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Künstliche Intelligenz Wenn Maschinen wie Menschen lernen

Intelligente Algorithmen: KI-Forscher in Darmstadt untersuchen die Regeln, nach denen Menschen Informationen verarbeiten

Industrieroboter Beppo
Schlauer Kerl: Industrieroboter Beppo ist beispielsweise als Straßenfeger im Einsatz. Foto: dpf

Auch wenn die Menschheit durch die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) vor einer Revolution steht, die viele Bereiche unseres Lebens umkrempeln wird, ist der Homo sapiens in weiten Bereichen den neuesten Algorithmen weiterhin überlegen. „Wir Menschen sind beispielsweise unglaublich gut darin, zahlreiche Regelmäßigkeiten in Bildern zu entdecken, Zusammenhänge herzustellen oder genau das in der Situation passende Hintergrundwissen abzurufen“, betont Constantin Rothkopf, Professor am Institut für Psychologie und Gründungsdirektor des Centre for Cognitive Science an der Technischen Universität Darmstadt. „Auch das Planen einer Urlaubsreise etwa, das tausend kleine Schritte erfordert, bis man im Flieger sitzt, fällt uns leicht.“ Für die Künstliche Intelligenz könne genau das hingegen schnell zu einem unberechenbaren Problem werden, das enorm viel Rechnerkapazitäten verbrauche.

An dem Darmstädter Zentrum erforscht ein interdisziplinäres Team von insgesamt zehn Professoren, darunter Psychologen, Biologen, Informatiker, Sportwissenschaftler und Experten für Elektrotechnik, unter anderem die Gesetzmäßigkeiten der intelligenten Informationsverarbeitung: Nach welchen Regeln nehmen Menschen wahr, treffen Entscheidungen oder handeln? Die Grundidee ist dabei, dass sowohl Mensch als auch Maschine diese Gesetzmäßigkeiten der Informationsverarbeitung, die Kognitionswissenschaft und Künstliche Intelligenz entdecken, nicht außer Kraft setzen können. Kristian Kersting, Professor am Fachbereich Informatik erforscht, wie sich das maschinelle Lernen optimieren lässt. Sein Ziel ist, dass intelligente Maschinen künftig weniger menschliche Unterstützung benötigen und zugleich die Menge der dazu erforderlichen Daten reduziert wird. 

Fortschritte in rasantem Tempo

Auch wenn die Wissenschaft dabei vor unzähligen Herausforderungen steht, werden momentan Fortschritte in einem rasanten Tempo erzielt – insbesondere in den USA, wo zudem Technologiekonzerne Milliarden in die Entwicklung von KI investieren. Als Beispiel dafür, mit welchen Problemen sich die Kognitionswissenschaft befasst, nennt Kersting das Schachspielen mit unterschiedlich großen Figuren – etwa auf dem traditionellen Spielbrett oder draußen im Park mit Großfiguren. 

„Der Mensch kann leicht erkennen, dass es sich um eine ähnliche Situation handelt, aber er sich draußen anders bewegen muss, um die großen Figuren zu bewegen. Eine Maschine kann das nicht so leicht“, sagt Kersting. „Allein tausende Stunden Entwicklungszeit waren in der Robotik erforderlich, damit ein Greifarm eine Schachfigur anheben, in der Hand drehen und wieder absetzen kann.“ Aber auch menschliche Fehler interessieren die Darmstädter Forscher brennend, denn zum einen geben sie Aufschluss über zugrunde liegende Modellvorstellungen, die wiederum Ansatzpunkte für Verbesserungen liefern können. Zum anderen können Fehler auch ein Beleg dafür sein, wie Neuronen im Gehirn trotz Begrenzungen der menschlichen Informationsverarbeitung wie etwa unserem Gedächtnis dennoch zu klaren Ergebnissen kommen können.

„Es ist erstaunlich, wie erfolgreich Menschen sind, mit beschränkten Informationen, Ungenauigkeiten oder Mehrdeutigkeiten innerhalb kurzer Zeit zu einer Entscheidung oder einem Handlungsimpuls zu finden“, sagt Constantin Rothkopf. Meist sei das Ergebnis, obwohl die Informationsverarbeitung im Gehirn nicht vollständig oder nicht exakt abgelaufen ist, überraschend gut. „Aber natürlich kann in Zukunft die Künstliche Intelligenz dort, wo der Mensch körperlich und geistig an seine Grenzen stößt, ihn unterstützen, beispielsweise durch nahezu unbegrenztes Erinnerungsvermögen.“

Den größten Fortschritt wird die KI in den nächsten Jahren nach Ansicht der Experten auf dem Gebiet des Textverständnisses erzielen. Das ermögliche auch Menschen, die sich nicht mit Algorithmen beschäftigen, mit Maschinen zu kommunizieren und zu interagieren. „Die Forschung könnte schon in zehn bis 15 Jahren soweit sein“, schätzt Noah Goodman von der Stanford University in Kalifornien. Im Rahmen einer internationalen Tagung der deutschen Gesellschaft für Kognitionswissenschaft in Darmstadt erläuterte Goodman, wie er Sprachmodelle entwickelt, die es Maschinen ermöglichen, sogar Metaphern und Übertreibungen zu verstehen.

Kersting betont: „Die KI-Forschung in Deutschland ist schon super, bedarf aber eines sehr viel stärkeren Investments, um die ambitionierten Ziele Deutschlands zu erreichen.“ Daher haben die Darmstädter noch Großes vor: Sie wollen zum „Silicon Valley“ Deutschlands werden.

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