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Von der Künstlichen zur Umgebungsintelligenz
Beschreibung:

Ziel dieses Forschungsvorhabens ist eine Rekonstruktion der Kontinuitäten und Veränderungen zwischen dem Forschungsprogrammen der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Ambient Intelligence ("Umgebungsintelligenz", AmI). Die Untersuchung konzentriert sich hierbei auf die impliziten und expliziten Modelle der Umwelt, in welcher die jeweiligen Systeme operieren. Wenngleich die Bedeutung der Umwelt für die Fähigkeiten und das Verhalten eines Systems auch innerhalb der KI-Forschung spätestens seit den frühen 1990er Jahren anerkannt wird, bietet die AmI, hier in einem weiten Sinne verstanden, eine erkennbar andere Heragehensweise an diese Thematik an: Indem AmI-Systeme dem Versuch dienen, die Wahrnehmungs- und Handlungsumwelt ihrer Nutzer in unaufdringlicher Weise zu modifizieren, weisen sie eine aufschlußreiche indirekte Route zu einem Verständnis der Art und Weise, in welcher der menschliche Geist sich in der Welt befindet und verhält.

In einem ersten Schritt wird in dieser Studie ein historisch-systematischer Überblick über die Arten und Weisen präsentiert, in welchen die Umwelt in diversen Bereichen der KI-Forschung und in der Entstehung der AmI als bedeutsam betrachtet wurde und wird.

In einem zweiten Schritt wird eine empirische Studie zu den Konzepte und Praktiken der Modellierung der Umwelt in AmI-bezogenen Forschungsfeldern durchgeführt. Es wird wiederum eine vergleichende Perspektive auf verschiedene Ansätze eingenommen, mit Blick auf Implikationen dieser Modelle für die Mensch-Umwelt-Beziehungen.

In einem dritten Schritt werden die empirischen Befunde vor dem Hintergrund einer kritischen Rekonstruktion dreier miteinander verwandter theoretischer Ansätze diskutiert: der ökologische Ansatz der visuellen Wahrnehmung, der Begriff der "Nischenkonstruktion" in der Evolutionsbiologie und die Hypothese des "Erweiterten Geistes" in der Philosophie des Geistes. Das diesen Theorien gemeinsame Motiv besteht darin, daß sie Umwelten als spezifisch gegenüber den Zielen, Dispositionen und Verhaltensweisen der jeweiligen Organismen verstehen, nicht einfach als deren physikalische Umgebung.

Die Gegenüberstellung dieser theoretischen Ansätze mit den empirischen Ergebnissen wird unter folgenden Fragestellungen vorgenommen: Wenn eine wesentliche Funktion der AmI darin besteht, Eigenschaften der menschlichen Umwelt sich an menschliche Ziele, Dispositionen und Verhaltensweisen anpassen zu lassen, was für eine Art von Gegenüber in einer Interaktionsbeziehung wird solch eine modifizierte Umwelt sein? Wie soll ein AmI-System die Spur des Verhaltens eines menschlichen Gegenüber verfolgen? In welcher Weise gestattet es im Gegenzug die Verfolgung der Spur seines eigenen Verhaltens – vor allem vor dem Hintergrund der Tatsache, dass diesem System wesentliche Aspekte der Menschenähnlichkeit der klassischen KI fehlen? 

Diese Fragen sind, auch wenn sie zugleich praktische Fragen in der AmI-Forschung sind, nicht in erster Linie als technische Fragen zu verstehen. In diesem Projekt werden sie als Fragen der Modellbildung in der Wissenschaftsphilosophie und als empirisch verankerte Fragen in der Philosophie des Geistes verhandelt. Idealerweise jedoch lassen sich die Ergebnisse dieser Untersuchung in das sich entfaltende Feld der AmIForschung zurückspielen.

Schlagworte: Artificial Intelligence, Human-machine interaction, Situated cognition, Nouvelle AI, Self-organizing systems, Simulation
Kurztitel: Von d.Künstl. z.Umgebungsintelligenz
Zeitraum: 01.10.2013 - 28.02.2017
Kontakt-Email: -
Homepage: -

MitarbeiterInnen

MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Hans-Joachim Greif (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2013 - 28.02.2017

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §26
Forschungstyp
  • Grundlagenforschung
Sachgebiete
  • 603 - Philosophie, Ethik, Religion
  • 509 - Andere Sozialwissenschaften
  • 211 - Andere Technische Wissenschaften
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz Genderrelevanz nicht ausgewählt
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
  • Für die zugeordneten Organisationseinheiten sind keine Klassifikationsraster vorhanden
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt