Modellierung von Unsicherheit und Wahrnehmung für Lernende Systeme

Durch die enormen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) erreicht eine Vielzahl lernender Systeme den Alltag von Menschen. Aktuell agiert zwar der Großteil dieser lernenden, KI-basierten Systeme noch für den Endnutzer meist unsichtbar, rein online, (beispielsweise als Recommender-System in Online-Shops), doch erste Systeme wie selbstfahrende Autos und autonome Lieferroboter sind bereits in die physische Welt vorgedrungen. Ebenso wird mit Hochdruck an Visionen wie der vollautomatisierten Fabrik (Smart Factory) oder an adaptiven Stromnetzen (Smart Grids) gearbeitet. Spätestens mit der Präsenz der lernenden Systeme in der physischen Welt gewinnen Fragen der Zuverlässigkeit und Sicherheit höchste Relevanz. Aktuell existieren jedoch kaum Verfahren, die die Grenzen und stets vorhandenen Unsicherheiten der lernenden Systeme zuverlässig erfassen können. Ebenso wäre die Modellierung eines gemeinsamen Wahrnehmungsverständnisses zwischen Mensch und Maschine von großer Wichtigkeit, um Missverständnisse und Fehler in der Interaktion zu minimieren. In der vorliegenden Arbeit werden Ansätze vorgestellt, die eine solche Modellierung von Unsicherheit und Wahrnehmung, insbesondere in Kombination mit aktuellen Deep Learning Verfahren ermöglichen. Im ersten Teil dieser Arbeit werden Ansätze zur Modellierung eines räumlichen Wahrnehmungsverständnisses für lernende Systeme behandelt. Hierfür wird eine Isovisten-basierte Quantifizierung der Wahrnehmung mit Machine Learning (ML) basierter Modellierung kombiniert. Evaluationsergebnisse zeigen, dass die so entwickelte Modellierung in der Lage ist, semantische Strukturen abzubilden. Eine in einem zweiten Schritt mit Bayesschen Verfahren erweiterte, probabilistische Wahrnehmungsmodellierung wird anschließend unter anderem zur Charakterisierung von Routen eingesetzt. Da besonders im Forschungsfeld autonom handelnder Systeme aktuell Reinforcement Learning (RL) Ansätze dominieren, stehen im zweiten Teil der Arbeit Methoden zur Unsicherheitsmodellierung in Value-basiertem Deep RL im Fokus. Es werden sowohl Methoden der approximativen Bayesschen Inferenz, als auch ensemble-basierte Verfahren dahingehend evaluiert, ob sie zuverlässig in der Lage sind, epistemische Unsicherheit zu modellieren. Da die zuvor vorgestellten Ansätze nicht direkt mit Policy-basiertem RL kombinierbar sind, wird im dritten Teil der Arbeit ein neu entwickelter, auf der Entropie der Policy basierender Ansatz zur Erkennung von Out-of-Distribution (OOD) Situationen vorgestellt. Zusammengenommen schaffen die im Rahmen der vorliegenden Arbeit vorgestellten Modellierungsansätze von Unsicherheit und Wahrnehmung eine Grundlage zur Entwicklung zuverlässiger, sicherer, lernender Systeme.With the enormous progress in the field of artificial intelligence (AI), a plethora of learning systems is becoming an integral part of people's everyday lives. Currently, most of these learning, AI-based systems are restricted to virtual spaces (for example as recommender systems in online shops). But the first ones like self-driving cars or autonomous delivery robots have already entered the physical world. Work is also progressing to realize visions like fully automated industrial plants (Smart Factory) or adaptive electrical grids (Smart Grid). With this increasing presence of learning systems in the physical world, questions of reliability and safety are now of utmost importance. Currently, however, hardly any methods exist that are able to reliably capture the limitations and ever-present uncertainties of learning systems. Likewise, modeling a common understanding of perception between humans and machines is of great importance, to minimize misunderstandings and errors in their interaction. The work at hand presents approaches which allow this kind of modeling of uncertainty and perception, especially when combined with current Deep Learning methods. The first part of this thesis addresses approaches for modeling a spatial perception for learning systems. For this purpose, an Isovist-based quantification of perception is combined with Machine Learning (ML) based modeling. Evaluation results show that the developed modeling approaches are capable of representing semantic structures. A probabilistic modeling approach, extended using Bayesian methods, is subsequently presented. It is used, among other things, for an uncertainty based characterization of trajectories. For the development of autonomous systems, Reinforcement Learning (RL) approaches currently dominate. Consequently, the second part of this thesis focuses on methods for uncertainty modeling in Value-based Deep RL. Methods of approximate Bayesian Inference as well as Ensemble-based approaches are evaluated, regarding their ability to reliability model epistemic uncertainty. As the previous approaches are not directly applicable to Policy-based RL, the third part of this thesis presents a newly developed policy entropy based approach for detecting out-of-distribution (OOD) situations. Together, the approaches to modeling uncertainty and perception, presented in the context of the work at hand, provide a foundation for the future development of reliable, safe, learning systems

Künstliche Intelligenz

Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation unter einer CC BY 4.0 Lizenz. Künstliche Intelligenz (KI) klingt in aktuellen Debatten oft abstrakt und alltagsfremd. Doch die meisten Internetnutzerinnern und -nutzer sind bereits täglich mit ihr konfrontiert – wenn auch unbewusst: sei es bei der Sprachsteuerung des Smartphones, bei Kaufempfehlungen im Online-Shop oder bei der Abfrage von auf Webseiten häufig gestellten Fragen (Frequently Asked Questions, FAQ). KI ist ein Teilaspekt der Digitalisierung, der als Schlagwort immer häufiger in den Medien auftaucht. Das aktuell große Interesse liegt darin begründet, dass es in den vergangenen Jahren verschiedene technologische Fortschritte gab, welche die Nutzung der KI nun auf andere Ebenen heben. Mit diesem Themenband des Instituts für Innovation und Technik (iit) „Künstliche Intelligenz“ erhalten Leserinnen und Leser einen schlaglichtartigen Einblick in die KI hinsichtlich ihrer Technologien, aktuellen und potenziellen Anwendungen sowie Auswirkungen auf die Gesellschaft

Frosch und Frankenstein: Bilder als Medium der Popularisierung von Wissenschaft

Populäre Bilder von Wissenschaft werden von Druck- und elektronischen Medien verbreitet. Sie gehören zum Alltagswissen. Wo kommen sie her und wie werden sie gemacht? Gibt es Beziehungen zwischen den Bildern, die in den Wissenschaften produziert werden, und dem Bild, das sich die Öffentlichkeit von Wissenschaft macht? Wenn ja, wie lassen sich diese Beziehungen beschreiben? Der Band untersucht den Zusammenhang zwischen Bildern in der Wissenschaft und von der Wissenschaft vom 19. Jahrhundert bis in die Gegenwart: Bilder vom Frosch im Laborexperiment bis zu den Phantasiewelten der Nanotechnologie, denen im Spielfilm und anderen populären Medien die Bilder des 'mad scientist' wie Frankenstein und Dr. Caligari, aber auch des Fortschritts im Hochtechnologielabor gegenüberstehen. Die Beiträge bieten vielfältige Perspektiven auf das Problem, wie Bilder als Medium die 'Innenwelt' der Wissenschaft mit der 'Außenwelt' eines Laienpublikums verbinden

Tiefes Reinforcement Lernen auf Basis visueller Wahrnehmungen

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Untersuchung und Weiterentwicklung selbständig lernender maschineller Lernverfahren (Reinforcement Lernen) in der Anwendung auf visuelle Wahrnehmungen. Zuletzt wurden mit der Einführung speicherbasierter Methoden in das Reinforcement Lernen große Fortschritte beim Lernen an realen Systemen erzielt, aber der Umgang mit hochkomplexen visuellen Eingabedaten, wie sie z.B. von einer digitalen Kamera aufgezeichnet werden, stellt weiterhin ein ungelöstes Problem dar. Bestehende Methoden sind auf den Umgang mit niedrigdimensionalen Zustandsbeschreibungen beschränkt, was eine Anwendung dieser Verfahren direkt auf den Strom von Bilddaten bisher ausschließt und den vorgeschalteten Einsatz klassischer Methoden des Bildverstehens zur Extraktion und geeigneten Kodierung der relevanten Informationen erfordert. Einen Ausweg bietet der Einsatz von so genannten `tiefen Autoencodern'. Diese mehrschichtigen neuronalen Netze ermöglichen es, selbstorganisiert niedrigdimensionale Merkmalsräume zur Repräsentation hochdimensionaler Eingabedaten zu erlernen und so eine klassische, aufgabenspezifische Bildanalyse zu ersetzen. In typischen Objekterkennungsaufgaben konnten auf Basis dieser erlernten Repräsentationen bereits beeindruckende Ergebnisse erzielt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden nun die tiefen Autoencodernetze auf ihre grundsätzliche Tauglichkeit zum Einsatz im Reinforcement Lernen untersucht. Mit dem ``Deep Fitted Q''-Algorithmus wird ein neuer Algorithmus entwickelt, der das Training der tiefen Autoencodernetze auf effiziente Weise in den Reinforcement Lernablauf integriert und so den Umgang mit visuellen Wahrnehmungen beim Strategielernen ermöglicht. Besonderes Augenmerk wird neben der Dateneffizienz auf die Stabilität des Verfahrens gelegt. Im Anschluss an eine Diskussion der theoretischen Aspekte des Verfahrens wird eine ausführliche empirische Evaluation der erzeugten Merkmalsräume und der erlernten Strategien an simulierten und realen Systemen durchgeführt. Dabei gelingt es im Rahmen der vorliegenden Arbeit mit Hilfe der entwickelten Methoden erstmalig, Strategien zur Steuerung realer Systeme direkt auf Basis der unvorverarbeiteten Bildinformationen zu erlernen, wobei von außen nur das zu erreichende Ziel vorgegeben werden muss

Die Bedeutung der Lerneridentität im Grammatikunterricht

Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται την μετάδοση της Γραμματικής στα πλαίσια του μαθήματος της Γερμανικής ως ξένης γλώσσας στο ελληνικό γυμνάσιο το όποιο αποτελείται από μαθητές με ανομοιογενή χαρακτηριστικά όσον αφορά τις προϋποθέσεις της μάθησης και την γλωσσική τους ικανότητα. Η συγκεκριμένη έρευνα πραγματοποιείται σε δύο σχολεία της Αθήνας σε μαθητές της τρίτης τάξης του γυμνασίου.Για την αντιμετώπιση των χαρακτηριστικών ετερογένειας των μαθητών μέσα στην τάξη εισάγεται η έννοια της εσωτερικής διαφοροποίησης του μαθήματος (Innere Differenzierung/Binnendifferenzierung), η όποια προτείνεται ως διδακτική λύση για την αντιμετώπιση συγκεκριμένων παραγόντων ετερογένειας των μαθητών.Κύριος στόχος της έρευνας είναι να αποδειχτεί στην πράξη ότι με την εισαγωγή της εσωτερικής διαφοροποίησης στο ενιαίο (μετωπικό) μάθημα της γερμανικής γραμματικής που στηρίζεται στην επικοινωνιακή μέθοδο μπορεί να διδαχτεί με επιτυχία η γραμματική σε όλους τους μαθητές. Το επίκεντρο του ερευνητικού στόχου είναι ο ορισμός της „ταυτότητας“ του μαθητή η οποία αποτελείται από τις γλωσσικές του ικανότητες σε συνδυασμό με τις διαφορετικές στρατηγικές μάθησης που ο ίδιος χρησιμοποιεί στο μάθημα των γερμανικών. Με βάση την ταυτότητα του μαθητή και συγκεκριμένων παραγόντων ετερογένειας του, όπως ο μαθησιακός τύπος του, το μαθησιακό στιλ, το φύλο και η ικανότητα απομνημόνευσης του, λαμβάνονται τα κατάλληλα μέτρα για την επίτευξη του στόχου της συγκεκριμένης έρευνας. Η έρευνα χωρίζεται σε δύο κατευθύνσεις: σε μια αποτελεσματική διδακτική πρακτική των δίπτωτων προθέσεων (Wechselpräpositionen)-ένα γερμανικό γραμματικό φαινόμενο που μπορεί να προκαλέσει δυσκολία σε Έλληνες μαθητές- με βάση την εσωτερική διαφοροποίηση και σε επιστημονικά αποτελέσματα μέτρησης με τη βοήθεια διαφόρων επιστημονικών οργάνων (ερωτηματολόγια, τεστ ελέγχου επίδοσης και στατιστική ανάλυση). Σύμφωνα με τα αποτελέσματα και τις επιστημονικές μετρήσεις αποδεικνύεται στην πράξη ότι η εσωτερική διαφοροποίηση είναι άκρως αποτελεσματική για όλους τους εξεταζόμενους παράγοντες ετερογένειας των μαθητών καθώς οι επιδόσεις τους στο μάθημα της γραμματικής ανεβαίνει κατακόρυφα.Η έρευνα καταλήγει επίσης σε προτάσεις διαφοροποιημένου διδακτικού υλικού και σε ένα διδακτικό σενάριο μέσα στα πλαίσια της σεναριακής διδακτικής, η οποία είναι μια καινοτόμος μορφή διδασκαλίας για την αποτελεσματική προώθηση των γλωσσικών και κοινωνικών δεξιοτήτων στο ξενόγλωσσο μάθημα. Το νέο διδακτικό υλικό εσωτερικής διαφοροποίησης μπορεί να ενσωματωθεί μέσα στα πλαίσια του μαθήματος της γερμανικής ως ξένης γλώσσας στα σχολεία έτσι ώστε η ετερογένεια στις τάξεις και οι ιδιαίτερες ατομικές διαφορές να μπορούν να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά.This thesis discusses the teaching of grammar as part of the German course as a foreign language in the Greek gymnasium, which consists of students with heterogeneous characteristics in terms of their learning and linguistic abilities. This research is conducted at two schools in Athens to third grade high school students.The concept of “Internal Differentiation” is introduced, to address the heterogeneity characteristics of students within a classroom, which is proposed as a teaching solution for the heterogeneity factors of students.The main objective of the research is to prove in practice that with the introduction of “Internal Differentiation” in a German grammar course based on the communicative method, the grammar can effectively be taught to all students. The focus of the research is to define the “identity” of the student, which consists of his language skills in combination with the different learning strategies he/she uses in German class. Based on the identity of the student and his/hers specific heterogeneity factors, such as his/hers learn type, learn style, gender and ability to memorize, appropriate measures are taken to achieve the objective of the specific research.The research is divided into two directions: an effective teaching practice on Wechselpräpositionen (a German grammatical phenomenon that can cause difficulties to Greek students) based on the Internal Differentiation and scientific results measurement via various scientific techniques (questionnaires, performance tests and statistical analysis).According to the results and scientific measurements, the research proves in practice that internal differentiation is highly effective for all students who are considered to be heterogeneous, as their performance in the course of grammar increases significantly.Research also leads in proposals for differentiated teaching material and in a didactic learning scenario (scenarios didactics), which is an innovative form of teaching for the effective promotion of linguistic and social skills in the foreign language course. The new teaching material of internal differentiation can be incorporated within the course of German as a foreign language in schools so that heterogeneity and individual differences in classrooms can be addressed effectively

Autonome Autos

Verkehr ist Kultur. Er bestimmt darüber, was sich wo und auf welchen Wegen befindet, wer aufeinandertrifft und wer nicht - er bildet die Grundlage der Netzwerke, die Menschen und Dinge miteinander eingehen. Mit der Automatisierung des Verkehrs, der Etablierung von Fahrassistenzsystemen und der Entwicklung selbstfahrender Autos stehen nicht nur die Verhältnisse menschlicher und nicht-menschlicher Verkehrsteilnehmender in Frage. Nicht nur die ethischen und juristischen Grundlagen des Straßenverkehrs, sondern auch die basalen Bedingungen des Umgangs miteinander müssen neu verhandelt werden. Die Beiträger*innen des Bandes analysieren aus medien- und kulturwissenschaftlicher Perspektive die Transformationen der Mobilität, die Verkehrswende und das vielfach aufgeladene Objekt Auto

Motivationen und Morphologie des Freizeitgebrauchs von Psychedelika (LSD, Psilocybin-Pilze) : eine qualitative Interviewstudie

This study investigates recreational use of psychedelic drugs (LSD, hallucinogenic mushrooms) by qualitative methods, i.e. narrative interviews (n=32) and qualitative content analysis. Thematic dimensions: personal motivations and functions of use, typical consumption patterns, preferred settings of use, characteristics of subjective drug experiences, and cognitions about consequences. It was found that the onset of use can follow specific intentions and interest for psychedelics, or starts due to availability of hallucinogens. In the continuation of psychedelics use, one group reports the motivation of self exploration and search for spiritual insight, connected with moderate use in private settings, introspective drug experiences and perceived benefits. Another group reports hedonistic motivations (sensory enhancement, sensation seeking) and intensive use in public party settings. A third group reports multiple motivations with various combinations of heuristic and hedonistic functions of use. A central conclusion is that subjective motivations reflect personal set and socio-cultural setting, and tend to be confirmed like a self-fulfilling prophecy

Ikonische Grenzverläufe: Szenarien des Eigenen, Anderen und Fremden im Bild (Image : Zeitschrift für interdiszplinäre Bildwissenschaft ; 28)

"Grenzen" auszuloten und zu beschreiben machte sich der Kongress der Deutschen Gesellschaft für Semiotik in Passau im September 2017 zur Aufgabe. Insgesamt 12 Sektionen der Gesellschaft schrieben dazu eigens einen Call for Paper aus. Mit der vorliegenden Anthologie gilt es deutlich zu machen, wie konkret gerade auch über Bilder die Grenzen des je Eigenen, Anderen und Fremden verhandelt werden können

„Ich war mutig“: Eine qualitative Studie zur Rekonstruktion kindlicher Perspektiven auf Erfahrungen im pferdegestützten Setting

Das vorliegende kumulative Dissertationsprojekt besteht aus fünf Fachbeiträgen und befasst sich mit pferdegestützten Interventionen aus der Perspektive von Kindern. Zunächst wird eine kritische Auseinandersetzung mit dem Forschungsfeld tiergestützter Interventionen vorgenommen, da hier häufig Erklärungsansätze herangezogen werden, die wissenschaftlich nicht abgesichert sind. Diese Ansätze sollen in der eigenen Arbeit nicht reproduziert werden. Für die Erhebung des Forschungsstandes werden Studien herangezogen, welche sich mit der psychischen, sozialen und emotionalen Wirkung pferdegestützter Interventionen bei Kindern befassen. Das bearbeitete Forschungsdesiderat ergab sich aus der Betrachtung bestehender Studien, da die Kinderperspektive in diesem Zusammenhang bisher kaum wissenschaftlich betrachtet wurde. Um zu verstehen, was für Kinder an pferdegestützten Interventionen relevant ist, wird ein Forschungsdesign verwendet, welches die Kinder in den Forschungsprozess einbezieht, sodass sie ihre eigenen Relevanzen explizieren können. Somit wird eine neue Perspektive auf bestehende Forschungsergebnisse eröffnet, welche ein tieferes Verständnis für die Wirkweisen pferdegestützter Interventionen bietet und die Möglichkeit zur Evaluation der praktischen Durchführung beinhaltet. Die Ergebnisse beruhen auf der Befragung von 23 Kindern die wöchentlich an einer pferdegestützten Intervention teilnahmen. Die meisten der Kinder lebten zum Zeitpunkt des Interviews in Einrichtungen der Kinder- und Jugendhilfe und nicht bei ihren Familien und standen somit unter erhöhter psychosozialer Belastung. Wie Kinder pferdegestützte Förderung wahrnehmen, wird mit Hilfe von offenen Leitfadeninterviews und der Grounded Theory herausgearbeitet. Als zusätzliche Ausdrucksmöglichkeit der Kinder wurden Bilder, die sie vom pferdegestützten Setting malten, als ergänzendes Material genutzt und mittels Segmentanalyse ausgewertet. Am Ende der Arbeit ist festzuhalten, dass in pferdegestützten Interventionen, mit dem Ziel der Förderung von mentaler Gesundheit, reitpädagogische Fachkräfte Situationen mit Pferden konstruieren, die das interpersonale Vertrauen und das Selbstvertrauen von Kindern stärken, indem gezielt die Bewältigung von Herausforderungen mit dem Pferd unterstützend angeleitet wird. Insbesondere die zentrale Rolle der reitpädagogischen Fachkraft sowie relevante Wirkfaktoren werden vertieft betrachtet