Frank
07.01.2005, 23:32
Roboter haben ein schlechtes Image: Sie gelten als eher beschränkt und unkreativ. Doch künftig sollen sie intelligent und flexibel werden. Im EU-Projekt MACS bringt ein internationales Forscherteam ihnen funktionsorientiertes Denken bei. Die Roboter von morgen sollen wie Menschen lernen und Probleme lösen können.
Wann ist eine Maschine intelligent? Wenn sie genau das tut, wofür sie gebaut wurde – beispielsweise Putzen oder Rasen mähen? Oder beginnt Intelligenz erst jenseits der vorprogrammierten Handlanger-Tätigkeiten? »Ein wichtiges Kriterium ist Flexibilität«, sagt Dr. Erich Rome, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Autonome Intelligente Systeme AIS und Leiter des EU-Projekts »Multi-sensory Autonomous Cognitive Systems Interacting with Dynamic Environments for Perceiving and Using Affordances«, kurz MACS.
»Für einen Menschen ist es selbstverständlich, flexibel auf äußere Umstände zu reagieren. Sie denken immer funktional, also am Ergebnis orientiert«, erklärt Rome. »Roboter hingegen arbeiten bisher objektorientiert.« Wenn eine Maschine darauf programmiert ist, einen Stuhl zu bringen, dann sucht sie ausschließlich nach einer Sitzgelegenheit mit vier Füßen und einer Lehne. Auf die Idee, dass auch ein leerer Getränkekasten den Anforderungen genügen könnte, kommt sie nicht.
»Um Maschinen funktionales Denken beizubringen, muss man ihnen die Gelegenheit geben, die Dinge zu begreifen wie kleine Kinder«, ergänzt der Informatiker Rome. »Sie müssen ausprobieren und lernen können, was man mit einem Gegenstand alles machen kann.« Der amerikanische Wahrnehmungspsychologe James Gibson hat dafür den Begriff »Affordanz« eingeführt: Er ist abgeleitet vom englischen Wort »afford« – zu deutsch »anbieten« oder »gewähren«. Eine Affordanz ist eine Handlungsmöglichkeit, die die Umwelt einem Menschen bietet, und die er erkennen und nutzen kann. »Im EU-Projekt MACS bauen wir auf Gibsons Theorie auf, um neue Ansätze für intelligente und lernfähige Roboter zu entwickeln«, so Rome. Der Fraunhofer-Forscher und sein Team arbeiten dabei eng mit Wissenschaftlern der schwedischen Linköpings Universitet, der Forschungsgesellschaft Joanneum Research und der Studiengesellschaft für Kybernetik in Österreich sowie der türkischen Middle East Technical University zusammen.
weiterlesen hier (http://www.visavis.de/modules.php?name=News&file=article&sid=2814)
Quelle:
http://www.visavis.de/modules.php?name=News&file=article&sid=2814
Wann ist eine Maschine intelligent? Wenn sie genau das tut, wofür sie gebaut wurde – beispielsweise Putzen oder Rasen mähen? Oder beginnt Intelligenz erst jenseits der vorprogrammierten Handlanger-Tätigkeiten? »Ein wichtiges Kriterium ist Flexibilität«, sagt Dr. Erich Rome, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Autonome Intelligente Systeme AIS und Leiter des EU-Projekts »Multi-sensory Autonomous Cognitive Systems Interacting with Dynamic Environments for Perceiving and Using Affordances«, kurz MACS.
»Für einen Menschen ist es selbstverständlich, flexibel auf äußere Umstände zu reagieren. Sie denken immer funktional, also am Ergebnis orientiert«, erklärt Rome. »Roboter hingegen arbeiten bisher objektorientiert.« Wenn eine Maschine darauf programmiert ist, einen Stuhl zu bringen, dann sucht sie ausschließlich nach einer Sitzgelegenheit mit vier Füßen und einer Lehne. Auf die Idee, dass auch ein leerer Getränkekasten den Anforderungen genügen könnte, kommt sie nicht.
»Um Maschinen funktionales Denken beizubringen, muss man ihnen die Gelegenheit geben, die Dinge zu begreifen wie kleine Kinder«, ergänzt der Informatiker Rome. »Sie müssen ausprobieren und lernen können, was man mit einem Gegenstand alles machen kann.« Der amerikanische Wahrnehmungspsychologe James Gibson hat dafür den Begriff »Affordanz« eingeführt: Er ist abgeleitet vom englischen Wort »afford« – zu deutsch »anbieten« oder »gewähren«. Eine Affordanz ist eine Handlungsmöglichkeit, die die Umwelt einem Menschen bietet, und die er erkennen und nutzen kann. »Im EU-Projekt MACS bauen wir auf Gibsons Theorie auf, um neue Ansätze für intelligente und lernfähige Roboter zu entwickeln«, so Rome. Der Fraunhofer-Forscher und sein Team arbeiten dabei eng mit Wissenschaftlern der schwedischen Linköpings Universitet, der Forschungsgesellschaft Joanneum Research und der Studiengesellschaft für Kybernetik in Österreich sowie der türkischen Middle East Technical University zusammen.
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