Rob – gefangen in der Depression - scinexx | Das Wissensmagazin
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Rob – gefangen in der Depression

Wenn destabilisierende Effekte positiv wirken

Setzt man Rob zu einer Kollektion diverser Spielsachen, wird man Zeuge eines fast putzig anmutenden Schauspiels: Zunächst wendet sich der Roboter einem Ball zu und rollt diesen vor sich her, bis er das halbwegs beherrscht. Dann unterbricht er diese Tätigkeit und schaltet auf das nächste Neuron um – das dann zum Beispiel lernt, eine freie Strecke zu überqueren.

Robs Bausteine sind profan, doch sie erzeugen wie in einem Lebewesen ein neues Ganzes. © Ruth Albus/ MPG

Aber auch hier geschieht schnell etwas Erstaunliches: Nach einigen Zyklen ist der Sensorinput fest mit bestimmten Erregungszuständen einiger immer höher spezialisierter Neuronen verknüpft. Das versetzt Rob in die Lage, passend zum Gegenstand im Blickfeld auf das dazu gehörende Neuron und damit auf die opportune Verhaltensweise umzuschalten. Dabei unterscheidet er zum Beispiel blaue von roten Kugeln – und stellt mit beiden unterschiedliche Dinge an, je nach der zuerst damit gemachten Erfahrung. Er kann sogar zwischen verschiedenen Verhaltensweisen überblenden.

Die einzige Gefahr: Dass Rob irgendwann merkt, dass seine Sensorwerte auch konstant bleiben, wenn er gar nichts tut. Aber auch dagegen ist ein Kraut gewachsen. Und zwar ein auf den ersten Blick paradoxes: Der Roboter wird besser, wenn man ihm beibringt, ab und zu auch einmal schlechter zu werden. Indem man das eine oder andere Neuron so programmiert, dass es die Sensordaten des Roboters möglichst stark verändern möchte.

Ist Rob dann in einer Depression gefangen, gewinnen irgendwann diese Neuronen die Überhand – und der Roboter wird wieder aktiv. Noch ein probates Mittel: Algorithmen einbauen, die versuchen, kleine Unterschiede in den Sensoreingaben zu verstärken. Damit ausgestattet fangen Roboter, die bei ihren Streifzügen zum Beispiel in einer Ecke eingeklemmt sind, plötzlich an, sich freizurütteln.

„Destabilisierende Effekte sind sehr nützlich“, sagt Michael Herrmann. Schon mit wenigen smart programmierten Neuronen lassen sich also bemerkenswerte Parallelen zu Verhaltensweisen erzeugen, die man in der Tierwelt beobachtet. Keine Frage: Neuronal gesteuerte Roboter könnten sich eines Tages mit großer Selbstverständlichkeit und Sicherheit zum Beispiel auf der Marsoberfläche bewegen.

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Stand: 27.05.2005

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In den Schlagzeilen

Inhalt des Dossiers

Ein Roboter mit Köpfchen
Wie lernen künstliche neuronale Netze?

Das Gehirn steckt im Laptop
Roboter Rob und sein neuronales Netz

Die Black Box des Mathematikers
Vom Neuron zur Software

Die Formel hinter dem Netzwerk
Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze

Komplexität ohne Grenzen?
Leistungen und Grenzen neuronaler Netze

Mit 100 Neuronen durch ein Labyrinth
Komplexes Verhalten aus einfachen Strukturen

Immer an der Wand lang…
Homöostasen als ergonomische Lösung

Rob – gefangen in der Depression
Wenn destabilisierende Effekte positiv wirken

Neue Prothesen in Sicht?
Von der Forschung in die Praxis

Kein Stein der Weisen
Das Gehirn bleibt rätselhaft

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