Robotik - Einblick in die künstliche Intelligenz

Überblick über die Robotik und dessen Anwendungsbereiche & ein Exkurs zu Zukunftsvisionen im Hinblick auf „Mensch und Maschine“


Hausarbeit, 2009
20 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

I. Inhaltsverzeichnis

1.0 Grundlegendes
1.1 Einleitung
1.2 Was ist Intelligenz?
1.2.1 „Gehirn des Menschen“
1.2.2 „Gehirn der Maschine“
1.2.3 künstliches, neuronales Netz
1.3 Künstliche Intelligenz
1.3.1 Geschichte
1.3.2 Anwendungsbereiche
1.3.3 Expertensystem

2.0 Robotik
2.1 Einführung
2.2 Stand der Wissenschaft (Anwendungsbereiche)

3.0 Exkurs
3.1 Einführung
3.2 Isaac Asimov
3.3 Visionen (Science Fiction - Filme)
3.4 persönliche Stellungnahme

4.0 Anhang
4.1 Isaac Asimovs „Drei Gesetze der Robotik“

5.0 Quellenverzeichnisse
5.1 Endnoten
5.2 Literaturverzeichnis
5.3 Bildverzeichnis
5.4 Filmverzeichnis

1.0 Grundlegendes

1.1 Einleitung

Diese Arbeit befasst sich im Allgemeinen mit einem grundlegenden Themengebiet der Informatik, der künstlichen Intelligenz. Nach einer Einführung in diese breitgefächerte, wissenschaftliche Disziplin, um das nötige Hintergrundwissen bereitzustellen, liegt der Schwerpunkt auf einem (in der künstlichen Intelligenz) impliziten Bereich, nämlich der Robotik. Es werden hier die verschiedenen Anwendungsbereiche, deren Methoden und auch Möglichkeiten genauer betrachtet. Im Anschluss dessen wird in einem moralischen Exkurs das Augenmerk auf die Zukunftsvisionen und ihre möglichen Vorteile, aber auch Konsequenzen gerichtet. Diese Ausarbeitung soll einen möglichst weitreichenden Überblick über den komplexen Sachverhalt geben, jedoch ist eine gesamte Betrachtung aller vorkommenden Inhalte nicht gewährleistet.

Ich entschied mich für diese Thematik, da sich mein persönliches Interesse vor allem in diesem Teilbereich befindet, da heutzutage die Computertechnologie im Alltag nicht mehr wegzudenken ist. Sie gewinnt sogar von Jahr zu Jahr immer mehr an größerer Bedeutung, da die Menschen schon gar nicht mehr wissen, in welchen Alltagsgegenständen Massen an Mikrochips und neuartigen Technologien eingebaut sind. Zudem bietet diese Technik viele Vorteile, die die Menschen nicht gerne missen würden, da sie vieles unbewusst erleichtert.

Diese Studienarbeit soll zunächst einen Überblick über die tatsächlichen Möglichkeiten geben, was durch künstliche Intelligenz erreicht, aber auch noch nicht erreicht werden kann, da oft an den Begriff übertriebene und scheinbar unerreichbare Erwartungen gerichtet sind, die die junge Wissenschaft mit ihrem heutigen Stand nicht erfüllen kann, obwohl sie schon einiges durch die letzten fünfzig Jahre an Forschung und Entwicklung aufzubieten hat. Sie soll aber auch Fragen aufwerfen, die schon verschiedene Professoren renommierter Universitäten auf der ganzen Welt beschäftigen und einen kleinen „Blick in die Zukunft“ wagen, was den Menschen möglicherweise im 22. Jahrhundert1 erwartet. Wird es etwa in naher Zukunft ein Leben von Mensch und Roboter Seite an Seite geben? Wann wird es die erste Maschine geben, die in allen Belangen schneller, besser und leistungsfähiger als ein Mensch ist? Oder bereitet der Mensch durch die jetzigen, revolutionären Entwicklungen im Bereich „Robotik2“ seine eigene Unterwerfung oder gar Vernichtung vor?

Solche Szenarien sind längst nicht mehr nur Science - Fiction, sondern schon ansatzweise im Bereich des Möglichen. Aus diesem Grund ist die Wichtigkeit der zusammenhängenden Themen „Künstliche Intelligenz“ und „Robotik“ nicht zu unterschätzen, da es auf lange Sicht Jeden treffen wird. Bevor nun näher in die Thematik eingegangen werden kann, muss erstmal geklärt werden, was man unter Intelligenz eigentlich versteht.

1.2 Was ist Intelligenz?

Bevor man die Intelligenz des Menschen und die der Maschine überhaupt verstehen und vergleichen kann, muss man erstmal definieren, was man objektiv unter Intelligenz versteht, was trotz langer Diskussionen in verschiedenen Wissenschaftszweigen bis heute nicht eindeutig geklärt ist, da es bisher keine klare Definition von „Intelligenz“ gibt.

Generell gilt aber, dass Intelligenz (lat.: intelligentia = Erkenntnisvermögen) der Oberbegriff für die verschiedenen, kognitiven3 Fähigkeiten eines Lebewesens, aber auch neuerdings von technischen Geräten, ist, sich durch Prozesse der Wissensverarbeitung an die sich wechselnden Umweltgegebenheiten anzupassen! Dies äußert sich in der Erfassung und Herstellung abstrakter Beziehungen und der Ermöglichung des daraus resultierenden, problemlösenden Verhaltens. So ist die Bewältigung neuartiger Situationen durch die Intelligenzfaktoren (auch Primärfähigkeiten) möglich: Assoziationsflüssigkeit, Rechengewandtheit, Gedächtnis, Auffassungsgeschwindigkeit, räumliches und schlussfolgerndes Denken. Die ausgewogene Kombination all dieser nötigen Fähigkeiten macht ein Individuum „intelligent“.

1.2.1 „Gehirn des Menschen“

Abbildung 1: Menschliches Gehirn

Wovon ist nun die Intelligenz beim Menschen abhängig?

Die Aufgabe der Wissensverarbeitung übernimmt beim Menschen sein komplex aufgebautes Gehirn (lat. Cerebrum). Es bildet zusammen mit dem Rückenmark das überlebenswichtige Zentralnervensystem aller Säugetiere. Das Hirn ist somit das hochempfindliche Organ mit den wichtigsten Schalt- und Steuerzentren, wiegt im Durchschnitt 1,3 Kilogramm und ist in vier Bereiche aufgeteilt (siehe Abbildung 1):

- Großhirn (Hauptfunktionen sind Sprechen, Sehen und Denken);
- Zwischenhirn (allein für die Koordination des Körpers zuständig);
- Kleinhirn (vegetatives4 Nervensystem);
- Stammhirn (ältester Teil; Steuerung elementarer Reflexe, z.B. Gähnen, Atmung).

Weiterhin besteht es aus schätzungsweise 100 Milliarden Nervenzellen (Neuronen), die durch 100 Billionen Synapsen (Verbindungsstellen, über die die Informationsübertragung von Nervenzelle zu Nervenzelle abläuft) miteinander kommunizieren. Dies geschieht innerhalb von Mikrosekunden und somit ist das Gehirn eines der größten und leistungsstärksten „Schaltzentralen“ aller Lebewesen der Erde!

Da der Mensch auf eine Millionen Jahre dauernde Evolution seiner Art zurückblickt, ist es nicht verwunderlich, dass das menschliche Gehirn in dieser Zeit auch ziemlichen Veränderungen ausgesetzt war. So ist die heutige Gehirnmasse mehr als dreimal so groß wie die des primitiveren Steinzeitmenschen, da sich das Gehirn ständig weiterentwickelt. Dies zeigt deutlich die Wandelbarkeit des Hirns und dessen enorme Aufnahmefähigkeit neuer, komplexer Daten, die automatisch und routiniert durch das stark leistende Gehirn zu den alten Erkenntnissen an passender Stelle hinzugefügt werden.

In unserer Zeit bezeichnet sich jeder Mensch als „intelligent“, da er auf Grund seiner fünf Sinne (Sehen, Hören, Tasten, Riechen, Schmecken), seiner meist auf Emotionen oder auf schon geschehene Ereignisse gestützte Entscheidungsgewalt („freier Wille“, Erfahrungen) und seinen kognitiven Eigenschaften, wie Gedächtnis, Bewusstsein, Sprache, Wahrnehmung und Intuition, sich gegenüber anderen Lebewesen überlegen fühlt und auch in vielen Fällen ist. Besonders im Alltag und in neuauftretenden, zwischenmenschlichen Situationen ist das menschliche Gehirn in der Lage, vielfältige, richtige Entscheidungen mit Leichtigkeit und ohne nennenswerte Probleme abzuwägen und in beachtlich kurzer Zeit dann zu fällen. Dagegen fällt es dem Menschen schwer, mathematische und logische Berechnungen zu lösen, da es in seinem natürlichen Umfeld nie von notwendiger Bedeutung war und höchstwahrscheinlich auch weiterhin für sein Überleben nicht sein wird.

1.2.2 „Gehirn der Maschine“

Die weltübergreifende Forschungsdisziplin „Künstliche Intelligenz“ (oder „Artificial Intelligence“ [eng.]) versucht im Allgemeinen Maschinen „intelligent zu machen“. Es wäre präziser gesagt, dass K.I.5 die Bezeichnung für Methoden und Verfahren mit dem Ziel ist, bestimmte Aspekte menschlicher Erkenntnis- und Denkprozesse auf Computern nachzubilden. Auf dieser Grundlage sollen Computer dann Problemlösungen anbieten, die Intelligenzleistungen voraussetzen.

Man kann jedoch Maschinen bis heute nur intelligent erscheinen lassen, weil eine Maschine trotz modernster Technik nicht an die Komplexität und Menge der vielfältigen Eigenschaften menschlicher Intelligenz heranreicht. Dies hat einen einfachen Grund: Ein Computer [engl. für „Rechner“] ist völlig anders ausgelegt als ein Gehirn - er ist extrem betrachtet das genaue Gegenteil!

Seine Schaltzentrale (also „Gehirn“) besteht aus Prozessor und Speicher, was zusammen genommen das Rechenwerk ergibt. Es ist rasend schnell und straff organisiert, sodass mathematische

Berechnungen und logische Aufgaben in kürzester Zeit zu einem äußerst exakten Ergebnis führen. Jedoch hat ein Computer, da er nur eine „plumpe Rechenmaschine“ ist, keine Chance auf der Basis von Sensoren (vgl. mit menschlichen Sinneseindrücken, Erfahrungsschatz) bestimmte Situationen genau zu erkennen und anschließend diverse Möglichkeiten des sinnvollen Handelns zu berechnen. Somit kann er keine eigenen Entscheidungen treffen. Der Speicher im Rechenwerk ist nämlich nur temporär für die gezielte Aufgabe belegt und wird bei ihrer Beendigung für nächste Aufgaben wieder freigegeben. Folglich gibt es keine direkte Variante des „mechanischen Lernens“, was aber durch den „Hilfsspeicher“, der Festplatte, behoben wurde, sodass Daten auch für längere Zeit gespeichert und zu einem späteren Zeitpunkt abgerufen werden können.

Auf Grund dieser Basisfunktionen hat die K.I. sich zum Hauptziel gesetzt Systeme zu entwickeln, die die wichtigsten, menschlichen Eigenschaften emulieren, um ein gleichwertiges, künstliches Gehirn zu schaffen: die fünf Sinne, das rationale Handeln und Denken und dazu noch die einzigartigen, kognitiven Fähigkeiten eines Menschen. In diesem Zuge entstanden als ein erfolgreicher Meilenstein die künstlichen, neuronalen Netze, die im nachfolgenden Textabschnitt genauer behandelt werden. Jedoch zeigen diese gesamten Problemstellungen der wissenschaftlichen Forschung ihre aktuellen Grenzen, sodass sie vor allem im Bezug auf die geistigen Fähigkeiten des Menschen nicht so einfach technische Möglichkeiten finden, diese simulieren zu können. Aber es gibt schon viele, große Erfolge zu verbuchen, da einige Sinne mit Hilfe von Kameras, Mikrofonen und Fühlern „mechanisiert“ wurden und schon einigen Testcomputern durch „sinnliche“ Wahrnehmung und Sprachausgabe „Leben eingehaucht“ wurde. Fast täglich werden durch den anhaltenden Fortschritt weitere Hürden auf dem Weg zum mechanischen Abbild des Menschen überwunden.

1.2.3 künstliches, neuronales Netz

Das künstliche, neuronale Netz (auch künstliches, neuronales Netzwerk oder KNN genannt) ist - salopp formuliert - im optimalen Fall das künstliche Abbild des menschlichen Gehirns. Es ist eine wissenschaftliche Disziplin der Neuroinformatik und somit auch ein Forschungszweig der künstlichen Intelligenz. Das KNN orientiert sich in seinem Aufbau und seiner Konzeption somit nicht an der Arbeitsweise klassischer Rechner (von Neumann - Architektur), sondern an den Funktionsweisen und der Struktur des Gehirns (also an der Biologie). Deshalb ist dieses auch besonders gut geeignet, die wichtigen, geistigen Fähigkeiten des Menschen, wie Lernen und Verallgemeinern aus Beispielen, Abstrahieren, schnelles Erkennen und Vervollständigen komplizierter Muster und vor allem das assoziative Speichern und Abrufen von Informationen nachzubilden und zu emulieren.

Jeder Rechner auf Basis der von Neumann - Architektur wäre mit solchen Problemstellungen komplett überfordert, da die heutige Rechnerleistung nicht das nötige Niveau besitzt und wahrscheinlich auch nie erreichen wird, obwohl die Daten ca. tausendmal schneller als in unserem Gehirn verarbeitet werden können. Die beachtliche Leistungsfähigkeit des Gehirns liegt also nicht in der Verarbeitungsgeschwindigkeit, sondern in der hochgradigen, parallelen Natur der Informationsverarbeitung, also der netzwerkartigen Struktur von Neuronen und Synapsen.

Ein künstliches, neuronales Netzwerk (als Rechnerstruktur) besteht folglich nicht aus einer Zentraleinheit und einem Arbeitsspeicher (wie zuvor behandelt), sondern wie das menschliche Hirn aus sehr vielen, einfachen Rechenbausteinen (Prozessoren), die untereinander alle verbunden sind, da sie sich in logischen Schichten befinden (siehe Abbildung 2). Jeder Verbindung zwischen zwei Knotenpunkten ist zudem ein sogenanntes Gewicht zugeordnet, was der synaptischen Effizienz entspricht. Somit stellen künstliche, neuronale Netze anders gesagt komplexe Multiprozessor - Systeme dar. Jedes KNN ist, wie erwähnt, in eine bestimmte Anzahl von logischen Schichten (mindestens eine) geteilt - meistens in eine Eingabe-, einer Verarbeitungs- und einer Ausgabeschicht. In jeder dieser Schichten muss sich mindestens ein Prozessorelement6 befinden, um die Aufgaben der betreffenden Schicht zu leisten.

Natürlich entstand durch die diversen Möglichkeiten des Aufbaus eine Vielfalt an unterschiedlichen Modellen künstlicher, neuronaler Netze, die im Rahmen dieser Arbeit leider nicht genau erläutert werden können. Die Wichtigsten / Populärsten sind:

- Perzeptron -> erstes effektive künstliche neuronale Netzwerk (mathematisches Modell eines natürlichen Neurons);
- Adaline-Modell -> modifizierte Lernregel, um erlerntes Wissen länger zu behalten (Delta­Regel);
- Backpropagation -> verbreitetes Verfahren für das Einlernen von KNNs

(Verallgemeinerung der Delta-Regel).

Doch alle Modelle haben definitiv eine Gemeinsamkeit - das Ziel! Ziel dieser alternativen Strukturansätze ist es nämlich, die Leistungsfähigkeit der Informationsverarbeitung durch künstliche, neuronale Netze an die des Gehirns anzugleichen, sodass das betreffende System in der Lage ist, Lösungen für vorhandene Probleme durch geeignete Rückkopplungen eigenständig zu erlernen und ohne weitere Hilfe umzusetzen.

[...]

Ende der Leseprobe aus 20 Seiten

Details

Titel
Robotik - Einblick in die künstliche Intelligenz
Untertitel
Überblick über die Robotik und dessen Anwendungsbereiche & ein Exkurs zu Zukunftsvisionen im Hinblick auf „Mensch und Maschine“
Hochschule
Fachhochschule der Wirtschaft Bergisch Gladbach
Note
1,3
Autor
Jahr
2009
Seiten
20
Katalognummer
V181475
ISBN (eBook)
9783656044581
ISBN (Buch)
9783656044383
Dateigröße
3388 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Schlagworte
Künstliche Intelligenz, A.I., Robotik, Roboter
Arbeit zitieren
B.Sc. Christopher Krause (Autor), 2009, Robotik - Einblick in die künstliche Intelligenz, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/181475

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