Nachwuchsforscherinnen am Start
Fokus auf Interaktion von Menschen und Künstlicher Intelligenz
12.10.2020
Eine vom Bundesforschungsministerium geförderte neue Gruppe von Nachwuchswissenschaftlerinnen der TU Darmstadt wird in den kommenden vier Jahren zum Thema „Interaktive KI für Domänenexperten und Alltagsnutzer“ (IKIDA) forschen. Geleitet wird das Team von Dr. Dorothea Koert aus dem Informatik-Fachgebiet Intelligente Autonome Systeme. Sie wurde 2019 mit dem KI-Newcomerin-Preis ausgezeichnet.
Die sechs Wissenschaftlerinnen kommen aus den Themenbereichen maschinelles Lernen, Robotik und Kognitionswissenschaft. Das technische und wissenschaftliche Ziel des Projekts ist die Entwicklung von interaktiven, probabilistischen Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI), die in der Lage sind, von direkter Interaktion mit Menschen zu lernen und zu profitieren. Die Erkenntnisse aus dem Zusammenwirken in konkreten Alltagssituationen sollen dazu beitragen, KI-Lösungen anwendungsfreundlicher und nachhaltiger zu gestalten, Fehler zu reduzieren, mehr Vertrauen und Akzeptanz zu schaffen.
Das Team steht dabei auch im Austausch mit den assoziierten Industriepartnern Energy Robotics (Darmstadt), Franka Emika (München) und Porsche Motorsport (Weissach). Sie werden die Wissenschaftlerinnen bei der Evaluation praktisch relevanter Anwendungsfälle interaktiver KI-Methoden unterstützen. Dazu zählen zum Beispiel automatisierte Daten-Klassifikation und das robotische Erlernen motorischer Fertigkeiten. Innerhalb der TU Darmstadt arbeitet das Team eng mit der und dem KI-Initiative „AI:DA“ zusammen. Centre for Cognitive Science
„Unsere große Vision ist, dass KI irgendwann für jeden zugänglich wird“
Interview mit Dr. Dorothea Koert
Frau Koert, Sie legen mit einer neuen Gruppe junger Wissenschaftlerinnen los, um zu „Interaktiver Künstlicher Intelligenz“ zu forschen. Um was geht es inhaltlich?
Wir forschen in unserem Team an der Entwicklung von interaktiven Algorithmen für Künstliche Intelligenz (KI), welche in der Lage sein sollen, von direkter Interaktion mit menschlichen Nutzern zu profitieren. Durch Ermöglichung einer solchen direkten Interaktion können potenziell Anwendungsbarrieren von KI-Lösungen gesenkt und ihre Akzeptanz sowie ihre Nachhaltigkeit gesteigert werden. Bei der Entwicklung der interaktiven KI-Algorithmen wollen wir in unserer Gruppe insbesondere auch kognitive Modelle der Mensch-KI-Interaktion erarbeiten und integrieren. Als Praktische Anwendungsgebiete fokussieren wir uns dabei besonders auf interaktives Fertigkeitslernen für Roboter, die zum Beispiel Menschen im Alltag assistieren können, sowie auf interaktive KI-gestützte Datenanalyse, die auch für Unternehmen eine interessante Technologie bieten kann.
Wie haben Sie das Team zusammengestellt? Welche Fachrichtungen wirken da zusammen?
Bei der Zusammenstellung des Teams lag ein sehr starker Fokus auf Interdisziplinarität, die meiner Meinung nach essenziell ist für die Forschungsfragen, die wir untersuchen wollen. Es ist großartig, dass wir Forscherinnen mit Expertisen in den Fachrichtungen Psychologie, Kognitionswissenschaften, Informatik, Robotik und Maschinelles Lernen im IKIDA-Team vertreten haben, und ich freue mich schon sehr auf die so aktiv gelebte interdisziplinäre wissenschaftliche Zusammenarbeit und dadurch hoffentlich entstehende spannende Ergebnisse.
Sie kooperieren mit einigen assoziierten Industriepartnern. Warum diese Auswahl und was sind die gemeinsamen Vorteile?
Interaktive KI bietet aus unserer Sicht grade für Unternehmen in Zukunft ein hohes Nutzungspotential. Um in IKIDA dabei den Praxisfokus von Anfang an im Blick zu haben, freuen wir uns auf einen kontinuierlichen Austausch mit den assoziierten Industriepartnern. Dieser Austausch soll helfen, auch für Unternehmen praktisch relevante Fragestellungen zur interaktiven KI zu identifizieren und weiter zu erforschen. Thematisch untersuchen wir dabei zum einen Anwendungen für interaktives Fertigkeitslernen für Roboter, aber auch mögliche Anwendungsszenarien für automatisierte KI-gestützte Datenanalyse. Wir denken, dieser geplante kontinuierliche Austausch mit den Unternehmen kann helfen, dass die Forschung in IKIDA am Ende ein höheres Potenzial für Praxisrelevanz erreicht. Dabei freuen wir uns schon sehr auf den Austausch mit den assoziierten Partnern Energy Robotics (Darmstadt), Franka Emika (München) und Porsche Motorsport (Weissach).
Ein abschließender Blick in Ihre Projektliste mit Meilensteinen: Was möchten Sie mit Ihren Kolleginnen in vier Jahren erreicht haben?
Unsere große Vision ist, dass KI irgendwann für jeden zugänglich wird und die KI-Entwicklung und Anpassung dabei nicht mehr nur KI-Expertinnen und -Experten vorbehalten ist. Da dieses Thema allerdings sehr komplex ist, werden wir in den vier Jahren des geplanten Projekts wahrscheinlich nur erste Schritte in diese Richtung gehen können. Wir hoffen, dass es uns dabei zum Abschluss des Projekts gelungen ist, neue Methoden zu erforschen, die Mensch-KI-Interaktion, speziell für das interaktive Fertigkeitslernen von Robotern und die automatische Datenanalyse zu vereinfachen. Zusätzlich wollen wir dabei kognitive Modelle entwickeln und probieren, besser zu verstehen wie man Mensch-KI-Interaktion in diesen Anwendungsfällen auch für unerfahrene Nutzer optimal gestalten kann.
Die Fragen stellte Jörg Feuck
Statements der Teammitglieder von IKIDA
Lisa Scherf
Die größte Relevanz unserer Forschung sehe ich künftig in der Entlastung und Unterstützung des Menschen durch hoch interaktive KI-Systeme in den unterschiedlichsten Bereichen - von der Pflege bis hin zur Automobilindustrie.
Vildan Salikutluk
Meine Forschung beschäftigt sich mit der Interaktion von Menschen und KI, die nicht nur sehr faszinierend ist, sondern großes Potenzial für viele wichtige Anwendungsbereiche hat.
Svenja Stark
Ich forsche in der IKIDA-Gruppe, weil ich Menschen und Roboter voneinander lernen lassen möchte, damit wir Menschen besser verstehen und ihren Alltag verbessern können.
Dr. Cigdem Turan
Mein Forschungsgebiet – mensch-zentierte KI – ist faszinierend, weil wir darauf abzielen zu verstehen, wie Menschen reagieren, entscheiden, interagieren und sozialisieren; den menschlichen Input nutzen, um die Robustheit von Algorithmen zu fördern, sowie den Menschen helfen, Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen.
Susanne Trick
Mich reizt besonders, die jeweiligen Stärken von Mensch und KI optimal zu vereinen, damit Mensch und KI als erfolgreiches Team zusammenarbeiten können.