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Lernen im Zentrum

30.11.2015

Für Menschen, und generell für Tiere, ist es selbstverständlich; Maschinen müssen es dagegen erst lernen: das Lernen. Um ihnen dabei zu helfen, gründen die Max-Planck-Gesellschaft und die ETH Zürich das Max Planck ETH Center for Learning Systems. Am 30. November 2015 fällt in Tübingen der Startschuss.

Die Wissenschaftler des Centers möchten verstehen, was die Prinzipien des Lernens sind, und zwar sowohl in der Theorie als auch in realen Maschinen. So möchten sie unter anderem Roboter dazu bringen, in einer unbekannten komplexen Umgebung autonom zu handeln.


Der humanoide Roboter "Apollo" soll lernen, gezielt Dinge zu erkennen und zu greifen.

MPI für Intelligente Systeme / Wolfram Scheible


Apollo soll lernen zu begreifen.

MPI für Intelligente Systeme / Wolfram Scheible

„Das Center ist ein wesentlicher Baustein für den Ausbau des Forschungsfeldes lernender und intelligenter Systeme in Baden-Württemberg.

Durch ihre Kooperation schaffen die MPG und die ETH wissenschaftliche sowie personelle Synergien und stellen sicher, dass die europäische Forschung in diesem Feld weltweit wettbewerbsfähig bleibt“, sagt Max-Planck-Präsident Martin Stratmann mit Blick auf die Eröffnungsfeier am 30. November in Tübingen. Erwartet werden auch die baden-württembergische Wissenschaftsministerin Theresia Bauer, die schweizerische Botschafterin Christine Schraner Burgener und ETH-Präsident Lino Guzzella.

Helfende Roboter

Roboter als Katastrophenhelfer könnten menschliche Rettungskräfte vor gefährlichen Einsätzen bewahren. Und als Pflegeassistenten könnten sie helfen, die Probleme einer alternden Gesellschaft mit immer mehr hilfsbedürftigen Menschen in den Griff zu bekommen.

Doch bis sie in der Lage sind, solche Dienste zu verrichten, wird es noch einige Zeit dauern. Denn heute scheitern zumindest zweibeinige Roboter oft schon, wenn sie selbstständig über einen unebenen Boden gehen sollen – ihre Motorik passt sich schlicht nicht schnell genug an unbekanntes Terrain an.

Würden die Maschinen ähnlich gut lernen wie Insekten, vom Menschen ganz zu schweigen, wäre zumindest ein steiniger Weg kein Problem mehr für sie. Sie mit dieser Lernfähigkeit auszustatten, ist Ziel des Max Planck ETH Centers für Lernende Systeme.

„Uns geht es aber nicht nur darum, Anwendungsprobleme zu lösen, wie etwa einem zweibeinigen Roboter das Gehen auf unebenem Untergrund beizubringen“, sagt Bernhard Schölkopf, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen und neben Thomas Hofmann von der ETH Zürich einer der zwei Co-Direktoren des Centers. „Wir wollen erst einmal verstehen, was die Intelligenz von Lebewesen ausmacht, mit der diese Wahrnehmung, Lernen und Handlung organisieren und in einer komplexen Umgebung erfolgreich agieren können.“

Künstliche Systeme sollen ähnlich lernen wie Lebewesen

Die Einsichten aus diesen grundlegenden Untersuchungen wollen die Forscher dann nutzen, um die Methoden des maschinellen Lernens weiterzuentwickeln. Solche Verfahren werden heute schon angewendet, um statistische Regelmäßigkeiten in großen Datensätzen aufzuspüren. Aber sie sind jeweils auf konkrete Aufgaben beschränkt.

Eine Methode etwa, die auf Bildern zuverlässig Gesichter erkennt, hilft einem Roboter nicht, den sicheren Gang in jedem Gelände zu trainieren. „Die Lernfähigkeit vor allem des Menschen ist dagegen weitgehend unabhängig von der konkreten Aufgabe“, erklärt Schölkopf. „Wenn wir besser verstehen, wie Gelerntes zwischen verschiedenen Aufgaben übertragen werden kann, so können wir möglicherweise auch künstliche Systeme entwickeln, die ähnlich lernen wie Lebewesen.“

Die generellen Prinzipien des Lernens sollen dann nicht nur Robotern Intelligenz einhauchen, sondern zum Beispiel auch der Software, die große Datenmengen analysiert. So sollen Computer nicht mehr nur statistische Zusammenhänge in großen Datensätzen ermitteln, sondern auch kausale. So sollen sie etwa in Daten des genetischen Codes und von Proteininteraktion selbständig die Wirkung von Genveränderungen abschätzen; das sind kausale Zusammenhänge, über die auch Mediziner heute noch nichts wissen.

Eröffnungsveranstaltung mit der Forschungsministerin

Das Max Planck ETH Center, in dem Wissenschaftler der Standorte Tübingen, Stuttgart und Zürich zusammenarbeiten, baut auf einer Kooperation auf, die es auf dem Gebiet des maschinellen Lernens zwischen dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und der ETH Zürich bereits gibt. Zu den Zielen gehört neben der wissenschaftlichen Zusammenarbeit die gemeinsame Nutzung von Forschungsinfrastruktur und die Ausbildung von Doktorandinnen und Doktoranden. Ebenso werden über das Center gemeinsame Sommerschulen und Workshops organisiert. Das Center wird mit insgesamt fünf Millionen Euro in den ersten fünf Jahren gefördert, die hälftig durch die Max-Planck-Gesellschaft und die ETH Zürich getragen werden.

Zu der Eröffnungsveranstaltung am 30. November 2015 werden unter anderem die Ministerin Baden-Württembergs für Wissenschaft, Forschung und Kunst Theresia Bauer, die schweizerische Botschafterin Christine Schraner Burgener, Martin Stratmann und Lino Guzzella erwartet. Journalisten sind herzlich eingeladen. Um Anmeldung wird gebeten unter anmeldung@is.mpg.de.

Programm 30.11.2015, Tübingen, Max-Planck-Haus, Spemannstr. 36:

11:00 – 14:00 Uhr Eröffnungsfeier & Empfang (geladene Gäste)

14:00 - 15:00 Uhr Keynote Lecture: “On the Computational Complexity of Deep Learning”
Prof. Shai Shalev-Shwartz, The Hebrew University

15:00 - 16:00 Uhr Laborführungen / Demos MPI für Intelligente Systeme
Abteilungen Autonome Motorik (Schaal), Empirische Inferenz (Schölkopf),
Physikalische Intelligenz (Sitti) und Perzeptive Systeme (Black)

16:00 - 17:00 Uhr Keynote lecture: “Perceiving Neural Networks”
Prof. Matthias Bethge, CIN / Universität Tübingen & MPI für biologische Kybernetik

Kontakt: Claudia Däfler (claudia.daefler@tuebingen.mpg.de, 0178-7313394)

Weitere Informationen:

http://www.is.tuebingen.mpg.de
http://www.learning-systems.org
http://www.is.mpg.de/de
http://www.mpg.de/de

Claudia Däfler | Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme

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