Sie können Ihre Autoschlüssel nicht finden? Roboter werden sich besser erinnern als Sie
Wie Kaffeemaschinen und Roombas könnten diese Roboterbegleiter - gepaart mit Kameras und KI-Algorithmen - bald zu einem festen Bestandteil im Haushalt für uns zunehmend gedächtnisbehinderte Menschen werden.
Im Jahr 2015 waren die Informationskanäle voll von Berichten darüber, dass die menschliche Aufmerksamkeitsspanne für eine einfache Aufgabe auf 8,25 Sekunden gesunken sei. Noch schändlicher war ein Detail in dem Bericht: Die Fähigkeit des Menschen, sich zu konzentrieren, war geringer als die Aufmerksamkeitsspanne eines Goldfisches, die bei 9 Sekunden lag.
Man konnte fast ein hörbares Aufatmen hören, als sich herausstellte, dass nichts davon wahr war. (Goldfische haben offenbar Erinnerungen und können lernen!)
Der Keim dieses sehr glaubwürdigen Mythos wurde offenbar in einem Microsoft-Bericht gesät. Und doch, wenn man die sensationelle Information, die sich in unzähligen Nachrichtenberichten eingeschlichen hat, außer Acht lässt, erweist sich, dass die zugrunde liegenden Fakten erschreckend zutreffend sind.
Unsere Aufmerksamkeitsspanne schrumpft.
Bereit zum Vergessen
Dr. Gloria Mark, Professorin für Informatik an der University of California, Irvine, die untersucht, wie sich digitale Medien auf unser Leben auswirken, hat ein Buch Bestätigung der Annahme, dass unsere Konzentrationsfähigkeit gefährdet ist.
„Im Jahr 2004 haben wir gemessen, dass die durchschnittliche Aufmerksamkeit auf einem Bildschirm zweieinhalb Minuten beträgt“, schreibt Mark. „Einige Jahre später stellten wir fest, dass die Aufmerksamkeitsspanne etwa 75 Sekunden betrug. Jetzt stellen wir fest, dass Menschen durchschnittlich nur 47 Sekunden lang auf einen Bildschirm achten können“, sagt sie.
Von 150 Sekunden auf eine durchschnittliche Aufmerksamkeitsspanne von 47 Sekunden in nur 10 Jahren ist ein erstaunlicher Rückgang, der tiefgreifende Auswirkungen auf unsere Spezies haben könnte.
Viele Wissenschaftler weisen auf einen Zustand namens kognitiver Verfall hin, der bei uns Menschen auftritt, da wir immer mehr auf Technologie angewiesen sind, um Dinge zu tun, die wir früher mit unserem Gehirn selbst erledigten.
Wenn Sie Ihr Gehirn davon abhalten, schwierige Dinge zu tun, wie zum Beispiel Karten zu lesen, um an Ihr Ziel zu gelangen, anstatt ein GPS wie Google Maps zu verwenden, um Sie dorthin zu führen, bremsen Sie genau die Dinge, die zur Entwicklung Ihrer Spezies beigetragen haben.
Es entsteht eine bösartige Rückkopplungsschleife. „Sobald Sie Ihr Gedächtnis nicht mehr nutzen, wird es schlimmer, was dazu führt, dass Sie Ihre Geräte noch häufiger nutzen“, sagt Professor Oliver Hardt, der die Neurobiologie des Gedächtnisses und des Vergessens an der McGill University in Montreal erforscht.
„Wir können vorhersagen, dass eine längere GPS-Nutzung wahrscheinlich die Dichte der grauen Substanz im Hippocampus verringert. GPS-basierte Navigationssysteme erfordern nicht, dass Sie eine komplexe geografische Karte erstellen. Stattdessen sagen sie Ihnen lediglich Orientierungen, wie zum Beispiel „Biegen Sie links ab“. ', sagt Hardt.
Das Anhören einer Karten-App beansprucht den Hippocampus nicht sehr stark, im Gegensatz dazu, wenn man gezwungen wird, sich mit einer physischen Karte auseinanderzusetzen, was einen viel größeren und komplexeren kognitiven Prozess erfordert. Und es hat katastrophale Folgen für uns.
Als schlüssigen Beweis verweist Hardt auf die Gehirnkartierung von Menschen, die schon sehr lange GPS nutzen - sie zeigen deutliche Beeinträchtigungen des räumlichen Gedächtnisses, das den Hippocampus erfordert.
Es ist daher nicht ganz überraschend, dass der durchschnittliche Amerikaner 2,5 Tage im Jahr damit verbringt, nach Dingen zu suchen, was sich selbst Kosten in Höhe von 2,7 Milliarden US-Dollar an Wiederbeschaffungskosten verursacht. In dieser Kohorte dürfte die Wahrscheinlichkeit, dass die Millennials ihre Sachen verlegen, doppelt so hoch sein wie in der Babyboomer-Generation.
Viele andere gemessene Anzeichen haben bereits darauf hingewiesen, dass etwas Schlimmes am Werk ist; Beispielsweise greift der durchschnittliche Mensch mehr als 1.500 Mal pro Woche zum Telefon. Tatsächlich verringert die bloße Anwesenheit eines Smartphones die kognitiven Fähigkeiten.
Hardt liegen die Daten noch nicht vor, aber er glaubt, dass „die Kosten dafür ein enormer Anstieg der Demenz sein könnten“.
Speicherneustart
Die Lösung der University of Waterloo zum Auffinden verlorener Dinge besteht darin, einen Fetch-Roboter mit einem KI-Algorithmus und einer Kamera auszustatten
Was bedeutet das alles für unsere Gesellschaft? Wir müssen uns auf eine Zukunft vorbereiten, in der wir nicht in der Lage sind, die grundlegendsten Dinge zu tun - egal, ob wir an Demenz leiden oder nicht. Mit anderen Worten: Wir müssen einen Weg finden, in einer Zeit potenziell chronischer Gedächtnisstörungen zu überleben und zu bestehen.
In diesem Zusammenhang gibt es zwei bemerkenswert geniale und relativ kostengünstige Lösungen, die entwickelt wurden, um sich in der Welt der Gedächtnisbehinderten zurechtzufinden.
Ein Forschungsteam der University of Waterloo in Ontario, Kanada, hat einen Begleitroboter mit einem eigenen episodischen Gedächtnis entwickelt, der ursprünglich für Demenzpatienten entwickelt wurde, aber für seine Fähigkeit gelobt wird, jedem zu helfen, der gewohnheitsmäßig vergesslich ist.
Sollten sich unsere derzeitigen Gedächtnisprobleme noch verschlimmern, könnten solche Begleitroboter zu einem ebenso festen Bestandteil in den Haushalten werden wie Kaffeemaschinen oder Roomba-Staubsauger.
Das Waterloo-Forschungsteam begann mit einem mobilen Manipulatorroboter Fetch, der über eine eingebaute Kamera und ein Faltungs-Neuronales Netzwerk verfügt. Mithilfe von Deep Learning und einem Objekterkennungsalgorithmus brachten die Forscher dem Roboter bei, Objekte im Raum zu identifizieren, zu verfolgen und ein Speicherprotokoll zu führen. Dies wurde in einem Video gespeichert, mit der Möglichkeit, die Zeit und das Datum aufzuzeichnen, an dem Objekte in das Sichtfeld des Roboters eindrangen oder es verließen.
Die Forscher entwickelten außerdem eine grafische Benutzeroberfläche, die es Benutzern ermöglicht, Objekte auszuwählen, die sie verfolgen möchten.
Mit anderen Worten: Wenn Sie vergessen haben, wo Sie Ihr Telefon zuletzt in Ihrem Wohnzimmer gelassen haben, geben Sie einfach den Namen des fehlenden Objekts in diese Benutzeroberfläche ein und der Standort des Objekts wird Ihnen angezeigt.
Der leitende Forscher Ali Ayub, Postdoktorand für Elektrotechnik und Computertechnik an der Universität, sagt, dass die Tracking-Genauigkeit derzeit bei etwa 90 Prozent liegt, sich aber verbessert.
„Die langfristigen Auswirkungen davon sind wirklich aufregend“, sagte Dr. Ayub. „Ein Benutzer kann nicht nur an einem Begleitroboter beteiligt sein, sondern auch an einem personalisierten Begleitroboter, der ihm mehr Unabhängigkeit verschaffen kann.“
Tags mit Erinnerungen
Die Lösung des MIT für verlorene Dinge nutzt einen Roboterarm, der mit einer drahtlosen RFID-Antenne ausgestattet ist, die Objekte mit aufgeklebten RFID-Tags erkennen kann
Forscher am MIT beschäftigten sich mit dem gleichen Problem der Gedächtnisstörung, verwendeten jedoch einen anderen Ansatz. Sie nutzten einen RFusion-Roboterarm mit integrierter Kamera und Antenne, die zusammenarbeiten, um Gegenstände zu erkennen und herauszuholen, die durch einen Haufen Sachen völlig unsichtbar gemacht werden könnten.
Was diese Lösung ebenso attraktiv macht, ist ihre Einfachheit: Auf den Artikeln sind RFID-Tags angebracht, die batterielos und spottbillig sind. (Radio Frequency Identification - auch bekannt als RFID - ist im Wesentlichen ein drahtloses System, das sowohl aus Tags besteht, die Signale aussenden können, als auch aus Lesegeräten, die über Antennen verfügen, die diese Signale empfangen und interpretieren können.)
Egal wo sich die Objekte befinden und wie viele Dinge darüber gestapelt sind, das RFusion-System des MIT kann sie herausbefördern (solange sie sich innerhalb der Zone befinden, in der der Roboterarm arbeitet).
Mithilfe von maschinellem Lernen ermittelt der Roboterarm, in den Kamera und Antenne integriert sind, den Standort.
Sobald es in der Lage ist, den richtigen Raum anzuvisieren, greift das neuronale Netzwerk ein, indem es Informationen von den RF-Tags sowie KI-gesteuerte visuelle Hinweise von der Kamera verknüpft, um den Bereich von anderen Objekten zu befreien, die möglicherweise über dem Objekt liegen, um das es sich handelt auf der Suche nach.
Der Schlüsselprozess hier ist ein sogenanntes Reinforcement Learning - dabei wird dem Algorithmus mithilfe eines rechnerischen Belohnungssystems beigebracht, den Roboterarm in möglichst wenigen Bewegungen an sein Ziel zu bringen.
Nachdem der Winkel und die Breite des Greifers angepasst und die Genauigkeit des RF-Tags ein letztes Mal überprüft wurden, nimmt der Roboterarm das Objekt auf und legt es beiseite.
Nicht nur das gedächtnisbehinderte Universum könnte von dieser eleganten Lösung profitieren.
Dank KI-Algorithmen und RFID-Tags entsteht eine völlig neue kostengünstige Lösung, die Stapel von Bestellungen in Lagern navigieren und diese ausführen kann oder in jedem industriellen Umfeld funktioniert, das die Bewältigung der Komplexität der Lieferkette erfordert.
„Diese Idee, Gegenstände in einer chaotischen Welt finden zu können, ist ein offenes Problem, an dem wir seit einigen Jahren arbeiten“, sagte Fadel Adib, außerordentlicher Professor in der Abteilung für Elektrotechnik und Informatik am MIT.
„Der Bedarf an Robotern, die in der Lage sind, unter einem Stapel nach Dingen zu suchen, ist in der heutigen Industrie ein wachsender Bedarf“, fügte er hinzu.