Maschinen
das Denken beibringen

Künstliche Intelligenz (KI) ist nichts Neues: Der Begriff wurde bereits 1956 anlässlich der Konferenz »Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence« geprägt und ist damit sogar drei Jahre älter als das Fraunhofer IPA. Neu ist nur die Aufbruchsstimmung, die angewandte Forschung und Industrie gleichermaßen erfasst hat. Der Grund: Leistungsstarke Prozessoren, vielversprechende maschinelle Lernverfahren und die gigantische Datenflut, die mit der Vernetzung von Produktionsanlagen einhergeht, eröffnen KI vielversprechende Aufgabenfelder.

»KI kann Daten auswerten, die kein Mensch überblickt, erkennt Zusammenhänge darin, spürt die Ursachen von Fehlern in komplexen Prozessketten auf und trifft verlässliche Vorhersagen darüber, wann welcher Rohstoff zur Neige geht und welche Maschine auszufallen droht«, erklärt Dr. Werner Kraus. Mehr noch: »Intelligente Maschinen und Roboter lernen aus Erfahrungen, lösen ihre Aufgaben immer besser und passen sich selbstständig an veränderte Gegebenheiten an«, ergänzt Ira Effenberger.

Maschinen
übernehmen neue Aufgaben …

Das ermöglicht völlig neue Automatisierungslösungen. So arbeiten Kraus und sein Team derzeit gemeinsam mit Wissenschaftlern von der Universität Stuttgart an der Nutzung von tiefen neuronalen Netzen in Kombination mit einer virtuellen Lernumgebung für den Griff-in-die-Kiste. »Wenn Roboter nicht an realen, sondern an virtuellen Werkstücken üben, wie sie diese am besten greifen und ablegen können, können sie mehr Versuche in kürzerer Zeit ausführen«, erklärt Kraus. Sie lernen also schneller und es braucht keinen Spezialisten mehr, der den Roboter aufwendig umprogrammiert, wenn sich das Werkstück ändert, das sie handhaben sollen.

»Maschinen werden uns Menschen in Zukunft noch besser bei der Arbeit unterstützen und weitere Aufgaben übernehmen«, sagt Effenberger, »zum Beispiel Sichtprüfungsaufgaben in der Qualitätssicherung.« Zusammen mit ihren Kollegen wendet die Forscherin lernende Algorithmen an, die beispielsweise die Laserschnittkanten von Blechen beurteilen oder Oberflächenfehler und Verunreinigungen an fertigen Produkten aufspüren können.

Der Turing-Test, benannt nach dem britischen Mathematiker Alan Turing (1912-1954), gilt als Maßstab in der IT, mit dessen Hilfe sich beurteilen lässt, ob das Arbeitsergebnis von Mensch und Computer vergleichbar ist. Damit wird KI messbar. Effenberger und Kraus sind sich einig, dass dieser Vergleich mit dem Menschen zukünftig auch in der Automatisierungstechnik und Robotik gezogen wird. Bei dem anhaltenden schnellen technologischen Fortschritt wird nicht mehr erkennbar sein, ob ein Mensch oder eine Maschine ein Gebäude gereinigt oder eine Ware kommissioniert hat. Das Ergebnis wird gleichwertig sein.

Maschinen
übernehmen aber nicht die Kontrolle …

Aber auch wenn uns Maschinen bei analytischen Aufgaben durch Ihre Rechenleistung und Speicherkapazität mitunter schon heute überflügeln und immer mehr Routineaufgaben übernehmen, zwei Dinge ändern sich nicht: »Maschinen werden uns weder ersetzen noch die Kontrolle übernehmen. Sie unterstützen uns nur und nehmen uns lästige Arbeiten ab«, sagt Effenberger. Und auch Fehler werden weiterhin passieren. »Künstliche Intelligenz wird ihre Aufgaben nie perfekt lösen können«, prophezeit die Forscherin. Ebenso wie der Mensch kann auch die intelligente Maschine keine 100-Prozent-Lösung erreichen. Aber sie kann komplexe Aufgaben mit vielen Einflussfaktoren sehr gut bewältigen, oft besser und vor allem schneller als der Mensch.