Forscher lassen künstliche Intelligenzen lehren und voneinander lernen Computer bringen sich gegenseitig Pac-Man bei - scinexx | Das Wissensmagazin
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Forscher lassen künstliche Intelligenzen lehren und voneinander lernen

Computer bringen sich gegenseitig Pac-Man bei

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Computer spielen Computerspiele: US-amerikanische Wissenschaftler lassen Rechner Pac-Man spielen. Damit erforschen sie, wie künstliche Intelligenzen sich gegenseitig Dinge beibringen können. In Zukunft sollen solche Roboter auch direkt von Menschen lernen und sie unterrichten, schreiben die Forscher im Online-Journal „Connection Science“. Grund zur Sorge, dass die lernfähigen Roboter wie im Film die Weltherrschaft übernehmen, besteht jedoch nicht.

Computergesteuerte Roboter übernehmen mehr und mehr Aufgaben des Menschen, von Fertigungsmaschinen in der Industrie bis zu Diagnose- und Therapiegeräten in der Medizin. Es gibt Roboter, die als Barkeeper arbeiten und betrunkenen Gästen keine Drinks mehr servieren. Mittlerweile können sie sogar schwitzen. Soll ein Roboter eine neue Aufgabe lernen, muss ihm diese Fähigkeit allerdings erst ausführlich einprogrammiert werden. Viel einfacher wäre es doch, wenn ein anderer Roboter, der die Aufgabe bereits beherrscht, sein Wissen weitergeben könnte. Wissenschaftler um Matthew Taylor von der Washington State University arbeiten daran, genau das zu ermöglichen.

Wissenstransfer unter Robotern: Computer lehren sich gegenseitig Pac-Man spielen© Washington State University

Unterricht vom Menschen abgeschaut

Am einfachsten bringt man einem Roboter einen neuen Trick bei, indem man das „Gehirn“ eines alten Roboters nimmt und in den neuen einsetzt, erklärt Taylor. Man kopiert also das Computerprogramm eines Roboters auf einen anderen. Schwierig wird das allerdings, wenn das alte und das neue Modell sich in Hardware und Software zu sehr unterscheiden. Darüber hinaus sollen Roboter in Zukunft auch zu Lehrern für Menschen werden. Menschen jedoch können sich (noch) nicht einfach die Festplatte eines Roboters einsetzen.

Taylor und sein Team orientieren sich daher daran, wie Menschen einander Unterricht erteilen. Sie verwendeten für ihre Forschung sogenannte Agenten. Dabei handelt es sich um virtuelle Roboter: selbstständige Programme, die jeweils unabhängige Computer mit künstlicher Intelligenz simulieren. Ein Agent befand sich in der Rolle des Schülers, ein zweiter diente als Lehrer. Der Schüler sollte vom Lehrer lernen, die Computerspiele Pac-Man und StarCraft zu spielen.

Während der Schüler spielte, erteilte der Lehrer ihm Ratschläge. Allerdings weiß jeder aus Erfahrung, dass das nur begrenzt funktioniert: Wer dauernd gesagt bekommt, was er zu tun hat, reagiert genervt und verliert das Interesse. Wer überhaupt keine Hilfe bekommt, ist nur mit großen Schwierigkeiten erfolgreich. Die Forscher mussten daher den Lehrer-Agenten so programmieren, dass er seine Hilfestellungen angemessen einteilte. Dabei fanden sie offenbar die richtige Balance: Der Schüler lernte so effektiv, dass er sogar seinen Lehrer überflügeln konnte.

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Roboter sind sehr dumm

„Wir haben Algorithmen für das Erteilen von Ratschlägen entwickelt, und wir erforschen, wann unsere Ratschläge am wirkungsvollsten sind“, sagt Taylor. Sein Ziel ist ein regelrechter Lehrplan für die Agenten, der schrittweise von einfachen Lektionen zu komplizierten Aufgaben voranschreitet. Inspirieren lässt er sich dabei auch von Forschungserkenntnisse zum Training von Hunden. Mit Hilfe der weiterentwickelten Algorithmen sollen dann eines Tages Roboter und Menschen zu gegenseitigen Lehrern werden.

Es besteht jedoch kein Grund zur Sorge, dass die lernenden Roboter versuchen könnten, mit ihren erworbenen Fähigkeiten die Weltherrschaft an sich zu reißen: „Sie sind sehr dumm“, beruhigt Roboterexperte Taylor. Selbst die fortschrittlichsten Roboter sind schnell verwirrt. Und wenn sie durcheinander geraten, tun sie gar nichts mehr. Taylor zufolge dauert es oft zwei- bis dreimal so lange wie geplant, bis ein Roboter überhaupt tut, was er soll.

(Connection Science, 2014; doi: 10.1080/09540091.2014.885279)

(Washington State University, 04.04.2014 – AKR)

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