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AILA und ich

Die Forschung an intelligenten, autonomen Systemen wie der 
Roboter-Dame AILA ist wichtig, um fahrerlose Autos auf die 
Straße zu bringen. Deshalb hat sich Volkswagen am Deutschen 
Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) beteiligt. 
Dort arbeitet Prof. Dr. Frank Kirchner an Maschinen, die das 
Lernen lernen.

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Prof. Dr. Frank Kirchner im Interview

Der Informatiker Prof. Dr. Frank Kirchner, Jahrgang 1963, leitet das Robotics Innovation Center in Bremen, das Teil des DFKI ist. Seine Leidenschaft für das Programmieren entdeckte Kirchner bereits als junger Gitarrist, als er nach einem Umzug ohne Band dastand und deswegen seinen Synthesizer an einen „Commodore 64“-Computer anschloss.

Wann wird es Maschinen geben, die von einem Menschen nicht mehr zu unterscheiden sind?

Der Brite Alan Turing, der vermutlich begabteste Mathematiker des 20. Jahrhunderts, hat dafür einen Test vorgeschlagen, den bis heute keine Maschine bestanden hat: Intelligent ist eine Maschine demnach erst, wenn ein Mensch bei einem Gespräch ohne Sichtkontakt nicht merkt, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine spricht. Von solchen Maschinen sind wir noch sehr weit entfernt, denn das menschliche Gehirn ist ihnen bislang noch weit überlegen, weil es sich im Laufe der Evolution enorm weiterentwickelt hat. Es enthält, grob geschätzt, eine Billion Nervenzellen, die miteinander verknüpft werden können. Die Anzahl der möglichen Schaltungen im Gehirn eines einzelnen Menschen übertrifft vermutlich die Anzahl der Himmelskörper im gesamten Universum. Hinzu kommt: Der Mensch ist nicht auf Rechenleistung und Speicherfähigkeit reduziert, sondern er kann auch lernen und zudem sehr komplexe Bewegungen ausführen.

An künstlicher Intelligenz wird seit den Fünfzigerjahren des 20. Jahrhunderts geforscht. Wie beurteilen Sie den erreichten Stand?

Wir erleben derzeit den „zweiten Sommer“ der künstlichen Intelligenz. Der „erste Sommer“ begann in den Achtzigerjahren mit sogenannten Expertensystemen. Die Idee dahinter besteht darin, Maschinen mit sehr viel Wissen zu füttern und daraus neues Wissen zu generieren. Das funktioniert gut, aber es war eine Fehlannahme zu glauben, daraus entstünde bereits Intelligenz. Seit einigen Jahren kommen zwei Dinge zusammen, die unserer Forschung neuen Schub verleihen: Einerseits stehen mittlerweile Rechenverfahren zur Verfügung, die Strategien der Problemlösung aus der Natur nachempfunden sind, weil sie zum Beispiel unscharfe Lösungen erlauben: Das Ergebnis einer Berechnung kann durchaus „zwischen eins und zwei“ lauten statt „1,65“. Andererseits gibt es leistungsstarke Rechner, die es erlauben, solche Rechenverfahren dezentral anzuwenden.

Welche Rolle spielt die Roboter-Dame AILA für Sie?

Wenn sich Roboter in einem für den Menschen gemachten Umfeld bewegen sollen, etwa in einer Fabrik oder in einer Raumstation, bietet es sich an, menschenähnliche Roboter einzusetzen. Deshalb haben wir vor fünf Jahren AILA entwickelt. Sie hat beispielsweise Arme, die mehr Gewicht heben können, als sie selbst wiegt; normalerweise ist das bei Robotern umgekehrt. Dafür sind wir neue Wege gegangen, zum Beispiel sind viele der Sensoren direkt in die Roboter-Struktur integriert, so wie beim Menschen die Sinneszellen ja auch Bestandteil des Körpers sind. Auf diesem Weg erhöhen wir Schritt für Schritt die Komplexität von Robotern. Wir müssen vor allem lernen, wie man aus den vorhandenen technischen und mathematischen Möglichkeiten Systeme baut, die sich über lange Zeit autonom verhalten.

Dazu gehört, dass sich Roboter in völlig unbekanntem Terrain zurechtfinden?

Ja. Deshalb müssen autonome Maschinen das Lernen lernen. Nehmen wir ein „Roboter-Auto“, das sich ohne Fahrer durch eine Innenstadt bewegt: Es ist völlig unmöglich, alle Situationen, die auftauchen könnten, fest zu programmieren. Das würde unendlich lange dauern. Zudem weist jedes physische System mit der Zeit Abnutzungsspuren auf, die berücksichtigt werden müssen. Die generelle Lösung muss darin bestehen, dass ein Roboter-Auto wie ein erfahrener Autofahrer stets im Vorhinein abschätzt, was als Nächstes passieren könnte. Dabei muss es in komplexen Situationen unendlich viele Lösungsmöglichkeiten berücksichtigen. Um trotzdem sehr schnell Entscheidungen treffen zu können, muss ein Roboter-Auto mit Restunsicherheiten umgehen können.

Werden eines Tages völlig autonome Autos auf unseren Straßen fahren?

Davon bin ich fest überzeugt. Fahrerlose Autos werden eines Tages zu unserem Straßenbild gehören. Das wird aber nur gelingen, wenn wir gleichzeitig mit der Fahrzeugtechnik eine intelligente Infrastruktur entwickeln, beispielsweise Ampeln, die eine Kreuzung überwachen und Informationen an sämtliche Autos in der Umgebung weitergeben. Bei aller Faszination für das menschliche Gehirn haben vernetzte Maschinen doch einen entscheidenden Vorteil: Sie können große Informationsmengen in Millisekunden verarbeiten und in Echtzeit miteinander austauschen.