Maschinen das Lernen beibringen
Maschinen sollen nicht nur intelligenter, sondern auch lernf?higer werden. Um die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben, er?ffnen die ETH Zürich und die Max-Planck-Gesellschaft heute offiziell das Max Planck ETH Center for Learning Systems. Die Wissenschaftler m?chten verstehen, was die theoretischen Prinzipien des Lernens sind und wie sie diese auf reale Maschinen anwenden k?nnen
Autos, die selber einen Parkplatz ansteuern oder Roboter, die sich auf unebenem Gel?nde fortbewegen, müssen über die F?higkeit verfügen, aus Erfahrungen zu lernen und sich an neue Begebenheiten anzupassen. Was für Menschen eine Selbstverst?ndlichkeit ist, stellt Maschinen vor grosse Herausforderungen. Doch die Forschung in diesem Bereich entwickelt sich rasant. Um die n?chste Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf diesem Gebiet auszubilden, die Forschungszusammenarbeit zu intensivieren und Infrastruktur gemeinsam zu nutzen, haben die ETH Zürich und die Max-Planck-Gesellschaft ein gemeinsames Center für Lernende Systeme gegründet. Das Center wird mit insgesamt fünf Millionen Euro in den ersten fünf Jahren gef?rdert, die h?lftig durch die Max-Planck-Gesellschaft und die ETH Zürich getragen werden.
Verstehen, was die Intelligenz ausmacht
Ziel der Forschenden am neuen Center ist es zu verstehen, was die Intelligenz von Lebewesen ausmacht. ?Wir sind nicht nur an Anwendungsproblemen interessiert, sondern wir wollen grundlegend verstehen, wie Menschen wahrnehmen, lernen und dann der Situation angemessen reagieren?, sagt Thomas Hofmann, Professor am Institut für Maschinelles Lernen an der ETH Zürich. Gemeinsam mit Bernhard Sch?lkopf, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen, ist er Co-Direktor des Centers für Lernende Systeme.
Die Einsichten aus diesen grundlegenden Untersuchungen wollen die Forschenden dann nutzen, um die Methoden des maschinellen Lernens weiterzuentwickeln. Solche Verfahren werden heute schon angewendet, um statistische Regelm?ssigkeiten in grossen Datens?tzen aufzuspüren. Heute sind sie jedoch vielfach noch auf konkrete Aufgaben beschr?nkt. Eine Methode etwa, die auf Bildern zuverl?ssig Gesichter erkennt, hilft einem Roboter nicht, einen sicheren Gang in schwierigem Gel?nde zu trainieren. Die Lernf?higkeit des Menschen ist dagegen weitgehend unabh?ngig von der konkreten Aufgabe. ?Wenn wir besser verstehen, wie Gelerntes zwischen verschiedenen Aufgaben übertragen werden kann, so k?nnen wir m?glicherweise auch künstliche Systeme entwickeln, die ?hnlich lernen wie Lebewesen?, erkl?rt Sch?lkopf.
Intelligente Systeme der Zukunft gestalten
Die generellen Prinzipien des Lernens sollen dann nicht nur Robotern Intelligenz einhauchen, sondern zum Beispiel auch der Software, die grosse Datenmengen analysiert. So k?nnten Computer nicht nur statistische Zusammenh?nge in solch riesigen Datens?tzen ermitteln, sondern auch kausale. Zum Beispiel k?nnten sie in Daten des genetischen Codes und von Proteininteraktion selbst?ndig die Wirkung von Genver?nderungen absch?tzen; kausale Zusammenh?nge also, über die auch Medizinerinnen und Mediziner heute noch wenig wissen.
Für ETH-Pr?sident Lino Guzzella soll das Center für Lernende Systeme ein fruchtbarer N?hrboden für neue Ideen sein. ?Die ETH und die Max-Planck-Gesellschaft sind zwei starke Partner auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Ich verspreche mir viel von dieser Kooperation, insbesondere für die Ausbildung unserer jungen Wissenschaftler. Wir dürfen gespannt sein, wie sie die intelligenten Systeme der Zukunft gestalten werden.?
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 geh?rt neben der wissenschaftlichen Zusammenarbeit und Ausbildung von Doktorandinnen und Doktoranden auch die Organisation von gemeinsamen Sommerschulen und Workshops.