Steig ein - Heute fährt dein Auto selbst

Von 2019 - 2021 war unser Exponat zum Forschungsprojekt »West Drive« auf der MS-Wissenschaft und auf der Ausstellung zu KI vom BMBF in Berlin, sowie im Deutschen Museum Bonn im Rahmen der Ausstellung "Mission KI" zu besichtigen. Es ist Teil der Forschung zu Warn- und Assistenzsystemen von autonom und semi-autonomen Fahrzeugen. Dieses Experiment ist insofern besonders, als das mit den modernen VR-Headsets die Augenbewegung (Eye-tracking) der Teilnehmer verfolgt und ausgewertet werden kann. Hierdurch können im besten Fall Erkenntnisse darüber getroffen werden, welchen äußeren Faktoren den Fahrer bzw. Fahrerin optisch beeinflussen und wie dadurch die visuelle Aufmerksamkeit beeinträchtigt wird. Eine weitere Forschungsfrage betraf die Akzeptanz von autonom fahrenden Fahrzeugen.

Normierte Schönheit durch KI-Fotofilter

Auf Social Media laden derzeit unzählige auf Gesichtserkennung basierende Filter dazu ein, das Gesicht “schöner” wirken zu lassen – durch rosigen Teint, reinere Haut, größere Augen oder Make-Up-Effekte. Durch die Förderung dieser konventionellen Schönheitsideale entsteht oft Druck auf junge Frauen, den unrealistischen Normen zu entsprechen. Das kann ihre psychische Gesundheit gefährden.
Studierende des "Data Ethics Outreach Lab" untersuchten die Auswirkungen von Schönheitsfiltern auf Selbstwert und Geschlechternormen. In der Ausstellung können KI-Schönheitsfilter ausprobiert werden, um die gefilterte Realität von Social Media selbst zu erleben.

NeuroAI

zielt darauf ab, die Synergien zwischen Neurowissenschaften und künstlicher Intelligenz zu nutzen, um sowohl unser Verständnis des Gehirns zu vertiefen als auch die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern.

Aufgrund der Größe und Komplexität der Datenstrukturen in den heutigen Neurowissenschaften sind traditionelle Analyseverfahren nur noch bedingt hilfreich. KI kann hier helfen, neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Dies geschieht z.B. durch Mustererkennung oder durch die Modellierung
von Hirnprozessen auf Computern durch künstliche neuronale Netzwerke. Ziel ist es, durch Einsatz von KI neuronale Prozesse besser zu verstehen.

Aber: KI profitiert auch von Neurowissenschaften. Ziel dieser Richtung von NeuroAI ist es, Erkenntnisse und Methoden aus den Neurowissenschaften zu nutzen, um künstliche Intelligenz zu verbessern. In diesem Zusammenhang werden Erkenntnisse über
die Funktionsweise des Gehirns genutzt, um Algorithmen und Modelle für künstliche Intelligenz zu inspirieren und zu optimieren.

In der Ausstellung sehen Sie ein Demo eines KI-gestützten Computer Vision Systems. Dabei wird ersichtlich, dass das künstliche Sehsystem nur bedingt verlässlich funktioniert, und, dass es in seiner Wahrnehmung eingeschränkt ist. Ganz anders unser Gehirn.

Englisch lernen mit KI. Die Anfänge der KI-Forschung an der Uni Osnabrück

In den 1990er Jahren startete die Universität Osnabrück als eine der ersten deutschen Universitäten mit der Grundlagenforschung zur KI. Ab 2003 bot sie deutschlandweit als erstes Institut grundständige Studiengänge in Kognitionswissenschaft an. Unser ältestes Exponat zu KI stammt aus dieser Zeit:

1993 entwickelten Studierende im Studiengang „Computerlinguistik und Künstliche Intelligenz“ gemeinsam mit Gymnasiallehrkräften ein interaktives Sprachlernsystem. Ziel war es, das Beschreiben von Situationen auf Englisch zu üben und dabei die korrekte Verwendung von Präpositionen zu trainieren. Das System war besonders flexibel für seine Zeit, da es nicht auf Lückentexte basierte, sondern einen Dialog ermöglichte. Es nutzte keine Methoden des maschinellen Lernens, sondern setzte Regeln zur korrekten Grammatik, typischen Fehlern und sinnvollen Reaktionen ein. Die Studierenden mussten diese Regeln zunächst herausfinden, computerlesbar formulieren und durch viel Ausprobieren verbessern.

Das Projekt PROMISE – Projekt mediengestütztes interaktives Sprachlernsystem Englisch ist ein typisches Beispiel für ein regelbasiertes KI-System der 1990er Jahre. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert viel Expertenwissen und sie funktionieren gut, wenn die Regeln detailliert genug sind. Dennoch reagieren sie nur auf das, worauf die Expert*innen vorbereitet waren. Häufig kam es zu der Antwort: „I don’t understand, please try again“.

Das System wurde an einigen Schulen getestet, war jedoch hauptsächlich ein Studien- und Forschungsprojekt.

Lou - unser freundlicher Roboter

Unser humanoider Roboter Lou wurde 2018 in unserer Forschung eingesetzt, um die Rolle von Körper, Gestik und Verhalten in der Interaktion zwischen einem humanoiden Roboter als künstlicher Intelligenz und einem Menschen zu untersuchen. Es hat sich gezeigt, dass Menschen einem humanoiden Roboter als KI mehr vertrauen, sogar Emotionen und Empathie empfinden können. Der Mensch projiziert somit Eigenschaften, die er normalerweise anderen Menschen zuschreibt, auf die KI, auch wenn wir wissen, dass die KI solche Eigenschaften wie Emotionen nicht wirklich besitzt. Dieses Verständnis aus der Forschung ist wichtig für die ethische Betrachtung von KI und für die Verbesserung der Qualität von Interaktionen zwischen echter und künstlicher Intelligenz.

Darüber hinaus erwies sich Lou in Studienprojekten als nützliches Trainingsobjekt, bei denen Studierende Assistenzsysteme konzipierten und mithilfe von Programmierung umsetzten.