Forscher verpassen Robotern Spieltrieb
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Mit nervenähnlichen Netzwerken und einer einfachen Lernregel ausgestattet, lernen Roboter spielerisch ihren Körper kennen, erkunden die Umwelt und kooperieren mit Artgenossen. Die Studie erschien in der Fachzeitschrift „PNAS“. „Scheinbar ohne konkrete Ziele probieren kleine Kinder und Tiere verschiedene Bewegungen aus und bewegen Dinge“, erklärte Georg Martius vom Institute of Science and Technology (IST) Austria in Klosterneuburg. Gemeinsam mit Ralf Der vom Max Planck Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften in Leipzig habe er es nun geschafft, auch Maschinen quasi einen Spieltrieb zu verleihen, mit dem sie eigenständig Bewegungsmuster lernen.
Neuronale Netzwerke
Dazu versahen die beiden Forscher computersimulierte Maschinen mit neuronalen Netzwerken aus Synapsen und Nervenzellen, die in einem sensomotorischen Kreislauf mit dem Körper verdrahtet sind. „Es funktioniert wie bei uns Menschen: Wenn wir etwas berühren, wird ein Signal ins Gehirn geleitet, verarbeitet, und schließlich in eine Muskelbewegung umgesetzt“, sagte Der.
Dieses Netzwerk sei sehr einfach, und die nötige Lernregel auch für biologische Systeme naheliegend, so Martius. Sie besteht einerseits aus der Leitlinie: „Zusammenketten, was sich gemeinsam ändert“, andererseits sei eine Rückkopplung mit der äußeren Welt nötig. „Das Einzigartige an der neuen Lernregel ist, dass die Rückmeldung der Umwelt direkt eingeht“, sagte er.
Dies führe zu körperbezogenen Bewegungen, die sich auch sehr schnell an Veränderungen anpassen können. Es wären keine übergeordneten Motivationen wie Neugier oder Befehle nötig, um selbstorganisiertes Verhalten zu entwickeln, sondern ausschließlich die Veränderbarkeit des Nervensystems, erklärten die Forscher.
Bewegungen werden natürlicher
So lernten ihre Maschinen sich auf unterschiedliche Arten fortzubewegen, an Kurbeln zu drehen und mit anderen Robotern zusammenzuarbeiten. Dies funktioniere nicht nur in Computersimulationen. „Wir haben auch schon nachgewiesen, dass man mit diesen neuronalen Netzwerken reale Maschinen betreiben kann“, sagte Der. Probieren Maschinen selbst, was sie alles tun können, werden ihre Bewegungen natürlicher und energiesparender, als wenn man sie programmiert, erklärte er.
„Wenn diese Lernregel tatsächlich in der Natur benutzt wird, könnte sie Evolutionssprünge erklären helfen“, meint Martius. Bilden sich in der Evolution nämlich neue Arten, müssten nach der gängigen Meinung zu den Veränderungen am Körper gleichzeitig die passenden Veränderungen im Nervensystem ablaufen. Das sei jedoch sehr unwahrscheinlich. „Bei unserer Regel wären ausschließlich Veränderungen am Körper nötig, so der Forscher. Die dazugehörigen Bewegungen könnten die Organismen in ihrer Jugend lernen und später perfektionieren.
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