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KI-Forscher Jürgen Schmidhuber : Intelligente Roboter werden vom Leben fasziniert sein

  • Aktualisiert am

Schmidhuber mit iCub, einem humanoiden Roboter, dessen Bewegungen über 53 Motoren und von selbstlernenden Algorithmen gesteuert werden. Bild: F. Bieber

Künstliche Intelligenz verändert die Welt - und ist umstritten. Jürgen Schmidhuber will seit Jahren eine Maschine bauen, die kreativer ist als der Mensch.

          Professor Schmidhuber, Sie haben erklärt, Sie wollen einen künstlichen Wissenschaftler konstruieren, der klüger ist als Sie selbst. Der könne dann den Rest der Arbeit erledigen. Wie weit sind Sie?

          Als Kind wollte ich Physiker werden, weil die Physik die Grundlagen der Welt erforscht. Als Teenager wurde mir klar, dass es etwas noch Wichtigeres gibt, nämlich zu verstehen, wie das Verstehen funktioniert. Ich dachte mir: Bau eine künstliche Intelligenz, die lernt, dir in jeder Hinsicht überlegen zu sein. Die soll dann alle Probleme lösen, die ich selber nicht lösen kann.

          Wie baut man so einen künstlichen Wissenschaftler?

          Man braucht zwei lernende Module, den Gestalter und das Weltmodell. Der Gestalter ist ein Allzweckrechner, zum Beispiel ein rekurrentes neuronales Netz, das Eingaben, die ins System strömen, in Handlungssequenzen umsetzt. Das Ziel kann alles sein, Schachspiele gewinnen oder als Roboter regelmäßig zur Aufladestation gelangen. Die Ziele kann ich in einer Belohnungsfunktion formalisieren, die sagt: Wenn ich mein Schachspiel gewinne, bekomme ich einen Punkt - nun maximiere die Zahl der Punkte. Das Weltmodell lernt dabei, vorauszusagen, was passieren wird, wenn ich etwas tue. Der Gestalter nutzt das Weltmodell, um zu planen und wünschenswerte Umgebungszustände herbeizuführen. Er wird auch neugierig lernen, Experimente auszuführen, die das Weltmodell weiter verbessern, denn auch dafür kriegt er Punkte oder Freudensignale, wie ein menschlicher Wissenschaftler, der sich freut, weil er eine Einsicht hatte.

          Sie arbeiten an der Entwicklung dieser rekurrenten neuronalen Netzwerke, die selbständig lernen und klüger werden. Wie weit sind Sie bisher gekommen?

          Ich habe in den späten Achtzigern damit begonnen. Damals waren die Rechner sehr langsam, und man konnte solche Netzwerke nur auf Spielzeug-Probleme anwenden. 2009 haben unsere Verfahren erste Wettbewerbe gewonnen, da ging es um das Erkennen von Handschriften in Sprachen wie Arabisch. Heute sind Rechner mit demselben Preis hunderttausendmal schneller als 1990, das ermöglichte jüngst den kommerziellen Durchbruch. Plötzlich lernt unser „Long Short Term Memory“-Netzwerk, gesprochene Sprache besser zu erkennen als alle anderen Programme. Das steckt seit ein paar Monaten in Google Voice - und das ist nur eine Anwendung von vielen.

          Und die Zukunft?

          Es wird bald gigantische rekurrente neuronale Netzwerke geben, die gleichzeitig Sprache, Video und Text wahrnehmen können, vielleicht aus Millionen von Quellen. Diese Netzwerke werden lernen, alles miteinander in Beziehung zu setzen. Wenn ich ein Video habe, in dem jemand sagt „Die Katze fällt vom Baum“, dann kann das Netzwerk den gesprochenen Text in der visuellen Wahrnehmung der Welt gründen. Wenn es zahlreiche Videos gesehen hat, auf denen eine Katze vom Baum fällt, dann lernt es, abstrakte Konzepte zu entwickeln, die für fallende Katzen stehen. Es sieht Zusammenhänge und kann Analogien bilden.

          Erwarten Sie, dass es noch in Ihrer Lebenszeit zur Entwicklung einer künstlichen Intelligenz auf menschlichem Niveau kommt?

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