13. Januar 2021 |

Forscherteam erhält 1,5 Millionen euro zur Entwicklung Neugieriger Lernalgorithmen

Aufbau eines Interdisziplinären Kompetenznetzwerks selbstlernender KI von Volkswagenstiftung gefördert

Das interdisziplinäre Forscherteam hat sich zum Ziel gesetzt, neuartige Lernalgorithmen zu entwickeln, die auf der Theorie kindhafter Neugier aufbauen.

Ein internationales Team von Wissenschaftlern an den Max-Planck-Instituten für Intelligente Systeme und für biologische Kybernetik in Tübingen sowie am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin erhält von der VolkwagenStiftung eine Förderung zur Entwicklung neuartiger Lernalgorithmen, die auf der Theorie kindhafter Neugier aufbauen. Ziel des Teams ist es, Neugier und Interesse in Programmcode umzusetzen, der hilft, selbstmotiviertes Lernverhalten in Robotiksysteme zu übertragen.

Hierzu wollen die Wissenschaftler zunächst herausfinden, wie Kinder die Welt um sie herum aufgrund ihrer inneren Neugier entdecken und verstehen lernen. Auf Basis der Abstraktion und Systematisierung ihrer Lernprozesse soll die Entwicklung mathematischer Routinen es auch künstlichen intelligenten Systemen ermöglichen, kindliche Neugier zu entwickeln. In einem dritten Schritt wollen die Forscher Möglichkeiten erproben, Robotersysteme mit diesen neuen und selbstlernenden Algorithmen auszustatten.

„Schon der berühmte Informatiker Alan Turing war der Ansicht, dass man wahre künstliche Intelligenz nur dann erreichen könne, wenn man es schaffe, eine Maschine zu bauen, die wie ein Kind lerne“, kommentiert Eric Schulz, Max-Planck-Forschungruppenleiter des Computational Principles of Intelligence Labs am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik. „Bisher ist jedoch wenig darüber bekannt, wie Kinder ihre Umwelt spontan erkunden und wie sich dieses Verhalten auch auf anspruchsvolle Aufgaben in der Robotik und des maschinellen Lernens anwenden lässt.“

Ein wesentliches Merkmal menschlicher Intelligenz besteht in der Fähigkeit, die eigene Umwelt systematisch zu erforschen und zu verstehen. Dabei basiert das Erkunden nicht auf dem klassischen Lernverständnis einer von außen auferlegten Belohnungsfunktion. Vielmehr handeln vor allem Kinder stark selbstmotiviert und fordern sich heraus, im Spiel immer wieder etwas Neues zu lernen oder zu erschaffen.

„Um diese wissenschaftliche Herausforderung zu meistern, benötigen wir noch mehr interdisziplinäre Zusammenarbeit als bisher. Forscher der Entwicklungspsychologie haben oft Probleme, ihre Erkenntnisse zum selbstmotivierten Lernen in geeignete mathematische Form zu bringen, während Computerwissenschaftler unzureichend über die Aspekte menschlicher Psychologie Bescheid wissen. In unserem Projekt wollen wir die Aufschlüsse der einzelnen Disziplinen in einem ganzheitlichen Ansatz zusammenführen und damit neue Verfahren entwickeln und neuen Einsichten erzielen“, sagt Georg Martius, Max-Planck-Forschungsgruppenleiter für autonomes Lernen am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme.

Hierzu wird an den drei Max-Planck-Instituten übergreifend und in vernetzten Teams gearbeitet werden. Das Forschungsprojekt soll vor allem auch konkrete praktische Ergebnisse liefern, die sich in der Informatik und Computerwissenschaft sowie bei KI-Anwendungen entweder direkt anwenden oder weiterentwickeln lassen. Um sicherzustellen, dass die neuen Erkenntnisse Wissenschaft und Anwendung schnell und umfassend erreichen, werden alle Ergebnisse und algorithmische Codes über Open-Access-Plattformen, wie Github oder OpenAI, der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt.