24.11. 2001, Enkenbach Werden Maschinen den Menschen ersetzen? Über die Grenzen der Künstlichen Intelligenz Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Wolfgang Wahlster.

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1 , Enkenbach Werden Maschinen den Menschen ersetzen? Über die Grenzen der Künstlichen Intelligenz Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Wolfgang Wahlster Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Stuhlsatzenhausweg 3, Geb. 43.8 66123 Saarbrücken Tel.: (0681) /4162 Fax: (0681) WWW:

2 KI, Kognitionswissenschaft und Intellektik
Die KI hat: l ingenieurswissenschaftliche Ziele l kognitionswissenschaftliche Ziele Ingenieurswissenschaften Biowissenschaften Psychologie Kognitions- wissenschaft KI Informatik Philosophie Linguistik

3 Kerngebiete und Anwendungsfelder der KI
Natürlich- sprachliche Systeme Bild- verstehende Systeme Experten- systeme Robotik Subsymbolische Verarbeitung Signal-Symbol-Transformation Wissensrepräsentation Wissensverarbeitung - Suchen - Inferieren - Lernen KI-Programmiermethoden KI-Programmiersprachen KI-Werkzeuge KI-Hardware Multi- Agenten Systeme Intelligente Tutorielle Systeme Intelligente Hilfe- systeme Intelligente Benutzer- schnittstellen

4 Die DFKI gem. GmbH hat zwei Standorte
Standort Kaiserslautern DFKI GmbH Erwin-Schrödinger-Straße D Kaiserslautern Tel.: Fax.: Standort Saarbrücken DFKI GmbH Stuhlsatzenhausweg 3 D Saarbrücken Tel.: Fax.:

5 Die fünf Forschungsbereiche der DFKI gem. GmbH
Deduktions- und Multiagenten- systeme Informations- Management und Dokument- analyse Intelligente Visualisierungs- und Simulations- Systeme Intelligente Benutzer- schnittstellen Sprach- technologie

6 Einsatzbereiche der KI
Industrielle Produktion Automatisierung/Robotik Softwareproduktion, Militär, Nachrichtendienste Banken/Versicherungen Verkehr/Logistik/Vertrieb Organisation/Büro/ Verwaltung KI Medizin/Gentechnik Sicherheits- /Leittechnik Umweltschutz/ Landwirtschaft Telekommunikation/ Fortbildung Haustechnik/Unterhaltung Mechatronik/ Service-Systeme

7 Die Notwendigkeit hybrider KI-Systeme
Hybrides KI-System Beispiel: Autofahren l Fahrzeug gemäß Verkehrsregeln und Zielvorgabe lenken l wissensintensive höhere kognitive Prozesse mit Erklärungsmöglichkeit l weniger zeit- und störkritische Verarbeitung Symbolische Ebene - Semantische Netze - Regelbasierte Verfahren - Constraintbasierte Techniken Subsymbolische Ebene - Neuronale Netze - Genetische Algorithmen - Fuzzy Control l Fahrzeug auf der Fahrbahn halten l unbewußter senso-motorischer Prozeß, keine Erklärungsmöglichkeit l sehr schnelle, robuste Verarbeitung

8 Autonome Service-Roboter mit aktiver Sensorik
Beispiel eines mehrgliederigen Kanalroboters der GMD

9 Biologische inspirierte autonome Roboter
Skorpionähmlicher Roboter mit Selbsterhaltungstrieb des AIS-Instituts der GMD (Prof. Christaller)

10 iRobot als physischer Avatar für den Massenmarkt
l „hörender und sehender“ Stellvertreter, der alle erfassten Sensordaten online über das Web dem Benutzer verfügbar macht l Autonome Bewegungsplanung mit Navigationssteuerung des Nutzers über Internet-Verbindung l Durch Sprachübertragung, “Kopfbewegung“ und Position ist eine Kommunikation mit menschlichen Partnern an entferntem Ort möglich l Anwendungen: Physischer Avatar bei Besichtigungen, Konferenzen, Führungen, Inspektionen...

11 Datenverarbeitung vs. Wissensverarbeitung am Beispiel Bahnauskunft
kunde Bahnbeamter mit Klassische Auskunftssituation ggf. mit DV-Einsatz zur Unterstützung des Beraters Handbuch oder DV-System Kurs- buch Preis- liste Sprachlichem Wissen Konzeptionellem Wissen Inferentiellem Wissen Partnermodell Bahn- kunde Minderung der Dienstleistungsqualität bei Rationalisierung durch konventionellen DV-Einsatz Informationssystem Kurs- buch Preis- liste Bahn- kunde Verveilfachung der Beratungskapazität ohne Qualitätsverlust bei der Dienstleitung durch die Kombination von Wissens- und Datenverarbeitung Wissensbasiertes System Wissensbasis Datenbasis Kurs- buch Preis- liste Sprachliches Wissen Konzeptionelles Wissen Inferentielles Wissen Partnermodell

12 Expertensysteme l Als Expertensysteme bezeichnet man KI-Systeme, die Expertenwissen und die darauf beruhenden Fähigkeiten maschinell verfügbar machen. l KI-Systeme sind wissensbasierte Systeme, deren wesentliche Bestandteile eine Wissensbasis und eine Inferenzkomponente sind. l KI-Systeme enthalten nicht nur das aus Lehr- und Fachbüchern hervorgehende Wissen sondern auch l Heuristiken l Strategien l Erfahrungswerte die sich der Fachman nur durch eine langjährige praktische Tätigkeit aneignen kann.

13 das Wissen von menschlichen Experten
Warum XPS? gesammeltes Expertenwissen XPS KI-Systeme vervielfachen das Wissen von menschlichen Experten

14 Die Basisarchitektur von Expertensystemen
Benutzer/ Bearbeiter Wissenserwerbs- komponente Erklärungs- Dialog- Inferenz- Planungs- Wissensbasis

15 Fähigkeiten menschlicher Experten
(1) Schnelles Finden der Problemlösung (Performanz) (2) Erklären der Problemlösung (3) Erweitern des Wissens durch Lernen (4) Einschätzen, ob ein gegebenes Problem in seinen Kompetenz- bereich fällt (5) Berücksichtigen der zahlreichen Ausnahmen zu einer Regel (6) Stetiger Leistungsabfall an den Grenzen des Kompetenzbereichs (Graceful Degradation) Bisherige KI-Systeme können: hauptsächlich : (1) weniger gut : (2), (3) gar nicht : (4), (5), (6)

16 Sprachtechnologie im Alltag
Einen Capuccino in 10 Minuten bitte! Sprachgesteuerte Kaffeemaschine Bitte in die Winterbergstraße in Saarbrücken! Sprachdialog mit Fahrzeugelektronik Ich würde gerne Mozarts Klavierkonzert Nummer 3 hören! Sprachbasierte Musikauswahl Sende folgende an Meyer: Sehr geehrter Herr Meyer. Bitte senden Sie dringend die Agenda für Montag. Diktat von s

17 Sprachtechnologie im Alltag
Zeige mir alle Beiträge der Tagesschau, in denen Regierungsmitglieder zur Green Card sprachen! Sprachgesteuerte Suche in digitalen Fernseharchiven Was hat der Ministerpräsident auf der COLING zur Sprachtechnologie gesagt? Inhaltliche Suche in privaten Audioarchiven Ich möchte gerne einen Termin mit Doktor Kuremastu nächste Woche in Kyoto ausmachen! Dialogübersetzung

18 Verbmobil umfaßt alle drei Stufen der Sprachverarbeitung
Gesprochene Eingabe Akustische Sprachanalyse Wortlisten Spracherkennung Was hat der Sprecher gesagt? 100 Alternativen Sprachanalyse Sprachanalyse Grammatik Wortbe- deutungen Reduktion von Unsicherheit Was hat der Sprecher gemeint? 10 Alternativen Sprach- ver- stehen Gesprächs- Kontext Wissen über das Gesprächs- thema Was will der Sprecher? Eindeutiges Verstehen im Gesprächs- zusammenhang

19 Mobile Dialogübersetzung für Spontansprache
Wie der Name Verbmobil vermuten läßt, ermöglicht das System verbale Kommunikation zwischen ausländischen Dialogpartnern in mobilen Situationen. Freisprechen in der direkten Gesprächssituation 1 2 Telekommunikation

20 Mobile Dialogübersetzung für Spontansprache
Verbmobil-Server für die Dialogübersetzung Lösung: Dreierkonferenz: Der Verbmobil-Server vermittelt zwischen zwei Mobilfunkteilnehmern

21 Verbmobil-Szenario Hotel- und Reiseinformation
Wann fährt der nächste Zug nach Hamburg ab? When does the next train to Hamburg depart? Wo befindet sich das nächste Hotel? Where is the nearest hotel? V e r b m o b i l S e r v e r

22 Mobile Dialogübersetzung über Handy mit dem System VERBMOBIL
Ergebnis von 8 Jahren Forschung mit einem Team von 100 Wissenschaftlern, 17 Produkte und 6 Spin-Off Firmen

23 Signal-Symbol-Signal Transformation in natürlichsprachlichen Dialogsystemen
Sub- symbo- lische Verar- beitung Sub- symbo- lische Verar- beitung Einge- gebenes Sprach- signal Ausge- gebenes Sprach- signal Symbolische Verarbeitung Sprach- erkennung Sprachverstehen & Sprachgenerierung Sprach- synthese

24 Automatische Generierung von Anruf-Protokollen
Dialogverständnis z.B. durch Verbmobil Generierung von Protokollen CC-Verkäufer Kunde HTML-Dokument auf Deutsch transferiert via Internet oder Fax HTML-Dokument auf Englisch transferiert via Internet oder Fax

25 Herausforderungen für die Sprachtechnologie
Eingabebedingungen Natürlichkeit Anpaßbarkeit Dialogfähigkeit Nahbesprechungs-mikrophon Aktivierungstaste Einzelne Wörter Sprecherab- hängig Diktier- oder Kommandodialog Verbundworter- kennung Fließend vorge- lesene Sprache Telephon-Qualität Segmentierung durch Sprechpausen Sprecherun- abhängig Auskunfts- dialog Steigende Komplexität Offenes Mikrophon, GSM Qualität Spontansprache Sprecheradaptiv Verhandlungs- runde Verbmobil

26 Automatisches Verstehen und Korrigieren von Versprechern in spontanen Telefondialogen
Wir treffen uns in Mannheim, äh, in Saarbrücken. Deutsch Englisch We are meeting in Saarbruecken.

27 Verbmobil: Übersetzung von spontan-sprachlichen Dialogen
hatsuka no gogo wa ii desu Japanisch Deutsch Am Zwanzigsten, am Nachmittag wäre in Ordnung Sprecherunabhängige, robuste Spracherkennung über analoge Telefone, ISDN und GSM Mobil- telefone.

28 Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr
Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr. Malaka) Kooperation u.a.: EML - DFKI - ISL Mobile Dialogführung Lokationsadaptive Interpretation von Benutzeranfragen

29 Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr
Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr. Malaka) Kooperation u.a.: EML - DFKI - ISL Multimodale Wegbeschreibung (Text- und Graphikgenerierung) Mobile Sprachübersetzung

30 Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr
Deep Map: Multimodaler mobiler Touristenführer für Heidelberg (EML, Dr. Malaka) Kooperation u.a.: EML - DFKI - ISL Sprachgesteuerte 3D-Visualisierung Multimodale Präsentationsplanung (Text, Graphik, Bilder)

31 Kombination von Sprache und Gestik in SmartKom
Auf der Karte sind die Kinos markiert, in denen der Film „Eine kleine Weihnachts- geschichte“ läuft. Da ist nichts für mich dabei. Dann möchte ich doch lieber ins Kino gehen. Hier sehen sie eine Übersicht über das Programm der Heidelberger Kinos. Den würde ich gerne sehen. Wo kommt der? Ich zeige ihnen eine Übersicht über die Filme, die heute abend im Fernsehen laufen. Welche Spielfilme laufen den heute abend im Fernsehen?

32 Multimodale Ein- und Ausgabe in SmartKom
Da würd‘ ich gern reservieren. Auf der Übersicht sehen sie die Anfangs- zeiten des Films „Eine kleine Weihnachtsgeschichte“ im Kino „Schloß“. Dann ein anderes Kino. Das da vielleicht. Eine Reservierung ist in diesem Kino nicht möglich. Da würd‘ ich gern reservieren. Gut. Das war‘s. Dankeschön. Tschüss. Richtig. Zeigen sie mir wo sie sitzen wollen. Ist das so richtig? Ich hätte gern zwei Plätze hier. Auf Wiedersehen Ich habe die gewünschte Reservierung für Sie durchgeführt. Ihre Reservierungs- nummer ist 635. Sie können die Karten bis spätestens eine halbe Stunde vor Vorstellungsbeginn an der Kinokasse abholen.

33 5 Hauptphasen der Internet-Nutzung
2000 Eingebettete Internet- Dienste Mobile Internet- Dienste WWW Forschungsnetze 1 2 3 4 5 Jeder kann jederzeit überall z.B. über ein WAP-Handy auf Internet-Dienste zugreifen Allgegenwär- tige Internet- Dienste Auto, Heizung Herzschritt- macher hängen am Internet Eingebettete Software-Agenten sind Hauptnutzer des Internet t

34 Was sind Netzagenten? ... ein Netzagent ist ein auf der
Agententechnologie beruhendes Programm, das Aufträge des Benutzers ausführt, indem es Netzdienste selbstständig an- steuert, auswertet, interpretiert und die Verarbeitungsergebnisse benutzeradaptiv präsentiert.

35 Netbots als persönliche Assistenten für WWW Benutzer
Netbot := Intelligenter Agent der Internet-Werkzeuge im Auftrag eines Benutzers bedient Persönliche z.B. Ahoy!, Jango, AiA Assistenten Netbots Indices, Verzeichnisse, Suchsysteme Massen- dienste WWW Netbot für den Touristen: versucht die Ziele des Reisenden zu befriedigen (generiert Pläne und führt sie aus) l Überprüft Verfügbarkeit l Findet günstigstes Angebot l Beachtet persönliche Präferenzen (z.B. Frequent Flyer Programm, Sitzplatz-Präferenz) l Teilt dem Reisenden mit, wenn Sitzplätze frei werden

36 Intelligente Software-Assistenten für die Infobahn
Heute Zukünftig Anwender Anwender Persönlicher Netzassistent Präsentations- dienste z.B. NETSCAPE Such- dienste z.B. LYCOS Intelligente Infrastruktur-Dienste WWW- Dokumente Internet WWW- Dokumente Internet

37 Zugriff auf virtuelle Marktplätze durch WAP-Telephone
l WAP Handy (Wireless Application Protocol für GSM- Telephone) l WML Seitendefinitions- sprache für interaktive Webinhalte l Mobiler Internet-Zugriff auf virtuelle Kaufhäuser erlaubt den Produktvergleich während realem Einkaufsbummel l Multimodaler Dialog: Spracheingabe - Graphikausgabe l Einfache Nutzung durch automatisches Sprachverstehen

38 Sprach- und gestikbasierte Interaktion mit einem Kalenderprogramm auf einem WAP-Handy
Mit Maier, am 25. Oktober, mit Tetzlaff und auch mit Streit. Doch nicht mit Streit und zwar von 2 Uhr bis 3 Uhr. Okay!

39 Mit SmartPhones wird der multimodale Zugriff auf virtuelle Marktplätze jederzeit und überall möglich

40 Erweiterte Realität: Automatische Preisver-gleiche werden vom Agenten aus dem virtuellen Marktplatz während des realen Einkaufs eingespiegelt

41 Mobile Computing Wearable Computing Biohybrid Computing
Sprachtechnologie für die Post-PC Ära Personalisierte Benutzeroberflächen l In der Hand tragbar Mobile Computing l Am Körper anziehbar Wearable Computing l Im Körper implantierbar Biohybrid Computing

42 Drei Generationen von Web-Seiten
Erste Generation Zweite Generation Dritte Generation Virtuelle Web-Seiten Interaktive Web-Seiten Statische Web-Seiten Netbots, Informationsextraktion, Presentationsplaner JavaScripts und Applets Datenbank-Zugriff und Template-basierte Generierung Benutzermodellierung, Maschinelles Lernen, Online Layout Papierersatz in HTML Dynamische Web-Seiten Adaptive Web-Seiten

43 Präsentationsteams im argumentativen Verkaufsdialog

44 Virtuelle Marktplätze mit menschlichen und maschinellen Agenten

45 Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz
Thesen: l Systeme der Künstlichen Intelligenz stellen eine ‘Mechanisierung von Denkarbeit‘ dar, die erstmals auch höhere Angestellte und Akademiker, z.B. Ingenieure, Chemiker, Geologen, Mediziner, Betriebswirte, aber auch Informatiker betrifft. l Die Künstliche Intelligenz-Forschung hat gezeigt, daß Alltagsintelligenz schwerer auf Software abzubilden ist als Expertise in einem Fachgebiet.

46 Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz
Thesen: 1) KI-Systeme stellen eine ‘Mechanisierung von Denkarbeit‘ dar, die erstmals auch höhere Angestellte und Akademiker, z.B. Ingenieure, Chemiker, Geologen, Mediziner, Betriebswirte, aber auch Informatiker betrifft. 2) Nach der Relativierung der Bewertung von ‘körperlichen‘ vs. ‘geistigen‘ Arbeitsleistungen führen KI-Systeme zu einer weiteren Relativierung von ‘alltäglichen‘ Denkleistungen. 3) Viele sozial sinvolle Anwendungen von KI-Systemen werden ohne ‘gesellschaftlichen Druck‘ nicht ausgeführt, da sie für den Anwender nicht rentabel sind (z.B. Expertensystem zur Auswahl von Antibiotika in Arztpraxen).

47 Chancen und Risiken von KI-Systemen
Einige Chancen: 1) Im Gegensatz zu menschlichen Experten machen KI-Systeme keine Flüchtigkeitsfehler, sie lassen sich nicht durch eine extreme Datenfülle verwirren und ihre Lösungswege sind vollständig nachvollziehbar. 2) KI-Systeme bieten die Möglichkeit zur Exploration vieler Handlungs- alternativen bei kurzer Entscheidungszeit. 3) KI-Systeme können zu einer Qualitätsverbesserung und Vervielfältigung der Beratungskapazität führen. (z.B. Medizin, Sozialwesen, Verkehrswesen) 4) KI-Systeme können menschliche Experten von Routineaufgaben ent- lasten, so daß mehr Zeit zur Weiterbildung und kreativen Problemlösung bleibt. 5) KI-Systeme bieten die Möglichkeit zur Umsetzung alternativer Produk- tionstechniken, die humaner und umweltfreundlicher sind, aber bisher an einer Komplexitätsbarriere (z.B. Prozeßplanung und -steuerung) scheiterten. 6) Durch KI-Systeme kann eine Existenzbedrohung in Betreiben bei Ausscheiden unersetzbarer Wissensträger (z.B. durch Unfall, Ruhestand) abgewendet werden.

48 Chancen und Risiken von KI-Systemen
Einige Risiken: 1) Gefahr der Zwangsabgabe ‘geistigen Eigentums‘ (durch Berufserfahrung gewonnenes Wissen) an den Arbeitgeber. 2) Möglichkeit zur Vortäuschung einer objektiven Expertise (Computer-Mythos!) trotz interessensbasierter Wissensverarbeitung (z.B. suboptimale Konfigura- tion unter Verwendung von ‘Ladenhütern‘, Vorzug für bilanzwirksame Anlage- formen bei der Geldanlageberatung, ‘gefärbte‘ Objektbeschreibungen bei der Verkaufsberatung). 3) Verläßt man sich in einem Bereich ausschließlich auf KI-Systeme, so kann im Störungsfall nicht sofort ein menschlicher Experte einspringen. 4) Häufig werden optimale Problemlösungswege in einer Diskussionsrunde mit mehreren Experten gefunden, die zunächst unterschiedliche, sich evtl. sogar wiedersprechende Lösungswege vorschlagen. Obwohl in der Forschung an kooperierenden KI-Systemen gearbeitet wird, sind bisher keine verteilten Problemlösungssysteme bekannt, die eine Synthese oder einen Kompromiß aus unterschiedlichen Lösungsvorschlägen bilden.