Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Wie Mensch und Maschine mit komplexen Situationen umgehen

19.11.2018

Intuitiv finden Menschen auch in komplexen, ihnen völlig unbekannten Situationen gute Lösungen. Dabei lernen sie schnell und kommen mit einer fast unendlichen Anzahl an Handlungsmöglichkeiten zurecht. Wie sie das schaffen, hat nun ein Forscherteam am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung anhand eines Spielexperiments untersucht und erstaunliche Parallelen zu intelligenten maschinellen Algorithmen aufgezeigt. Die Ergebnisse der Studie sind im Journal Nature Human Behaviour erschienen.

Welchen Beruf soll ich ergreifen? In welche Altersvorsorge soll ich investieren? Welchen Schachzug mache ich als nächstes? Unsere Entscheidungsmöglichkeiten sind groß und welche Option für uns am besten wäre, könnten wir nur herausfinden, wenn wir alle Möglichkeiten ausprobieren würden.


Da dies jedoch unmöglich ist, müssen wir entweder auf altbewährte Optionen setzten oder Risiken eingehen und unbekannte Optionen ausprobieren. Intuitiv balancieren wir dabei alle unsere Entscheidungen zwischen diesen Polen und finden so gute Lösungen.

Diese Zwickmühle zwischen der Erkundung von Neuem und der Verwertung von Bekanntem wird auch „exploration-exploitation-dilemma“ genannt und beschäftigt nicht nur Psycholog*innen.

Auch Informatiker*innen müssen bei der Programmierung von Lernalgorithmen dafür sorgen, dass der Computer einerseits auf bereits bekanntes Wissen zurückgreift, andererseits aber auch unbekannte Optionen auslotet. Zum Beispiel bei angepassten Empfehlungen in Onlineshops.

Doch wie genau schaffen es Menschen, mit den wenigen bekannten und den unendlich vielen unbekannten Optionen umzugehen? Und kann maschinelles Lernen da mithalten?

Um dies systematisch zu erforschen, hat ein Team aus Forschern vom Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, von der Harvard University, dem University College London und der University of Surrey eine Reihe von experimentellen Entscheidungsspielen entwickelt, die sowohl von 241 Menschen, als auch vom Computer mit verschiedenen Modellen und Algorithmen gespielt wurden.

Die menschlichen und virtuellen Spieler mussten bei dem Onlinespiel auf einem Raster Felder anklicken, hinter denen sich jeweils unterschiedlich hohe Punktzahlen verbargen.

Da die Anzahl der möglichen Klicks erheblich geringer war als die Anzahl der Felder, konnte nur eine begrenzte Zahl von Optionen ausprobiert werden. Zu Beginn wussten weder Mensch noch Computer, ob und wie sich die Punktzahlen von benachbarten Feldern ähnelten.

Erst mit der Zeit haben sie die räumlichen Muster hinter den verdeckten Feldern erlernt und anhand dieses Wissens eine Strategie entwickelt, die aus dem Anklicken benachbarter Felder, der „exploitation“, und dem risikoreicheren Anklicken weit entfernter Felder, der „exploration“, bestand.

„Menschen müssen nicht die Auswirkungen jeder Option kennen, um gute Entscheidungen zu treffen. Sie sind in der Lage zu generalisieren und anhand der wenigen, bekannten Optionen auch die unbekannten Optionen vorherzusagen“, sagt Charley Wu, Erstautor und Doktorand am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, und ergänzt: „Gleichzeitig stellen wir fest, dass Menschen dabei recht optimistisch und neugierig sind und auch die unbekannten Optionen wählen.“

Auch die verschiedenen Lernalgorithmen waren mal mehr, mal weniger erfolgreich bei dem Entscheidungsspiel. Bei dem direkten Vergleich von menschlichem Verhalten und den verschiedenen Algorithmen stellten die Forscher fest, dass wenn sie zwei bekannte Algorithmen miteinander kombinieren, sie menschliches Verhalten erstaunlich gut vorhersagen konnten. Der erste Algorithmus hat durch Generalisierung die räumliche Struktur der Punkte vorhergesagt, der zweite Algorithmus simulierte „Neugier“ und tendierte dazu, unbekannte Felder auszuprobieren.

„Die Ergebnisse unserer Studie zeigen, wie Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens helfen, menschliches Entscheidungsverhalten besser zu verstehen. Umgekehrt können psychologische Studien helfen, Algorithmen aus der Informatik zu verbessern – denn in den meisten Bereichen ist die menschliche Intelligenz der maschinellen noch weit überlegen", sagt Björn Meder, Assoziierter Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.


Das Max-Planck-Institut für Bildungsforschung wurde 1963 in Berlin gegründet und ist als interdisziplinäre Forschungseinrichtung dem Studium der menschlichen Entwicklung und Bildung gewidmet. Das Institut gehört zur Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e.V., einer der führenden Organisationen für Grundlagenforschung in Europa.

Originalpublikation:

Wu, C. M., Schulz, E., Speekenbrink, M., Nelson, J.D., & Meder, B. (2018). Generalization guides human exploration in vast decision spaces. Nature Human Behaviour. doi.org/10.1038/s41562-018-0467-4

Weitere Informationen:

https://www.mpib-berlin.mpg.de/de/presse/2018/11/wie-mensch-und-maschine-mit-kom...

Kerstin Skork | Max-Planck-Institut für Bildungsforschung

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Bildung Wissenschaft:

nachricht „School to go“ – neue Lernplattform geht heute online - 20.03.2020, 16:00 Uhr
20.03.2020 | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI

nachricht Digitale Bildungsangebote auf einen Blick
03.03.2020 | 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: Blockierung des Eisentransports könnte Tuberkulose stoppen

Tuberkulose-Bakterien brauchen Eisen zum Überleben. Wird der Eisentransport in den Bakterien gestoppt, so kann sich der Tuberkulose-Erreger nicht weiter vermehren. Nun haben Forscher der Universität Zürich die Struktur des Transportproteins ermittelt, das für die Eisenzufuhr zuständig ist. Dies eröffnet Möglichkeiten zur Entwicklung neuer Medikamente.

Einer der verheerendsten Erreger, der sich im Inneren menschlicher Zellen vermehren kann, ist Mycobacterium tuberculosis – der Bazillus, der Tuberkulose...

Im Focus: Blocking the Iron Transport Could Stop Tuberculosis

The bacteria that cause tuberculosis need iron to survive. Researchers at the University of Zurich have now solved the first detailed structure of the transport protein responsible for the iron supply. When the iron transport into the bacteria is inhibited, the pathogen can no longer grow. This opens novel ways to develop targeted tuberculosis drugs.

One of the most devastating pathogens that lives inside human cells is Mycobacterium tuberculosis, the bacillus that causes tuberculosis. According to the...

Im Focus: Corona-Pandemie: Medizinischer Vollgesichtsschutz aus dem 3D-Drucker

In Vorbereitung auf zu erwartende COVID-19-Patienten wappnet sich das Universitätsklinikum Augsburg mit der Beschaffung von persönlicher Schutzausrüstung für das medizinische Personal. Ein Vollgesichtsschutz entfaltet dabei in manchen Situationen eine bessere Schutzwirkung als eine einfache Schutzbrille, doch genau dieser ist im Moment schwer zu beschaffen. Abhilfe schafft eine Kooperation mit dem Institut für Materials Resource Management (MRM) der Universität Augsburg, das seine Kompetenz und Ausstattung im Bereich des 3D-Drucks einbringt, um diesen Engpass zu beheben.

Das Coronavirus SARS-CoV-2 wird nach heutigem Wissensstand maßgeblich durch Tröpfcheninfektion übertragen. Dabei sind neben Mund und Nase vor allem auch die...

Im Focus: Hannoveraner Physiker entwickelt neue Photonenquelle für abhörsichere Kommunikation

Ein internationales Team unter Beteiligung von Prof. Dr. Michael Kues vom Exzellenzcluster PhoenixD der Leibniz Universität Hannover hat eine neue Methode zur Erzeugung quantenverschränkter Photonen in einem zuvor nicht zugänglichen Spektralbereich des Lichts entwickelt. Die Entdeckung kann die Verschlüsselung von satellitengestützter Kommunikation künftig viel sicherer machen.

Ein 15-köpfiges Forscherteam aus Großbritannien, Deutschland und Japan hat eine neue Methode zur Erzeugung und zum Nachweis quantenverstärkter Photonen bei...

Im Focus: Physicist from Hannover Develops New Photon Source for Tap-proof Communication

An international team with the participation of Prof. Dr. Michael Kues from the Cluster of Excellence PhoenixD at Leibniz University Hannover has developed a new method for generating quantum-entangled photons in a spectral range of light that was previously inaccessible. The discovery can make the encryption of satellite-based communications much more secure in the future.

A 15-member research team from the UK, Germany and Japan has developed a new method for generating and detecting quantum-entangled photons at a wavelength of...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

VideoLinks
Industrie & Wirtschaft
Veranstaltungen

Europäischer Rheumatologenkongress EULAR 2020 wird zum Online-Kongress

30.03.2020 | Veranstaltungen

“4th Hybrid Materials and Structures 2020” findet web-basiert statt

26.03.2020 | Veranstaltungen

Wichtigste internationale Konferenz zu Learning Analytics findet statt – komplett online

23.03.2020 | Veranstaltungen

VideoLinks
Wissenschaft & Forschung
Weitere VideoLinks im Überblick >>>
 
Aktuelle Beiträge

Studie mit bispezifischem Antikörper liefert beeindruckende Behandlungserfolge bei Multiplem Myelom

01.04.2020 | Medizin Gesundheit

Unternehmenswissen - Wie gelingt der Umstieg von Präsenz auf Online?

01.04.2020 | Seminare Workshops

SmartKai – „Einparkhilfe“ zur Vermeidung von Schäden an Schiffen und Hafeninfrastruktur

01.04.2020 | Informationstechnologie

Weitere B2B-VideoLinks
IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics