Schlagworte: Machine Learning

Moralische Maschinen mit maschinellem Lernen

Michael und Susan Leigh Anderson stellen beim Berliner Kolloquium 2019 ihre neuesten Ergebnisse aus der Disziplin der Maschinenethik vor. Üblicherweise werden sogenannten moralischen Maschinen starre Regeln gegeben, an die sie sich sozusagen sklavisch halten. Dies hat einige Vorteile, aber auch ein paar Nachteile, denen man mit Hilfe von maschinellem Lernen entgegentreten kann. Genau diesen Ansatz haben die Andersons zusammen mit einem Forscher vom Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme verfolgt, wobei die Altenpflege als Kontext diente: „Contrary to those who regard such a goal as unattainable, Michael and Susan Leigh Anderson … and Vincent Berenz … have succeeded in programming a SoftBank Nao robot with a set of values that determines its behavior while aiding a person in a simulated eldercare environment. This unprecedented accomplishment uses machine learning to enable the robot to discern how each of its actions would satisfy or violate its ethical duties in the current situation and decide the best action to take.“ (Machine Ethics) Die Ergebnisse werden 2019 in den Proceedings of the IEEE publiziert. Der wissenschaftliche Leiter des 23. Berliner Kolloquiums zu Pflegerobotern ist Oliver Bendel. Die Anmeldung erfolgt über die Website der Daimler und Benz Stiftung.

Abb.: Ein Nao-Roboter (Foto: SoftBank/Philippe Dureuil, CC-BY-SA-4.0)

Minds Mastering Machines

Die Minds Mastering Machines ist die Konferenz für Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Sie findet in Köln vom 24. bis 26. April 2018 statt. Die Keynote am 25. April hält der Informations- und Maschinenethiker Oliver Bendel aus Zürich zum Thema „Das Moralisieren von Maschinen“. Zur Konferenz steht auf der Website: „Die Einsatzgebiete für Machine-Learning-Ansätze, die den Kern der KI ausmachen, sind vielfältig: Sie reichen von intelligenten Helfern und Bots, die online bei allerlei Aufgaben assistieren, über autonome Fahrzeugen bis hin zur Steuerung komplexer Verkehrsströme. Weitere Beispiele sind Wohnungen, die Heizungen regulieren lernen oder bei auffälligem Verhalten hilfsbedürftiger Bewohner Hilfe herbeirufen, und smarte Fabriken mit Maschinen, die sich selbst optimieren und mögliche Störungen bereits im Vorfeld ankündigen.“ (Website M3) Die Konferenz hat „es sich zum Ziel gesetzt, ihre Besucher beim Schritt von den Visionen der Science-Fiction-Autoren in die technische Realität zu unterstützen“ (Website M3).

Abb.: Von Science-Fiction und Fantasy zur technischen Realität