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Editorial: Spuren der Automatisierung

Ein relaio-Schwerpunkt über Menschen und Maschinen

SchwerpunktMenschMaschineGesellschaft

Google, Facebook, Microsoft, Amazon, IBM – Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Human Enhancement, Robotik, Industrie 4.0. Namen, die uns täglich erreichen und uns in einen Zustand irgendwo zwischen Bewunderung und Unbehagen versetzen. Denn die digitalen Automatisierungstechnologien erzeugen schmale Grenzen auf denen wir zwischen Utopie- und Dystopievorstellungen balancieren müssen. Apples Sprachassistent Siri lockt uns mit ihrem anmutenden „Wie kann ich behilflich sein?“ in die sprachliche Interaktion mit einer vermeintlich verlässlichen Lady. Doch wann hört dienen auf und wann beginnt beherrschen?

Was muss man über digitale Automatisierungsinnovationen wissen, was kann getrost ignoriert werden? Nimmt er meinen Arbeitsplatz jetzt weg oder hab ich bald immer Freizeit? Welche Daten haben die von mir oder gibt es eine neue App, die mein Leben noch einen Tick komfortabler macht? Fakten sind teuer und nahezu unfassbar, wenn nur spekuliert werden, gleichzeitig aber jede x-beliebige Social Media Nutzerin durcheinander plärren und schreien kann – und ja, so fühlt es sich gerade an: ein einziges Getümmel und Gewühl von Informationen über digitale Automatisierungstechnologien. Die Tatsache, dass es vor allem die Informationstechnologien selbst sind, die bereits umfassend algorithmisiert und damit digital automatisiert worden sind, macht die Sache kaum besser. Welchen Wissensquellen kann man hinsichtlich der digitalen Automatisierung also überhaupt noch vertrauen?

Aus diesen Fragestellungen hat relaio einen mehrteiligen redaktionellen Fokus unter dem Titel „Spuren der Automatisierung - Ein Schwerpunkt über Menschen und Maschinen“ gebastelt. Denn genau das haben wir gemacht: Die Sachen gepackt und uns auf die Suche nach Automatisierung gemacht und zwar in unserer direkten Umgebung. Was läuft um uns herum in Sachen Automatisierungsinnovation, also Robotik, Human Enhancement, Machine Learning und Co.? Und was sagen ExpertInnen aus den Gesellschafts- und Geisteswissenschaften über die kulturellen respektive ethischen Dimensionen dieser  Automatisierungstechnologien? Wir sind also den Spuren der Automatisierung gefolgt und haben uns gefragt, welche Spuren diese für die Zukunft der Gesellschaft legen.

Herausgekommen ist unser zweiter relaio-Schwerpunkt, der insgesamt sechs Beiträge umfasst:

  • Für das Thema „Kinder und Robotik“ sind wir nach Wien gefahren, um die Gründer des Spielzeug-Start-Ups Robo Wunderkind zu interviewen. Welche technologischen und pädagogischen Möglichkeiten Kinder bei der Programmierung von Spielzeugrobotern durch Robo Wunderkind erhalten sollen, lesen Sie im Profil und Interview mit Robo Wunderkind ab dem 14. März hier.
Robo Wunderkind — ein Spielzeugroboter, mit dem es Kindern leicht fallen soll, spielerisch das Programmieren zu lernen 
  • Weiterhin haben wir das Münchner Start-Up ProGlove getroffen, das mit seinem Industriehandschuh die Produktionsstätte von Automobilherstellern fit für die Industrie 4.0 machen will.  Das Interview mit ProGlove lesen Sie ab dem 16. März hier.
ProGlove — ein Industriehandschuh, der Scanvorgänge in der Automobilindustrie effizienter gestaltet.
  • Sylvester Tremmel, promovierender Wissenschaftler am Munich Center for Technology in Society, sucht nach den Gründen für die kulturellen Unterschiede in der gesellschaftlichen Wahrnehmung von Robotik. Seinen exklusiv für relaio verfassten Beitrag lesen Sie ab dem 20. März hier.
  • Für ein Interview konnten wir den CEO des „Hidden Champion“ unter den Industrierobotern FRANKA EMIKA aus München gewinnen. Das Gespräch mit Dr. Haddadin über FRANKA EMIKAs Mission, das iPhone der Industrierobotik zu werden, und was man unter „Human Centered Technology“ versteht, sowie unser Profil über FRANKA EMIKA lesen Sie hier.
Franka Emika — ein Industrieroboter mit der Feinfühligkeit einer menschlichen Hand.
  • Zusammen mit dem Philosophen Dr. Nikil Mukerij, Forscher am Münchner Kompetenzzentrum für Ethik, diskutiert die relaio-Redaktion die ethischen Perspektiven, die mit den drei vorgestellten Automatisierungstechnologien einhergehen. Diesen Beitrag lesen Sie hier.
  • Wir schließen unseren Schwerpunkt mit einem Fazit ab. Diesen Kommentar lesen Sie ab dem 27. März hier.

Für LeserInnen, die sich als Technikanalphabetinnen beschreiben würden, haben wir im Folgenden eine kleine Begriffswelt der Automatisierungstechnologien zusammengestellt.

Die relaio-Redaktion wünscht viel Freude mit „Spuren der Automatisierung - Ein Schwerpunkt über Menschen und Maschinen“.

Kleine Begriffswelt der Automatisierungstechnologien:

  • Künstliche Intelligenz: Der Versuch, technische Systeme zu entwickeln, die ohne Einwirken des Menschen eigene Entscheidungen treffen können und damit einen gewissen Grad an Autonomie haben. Die Konzepte „Intelligenz“ und „Autonomie“ werden (in der Technologieentwicklung) relativ zur Technologie verwendet und nicht relativ zur menschlichen Fähigkeit (wie oftmals in der Öffentlichkeit suggeriert wird). Beispiel: Ein intelligentes Programm erkennt effizient bestimmte Muster in der Umwelt, um schließlich ein Fahrzeug autonom fahren zu lassen.
  • Die Forschung an künstlicher Intelligenz hat schon einige sogenannte „Winter der künstlichen Intelligenz“ erlebt: Phasen, in denen gar nichts oder nur sehr wenig vorwärts ging, wie zum Beispiel in den 80er und 90er Jahren. Der derzeitige Hype ist vor allem dem Machine Learning geschuldet. Dabei werden einem Programm in einer Lernphase gewisse Probleme, beispielweise in Form von Musterassoziationen, vorgestellt. Die erlernte Lösungsmethodik kann dann auf andere Problemstellungen angewendet werden, ohne explizite Änderungen im Programmcode vorzunehmen.
  • Der Antrieb des Machine Learning sind Big Data. Die Algorithmen lernen von riesigen Mengen an Daten, um schließlich statistische Prognosen über Daten machen zu können.  Diese Datenmengen können von Firmen über das sogenannte Cloud Computing gemanaged werden. Amazon, Google und Co. verkaufen Cloud-Speicher an andere Firmen. Somit müssen sich zum Beispiel Robotikfirmen nicht mehr selbst um Datenspeicherinfrastrukturen kümmern, sondern können einfach loslegen.

Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz lassen sich in einer schier grenzenlosen Vielzahl von Anwendungen umsetzten:

  • Beim Human Enhancement kooperieren technische Artefakte und Menschen miteinander. Durch diese biologisch-technische Symbiose lassen sich scheinbar komplexe datenbasierte Aufgaben bewältigen. Das „Best of both Worlds“-Szenario ermöglicht Arbeitnehmern zum Beispiel in vernetzen Fabriken in Echtzeit relevante Informationen über Produktion und Logistik einholen.      
  • Jeder kann sich unter dem Begriff Robotik etwas vorstellen. Aber auch hier tut sich einem bei genauerer Betrachtung ein riesiges Spektrum an verschiedenen technischen Systemen auf: humanoide und nicht-humanoide Roboter, Industrieroboter, Lernroboter, Sexroboter, Spielzeugroboter, Kriegsroboter und viele mehr.

 

 

 

 

 

 

 

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