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Samstag, 01.10.2016
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Ein Roboter mit Köpfchen

Wie lernen künstliche neuronale Netze?

MPG-Roboter Rob

MPG-Roboter Rob

Rob ist so groß wie ein Apfel und rollt auf zwei Rädern durch ein Labyrinth. Robs Hirn steckt
in einem Laptop. Rob lernt dazu. Ständig. Rob ist ein Roboter. Seine Schöpfer arbeiten in der Gruppe Nichtlineare Dynamik von Direktor Theo Geisel am Göttinger Max-Planck-Institut
für Dynamik und Seblstorganisation. Sie wollen herausfinden, wie das mit dem Lernen funktioniert. Und ob sich biologische Systeme mittels künstlicher neuronaler Netze verstehen lassen.


Mathematik ist eine nützliche Angelegenheit: Mit Zahlen und Formeln lassen sich so unterschiedliche Dinge verstehen wie die Geschwindigkeit fallender Körper, Strömungsverhältnisse in einem Windkanal oder das Wesen von Elementarteilchen, die noch niemand mit bloßem Auge gesehen hat. War’s das?

Nein, noch lange nicht: Schon seit geraumer Zeit schalten Mathematiker ihre Laptops und Workstations auch im Dienst ihrer Kollegen von der biologischen Fakultät ein. Auf ihren Bildschirmen stehen heute ganz selbstverständlich auch Fragestellungen aus den Lebenswissenschaften – zum Wachstum eines Tumors bei begrenztem Nahrungsangebot oder zur Statik von Dinosaurierskeletten.

Wo also verläuft der Rubikon für die Zahlenkunst? Im Nachdenken über die Tiefen der menschlichen Psyche? So weit würde man am Max- Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen sicher nicht gehen.

Aber ein Stück weit schon. Denn die Mathematik, die dort betrieben wird – an einem der Institute des Bernstein-Center for Computational Neuroscience Göttingen –, kann mittels einfacher Modelle durchaus etwas zum Verständnis des komplexen Prozesses beitragen, den wir Lernen nennen. Und vielleicht sogar erste Antworten liefern auf die Frage, was in uns vorgeht, wenn wir uns in einem Supermarkt zum Waschmittel durchschlagen oder einfach nur einen Schritt vor den anderen setzen wollen.

Inhalt:

  1. Das Gehirn steckt im Laptop
    Roboter Rob und sein neuronales Netz
  2. Die Black Box des Mathematikers
    Vom Neuron zur Software
  3. Die Formel hinter dem Netzwerk
    Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze
  4. Komplexität ohne Grenzen?
    Leistungen und Grenzen neuronaler Netze
  5. Mit 100 Neuronen durch ein Labyrinth
    Komplexes Verhalten aus einfachen Strukturen
  6. Immer an der Wand lang…
    Homöostasen als ergonomische Lösung
  7. Rob – gefangen in der Depression
    Wenn destabilisierende Effekte positiv wirken
  8. Neue Prothesen in Sicht?
    Von der Forschung in die Praxis
  9. Kein Stein der Weisen
    Das Gehirn bleibt rätselhaft
Stefan Albus/ MaxPlanckForschung
Stand: 27.05.2005
 
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