return Ausgabe 03-2016

MENSCH & UNTERNEHMEN
MENSCH & UNTERNEHMEN
„Systeme schaffen,
die Emotionen erkennen“
Prof. Andreas Dengel vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
(DFKI) optimiert die Wissensarbeit – indem er „Maschinenhirnen“ das Lernen beibringt.
Text: Armin Hingst
Herr Prof. Dengel, beim Wissensmanagement des DFKI
in Kaiserslautern beschäftigen Sie sich intensiv mit Assoziationen
– denen von Menschen und denen von Maschinen.
Sie wollen zum Beispiel im „Semantic Desktop“
die Büroarbeit der Zukunft erleichtern, indem Sie das
System den arbeitstäglich anfallenden Informationswust
quasi von selbst ordnen lassen.
Wie muss man sich das
vorstellen?
Andreas Dengel: Sie können
einfach alles – Mails, Dateien,
Texte, Präsentationen – in einen
großen Topf werfen, und
das System verbindet selbsttätig
sämtliche Konzepte miteinander.
Mit den Beschreibungssprachen,
die wir nutzen,
können wir Zusammenhänge zwischen Objekten, Institutionen,
Themen, Projekten, Terminen modellieren. Damit
mache ich mich unabhängig von jeder Anwendung. Dann
weiß ich zum Beispiel, dass sich die Menschen zu diesem
Termin über jene Themen unterhalten haben, weil da ein
Zusammenhang mit einem Projekt besteht. Ich kann später
aus jeder Perspektive anfragen: Wer hat sich getroffen? Über
was wurde gesprochen, wann haben wir uns getroffen, warum
haben wir uns getroffen?
„Mit dem klassischen
Schulbuch kann man kaum die
Potenziale heben, die wir als
Wissensexportnation brauchen.“
Kapitel interessiert hat. Beziehen wir also Aufmerksamkeitsdaten
beim Lesen mit ein, können wir deutlich die Assistenz
verbessern, die solche Systeme liefern.
Weil Sie Maschinen assoziatives Lernen beibringen wollen,
haben Sie sich damit beschäftigt, wie Lernen funktioniert.
Wie denn?
Aufmerksamkeit ist für mich
die Grundvoraussetzung für
das Lernen. Wir müssen erst
einmal aufmerksam sein, um
Dinge zu erfahren, zu verstehen
und im Gedächtnis zu verankern.
Wir forschen daher seit
Jahren zum Thema Aufmerksamkeit.
Beim „erweiterten
Verstehen“ oder „augmented
understanding“ geht es zum Beispiel darum, Texte dadurch
leichter verständlich machen, dass es die Augenbewegungen
des Lesers via Datenbrille ermittelt – mit diesem „eyetracking“
stellt das System fest, an welchen Stellen ungewöhnlich
lange gezögert wird und schlägt zu den entsprechenden
Textpassagen Erläuterungen in einem Bereich rechts neben
dem Text vor. Dort bietet mir das System verschiedene Services
an, ob das Übersetzungen sind, Wikipedia-Erklärungen,
Videos.
Professor Andreas Dengel, Chef des DFKI-Standortes Kaiserslautern, hat zwar in der Pfalz auch Informatik
und Wirtschaftswissenschaften studiert, seine wissenschaftliche Karriere führte ihn aber immer wieder ins
Ausland. Unter anderem gehörte er zu den Gründern des „Institut for Document Analysis and Knowledge
Science“ an der Universität Osaka, wo er auch noch eine weitere Professur hat. Ebenfalls mitgegründet hat
er das TUKL-NUST Research Center in Islamabad, ein von der Uni Kaiserslautern und dem pakistanischen
Partner 2015 ins Leben gerufenes Forschungsinstitut für Computerwissenschaften.
Foto: DFKI GmbH
Was kann man mit diesen Erkenntnissen anfangen?
Weil ich alle diese Aspekte verknüpft habe, kann ich aus
diesen W-Dimensionen wie im mentalen Modell des Menschen
auch im Unternehmensgedächtnis Zusammenhänge
verstehen. Kombiniert man das Semantic Desktop etwa mit
einer Datenbrille, die Augenbewegungen analysiert, dann
erkennt es, an welchen Stellen besonders intensiv gelesen
wurde. Wir könnten digitale Assistenten bauen, die sich die
abgelegten Dokumente anschauen, Klassen bilden und lernen,
was diese Klassen ausmacht. Manchmal haben sie lange
Berichte in ihren Datenablagen, obwohl sie nur das dritte
Welchen Nutzen sehen Sie in der Praxis?
Wir setzen das gerade bei Schulen ein, wenn es um individualisiertes
Lernen geht. Also etwa um Schüler, die besser sind,
wenn sie sich kurze erklärende Videos anschauen statt Texte
zu lesen. Mich stört am starren Schulsystem, dass es viel zu
wenig auf die unterschiedlichen Lerntypen eingeht und immer
noch zu sehr auf klassische Schulbücher setzt. Damit
kann man kaum die Potenziale heben, die man braucht, um
als Wissensexportnation auf Dauer bestehen zu können. Für
uns ein Grund mehr, neue dynamisierte Formen von antizipierenden
Schulbüchern zu entwickeln.
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