Rundgang

Blick in die Ausstellung

Ausprobieren, entdecken, staunen: Zahlreiche Exponate warten in der Ausstellung darauf, entdeckt zu werden. Die wissenschaftlichen Inhalte sind spielerisch und unterhaltsam aufbereitet, so dass die Ausstellung für Erwachsene und Kinder gleichermaßen interessant ist.

Raumplan

KI kann selbstständig lernen, das macht sie so besonders. Die Grundlagen dafür haben sich KI-Entwicklerinnen und -Entwickler beim menschlichen Gehirn abgeschaut. Doch was passiert eigentlich in deinem Kopf, wenn du lernst? Vier Altersstufen vom Kind bis zum alten Menschen zeigen, wie sich die Fähigkeit zu lernen mit zunehmendem Alter immer wieder verändert.

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

Wie lernt der Mensch?

Wie alt ist künstliche Intelligenz (KI)?

Schon vor mehr als 500 Jahren versuchen Erfinder und Wissenschaftler, menschen- oder tierähnliche Automaten zu bauen. Einige sehen echten Lebewesen sehr ähnlich. Manche können durch eine Mechanik oder eine versteckte Person im Inneren bewegt werden, Musik machen oder sogar die Verdauung nachstellen. Intelligent sind sie jedoch noch nicht. Die Voraussetzungen für echte KI werden erst im 20. Jahrhundert entwickelt: schnelle digitale Computer, neuronale Netze und Algorithmen.

KI-Zeitstrahl

Wie Computer lernen mit Menschen in natürlicher Sprache zu reden

Computer oder Mensch?
Bereits 1966 schrieb der KI-Forscher Joseph Weizenbaum das Programm ELIZA, das erstmals eine natürliche Sprache simulierte, nämlich Englisch. Die meisten Nutzerinnen und Nutzer waren überzeugt, dass sie sich mit einem Psychologen unterhielten und nicht mit einem Computerprogramm. 

Befehle steuern den Output
Damit ein Computer das kann, muss er dafür programmiert werden. Das erfolgt mit Hilfe einer Programmiersprache. Der Computer arbeitet eine Liste von Befehlen ab. Diese Befehle legen beispielsweise fest, wann der Computer eine bestimmte Frage stellt und wie er auf die Antwort des Nutzers reagiert. 

Programmiersprachen für KI
Um zu verstehen, wie Mensch und Maschine miteinander kommunizieren können, ist es notwendig, eine Programmiersprache zu beherrschen. Programmiersprachen funktionieren im Prinzip wie Fremdsprachen. Ihr Wortschatz ist jedoch viel kleiner. An diesem Exponat kannst du selbst ein Gespräch zwischen Mensch und Maschine programmieren.

Die pro4bizz GmbH in Karlsruhe liefert Dienstleistungen und Produkte für die IT-Sicherheit. Mit Hilfe von KI werden Unternehmen vor Cyberangriffen von innen und außen geschützt.

Programmieren für Einsteiger

Über die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Intelligenz in der DDR

Freizeit und Logikübung
Mit diesem Schachprogramm aus der DDR fanden auch geübte Spieler einen ernst zu nehmenden Gegner. Seine Fähigkeiten beruhten auf statistischen Erfahrungen: Es berechnete zunächst alle möglichen Züge, bis es sich für einen Erfolg versprechenden Zug entschied. Das SED-Regime sah Schach als sinnvolle Freizeitgestaltung für den sozialistischen Menschen und nutzte das Programm, um Betriebsleiterinnen und -leiter im logischen Denken zu schulen.

Digitalisierung in der DDR
Schon in den 1950er-Jahren wurden in Betrieben und in der Wissenschaft erste Computer eingesetzt. Ab 1970 baute die DDR Großrechner für Staat und Industrie selbst. In kleineren Betrieben und in wenigen Privathaushalten verbreiteten sich ab den 1980ern Kleincomputer.

Schlaues Programm, dumme Maschine
Schach spielende Computer lösten Diskussionen aus, denn mathematisch-logisches Denken galt als besondere Stärke des sozialistischen Menschen. Für einige Informatikerinnen und Informatiker dieser Zeit war der Schlüssel zur Intelligenz sowieso das Programm, nicht der Computer selbst.

Das Leibniz-Zentrum für Zeithistorische Forschung Potsdam (ZZF) erforscht die deutsche und europäische Zeitgeschichte im 20. Jahrhundert und ihre Auswirkungen bis in die Gegenwart.

Schach dem König?

Früher konnten Rechenmaschinen nur vorher programmierte Schritte ausführen. Heute lernt künstliche Intelligenz (KI) selbstständig dazu und wird immer schlauer. Aber wie funktioniert das Lernen einer KI genau? Das erfahren die Besucherinnen und Besucher am sogenannten "KI-Hub", der ihnen die ersten Grundlagen dafür vermittelt.

An fünf verschiedenen analogen und digitalen Stationen im Hub stellt sich die KI dem Menschen vor, zeigt spielerisch ihre Fähigkeiten und kann so zugleich auch ihren Mehrwert für jeden einzelnen von uns interaktiv erfahrbar machen.

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

KI-Hub

Die meisten künstlichen Intelligenzen (KIs) lernen heute über einen Prozess, den man Deep Learning (englisch für “tiefes Lernen”) nennt. Dafür braucht man neben vielschichtigen neuronalen Netzen, einem Algorithmus und einem leistungsstarken Rechner auch riesige Datenmengen. Denn eine KI wird immer besser, je mehr Daten sie verwerten kann. Dass wir als Nutzer digitaler Medien jeden einzelnen Tag solche Daten produzieren und damit unzählige KI bereichern, zeigt das Exponat "DAT-O-MAT", wenn die Besucher ihn mit Bausteinen füttern. Und lustig blinken tut er auch!

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

DAT-O-MAT

NAO ist ein menschenähnlicher, interaktiver und programmierbarer Roboter

Programmierter Fußballstar
Erstmals vorgestellt wurde NAO im Jahr 2006. Dieses Modell der französischen Firma Aldebaran Robotics gehört bereits zur sechsten Generation. Er kann Fußball spielen, und seine „Kollegen“ haben sogar an Weltmeisterschaften im Roboterfußball teilgenommen. Er kann sich hinsetzen und aufstehen, Dinge greifen, zuhören und Fragen beantworten – wenn er darauf programmiert wurde.

Wann ist eine KI eine KI?
Im laufenden Betrieb lernt der Roboter nicht dazu. Somit ist er keine echte KI. Jeder Satz eines Gesprächs, jede Geste und jede Reaktion auf dich sind ihm durch das Programm vorgegeben. Dennoch wirkt der Roboter, als wäre er eine künstliche Intelligenz. Das liegt daran, dass er sehr umfangreich programmiert werden kann.

Fähige Maschinen
Seit ihrer Erfindung sind elektronisch gesteuerte Maschinen immer besser darin geworden, Sprache, Texte und Bilder zu verstehen. NAO ist damit nicht zuletzt ein Beispiel für diese rasante technische Entwicklung.

NAO ist eine Leihgabe der Stiftung Historische Museen Hamburg/Museum der Arbeit. Das Museum zeigt, wie sich das Leben und die Arbeiten seit der Industrialisierung gewandelt haben und wie wir die Zukunft der Arbeitswelt gestalten.


Ein Stadtrundgang, der zeigt, wo künstliche Intelligenz vorkommt - und vorkommen wird

Künstliche Intelligenz allerorten
KI begegnet uns oft, ohne dass wir davon wissen. In Paketzentren etwa sortieren intelligente Roboter Pakete mit unterschiedlicher Größe und Bestimmungsort. Online-Suchmaschinen schalten personalisierte Werbung. Und in Banken durchforstet KI riesige Datenmengen auf der Suche nach Hackerangriffen.

Wissen für den Umgang mit KI
An vielen Stellen erleichtert uns KI das Leben. Sie fordert von den Programmiererinnen und Programmierern Kreativität und neue Ideen. Viele Berufe werden sich in der Zukunft mit KI beschäftigen, und wir alle müssen ganz neue Fähigkeiten und Kompetenzen erwerben.

Neuorientierung
Nahezu alle gesellschaftlichen Bereiche werden von Digitalisierung und der Nutzung von KI verändert. Ob Schule oder Verwaltung, Politik oder Wirtschaft – ihre Strukturen und Abläufe müssen an diese neuen Möglichkeiten und Herausforderungen angepasst werden.

Die Fraunhofer Academy wurde 2006 gegründet und ist die Weiterbildungsplattform der Fraunhofer-Gesellschaft, der führenden Forschungsorganisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa.

Unterwegs in Future City.

Mit künstlicher Intelligenz gemeinsam Musik machen

Computer unterstützen Musiker
Die Art und Weise, wie Musik entsteht, verändert sich. Computer begleiten Musikerinnen und Musiker heute beim Komponieren, beim Spielen und auch beim Improvisieren von Musik. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine immer wichtigere Rolle.

Kreative Intelligenz
Die KI hinter AI Jam tritt mit dir in einen musikalischen Dialog. Sie hat gelernt, bestimmte Muster in der Musik zu erkennen. Ihre Interpretationen sind eine kreative und individuelle Antwort auf dein Spiel - sie reagiert schon auf die ersten Noten, die sie “hört”.

Gute Musik durch viel Training?
AI Jam arbeitet mit einem neuronalen Netzwerk, das bestimmte Muster in Musik erkennen kann. Trainiert wurde es mit unzähligen Musikstücken. Doch es ist nicht einfach, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die “gute” Musik macht - allein schon deshalb, weil “gut” für jede und jeden etwas anderes bedeutet.

IMAGINARY entwickelt interaktive Ausstellungen, um aktuelle Forschung der Mathematik vorzustellen. Basis von AI Jam ist ein Programm von Yotam Mann und dem Google Magenta and Creative Lab Team.

Mit KI Musik machen

Wie Menschen mit einem digitalen Sprachassistenten sprechen müssen, damit er sie versteht

Sprachbedienung oder Assistent?
Die Stärke des Sprachassistenten Alexa liegt im Bereich der Sprach-Fernbedienung. Sie ist prima dafür geeignet, Musik abspielen oder sich das Wetter ansagen zu lassen. Dennoch zeigt sich an ihrem Beispiel, dass Menschen sich bei solchen Anwendungen immer noch stark an die Systeme anpassen müssen – obwohl es doch genau umgekehrt sein sollte.

Quiz testet System und Menschen
Das Quiz mit Alexa hilft herauszufinden, welche Strategien Alexa beim Lösen von Aufgaben verfolgt und ob sie sich auf die Nutzerinnen und Nutzer individuell einstellen kann. Zugleich verrät das Quiz den Forscherinnen und Forschern, wie die fragenden Personen Verständigungsprobleme mit Alexa lösen.

Das Ziel: der natürliche Dialog
KI-Systeme werden umso besser angenommen, je besser sie sich an die Nutzerinnen und Nutzer anpassen. Sie müssen merken, ob der Vater, die Oma oder du selbst mit ihm sprichst, und individuell auf die jeweilige Person reagieren. Die Herausforderung für die KI-Forschung ist es, einen möglichst natürlichen Dialog zu ermöglichen, obwohl das System in seinen Fähigkeiten begrenzt ist.

Das Institut für Informations- und Kommunikationstechnik bei der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg erforscht alles über kognitive (mitdenkende) Systeme – z. B. allgemeine Spracherkennung, Mensch-Maschine-Interaktionen bis hin zu personalisierten Assistenzsystemen.

Der (in-)kompetente Helfer?

Wie künstliche Intelligenz dein Bild zum Kunstwerk macht 

Die Kunst des Analysierens
Wie „sehen“ und „verstehen“ Maschinen Kunstwerke? Wenn eine künstliche Intelligenz ein Gemälde betrachtet, sollte sie es nicht nur in seine Objekte zerlegen können. Sie muss dazu auch den verwendeten Stil der Künstlerin oder des Künstlers entschlüsseln. Wenn sie das beherrscht, kann sie im gleichen Stil sogar neue Kunstwerke schaffen – etwa aus einem Foto von dir.

Style Transfer
Grundlage des künstlerischen Spiegels ist der Style Transfer. Bei dieser Anwendung aus der Bildverarbeitung geht es darum, die Erscheinungsform eines Bildes zu verändern, seinen Inhalt aber zu erhalten. Hat die KI die Elemente eines Bildes analysiert, wendet sie die Darstellungsmethode eines bestimmten Kunstwerkes an, etwa eines Gemäldes von Vincent van Gogh.

Dein Smartphone kann das
Style Transfer und ähnliche Verfahren werden verwendet, um Fotos zu verändern und zu verbessern. Solche Technologien sind inzwischen Standard in vielen sozialen Medien und in Smartphone-Anwendungen.

Der künstlerische Spiegel ist ein Forschungsexponat der Universität Tübingen, die Partner der KI-Forschungsinitiative Cyber Valley ist. Das Start-up DeepArt ging aus dieser Forschung hervor.

Kinder am Künstlerischen Spiegel

Wie das Aussehen einer künstlichen Intelligenz unseren Umgang mit ihr beeinflusst

Wir reagieren auf Äußerlichkeiten
In virtuellen Umgebungen bekommt künstliche Intelligenz oft einen Körper und ein Gesicht, die ihr Aussehen prägen. Wie auf Menschen auch, reagieren wir auf dieses Gegenüber, fühlen uns ermutigt oder eingeschüchtert, empfinden Sympathie oder Misstrauen.

Ist das der gleiche Torwart?
Darum wird erforscht, wie Menschen in einer virtuellen Umgebung mit der KI umgehen und wie sie ihre Fähigkeiten einschätzen. In diesem Spiel hast du die Aufgabe, gegen einen KI-Torhüter zu spielen, der versucht, den Ball mit seiner Hand oder seinem Bein aufzuhalten. In jeder Runde sieht der Torhüter anders aus. Wie beeinflusst sein Aussehen deine Trefferquote?

Aussehen ist nicht alles
Solche Spiele zeigen, wie sich äußerliche Merkmale der KI auf unser Empfinden und unser Handeln auswirken. So lässt sich erforschen, wie visualisierte KI-Anwendungen aussehen sollten. Das ist schwieriger als es scheint, denn viele weitere Faktoren beeinflussen ebenfalls unser Verhalten in einer virtuellen Realität. 

Das MIREVI-Team (Mixed Reality and Visualization) der Hochschule Düsseldorf erforscht digitale Innovationen, Anwendererfahrungen in gemischten Realitäten und KI in digitalen Medien.

Hey KI, wie siehst du denn aus?

Wie ein Computerspiel erkennt, was für dich schwierig ist

Spielen nach Regeln
Wenn du Computer spielst, triffst du immer wieder Entscheidungen. Diese KI zeichnet den Verlauf des Spiels auf und beschreibt deine Entscheidungen mit möglichst wenigen Regeln (z. B. vorwärts laufen) und Ausnahmen (z. B. Hindernisse bewältigen). Benötigst du auf deinem Weg zum Ziel viele Ausnahmen, sprich: Umwege, dann ist das Spiel schwieriger für dich.

Anwendung in der Arbeitswelt?
Ein Computerspiel kann damit so gestaltet werden, dass es seinen Schwierigkeitsgrad an die Spielerin oder den Spieler anpasst. Doch auch für die Arbeitswelt könnte diese KI interessant sein, beispielsweise um zu messen, wie schwierig eine Tätigkeit für eine bestimmte Person ist.

Komplexe Aktionen, komplexe Regeln
Dafür muss die KI aber noch sehr viel lernen. Ein Computerspiel folgt klaren Regeln, reale Probleme und Handlungsabläufe hingegen sind sehr komplex. Entsprechend schwierig ist es, das Wissen und die Aktionen von Menschen in realen Situationen mit Hilfe von Regeln und Ausnahmen zu beschreiben.

Die Z Quadrat GmbH mit Sitz in Mainz vermittelt Wissen im Bereich Mathematik und Informatik an junge und interessierte Menschen, etwa im Rahmen der Mitmachausstellung „Ich mach Mathe!“.

Trainingsrunde an der Spielkonsole.

Wie KI-basierte Assistenzsysteme Ärztinnen und Ärzte bei Diagnose und Therapie unterstützen

KI berät bei Diagnose und Therapie
Fast eine halbe Million Menschen erkranken in Deutschland jedes Jahr neu an Krebs, rund 220.000 sterben daran. Künstliche Intelligenz kann Ärztinnen und Ärzten künftig dabei helfen, bösartiges Gewebe frühzeitig zu erkennen und individuell zu behandeln. Dadurch verbessern sich die Heilungschancen für die Patientinnen und Patienten.

Zugriff auf viele Erfahrungen
Über eine Datenplattform könnten Ärztinnen und Ärzte in Zukunft auf das gesamte medizinische Wissen sowie weltweite anonymisierte Patientendaten zugreifen. Ein KI-Assistenzsystem analysiert die riesigen Datenmengen, gleicht sie mit den vorliegenden Befunden ab und bewertet den Erfolg unterschiedlicher Therapieansätze.

Bessere Heilungschancen dank KI
Frühzeitige Diagnosen, fundierte Entscheidungen und individuelle Therapien können die Heilungschancen von Krebskranken erhöhen. Wichtig ist, dass deren personenbezogenen Daten geschützt werden und die Entscheidungen von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar sind. 

Die Plattform Lernende Systeme entwickelt Anwendungsszenarien und Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI zum Wohle der Gesellschaft. 

Mit künstlicher Intelligenz den Krebs bekämpfen.

Wie künstliche Intelligenz erklärt, woran sie Bilder erkennt 

Die Blackbox öffnen
Warum eine künstliche Intelligenz zu einer bestimmten Einschätzung kommt, gibt sie oft nicht preis. Ihre Entscheidungsprozesse laufen für uns unsichtbar in neuronalen Netzen ab. In diese Blackbox (englisch für “schwarze Kiste”) wollen Forscherinnen und Forscher nun verstärkt vordringen, um die Entscheidungen von KI nachvollziehbar zu machen.

Einflussfaktoren aufzeigen
In dem hier genutzten Verfahren zur Bildauswertung markiert die KI die Bereiche im Bild, die für ihre Entscheidung ausschlaggebend waren. Zudem gibt sie an, für wie sicher bzw. wahrscheinlich sie ihre Antwort hält. So werden die Ergebnisse transparent und können von Expertinnen und Experten zusätzlich überprüft werden.

Neuronale Netze verstehen
Dieses Verfahren kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, in denen es um die Auswertung von Bildern geht, etwa in der Medizin und in autonomen Fahrzeugen. Es hilft dabei, neuronale Netze besser zu verstehen. Um es in bestehenden KI-Systemen anzuwenden, ist vermutlich einiger Programmieraufwand nötig.

Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut befasst sich neben vielen Kommunikationstechnologien mit maschinellem Lernen sowie Videosignalen und Bilddatenverarbeitung.

Ich sehe was, was du nicht weißt.

Wie der intelligente Assistent dir beim Lernen helfen kann

Dein Körper spricht für sich
Künstliche Intelligenz kann dich dort unterstützen, wo du Hilfe benötigst. Dazu muss sie dich verstehen. Durch Sensoren können körperliche Reaktionen wie Augenbewegungen, Körpertemperatur und Puls gemessen werden. Und die verraten einiges darüber, was du gerade empfindest.

Abhilfe bei Stress und Langeweile
An deinen Augenbewegungen erkennt das System, ob du einen Text verstehst oder er dich überfordert, ob du ihn interessant findest oder eher langweilig. So kann es Hilfestellungen geben, die genau auf dich zugeschnitten sind und das Lernmaterial an deine Interessen und Bedürfnisse anpassen. Das Lernen lässt sich so personalisieren.

Einsatz in gefährlichen Situationen
Dieses Verfahren ist auch in anderen Situationen anwendbar, in denen es wichtig ist zu erkennen, ob die Beteiligten aufmerksam oder gestresst sind. Zum Beispiel, wenn sie Fahrzeuge steuern oder Maschinen bedienen. Passend zur jeweiligen Situation muss das System neu trainiert werden.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist das weltweit größte Forschungszentrum auf diesem Gebiet und forscht an innovativen Soft- und Hardwaretechnologien.

Vokabeln lernen mit KI – Augen auf und durch!

Welche Rolle künstliche Intelligenz in verschiedenen Berufsfeldern spielt und spielen wird

Mehrere Trends in der Arbeitswelt
Der Einsatz künstlicher Intelligenz revolutioniert schon jetzt unsere Arbeitswelt. Doch nicht alle Berufsgruppen sind gleichermaßen davon betroffen. Die Schauspielerin Marie Schöneburg verkörpert Frauen mit ganz unterschiedlichen Berufen und stellt so unterschiedliche Trends beispielhaft vor.

Im Team mit einer KI
Zum ersten Mal treffen Automatisierungsmöglichkeiten auch hochqualifizierte Berufsgruppen. In der Medizin und in der Rechtsprechung etwa werden Menschen und KI künftig zusammenarbeiten. Die Berufe von Softwareentwicklern und IT-Beraterinnen gewinnen durch die Digitalisierung und den Einsatz von KI weiter an Bedeutung.

Ersetzbar oder unersetzbar?
Möglicherweise fallen Aufgaben etwa im Einzelhandel und beim Transport durch diese Entwicklung weg, da Tätigkeiten wie Kassieren im Supermarkt oder auch Busfahren automatisiert werden können. Schwer zu ersetzen sind hingegen viele Aufgaben in den Bereichen Erziehung und Pflege.

Die Filme sind eine Leihgabe der Stiftung Historische Museen Hamburg/Museum der Arbeit. Das Museum zeigt, wie sich das Leben und die Arbeiten seit der Industrialisierung gewandelt haben und wie wir die Zukunft der Arbeitswelt gestalten.

Meine Kollegin KI.

Wie eine Roboterhand durch nachgiebiges Design besser funktioniert

Biegsam und alltagstauglich
Selbst kleine Kinder können Gegenstände besser greifen als die meisten Roboter heute. Damit Roboter uns zukünftig im Alltag helfen können, müssen sie sicher mit Dingen hantieren, sie hochheben und wieder hinstellen. Dabei kann ein weiches und biegsames Design helfen.

Luftballons in den Fingern
Die weiche RBO Hand 2 kann Gegenstände mit den unterschiedlichsten Formen greifen. Ihre mit Luft gefüllten Finger passen sich automatisch an das Objekt an. Somit sind keine komplizierten Berechnungen über Größe und Form des Objekts nötig.

Sichere Bewegungsabläufe
Um im Alltag einsetzbar zu sein, müssen Roboter umfangreiche Bewegungsmuster erlernen. Der Roboter lernt zu entscheiden, ob es reicht mit der Hand zuzugreifen, oder ob er den Gegenstand beispielsweise zuerst an eine Wand schieben sollte, um ihn dann hochzuheben. Dadurch, dass die Roboterhände so weich sind, ist der Umgang für den Menschen ungefährlich.

Das RBO Lab der TU Berlin und die Arbeitsgruppe „Informationstheorie kognitiver Systeme” am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften in Leipzig erforschen, wie Roboter lernen ihre Umgebung zu verstehen und zu verwenden.

Greifen leicht gemacht mit körperlicher Intelligenz

Wie künstliche Intelligenz erkennen lernt, wohin wir uns bewegen wollen

Sicherheit kommt zuerst!
In Echtzeit menschliche Posen zu erkennen, ist für viele KI-Anwendungen eine wichtige Fähigkeit, etwa bei selbstfahrenden Autos: Sie müssen die Körperhaltung von Fußgängern richtig deuten, um sich sicher im Straßenverkehr zu bewegen und Unfälle zu vermeiden.

Dreh- und Angelpunkte erkennen
Das System filtert das Bild einer Fußgängerin und zieht Informationen heraus, um das Skelett und die Gelenke zu identifizieren. Diese sind die Drehpunkte, von denen aus sich die aktuelle Bewegung mathematisch beschreiben lässt. Davon ausgehend kann die KI berechnen, ob die Fußgängerin in sicherem Abstand bleibt oder gleich die Straße betreten wird.

Durch Posen Ladendiebe entdecken
Die Auswertung von Posen in Echtzeit ist aber nicht nur bei selbstfahrenden Autos von Interesse. So lassen sich beispielsweise mit Gesten Maschinen steuern. In Geschäften wiederum kann ein solches Verfahren dabei helfen, anhand besonderer Körperhaltungen und Bewegungen Ladendiebe auf frischer Tat zu ertappen.

Die Computer Vision Gruppe am Institut für Informatik an der Universität Bonn untersucht, wie man menschliches Verhalten vorhersagen kann.

Vorsicht, Fußgänger von links!

Wie wir Vertrauen in die Entscheidungen eines selbstfahrenden Autos gewinnen können

Wie entscheidet eine künstliche Intelligenz?
KI unterstützt uns im Alltag, indem sie uns bei Entscheidungen hilft oder sie uns ganz abnimmt. Dies geschieht etwa beim autonomen Fahren, aber auch in anderen Bereichen wie bei Diagnosen in der Medizin. Dabei haben gut trainierte KI-Systeme einen großen Erfahrungsschatz zur Verfügung – oft sogar einen größeren als Menschen.

Vertrauen oder nicht?
Auf welcher Grundlage eine KI ihre Empfehlungen oder Entscheidungen trifft, ist jedoch nicht immer nachvollziehbar. Denn der Weg dorthin ist tief in ihrem neuronalen Netzwerk verborgen, vergleichbar mit dem „Bauchgefühl“ eines Menschen. Wir können uns also nicht sicher sein, ob auf die KI Verlass ist, so lange wir ihre Entscheidungsgründe nicht kennen.

Entscheidungsweg der KI aufzeigen
Um die Empfehlungen eines KI-Systems annehmen zu können, müssen wir ihm vertrauen können. Das ist besonders wichtig bei Technologien wie selbstfahrenden Autos, die im Straßenverkehr sicher unterwegs sein sollen. Deshalb konzentriert sich die Forschung zunehmend darauf, wie KI sich erklären kann. Es werden Methoden gesucht, die die Entscheidungswege einer KI offenlegen.

Das Institut für Kognitionswissenschaften an der Universität Osnabrück erforscht informationsverarbeitende Prozesse im Gehirn und nutzt dieses Wissen in der Entwicklung von künstlichen intelligenten Systemen.

Autonomes Fahren erleben

Künstliche Intelligenz beherrscht die Schlagzeilen, alle sprechen darüber, jeden Tag. Aus den vielen unterschiedlichen Berichterstattungen formt sich für den Leser aber kein klares Bild, insbesondere polarisierende Titel können auch Ängste schüren oder aber positiv verklären. Am KIosk bekommst du nun neben einem kleinen Überblick auch die Möglichkeit, deine ganz eigene Meinung in die Öffentlichkeit zu tragen: Welche Schlagzeile würdest du gerne lesen?

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

KIosk

Wie künstliche Intelligenz dabei hilft, Lebensräume zu erforschen und zu schützen

KI-Roboter mit Satellitenaugen
Korallenriffe sind sehr artenreich und reagieren extrem empfindlich auf Veränderungen. Doch nur was man kennt, kann man schützen. Der HyperDiver nutzt künstliche Intelligenz, um die Artenvielfalt und den Gesundheitszustand eines Riffs zu bestimmen. Dazu verfügt er über spezielle Kameras, die auch in Satelliten genutzt werden und die ihm zusätzliche Informationen liefern.

Per Training zum Riffspezialisten
Beim Tauchgang wird der HyperDiver über das Riff transportiert. Dabei fotografiert er die Riffbewohner. Diese Fotos dienen zunächst dem Training der künstlichen Intelligenz des HyperDivers. Dann aber kann er eigenständig und zuverlässig Korallen, Schwämme, Seesterne, Seegurken und Anemonen erkennen. 

KI für den Schutz von Ökosystemen
Weltweit verändern sich Lebensräume immer schneller, etwa durch Klimaerwärmung, Tourismus und Rohstoffabbau. Dieser Wandel ist mit herkömmlichen Methoden kaum zu erforschen. Die künstliche Intelligenz des HyperDivers kann im Korallenriff viel schneller und genauer Daten erheben als Menschen. Damit ist es leichter, auf Bedrohungen zu reagieren.

Das Max-Planck-Institut für Marine Mikrobiologie in Bremen erforscht, wie die unzähligen Mikroorganismen, die in jedem einzelnen Wassertropfen vorkommen, unseren Planeten prägen.

Mit dem Tauchroboter ins Korallenriff.

Wie maschinelles Sehen dabei hilft, Arten zu bestimmen

Schnecken zählen leicht gemacht
Die hier zu sehenden Schnecken stammen aus der Sammlung des Museums für Naturkunde Berlin. Eine künstliche Intelligenz half dabei, die Schneckenhäuser auf Tausenden Fotos von Schaukästen zu erkennen und auch zu zählen. Zudem untersuchte die KI die Schnecken nach Merkmalen wie Größe, Farbe und Form.

Arten bestimmen dank KI?
In diesem Exponat wird dein Bild gerastert und die einzelnen Bereiche werden nach ihren Farben ausgewertet und durch passende Schneckenbilder ersetzt. Diese Fähigkeiten der Bilderkennung und Vermessung könnten künftig auch in einer App genutzt werden. Mit der könnten Forscherinnen und Forscher dann in der freien Natur Fotos von Schnecken aufnehmen und sofort ihre Art bestimmen.

Hilfsarchivarin KI
KI-Werkzeuge wie diese werden zukünftig die Forscherinnen und Forscher in ihrer täglichen Arbeit unterstützen, vor allem um Sammlungsobjekte zu erfassen und Tier- und Pflanzenarten zu bestimmen. Bei vielen Tätigkeiten bleibt der Mensch jedoch unverzichtbar, etwa wenn es darum geht, die gesammelten Objekte in einem guten Zustand zu erhalten.

Das Museum für Naturkunde, Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung, erforscht die Erde und das Leben. Ein eigener Forschungsbereich beschäftigt sich mit der digitalen Welt und der Anwendung von KI-Methoden.

Schnappschuss mit Schnecke

Wie intelligentes Design die Größe des Roboter-Hirns verkleinern hilft 

Verkörperte künstliche Intelligenz
Damit ein Roboter sich im Raum bewegen kann, könnte man ihm viele Formeln über die anderen Objekte in diesem Raum und ihre physikalischen Eigenschaften einprogrammieren. Man könnte aber auch den Körper des Roboters selbst “entscheiden” lassen, wie er sich bewegt.

Die Lösung: der Körper
Sensoren und einfache Schaltungen an den Gelenken ermöglichen dem Sechsbeiner alle erforderlichen Bewegungen, ohne dafür das Gehirn benutzen zu müssen. Das Gehirn übernimmt nur noch die allernötigsten Rechenoperationen.

Neuronen sind nicht alles
Die optimale Größe eines Roboter-Gehirns für die jeweiligen Tätigkeiten lässt sich sogar berechnen. Nach herkömmlicher Bauart bräuchte ein Roboter Millionen von Neuronen, um seine verschiedensten Tätigkeiten optimal zu steuern. Diesem Roboter gelingt es jedoch mit lediglich 65 Neuronen, sich flüssig und sicher im Raum zu bewegen. Beim Zusammenspiel von Körper und Gehirn entscheidet also nicht unbedingt die Zahl der Neuronen darüber, wie intelligent ein System ist.

Die Arbeitsgruppe „Informationstheorie kognitiver Systeme“ am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften in Leipzig erforscht die theoretischen Grundlagen künstlicher Intelligenz.

Der Körper denkt mit.

Wie intelligente Maschinen lernen Texte auszuwerten

Inhalt von Texten auswerten
Ob man Geschäftspartner oder neue Geschäftsideen sucht – fast alle wirtschaftlich relevanten Informationen finden sich online, oft in Texten. Intelligente Maschinen helfen dabei, die unglaublichen Mengen an Texten zu durchsuchen, und lesen dabei sogar schon ein wenig zwischen den Zeilen.

Chef - Mann + Frau = Chefin
Diese Art der KI lernt selbstständig aus Texten. Dank sogenannter „Word Embeddings“ erfasst die Maschine die Bedeutung einzelner Wörter. Dafür wandelt sie die Wörter in Zahlen um und erschließt sich Zusammenhänge zu anderen Wörtern. Später kann sie mit dieser Methode völlig neue Texte bearbeiten und bewerten.

Gute Übung, gutes Verständnis
Wenn die KI gut funktioniert, kann sie helfen Texte zu lesen und zu interpretieren - und zwar viel schneller als der Mensch. Dafür muss sie vorher aber die richtige Bedeutung der Worte gelernt haben. Das funktioniert nur mit sorgfältig ausgewählten Trainingstexten.

Das ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung in Mannheim untersucht, wie Märkte und Institutionen gestaltet sein müssen, damit Volkswirtschaften sich nachhaltig entwickeln.

Textverständnis: volle Punktzahl.

Wie eine KI den Aufnahmeort eines Fotos bestimmen kann

5 Millionen Fotos aus aller Welt
Um den Aufnahmeort eines Fotos zu bestimmen, nutzt dieses KI-basierte System nur den Bildinhalt und keine Daten, die die Kamera zusätzlich gespeichert hat. Zunächst erkennt es, ob das Bild in einem städtischen oder ländlichen Umfeld aufgenommen wurde oder in einem Innenraum. Fünf Millionen Trainingsfotos helfen der KI, den Aufnahmeort weiter einzugrenzen.

KI unterscheidet viele Merkmale
Städte lassen sich an Gebäuden und Straßenzügen besonders gut erkennen. Schwieriger ist es mit Aufnahmen in der Natur: Dafür braucht die KI Erfahrungen über die jeweilige Tier- und Pflanzenwelt. Innenräume sind am schwersten zu schätzen, z. B. ob das Foto im Sushi-Lokal nebenan gemacht wurde oder doch in Paris oder Tokyo.

Fake News anhand von Fotos erkennen
Ein System wie dieses könnte künftig dabei helfen, Falschnachrichten als solche zu identifizieren. Schon jetzt lässt sich damit überprüfen, wie glaubwürdig Fotos als Informationsquelle sind und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Bild genau in der angegebenen Region aufgenommen wurde.

Die Technische Informationsbibliothek ist die weltgrößte Bibliothek für Technik und Naturwissenschaften. Hierfür betreibt sie eigene angewandte Forschung und arbeitet unter anderem gemeinsam mit dem Forschungszentrum L3S der Leibniz Universität Hannover daran, Wissen zu vernetzen und zugänglich zu machen.

Woher stammt das Bild?

Wie intelligente Systeme Massenangriffe im Internet aufdecken können

Den Tätern auf die Spur kommen
Massenangriffe aus dem Internet legen Onlinedienste lahm, treiben Unternehmen in den Ruin und verärgern Anwender. Die Identität der Täterinnen und Täter bleibt oft verborgen. Da künstliche Intelligenz sehr gut im Erkennen von Mustern ist, kann sie helfen, Attacken derselben Täter zusammenzuführen und Hinweise auf ihre Identität und für mögliche Abwehrmaßnahmen zu liefern.

Sensoren spüren Angriffe auf
Ein weltweites Frühwarnsystem erkennt die Massenangriffe, etwa über die Anzahl der gesendeten Datenpakete und ihre im Internet zurückgelegte Strecke. Internetanbieter können daraufhin spezielle Filter installieren, um den Angriff gezielt zu blockieren. Strafverfolgungsbehörden wiederum gewinnen erste Ansatzpunkte für ihre weiteren Ermittlungen, etwa die IP-Adressen der für den Angriff genutzten Rechner.

Beweise für die Ermittler
Die Hinweise, die die KI herausgibt, erlauben es zum ersten Mal, Massenangriffe nicht nur kurzzeitig abzuwehren, sondern die Täter wirklich dingfest zu machen. Damit es dazu genutzt werden kann, muss das System allerdings nicht nur richtige Ergebnisse liefern, sondern deren Herleitung auch für Menschen nachvollziehbar begründen.

Das CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit ist eine Großforschungseinrichtung des Bundes im Rahmen der Helmholtz-Gemeinschaft. Es erforscht die Informationssicherheit in all ihren Facetten.

Detektivarbeit im Cyberspace.

Viele Menschen trainieren mit wenigen Klicks eine KI, um Satellitenbilder auszuwerten

Mehr Wissen über die Erde
Täglich nehmen Satelliten Bilder von der Erde auf, die uns helfen, unseren Planeten besser zu verstehen. Auch Schäden durch Naturkatastrophen wie Erdbeben lassen sich damit besser beurteilen. Damit uns eine KI bei der Auswertung dieser Datenflut aus dem All unterstützen kann, sind hochwertige Trainingsdatensätze notwendig.

Mensch: Vorteil beim Verstehen
Das Micro-Mapping-Verfahren vereint die besten Fähigkeiten von Mensch und KI, um Satellitenbilder zu deuten. Die Bildauswertung durch den Menschen erfolgt in sogenannten „Micro-Tasks“. Diese kleinen Teilaufgaben können in wenigen Sekunden am Computer oder Smartphone gelöst werden.

KI: Kein Problem mit der Datenflut
Die KI hingegen kann große Datenmengen automatisch verarbeiten. Durch die Trainingsdaten, die der Mensch erzeugt, lernt die KI selbstständig Satellitendaten zu analysieren. Damit liefert sie wichtige Informationen, etwa über die Ökosysteme der Arktis oder das Ausmaß von Naturkatastrophen. Die Genauigkeit dieser Informationen wird in weiteren Schritten wiederum vom Menschen überprüft.

Als Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung erforscht das Alfred-Wegener-Institut u. a. den Permafrost in der Arktis. Das Heidelberg Institute for Geoinformation Technology überträgt Wissen aus der Grundlagenforschung in die Praxis und entwickelt z. B. Tools für den Bereich der humanitären Hilfe.

Mensch Maschine – Forschung im Team.

Spielerisch mehr über künstliche Intelligenz erfahren

Wo und wie KI uns tatsächlich unterstützt
Ob in Freizeit, Verkehr, Medizin oder Industrie: Die Lebens- und Arbeitswelt von morgen ist digital, vernetzt – und intelligent. Schon jetzt bringt KI viele neue Möglichkeiten für unsere Welt. Doch es kursieren auch viele Vorurteile und Spekulationen über sie, viele Begriffe sind noch fremd. Was bedeutet es eigentlich, dass Maschinen lernen?

Teste dein Wissen im KIMBA-Quiz!
An diesem Exponat kannst du herausfinden, ob du schon KI-Profi bist oder noch auf dem Weg dahin. Stell dich dem interaktiven KIMBA-Quiz und entdecke die faszinierende Welt der smarten Algorithmen und lernenden Maschinen! Gemeinsam mit KI-Expertinnen und -Experten stellst du dein Wissen auf die Probe und lernst dabei neue Fakten rund um KI-Technologien in deinem Alltag kennen.

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr ML2R erforschen neue Methoden des Maschinellen Lernens und entwickeln branchenübergreifende KI-Technologien für Wirtschaft und Gesellschaft.

Wie, was, warum? Das KI-Quiz.

Wie die kritische Auseinandersetzung mit nicht-menschlicher Intelligenz seit jeher die Kreativität anregte

Mensch / Maschine
Menschen haben schon immer über Roboter und Automaten nachgedacht. Man wollte nicht nur nützliche Maschinen herstellen, sondern auch hinter das Geheimnis von Bewegung und Intelligenz kommen. Die visuelle Darstellung spielte dabei eine grundlegende Rolle. 

Kunst und Intelligenz
Dass Intelligenz eine nicht allein menschliche Eigenschaft sein könnte, hat stets Hoffnungen und Ängste geweckt. Viele Werke und Produkte der Kultur – von antiken Münzen über mechanische Puppen der frühen Neuzeit bis hin zu Science-Fiction-Filmen – befassen sich damit. In der Architektur wird aktuell mit lebendigen, „intelligenten“ Materialien experimentiert. Die kunstgeschichtliche Forschung wendet Formen des Maschinenlernens und der digitalen Bilderkennung an. 

Ethik des KI-Zeitalters
Da heute KI in die reale Welt eingreift, gilt es drängende ethische und gesellschaftliche Fragen zu diskutieren und zu beantworten. Welche Freiheiten gewinnen wir und welche büßen wir ein, indem wir die Grenzen zwischen Maschine und Mensch überschreiten? Welche Rolle spielen Gefühle für das Mensch-Sein, und was bedeutet es für uns, wenn sie von Maschinen erkannt oder simuliert werden? Sind ethische Entscheidungen programmierbar?

Am Kunsthistorischen Institut in Florenz – Max-Planck-Institut wird die Geschichte der Kunst, Architektur und menschengeschaffenen Umwelt in globalem Horizont erforscht. Dazu zählen auch aktuelle Fragen zur Zukunft der Museen, zum Kulturerbe und zu KI. 

Künstliche Sinne, menschliche Kreativität, maschinelle Intelligenz

Wo künstliche Intelligenz die Hauptrolle spielt

Allmächtige Computerprogramme, Roboter auf Selbstfindungstrip oder Mensch-Maschinen-Wesen – künstliche Intelligenzen spielen im Kino schon fast von Beginn an eine zentrale Rolle. Wir zeigen Ausschnitte aus 15 Science-Fiction-Filmen.

Science meets Fiction.

Wie ist deine Einstellung zu KI? Konnten wir dein Bild schärfen? Hier lesen wir deine Emotionen aus und geben ein allgemeines Stimmungsbarometer der Besucher wieder. Je mehr du mit der Software interagierst, desto klarer wird das Bild. Oder etwa nicht?

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

Emotionen-Tracker

Deine Meinung zu künstlicher Intelligenz (Umfrage)


Wir wünschen uns, dass auch du das Thema mit gestaltest. Deswegen stellen wir dir am Ende der Ausstellung ein paar Fragen. 

Du kannst dir hier einen Zettel nehmen, deine Meinung aufschreiben und ihn in die Ausstellung hängen. Die Antworten auf die Fragen kannst du dir schon jetzt überlegen:

1. Welcher Begriff fällt dir zum Thema künstliche Intelligenz zuerst ein?

2. Auf welche KI-Anwendung (die es jetzt vielleicht noch nicht gibt) freust du dich?

3. Was ist deiner Meinung nach das größte Problem bei der Nutzung von KI?

Je mehr Besucher mitmachen, desto mehr wächst die Ausstellung und desto deutlicher wird die Haltung zum Thema KI in Deutschland. 

Wir sind gespannt!

Ein Exponat der Archimedes Exhibitions GmbH.

Partizipationswand