Motivation
In bestimmten, sehr eingeschränkten Aufgaben-bereichen übertreffen Computersysteme, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, bereits heute den Menschen. Beispiele für solche Aufgabenbereiche der KI-Systeme sind die automatische Bildklassifikation und die Entscheidungsfindung im medizinischen Bereich. Um diese Systeme bereitstellen zu können, steht das Design und die Implementierung von intelligenten Benutzerschnittstellen, die Maschinelles Lernen mithilfe menschlicher Interaktion ermöglichen, im Vordergrund. Im Projekt No-IDLE wird die Symbiose von menschlicher Intelligenz und maschinellen Lernverfahren erforscht.
Ziele und Vorgehen
No-IDLE legt den Fokus auf Deep Learning Ansätze für interaktives Maschinelles Lernen (IDL) und verfolgt das Ziel die Interaktion zwischen Menschen und Computersystemen weiterzuentwickeln und damit effektiv Deep Learning-Modelle zu verbessern. Als Beispielszenario wird die Erstellung von individuellen Fotobüchern betrachtet. Das Vorhaben soll Einblicke in das Verhalten, die Bedürfnisse und die Ziele von Nutzern ermöglichen und damit die menschzentrierte Entwicklung von IDL-Benutzerschnittstellen voranbringen. No-IDLE setzen dabei vor allem darauf, multimodale und immersive intelligente Benutzerschnittstellen zu entwickeln, die Augenbewegungen, Gesten und natürliche Sprache einbeziehen. Es werden außerdem technische Entwicklungen im Bereich Deep Learning angestrebt, denn dateneffizientes Lernen und Erklärbarkeit sind essenziell für IDL-Anwendungen.
Innovationen und Perspektiven
Die zentrale Herausforderung in No-IDLE ist die Entwicklung einer ganzheitlichen Methodik für IDL. Langfristig sollen somit Maschinelles Lernen und Deep Learning für Millionen von Endnutzern zugänglich gemacht werden.