sogar zur Rettung von Menschen in gef\u00e4hrlichen Situationen wie Br\u00e4nden oder nach \u00dcberschwemmungen und Erdbeben eingesetzt werden. Diese Art von Aufgaben wollten die Menschen schon immer automatisieren. Intelligente Mehrzweckroboter k\u00f6nnten sich auch um \u00e4ltere Menschen k\u00fcmmern. W\u00e4hrend der Pandemie Covid 19 h\u00e4tten Roboter bei der Untersuchung von Menschen und in Krankenh\u00e4usern helfen k\u00f6nnen, um den Patienten zu helfen.<\/p>\n

Ist k\u00fcnstliche Intelligenz mit dem maschinellen Lernen in der Robotik verkn\u00fcpft? Und wie?<\/strong><\/h3>\n

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. KI ist ein umfassender Begriff, aber wenn Wissenschaftler von maschinellem Lernen und Deep Learning sprechen, beziehen sie sich auf bestimmte Aspekte der KI. Mit maschinellem Lernen und Deep Learning entwickeln wir Algorithmen und mathematische Werkzeuge, die vorhersagbar und trainierbar sind und beispielsweise f\u00fcr den Bau kognitiver Roboter verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

K\u00f6nnen Sie einen Einblick in einige Erfolge geben, die Sie und Ihr Team <\/strong>f\u00fcr unsere kognitiven Robots erzielt haben?<\/strong><\/h3>\n

Wir haben uns in den letzten drei Jahren in einem kurzen Zeitraum stark entwickelt. Durch den Einsatz einer 3D-Kamera k\u00f6nnen wir beispielsweise viele Objekte vor dem Roboter erkennen oder auch leicht neue Objekte trainieren. Der Roboter kann auch beliebige Objekte unterscheiden, ausw\u00e4hlen und selektiv aufheben. Unsere Roboter k\u00f6nnen selektiv ein bestimmtes Objekt ausw\u00e4hlen, z. B. Glas statt Klebeband oder eine Wasserflasche. Wir k\u00f6nnen einen vollst\u00e4ndig individualisierten Greifvorgang trainieren, indem wir ihn dem Roboter zeigen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu m\u00fcssen. Das bedeutet, dass der Roboter nicht nur jedes beliebige Objekt greifen kann, sondern auch von einem bestimmten Winkel oder Punkt aus. Wenn zum Beispiel eine Glastasse auf dem Tisch steht, muss der Roboter wissen, wie er sie greifen und richtig auf den Tisch stellen kann. Wir entwickeln und verbessern st\u00e4ndig alles, was wir erreicht haben. Au\u00dferdem k\u00f6nnen wir alle unsere KI-Tools offline ausf\u00fchren, da die Methoden alle in die Robotersteuerung integriert und optimiert sind. Alles lokal auf dem Roboter auszuf\u00fchren ist sicher und gew\u00e4hrleistet, dass die Daten auf dem Roboter nicht \u00fcber das Internet abgerufen werden k\u00f6nnen. Stellen wir uns vor, man k\u00f6nnte einen Computer offline betreiben – genau das haben wir m\u00f6glich gemacht. Unsere Roboter verf\u00fcgen \u00fcber Sprach- und Gestensteuerung und k\u00f6nnen auf Benutzer reagieren oder sogar einen Witz erz\u00e4hlen. Ich m\u00f6chte noch einmal betonen, dass ich hier nicht auf die technischen Details eingehe, sondern mich darauf konzentriere, Beispiele zu bringen, die f\u00fcr jeden verst\u00e4ndlich sind.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Was sind die Bestandteile unserer Roboter, die ihnen kognitive F\u00e4higkeiten verleihen? <\/strong><\/h3>\n

Der erste Teil, der den Roboter kognitiv macht, sind die integrierten Sensoren. Roboter sollten in der Lage sein, ihre Umgebung wahrzunehmen, die Umwelt zu sehen und zu reagieren, wenn sie angesprochen werden. Die 3D-Kamera, das Mikrofon und spezifische Technologien, die wir selbst entwickelt haben, wie die ber\u00fchrungslose, sichere Menschenerkennung, sind ein Muss f\u00fcr einen kognitiven Roboter. Die optimierte Verarbeitungssoftware und -hardware wird eingesetzt, um die Daten zu verstehen, und die Sensoren sammeln st\u00e4ndig Daten, lernen und passen sich an.<\/p>\n

Was sind deine Pl\u00e4ne f\u00fcr die Zukunft der Roboter bei NEURA Robotics?<\/strong><\/h3>\n

Cloud-L\u00f6sungen sind eine fantastische Chance f\u00fcr unsere Roboter, und wir forschen und entwickeln in diese Richtung. Wir warten nicht darauf, dass andere eine L\u00f6sung f\u00fcr die Zukunft finden, sondern wir gestalten unsere Zukunft jetzt. Dar\u00fcber hinaus arbeiten wir auch an anderen Projekten, die ich nicht erw\u00e4hnen kann, aber eine andere Sache, an der wir arbeiten, sind Techniken des kontinuierlichen Lernens, die wir verbessern, so dass unser Roboter st\u00e4ndig von menschlichen Handlungen lernt. Das ist wirklich ein gro\u00dfer Schritt. Wir arbeiten an einer neuen Generation von Servicerobotern, die in B\u00fcros oder in unseren Wohnungen eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wie kann man die Intelligenz von Robotern testen? Gibt es eine M\u00f6glichkeit, ihre Intelligenz zu messen?<\/strong><\/h3>\n

Es kann praktisch sein, wenn wir zum Beispiel sehen wollen, dass der Roboter uns versteht, k\u00f6nnen wir mit dem Roboter sprechen, und er wird antworten. Au\u00dferdem verf\u00fcgen wir \u00fcber eine Pr\u00fcfsoftware, in der wir mit Hilfe des maschinellen Lernens eine Menge Daten gespeichert haben. Dieser Datensatz wird in einen Trainingssatz und einen Test- oder Evaluierungssatz unterteilt. Mit diesen Sets testet man, ob das, was man gemacht hat, richtig ist oder nicht. Es gibt mindestens zwei Arten von Tests: qualitative und quantitative. Qualitatives Testen ist die praktische Form des Testens, w\u00e4hrend letzteres quantitativ ist, d. h. man kann viele Testprogramme durchf\u00fchren, aber sie m\u00fcssen korrekt ausgef\u00fchrt werden. Wir haben viele Testcodes, die normalerweise mit jedem Softwaremodul entwickelt werden.<\/p>\n

Wie sieht deiner Experteneinsch\u00e4tzung nach die Zukunft der Robotikindustrie mit k\u00fcnstlicher Intelligenz aus?<\/strong><\/h3>\n

Die Zukunft h\u00e4lt enorme M\u00f6glichkeiten bereit. Das Spannende, aber auch Herausfordernde ist die Tatsache, dass wir alle kognitiven F\u00e4higkeiten in unseren Robotern haben k\u00f6nnen. Das Ziel ist es, Menschen bei sich wiederholenden, langweiligen oder gef\u00e4hrlichen Aufgaben zu helfen. Roboter, die den menschlichen Arbeitern in allen Bereichen helfen werden, so wie wir heute \u00fcberall Telefone sehen. Dies ist das einfachste, aber leicht verst\u00e4ndliche Beispiel, denn ich bin sicher, dass sich jeder an die Zeit erinnert, als es noch keine Telefone oder nur wenige nicht intelligente Telefone gab, aber jetzt k\u00f6nnen wir nicht ohne sie leben. Deshalb sehe ich eine Zukunft, in der wir ohne intelligente Roboter nicht mehr leben k\u00f6nnen, weil sie uns das Leben erleichtern werden. Sie k\u00f6nnen uns zu Hause, in Fabriken, Krankenh\u00e4usern, Pflegeheimen, Schulen und \u00fcberall sonst helfen. Um Roboter zu bedienen und mit ihnen zu interagieren, brauchen Menschen keine anderen F\u00e4higkeiten als das normale Sprechen, Zeigen oder Erkl\u00e4ren. Wir arbeiten an der Entwicklung von Robotern, die vielseitig sind und alles k\u00f6nnen. Das ist meine Vision f\u00fcr die Robotikbranche.<\/p>\n

Mehr \u00fcber unsere Technologien hier<\/a>.<\/p>\n

Whitepaper \u00fcber Kognitive Roboter hier<\/a> downloaden.<\/p>\n

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