Gesellschaft
Gesellschaft
Kultur
Kultur
Gesundheit
Gesundheit
Sprachen
Sprachen
Beruf
Beruf
Schule
Schule
Grundbildung
Grundbildung
Logo Stadt Biberach
Programm / Programm / 1 Politik und Gesellschaft / Naturwissenschaften
Programm / Programm / 1 Politik und Gesellschaft / Naturwissenschaften

Kurs abgeschlossen Intelligenz: Mythen und Fakten (191-11000)

ab Di., 5.2., 9.30 Uhr
Dozentin: Detlef H. Rost

Intelligenz ist der Psychologie liebstes Kind. Kein anderes psychologisches Konstrukt ist in den letzten 100 Jahren so viel beforscht worden wie das der "Intelligenz". Seit dem Beginn der wissenschaftlich-psychologischen Intelligenzforschung um 1900 dürften vermutlich weit mehr als 20000 einschlägige Studien erschienen sein. Intelligenz und Intelligenztests sind die Erfolgsgeschichten der empirischen Psychologie. Umso mehr verwundert es, dass bei vielen Nicht-Psychologen (Eltern, Pädagogen, Ärzte, Journalisten, usw.) Unkenntnisse, Voreingenommenheiten und Mythen über Intelligenz verbreitet sind. In diesem Vortrag soll der Wissensstand zu einigen ausgewählten Themen dargestellt werden, u. a.:
- Ein viel beforschtes Phänomen: Was ist Intelligenz?
- Allgemeine Intelligenz "g", IQ und Hochbegabung: hoch, höher, am höchsten?
- Wer da hat, dem wird gegeben: Wie wichtig ist die allgemeine Intelligenz "g" für den Schul- und Lebenserfolg?
- Schulbesuch: ein Intelligenztraining?
- Stabilität des IQs: einmal schlau, immer schlau?
- Generationenenunterschiede: Werden wir immer intelligenter?
- Geschlechtsunterschiede: Ist Hochbegabung männlich?
- Vom Kleinkind bis zum Greis: Lässt sich Intelligenz nachhaltig fördern?

Wieso leben die Menschen in einer Region in Wohlstand, Freiheit und Frieden während in einer anderen Region Armut, Unfreiheit und Gewalt herrschen? In vormodernen Zeiten war das Wohlergehen von Nationen stark von Lage, Klima, Nachbarn und dem Geschick der Herrschenden abhängig. In der Moderne werden mit zunehmender Komplexität von Technik, Wirtschaft und Gesellschaft das Wissen, Denken und Humankapital der Völker wichtiger. Das Wohlergehen einer Nation geht über Wirtschaft hinaus und berücksichtigt umfassend Gesellschaft und das Wohl der Menschen. Es beinhaltet traditionelle ökonomische Größen (Wohlstand) aber auch Gesundheit (Lebenserwartung), psychisches Wohlbefinden (Lebenszufriedenheit und zwischenmenschliches Vertrauen), gesellschaftliches Wohlergehen (geringe Mordrate, Frieden, geringe Korruption, geringe Scheidungsrate) und politische Kriterien (Freiheit, Rechtsstaatlichkeit, Gleichberechtigung).
Intelligenz, Wissen und die intelligente Nutzung von Wissen (zusammenfassend kognitive Fähigkeiten) tragen entscheidend dazu bei, dass Gesellschaften in der Moderne sich günstig entwickeln. Intelligenz als die Fähigkeit zum Denken hilft, vorhandenes Wissen zu erwerben, neues Wissen zu entwickeln und Wissen verstehend anzuwenden. Denken und Wissen sind ausschlaggebend für Innovationen, die das Wirtschaftswachstum der letzten Jahrhunderte hervorgebracht haben. Kognitive Fähigkeiten helfen zudem dabei, ein gesünderes Leben zu führen, besser mit anderen Menschen umzugehen, Regeln zu verstehen und zu beachten, die Perspektive
anderer einzunehmen und eine freiheitliche Gesellschaft zu etablieren. Insbesondere das Fähigkeitsniveau einer kognitiv-intellektuellen Spitze ist wichtig, was an Beispielen wie Abaelard und Thomas von Aquin, Thomas Jefferson und Benjamin Franklin, Albert Einstein und Ludwig Erhard und einer Vielzahl alemannisch-schwäbisch-badischer "Käpsales" (Benz, Bosch usw.) deutlich wird. Selbstverständlich spielen Persönlichkeitsfaktoren wie Fleiß, Selbstkontrolle und Langzeitorientierung auch eine Rolle, hinzu kommen institutionelle Determinanten wie Regierungseffektivität und ökonomische Freiheit. Aber auch diese sind von Denkfähigkeiten wie der Einsicht in die Konsequenzen eigenen Handelns abhängig. So entsteht ein "kognitiver
Kapitalismus", eine freie, von Wohlstand geprägte dynamische Wirtschaft im Rahmen einer bürgerlichen Gesellschaft. Wie lassen sich diese wichtigen kognitive Fähigkeiten fördern? "In das, was Denken heißt, gelangen wir, wenn wir selber denken." (Heidegger) - Das Denken wird durch all das gefördert, was zur Praxis des Denkens führt. Konkret ist Schulbildung höchst bedeutsam (3.39 IQ-Punkte pro Schuljahr), kognitive Anregung in Beruf und Freizeit, Bildung allgemein. Konkrete Faktoren der Bildung sind Kindergartenbesuch, Disziplin, Schulautonomie, Lehrerqualität, Zentralprüfungen, direkte Instruktion, frühe Gliederung. In der Familie sind elterliche Bildung, Bücherzahl, Vollständigkeit der Familie, Vorlesen, Lesen der Kinder, Stillen und nicht-Rauchen werdender Mütter wichtig. Bei allen umweltlichen Faktoren besteht aber die Möglichkeit, dass sie auch genetische Einflüsse wiedergeben (erweiterter Phänotyp). Kluge Eltern haben mit höherer Wahrscheinlichkeit kluge Kinder (aber nicht immer). Zudem spielen kulturelle Faktoren eine Rolle, die Bildung und Erziehung, Denkfähigkeiten und die Gestaltung einer Gesellschaft beeinflussen und etwa über Heiratsregeln auch auf Gene Einfluss nehmen. Besonders stimulierend erwiesen sich hier Protestantismus und Konfuzianismus. Evolution, Kultur und Gesellschaft stehen im Wechselspiel.

Kurs abgeschlossen Künstliche Intelligenz wird alles ändern (191-11002)

ab Mi., 6.2., 9.30 Uhr
Dozent: Dirk Hecker

Ob als Sprachassistent zu Hause, selbststeuernde Maschine in der »intelligenten Fabrik« oder Chat Bot im Kundensupport - mit stetig wachsender Leistungsfähigkeit durchdringen Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) unseren Alltag. Doch so unerschöpflich die Potenziale der Künstlichen Intelligenz auch klingen, so groß und vielfältig sind die Herausforderungen und Fragen, die Industrie, Gesellschaft und Forschung jetzt bewältigen müssen. Dr. Dirk Hecker spricht in seinem Vortrag über digitale Transformation, Datenkompetenzen als notwendigen Bestandteil von Aus- und Weiterbildung und darüber, wie KI-Technologien den Zukunftsmarkt mitbestimmen könnten.

Kurs abgeschlossen Künstliche Intelligenz in der Medizin (191-11003)

ab Mi., 6.2., 14.00 Uhr
Dozent: Markus Wenzel

Mindestens zwei wesentliche Strömungen kommen in den vergangenen Jahren zusammen, die geeignet sind, grundsätzliche Veränderungen in der modernen Medizin einzuleiten: die Digitalisierung von Gesundheitsdaten und die Fortschritte in der Medizintechnik. Zusammen führten sie in den vergangenen Jahren zu einem explosiven Anwachsen von individuellen Gesundheitsdaten und zugleich zu einem immer größeren individuellen Interesse daran, die eigenen Daten zu sammeln, zu verstehen und zu nutzen. Andererseits ist es Ärzten und Ärztinnen kaum noch möglich, alle vorhandenen Daten eines Patienten zusammenzutragen und in ihrer Komplexität zu bewerten. Damit werden Computeralgorithmen zu einem wichtigen Bindeglied, denn sie stehen Ärzten und Patienten immer und mit vorhersagbarer Reproduzierbarkeit zur Verfügung - sogar auf Mobilgeräten. Besonders Künstliche-Intelligenz-Algorithmen, die mit Methoden des Maschinellen Lernens geschaffen wurden, erzielen seit kurzem bemerkenswerte Erfolge. Deep Learning ist eine Technik des Maschinellen Lernens, die besonders heraussticht, weil der Computer allein die Merkmale "erfindet", die für die Aufgabenstellung am nützlichsten sind. Deep-Learning-Methoden können damit Diagnosen und Vorhersagen bei manchen Krankheiten bereits auf dem Niveau ärztlicher Experten treffen und dort, wo das noch nicht möglich ist, können sie Ärzten helfen, große und komplexe Datenmengen schnell zu erschließen. So versprechen sie, in der Medizin der Zukunft wesentlich zu einem effizienten, qualitativ hochwertigen Gesundheitswesen beizutragen. Viele Akteure betrachten KI-Methoden als wesentliche Komponente, der breiten Bevölkerung Zugang zu optimaler medizinischer Versorgung garantieren zu können, sie hat also auch eine soziale Komponente. Geschichtlich bedingt ist ein Hauptanwendungsfeld die Radiologie, wo Anwendungen, die auf Deep Learning basieren, zum Beispiel die Bilder nach Auffälligkeiten durchsuchen, Organe automatisch finden und charakterisieren oder sogar Vorschläge für den Berichtstext machen. Zusätzliche Anwendungen, die auf anderen klinischen Daten arbeiten, kommen aber zunehmend ins Blickfeld.
Der erste der beiden Vortragsteile hat den Anspruch, zunächst die Möglichkeiten von KI-Methoden in der Medizin in ihrer Bandbreite darzustellen und dabei auch die Grenzen zu erhellen und mit dem Mythos vom gefühlskalten, rationalen Algorithmus aufzuräumen, der nur nach Kosten und Nutzen womöglich über Leben und Tod entscheidet. Die gesellschaftspolitischen und ethisch-moralischen Fragen, die mit der massenhaften Verarbeitung von Gesundheitsdaten verbunden sind, sollen ebenso beleuchtet werden, wie auch der gesetzliche Rahmen in Deutschland und Europa und im Kontrast dazu die Regelungen ausgewählter anderer Länder. Im zweiten Teil sollen die technologischen Grundlagen einfach und verständlich vorgestellt werden, denn auf diesen bauen eine Vielzahl erfolgreicher Lösungen auf. Wir werden das Arbeitspferd der Bildverarbeitung, das sogenannte Convolutional Neural Network, kennenlernen und moderne Ansätze, um die Leistungsfähigkeit durch einen "Gegenspieler" zu verbessern. Wir werden lernen, wie solche Netzwerke Bilder klassifizieren oder Organe in radiologischen Aufnahmen finden können. Anschließend soll beleuchtet werden, wie Algorithmen gestaltet werden müssen, um Ärzten und Patienten Einsicht in die Gründe der Vorhersage und die Sicherheit der Entscheidung zu erlauben. Das ist eine wesentliche Technik, um das Vertrauen in algorithmische Helfer zu fördern. Wir werden uns zuletzt den Angriffen auf Deep-Learning-Algorithmen zunächst auf der technischen Ebene zuwenden und schließlich fragen, wer unter welchen Annahmen von solchen Angriffen profitieren kann. Damit ist der Kreis geschlossen zu den gesellschaftlichen Fragen.

Kurs abgeschlossen Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 (191-11004)

ab Do., 7.2., 9.30 Uhr
Dozent: Thomas Kuhn

Industrie 4.0 ist als vierte industrielle Revolution in aller Munde. Der Vortrag stellt dar, wie sich die vierte industrielle Revolution von den vorherigen Revolutionen unterscheidet, und worin die Herausforderungen und Chancen von Industrie 4.0 liegen. Wir diskutieren Herausforderungen wie zum Beispiel die wandelbare Produktion, Losgröße 1, und warum die individualisierte Massenproduktion wichtig für den Produktionsstandort Deutschland ist. Ebenfalls diskutieren wir wie Industrie 4.0 die Arbeitswelt verändern wird, welche Herausforderungen auf Arbeiter und Angestellte zukommen, und wie diese in zukünftige Fertigungsprozesse integriert werden. Wir besprechen das Referenzarchitekturmodell für Industrie 4.0 RAMI 4.0. Mit BaSys 4.0 werfen wir einen Blick auf eine moderne Industrie 4.0 Middleware, die als Betriebssystem für Industrie 4.0 von einem Konsortium aus Industrie- und Forschungspartnern als Open-Source Lösung entwickelt wird.

Maschinenethik ist ein neues Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Informatik, Robotik und Philosophie, das die Entwicklung moralischer Maschinen zum Ziel hat. Es geht darum, auf der Grundlage von Computertechnologie Maschinen zu gestalten, die selbst moralische Entscheidungen treffen und umsetzen können. Beflügelt wird dieses Vorhaben von den jüngsten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz. Analog zu "Artificial Intelligence" (AI) spricht man auch von "Artificial Morality" (AM). Während AI zum Ziel hat, die kognitiven Fähigkeiten von Menschen nachzubilden oder zu simulieren, geht es bei der AM darum, künstliche Systeme mit der Fähigkeit zu moralischem Entscheiden und Handeln auszustatten. Dies erscheint angesichts des technologischen Fortschritts immer wichtiger. Denn die Entwicklung zunehmend intelligenter und autonomer Technologien führt dazu, dass diese auch vermehrt mit moralisch problematischen Situationen konfrontiert sind.
Mögliche Anwendungsbereiche sind künstliche Systeme, die im Service und in der Pflege eingesetzt werden, autonomes Fahren, aber auch militärische Anwendungen sind in der Diskussion. Doch während die einen die Entwicklung moralischer Maschinen euphorisch begrüßen, sehen die anderen einen menschlichen Kernbereich bedroht.

Anmeldung möglich Wie lernt ein Roboter zu laufen? Einsteigerkurs (191-21212)

ab Sa., 23.3., 10.00 Uhr
Dozent: Michael Groh

Im Mittelpunkt steht der LEGO Mindstorms-Roboter. Durch geringfügigen Umbau und Laden eines neuen Programmes ist es dem Roboter möglich, unterschiedliche Aufgaben auszuführen. So kann er zum Beispiel kehren, Tore schießen, Spielassistent und vieles mehr sein. Programmiert zu werden, ist für den Roboter ein wichtiger Bestandteil. Dies gelingt kinderleicht durch die einfach strukturierte Programmiersprache von Lego. Mit Symbolen und Zahlen könnt ihr dem Roboter eigene Aufgaben beibringen. Hierbei üben wir die allgemeingültigen Regeln des Programmierens. Durch Spiele erlebt ihr, wie ein Roboter denkt und wie er seine Aufgabe Schritt für Schritt abarbeitet. Außerdem erfahrt ihr Ausführliches über die Bauarten, den Einsatz, die Vorteile und die Nachteile unterschiedlichster Roboter, die heute weltweit und sogar auch im Weltraum eingesetzt werden. Wenn ihr Freude an Technik habt, seid ihr genau richtig. Vorkenntnisse braucht ihr nicht.

Plätze frei Wie lernt ein Roboter zu laufen? Einsteigerkurs (191-21213)

ab Sa., 11.5., 10.00 Uhr
Dozent: Michael Groh

Im Mittelpunkt steht der LEGO Mindstorms-Roboter. Durch geringfügigen Umbau und Laden eines neuen Programmes ist es dem Roboter möglich, unterschiedliche Aufgaben auszuführen. So kann er zum Beispiel kehren, Tore schießen, Spielassistent und vieles mehr sein. Programmiert zu werden, ist für den Roboter ein wichtiger Bestandteil. Dies gelingt kinderleicht durch die einfach strukturierte Programmiersprache von Lego. Mit Symbolen und Zahlen könnt ihr dem Roboter eigene Aufgaben beibringen. Hierbei üben wir die allgemeingültigen Regeln des Programmierens. Durch Spiele erlebt ihr, wie ein Roboter denkt und wie er seine Aufgabe Schritt für Schritt abarbeitet. Außerdem erfahrt ihr Ausführliches über die Bauarten, den Einsatz, die Vorteile und die Nachteile unterschiedlichster Roboter, die heute weltweit und sogar auch im Weltraum eingesetzt werden. Wenn ihr Freude an Technik habt, seid ihr genau richtig. Vorkenntnisse braucht ihr nicht.

Plätze frei Wie lernt ein Roboter zu laufen? Fortgeschrittenenkurs (191-21214)

ab Sa., 29.6., 10.00 Uhr
Dozent: Michael Groh

Fortsetzung zum Kurs: "Wie lernt ein Roboter zu laufen". Ihr lernt weitere Befehle von LEGO Mindstorms kennen und übt, wie man diese verwendet. Roboter müssen Tätigkeiten mit hoher Genauigkeit und beliebig oft ausführen. Und dies so schnell wie möglich. Solche Aufgaben bekommt ihr im Kurs gestellt. So soll z. B. der Roboter für ein Ratespiel die richtige Lösung anzeigen, Medikamente austeilen und manches mehr. In einem Wettkampf wird ermittelt, welches Team den Roboter am besten programmiert, damit dieser beim Eierlauf am schnellsten das Ziel erreicht. Einen eigenen LEGO Mindstorms-Roboter könnt ihr gerne mitbringen. Dieser Kurs richtet sich an Interessierte, die bereits mit Mindstorms programmieren oder den Einstiegskurs besucht haben.