Mit Feingefühl an kommende Aufgaben

Jenga spielen, Welt begreifen: Neuer Lernweg für Roboter

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von Julius Zunker -

Um den Maschinen von Morgen besseres Handwerkszeug in die chromglänzenden "Hände" zu legen, verlassen sich mehr und mehr Entwickler auf maschinelles Lernen. Dass dies nicht immer trockenes Einspeisen von Informationen in Netzwerke sein muss, sondern spielerisch erfolgen kann, stellt ein Team am MIT derzeit unter Beweis.

Hinter dem Begriff 'Maschinelles Lernen' steht eine Vielzahl von Prozessen, bei denen auf künstliche Art Erfahrung erzeugt wird. Eine KI lernt also aus einem Beispiel und bekommt im Anschluss die Möglichkeit, dieses singuläre Erlebnis zu verallgemeinern. Auf diesem Weg entdecken Systeme Gesetzmäßigkeiten und Muster, können durch diese ein Handlung oder Fertigkeit verbessern, was wiederum neue Erfahrung generiert.

Dank Physik und Tastsinn bei Jenga abräumen

Im Normalfall bekommt ein Roboter ein Video einer kommenden Aufgabe eingespeist und soll ermitteln, wie diese auf dem besten Weg zu bewältigen ist. Um ihrer KI aber eine komplexere Weltsicht und Problemwahrnehmung zu verleihen, hat ein MIT-Entwickler-Team um Nima Fazeli ihrem neuen Roboter nicht nur den Tastsinn, sondern auch ein fundamentales Verständnis von Physik verliehen. Besonders ein Gefühl für den Tastsinn gilt als etwas extrem schwer zu Vermittelndes. Roboter können von daher oftmals nicht wirklich gut den Druck mit ihren äußeren "Extremitäten" dosieren.

Fazelis Roboter, ausgestattet mit Drucksensoren und Kameras, wurde als Lernprozess vor die Aufgabe gestellt 'Jenga' zu spielen. Im Idealfall so, dass der fragile Turm aus Holzklötzchen nicht umfällt. Schnell zeigte sich, das dieser Roboter über ein sehr wichtiges Talent verfügt, welches einen Sieg beim Jenga erst ermöglicht: er kann beurteilen, welchen Block es in der nächsten Runde zu entfernen gilt. Ein Video der Entwickler zeigt anschaulich, wie schnell der Roboter Erlerntes umsetzen kann.

Lernen für die Industrie

Ziel dieser Untersuchung ist es (vermutlich) nicht den eventuell besten Jenga-Spieler aller Zeiten heranzuziehen. Roboter sollen auf diese Art des Lernens besser darin werden, kommende Aufgaben in der Industrie zu erfüllen. Statt einfach nur Informationen gefüttert zu bekommen, sollen tatsächlich durch Anwendung erlernte Erfahrungen ein komplexeres Bild der Welt um sie herum vermitteln. Sollte dies scheitern, können sich die Forscher immerhin damit trösten, dass ihrem Roboter die Tür für eine steile Karriere als professioneller Jenga-Spieler offen steht.

Quelle: robotics.sciencemag.org

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