Technische Systeme werden zunehmend mit Autonomiefähigkeiten ausgerüstet - die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen ist hier ein exemplarisches Beispiel. Dazu werden sie mit Sensoren ausgestattet, die Daten liefern, deren Auswertung die Basis für die geforderten kognitiven Fähigkeiten sind. Wenn technische Systeme gemeinsam mit Menschen agieren oder das Geschehen in der erfassten Umwelt für Menschen aufbereiten müssen, ist die Auswertung von sensorisch erfassten Bildfolgen die wissenschaftliche Herausforderung. Unsere Szenarien für solche Herausforderungen sind: Körpersprache - Erkennen von Gestik und Mimik, Roboterfußball - verteile Rekonstruktion der Spielsituation, Mannschaftssport - der "automatische Sportreporter" für Fußballspiele, Kochen - Analyse von Aktionen und Assistenz für Küchenarbeit. Unsere Anforderungen sind Echtzeitfähigkeit, Robustheit, Verwendung von Standard-Hardware. Unser Forschungsgegenstand sind kognitive Fähigkeiten wie Wahrnehmen, Folgern, Lernen und Planen. Das Ziel ist, Systeme konstruieren zu können, die über einen großen Vorrat an geeignet repräsentiertem Wissen verfügen, die aus eigener Beobachtung lernen, um ihre Qualität und ihre Kompetenz zu verbessern, die eigenen Fähigkeiten einschätzen sowie das eigene Verhalten bewerten können und die sich in vorher unbekannten Situationen zurechtfinden. Die vorgestellten Anwendungen beschreiben Schritte in Richtung der Konstruktion von künstlichen kognitiven Systemen.