Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Roboter erlernen menschliche Wahrnehmung

15.02.2011
Michael J. Black bringt Computern bei, Daten über Ihre Umwelt so schnell und zuverlässig zu analysieren wie das menschliche Gehirn.

„Ich mag Tübingen wirklich gern“, sagt Michael J. Black. „Die Stadt, die Umgebung. Meine Frau und ich wandern gern. Die Schwäbische Alb ist fantastisch.“ Michael J. Black hat sich vorgenommen, für immer hier zu bleiben.


Wie können Roboter Bewegungen analysieren? Diese Frage stellt sich Michael J. Black im Rahmen seiner Arbeit am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme. © Michael J. Black

Er ist jetzt Ende 40. „Da habe ich noch etwa 20 Jahr Zeit zum Forschen.“ Er weiß ziemlich genau, was er in dieser Zeit erreichen will. „Ich will einen Roboter dazu bringen, sich in der Welt so gut zurechtzufinden wie ein zweijähriges Kind.“ Das klingt erstmal nicht nach sonderlich viel, wäre aber eine Sensation, denn Zwei­jährige sind verdammt schlau.

Ein Neugeborenes kann kräftig zupacken. Greifreflex, Finger schnappen – mehr nicht. Ein Zweijähriges aber ist in Sachen Greifen bereits ein Virtuose und beherrscht Dutzende von Greifvarianten, sachtes Heben, Löffelchen halten. Ein Kleinkind bewegt Rundes, Eckiges und Spitzes sicher in seinen Händen, und es kann abstrahieren. Es erkennt Eckiges als Eckiges und Rundes als Rundes, ganz gleich ob ein Ding drei, vier oder fünf Ecken und Rundungen hat. Ganz gleich, ob es einen Gegenstand zum ersten Mal sieht.

Es ist diese Abstraktions­leis­tung die Computer-Hirnen heute noch fehlt. „Wir Menschen analysieren unsere Umwelt in Sekun­denbruchtei­len“, sagt Black. „Uns reicht der Glanz einer Oberfläche, Schattierungen, um zu erken­nen, ob sie rutschig oder grif­fig ist.“ Ein Computer muss erst lange rechnen, ehe er den Input seiner Sensoren geord­net hat und weiß, was Sache ist. Das menschliche Hirn aber pickt sich aus dem Sturm der Sinnesreize ganz einfach einige wesentliche Merkmale heraus und schließt damit treffsicher, wie die Welt um uns tatsächlich beschaffen ist.

Genau das sollen Blacks Computer auch lernen. Sie sollen generalisieren, abstrahieren, aus wenig Information auf Eigenschaften schließen. Sicher, ein technisches System kann Tau­sende von Daten, Zahlen und Messwerten verarbeiten, die Atomstruktur einer Bodenfliese analysieren – und trotzdem würde ein Roboter vermutlich ausrutschen, wenn gerade frisch gewischt wurde. Blacks zentrale Frage ist, welche Umweltreize entscheidend sind. Wie schafft es das Hirn, aus wenig so viel zu machen – uns sicher durch unser Leben zu steuern? Und wie bringt man das am Ende Computern und Robotern bei.

Black ist einer der drei quasi Gründungsdirektoren, mit denen sich das Max-Planck-Institut für Metallforschung auf dem Gebiet der intelligenten Systeme neu ausrichtet. Bis vor wenigen Wochen war er Professor am Lehrstuhl für Computer-Wissenschaften der Brown University in Providence im US-Bundesstaat Rhode Island. Er hat dort viel mit Neurochirurgen zusam­mengearbeitet. Denn ihm war klar, dass er beides ver­stehen müsse, den Compu­ter und die Arbeitsweise des Gehirns. Er hat statistische Rechenverfahren entwickelt, so genannte Schätzer, die die Komplexität der Umweltreize - wie das Gehirn - auf ein erforderliches Maß reduzie­ren. Dank dieser Schätzer geht der Computer nicht in der Fülle von Daten unter.

Mit seinem Verfahren nähert er sich der Umwelt schritt­weise an – approximative visuelle Physik nennt er das. Black befasst sich vor allem mit dem Sehen, besonders Bewegungen, denn die sind für das menschliche Hirn besonders starke Reize. Seine Rechenverfahren können aus dem Durcheinander von Lichtreflexen, Schatten und wandernden Bildpunkten einer Filmsequenz inzwischen ein sich bewegendes Objekt sicher extrahieren – aber eben nicht so flink und einfach wie das Gehirn. Das Hirn bleibt für ihn deshalb weiterhin der größte Lehrmeister.

Blacks Mediziner-Kollegen in den USA haben querschnittsgelähmten Patienten winzige Elektroden auf die für Bewegungen zuständigen Hirnareale, den motorischen Cortex, gepflanzt und die Erregung der Nervenzellen analysiert. Nervenzellen feuern elektrische Impulse ab, wenn sie erregt sind. Die Elektroden nehmen diese hauchfeinen Stromschläge wahr. Zunächst sieht ein solches elektrisches Erregungsbild aber nicht viel anders aus als die verrauschte Mattscheibe eines Fernsehers. Black gelang es, aus diesem Geflimmer klare Aktivitätsmuster herauszulesen und zu interpretieren. Dank der mathematischen Verfahren konnte der Computer schließlich die Gedanken der Patienten in reale Bewegungen umsetzen: Den Patienten gelang es, allein durch Gedankenkraft einen Cursor auf einem Computerbild­schirm zu steuern. Brain-Computer-Interface nennen Experten derartige Verknüpfungen von Hirn und Rechner.

Ähnliche Untersuchungen mit implantierten Elektroden hat Black an Affen durchgeführt. In diesem Falle wurden die Signale der Neuronen abgegriffen, während die Affen Arme und Hände bewegten. Black hat die Aktivitätsmuster aus dem motorischen Cortex ausgewertet und hofft, Rückschlüsse für die Programmierung von Computern ziehen zu können. Beson­ders interessant ist, dass der motorische Cortex eines Menschen auch dann aktiv ist, wenn er Bewegungen nur beobachtet, der Körper selbst also völlig regungslos ist. „Offen­sichtlich gibt es hier eine Beziehung zwischen dem eigenen Wissen über Bewegungen und dem Beobachten von Bewegungen“, sagt Black.

Derartige Erkenntnisse könnten für künftige Lernstrategien von Computern von großer Bedeutung sein. In Tübingen arbeitet Black daher nicht nur mit seinem direkten Kollegen Bernhard Schölkopf eng zusammen, sondern unter anderem auch mit den Experten aus dem benachbarten Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, etwa der Arbeitsgruppe von Heinrich H. Bülthoff, die sich mit sich mit Wahrnehmungsphänomenen und der Interaktion zwischen Mensch und Roboter befassen.

Ein wesentlicher Grund nach Tübingen zu kommen, war für ihn die Möglichkeit, an einer wirklich „großen Sache“ zu arbeiten. „Die Max-Planck-Gesellschaft erlaubt es einem Wissen­schaftler über Jahre Grundlegendes zu erforschen, die wesentlichen Prinzipien zu verstehen. Das findet man in den USA kaum“, sagt Black. „Viele Projekte haben dort kurze Laufzeiten von etwa drei Jahren, und müssen dann klare Ergebnisse liefern. Man hangelt sich von einem kleinen Projekt und einer kleinen wissenschaftlichen Fragestellung zur nächsten – und hofft, am Ende alles zum großen Bild zusammen setzen zu können.“ In Tübingen hinge­gen kann er das Thema der künstlichen Wahrnehmung und des künstlichen Sehens von Grund auf angehen – für Jahre.

„Ich möchte die neuronale Kontrolle der Bewegungen begreifen, die Modelle verstehen, nach denen das Hirn arbeitet und diese grundlegenden Prinzipien auf die künstliche Welt übertra­gen.“ In 20 Jahren wird sich dann zeigen, ob seine Maschinen tatsächlich so schlau sind wie ein Kleinkind. Die Herausforderung ist gigantisch, denn noch scheitern Maschinen schon an scheinbaren Kleinigkeiten: Wer einem Roboter nacheinander Breilöffelchen, Gummiball und Schnuffeltuch in die Hand drückt, hat seine wahre Freude, denn der Diener aus Stahl wird eine ganze Weile unbeholfen herumprobieren, bis er begreift, was zu tun ist. Ein Zweijähriger ist in der Zeit längst zum nächsten Spielzeug weiter getippelt.


Ph.D., Prof. (Brown University, Providence/USA) Michael J. Black
Max-Planck-Institut für Metallforschung, Stuttgart
Telefon: +49 7071 601-1801
Fax: +49 7071 601-1802
E-Mail: black@tuebingen.mpg.de

Tim Schröder | Max-Planck-Institut
Weitere Informationen:
http://www.mf.mpg.de

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Bildung Wissenschaft:

nachricht Fast jeder vierte Hochschulabschluss ist ein Master
30.09.2016 | Statistisches Bundesamt

nachricht Digitaler Wandel kommt im Bildungsbereich an
25.08.2016 | Technologiestiftung Berlin

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Bildung Wissenschaft >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: Poröse kristalline Materialien: TU Graz-Forscher zeigt Methode zum gezielten Wachstum

Mikroporöse Kristalle (MOFs) bergen große Potentiale für die funktionalen Materialien der Zukunft. Paolo Falcaro von der TU Graz et al zeigen in Nature Materials, wie man MOFs gezielt im großen Maßstab wachsen lässt.

„Metal-organic frameworks“ (MOFs) genannte poröse Kristalle bestehen aus metallischen Knotenpunkten mit organischen Molekülen als Verbindungselemente. Dank...

Im Focus: Gravitationswellen als Sensor für Dunkle Materie

Die mit der Entdeckung von Gravitationswellen entstandene neue Disziplin der Gravitationswellen-Astronomie bekommt eine weitere Aufgabe: die Suche nach Dunkler Materie. Diese könnte aus einem Bose-Einstein-Kondensat sehr leichter Teilchen bestehen. Wie Rechnungen zeigen, würden Gravitationswellen gebremst, wenn sie durch derartige Dunkle Materie laufen. Dies führt zu einer Verspätung von Gravitationswellen relativ zu Licht, die bereits mit den heutigen Detektoren messbar sein sollte.

Im Universum muss es gut fünfmal mehr unsichtbare als sichtbare Materie geben. Woraus diese Dunkle Materie besteht, ist immer noch unbekannt. Die...

Im Focus: Significantly more productivity in USP lasers

In recent years, lasers with ultrashort pulses (USP) down to the femtosecond range have become established on an industrial scale. They could advance some applications with the much-lauded “cold ablation” – if that meant they would then achieve more throughput. A new generation of process engineering that will address this issue in particular will be discussed at the “4th UKP Workshop – Ultrafast Laser Technology” in April 2017.

Even back in the 1990s, scientists were comparing materials processing with nanosecond, picosecond and femtosesecond pulses. The result was surprising:...

Im Focus: Wie sich Zellen gegen Salmonellen verteidigen

Bioinformatiker der Goethe-Universität haben das erste mathematische Modell für einen zentralen Verteidigungsmechanismus der Zelle gegen das Bakterium Salmonella entwickelt. Sie können ihren experimentell arbeitenden Kollegen damit wertvolle Anregungen zur Aufklärung der beteiligten Signalwege geben.

Jedes Jahr sind Salmonellen weltweit für Millionen von Infektionen und tausende Todesfälle verantwortlich. Die Körperzellen können sich aber gegen die...

Im Focus: Shape matters when light meets atom

Mapping the interaction of a single atom with a single photon may inform design of quantum devices

Have you ever wondered how you see the world? Vision is about photons of light, which are packets of energy, interacting with the atoms or molecules in what...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics
Veranstaltungen

NRW Nano-Konferenz in Münster

07.12.2016 | Veranstaltungen

Wie aus reinen Daten ein verständliches Bild entsteht

05.12.2016 | Veranstaltungen

Von „Coopetition“ bis „Digitale Union“ – Die Fertigungsindustrien im digitalen Wandel

02.12.2016 | Veranstaltungen

 
VideoLinks
B2B-VideoLinks
Weitere VideoLinks >>>
Aktuelle Beiträge

Das Universum enthält weniger Materie als gedacht

07.12.2016 | Physik Astronomie

Partnerschaft auf Abstand: tiefgekühlte Helium-Moleküle

07.12.2016 | Physik Astronomie

Bakterien aus dem Blut «ziehen»

07.12.2016 | Biowissenschaften Chemie