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Künstliche Intelligenz: Lernen wie ein Kind

Kinder begreifen oft blitzschnell. ­Wie ihnen das gelingt, untersuchen inzwischen auch ­Neuroinformatiker. Ihr Wissen soll intelligente Maschinen dazu ­bringen, eigenständig zu lernen.
Roboter mit Geduldsspiel

Wie schaffen es kleine Kinder, in so kurzer Zeit so viel zu lernen? Seit Platons Zeiten zerbrechen sich Philosophen den Kopf darüber, haben jedoch bislang keine befriedigende Antwort gefunden. Mein fünfjähriger Enkel Augie etwa weiß jede Menge über Pflanzen, Tiere und Uhren, von Dinosauriern und Raumschiffen ganz zu schweigen. Außerdem hat er eine Ahnung davon, was andere Menschen von ihm erwarten, wie sie denken und fühlen. Er ordnet mit diesem Wissen neue Eindrücke ein und zieht daraus seine Schlüsse. So erklärte er mir vor Kurzem, die zurzeit im American Museum of Natural History in New York ausgestellte, neu entdeckte Art von Titanosauriern zähle ebenfalls zu den Pflanzenfressern, sei also eher harmlos.

Dabei ist die Information, die Augie von seiner Umwelt aufnimmt, sehr abstrakt und besteht lediglich aus Photonen, die auf die Netzhaut seiner Augen treffen, und Luftschwingungen, die seine Trommelfelle in Bewegung versetzen. Gleichwohl schafft es der neuronale Computer, der sich hinter Augies blauen Augen verbirgt, damit allerhand Wissen über Pflanzen fressende Titanosaurier anzuhäufen. Da stellt sich die Frage: Können elektronische Rechner das auch? ...

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  • Quellen

Gopnik, A., Tenenbaum, J.: Bayesian Networks, Bayesian Learning and Cognitive Development. In: Developmental Science 10, S. 281-287, 2007

Gopnik, A.: The Gardener and the Carpenter: What the New Science of Child Development Tells Us about the Relationship between Parents and Children. Farrar, Straus & Giroux, New York 2016

Lake, B. M. et al.: Human-Level Concept Learning through Probabilistic Program Induction. In: Science 350, S. 1332-1338, 2015

Mnih, V. et al.: Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning. In: Nature 518, S. 529-533, 2015

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