Im Gespräch mit Dr. Lothar Hotz
Videoporträt
Das folgende Video gibt einen Einblick in die Arbeit von Dr. Lothar Hotz und stellt seine Forschungsschwerpunkte heraus.
In der folgenden Datei kannst du den Dialog aus dem Video noch einmal nachlesen. Das Transkript wurde mithilfe einer KI erstellt, was schon zu einem erstaunlich guten Ergebnis geführt und uns viel Arbeit abgenommen hat. Dennoch war es gut und wichtig, den Text noch einmal durchzusehen:
Die Quelldatei des Transkripts findest du am Ende der Seite.
Podcastinterview
In dieser Podcastepisode spricht Lothar Hotz zunächst über die Geschichte der KI-Forschung in Hamburg und erläutert moderne Ansätze der KI wie Machine Learning und Neuronale Netze. Er erklärt seinen Standpunkt, warum sich Künstliche Intelligenzen also solche outen sollten und dass es in unser aller Verantwortung liegt, die Entwicklung von KI mitzugestalten.
Lernanregungen
Hast du Lust bekommen, noch tiefer einzusteigen? Wir haben ein paar Vorschläge für dich zusammengestellt:
In welchem Fachbereich forscht Lothar Hotz an der Universität Hamburg?
Der Fachbereich an der Universität Hamburg, dem auch Lothar Hotz angehort, heißt Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS). Auf der Homepage gibt es einen Überblick der zahlreichen Projekte und Mitarbeiter:innen.
Wer ist der Roboter aus dem Video? Und was kann er?
Der Roboter PR2 aus dem Video hat im Projekt Robustness by Autonomous Competence Enhancement (RACE) eine große Rolle gespielt. Ein Überblicksvideo führt ein in das Forschungsprojekt und zeigt, was PR2 kann und wie er lernt. Neben Lothar Hotz äußern sich noch andere Forscher der Universtität Hamburg zu den Herausforderungen und Chancen von KI. Es lohnt auf jeden Fall, das Video bis zum Ende zu schauen...
Wie du vielleicht gehört hast, sind historisch verschiedene Richtungen gewachsen, die unter "Künstlicher Intelligenz" gefasst werden.
Gibt es ein Beispiel für KI, bevor Machine Learning populär wurde?
Lothar Hotz spricht im Podcast über das erste Fahrplaninformationssystem in Hamburg mit Namen GeoFox. Es ist noch heute das Rückgrat des Hamburger Verkehrsverbunds (HVV). Die mathematisch-technischen Grundlagen werden in den folgenden beiden Texten beschrieben:
In welchem Fachbereich forscht Lothar Hotz an der Universität Hamburg?
Der Fachbereich an der Universität Hamburg, dem auch Lothar Hotz angehort, heißt Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS). Auf der Homepage gibt es einen Überblick der zahlreichen Projekte und Mitarbeiter:innen.
Wer ist der Roboter aus dem Video? Und was kann er?
Der Roboter PR2 aus dem Video hat im Projekt Robustness by Autonomous Competence Enhancement (RACE) eine große Rolle gespielt. Ein Überblicksvideo führt ein in das Forschungsprojekt und zeigt, was PR2 kann und wie er lernt. Neben Lothar Hotz äußern sich noch andere Forscher der Universtität Hamburg zu den Herausforderungen und Chancen von KI. Es lohnt auf jeden Fall, das Video bis zum Ende zu schauen...
Wie du vielleicht gehört hast, sind historisch verschiedene Richtungen gewachsen, die unter "Künstlicher Intelligenz" gefasst werden.
Gibt es ein Beispiel für KI, bevor Machine Learning populär wurde?
Lothar Hotz spricht im Podcast über das erste Fahrplaninformationssystem in Hamburg mit Namen GeoFox. Es ist noch heute das Rückgrat des Hamburger Verkehrsverbunds (HVV). Die mathematisch-technischen Grundlagen werden in den folgenden beiden Texten beschrieben:
- Möller, Ralf; Hotz, Lothar: Suchalgorithmen und Interaktionstechniken für Fahrplan-Informationssysteme. Technical Report Bericht Nr. LKI-M-91/3, Labor für Künstliche Intelligenz, 1991, PDF
- Wikipedia-Eintrag zu GeoFox
PR2 und Lothar Hotz haben schon deutlich gemacht, dass Bildverarbeitung wesentlich für viele KI-Anwendungen ist. Das folgende Video gibt noch ein Beispiel, wie Bilderkennung und algorithmische Analysen zusammenspielen.
Wie funktioniert Bild- und Ereigniserkennung auf einem Flughafen?
Im Videoporträt von Lothar Hotz sind Ausschnitte aus einem Forschungsprojekt zu sehen, in denen deutlich wird, wie Objekte und Ereignisse in Bewegtbildern identifiziert werden können. Den kompletten Film gibt es auf YouTube.
Welche Bemühungen gibt es, Algorithmen transparenter zu machen?
Viele Initiativen und Forscher:innen arbeiten für mehr Transparenz von Algorithmen und KI-Systemen. Daher geben wir hier nur eine kleine Auswahl an:
- Google hat mit der Model Card einen Vorschlag gemacht, wie KI-Algorithmen transparenter gemacht werden können.
- Einen anderen Vorschlag hierzu gibt es von der Bertelsmann Stiftung und dem VDE. Das KI-Ethik-Label ist analog zum Energieeffizienzlabel angelegt. Einen Einstieg bietet die Projektwebsite, ein Video fasst zusammen, wie das Label berechnet wird.
- AlgorithmWatch heißt die deutsche Nichtregierungsorganisation, die sich die kritische Beobachtung algorithmischer Systeme zur Aufgabe gemacht hat.
Du möchstest noch mehr lesen zum Thema? Voilà!
Wo finde ich einen Einstieg in die Literatur zur Forschungsrichtung, die Lothar Hotz verfolgt?
Auf der Website von Lothar Hotz finden sich alle Publikationen seit 1980 zu den Themen, die im Podcast angesprochen wurden.
Und jetzt möchtest du auch selber was ausprobieren? Neben den unzähligen Videos und Tutorials im Netz können wir das folgende Buch empfehlen.
Wie finde ich selbst einen Einstieg in Theorie und Praxis?
Tariq Rashid führt in seinem Buch "Neuronale Netze selbst programmieren" gut erklärt und nachvollziehbar an die mathematischen Grundlagen neuronaler Netze heran. Das Buch glänzt mit einem Anhang, der in den mathematischen Themenbereich Analysis einführt oder hilft, diesen wieder aufzufrischen. In den praktischen Einheiten geht es darum, mit Python und einem Raspberry Pi selbst ein neuronales Netz aufzubauen und zu trainieren.
- Rashid, T. (2017). Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python. (F. Langenau, Übers.) (1. Auflage.). Heidelberg: O’Reilly.
Feedback
Schreib eine Mail an meinwegzuki.hoou@tuhh.de, wenn dir die Episode gefallen hat oder du Anregungen und Kritik hast.
Quelldateien
Die folgenden Quelldateien der Transkripte sind mit einem Texteditor bearbeitbar und können im OER-Sinne und unter Beachtung der Lizenz weitergenutzt werden: