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Wissenschaft & Technik Körber-Preis für KI-Forscher Schölkopf

Den mit einer Million Euro dotierten Körber-Preis für die Europäische Wissenschaft erhält in diesem Jahr der Tübinger Physiker, Mathematiker und Informatiker Bernhard Schölkopf. Er hat mathematische Verfahren entwickelt, die maßgeblich dazu beitrugen, der Künstlichen Intelligenz (KI) zu ihren jüngsten Höhenflügen zu verhelfen.

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Wissenschaft und Technik

Körber-Preis für KI-Forscher Schölkopf

Sonja Legisa, SWR Wissen

Den mit einer Million Euro dotierten Körber-Preis für die Europäische Wissenschaft erhält in diesem Jahr der deutsche Physiker, Mathematiker und Informatiker Bernhard Schölkopf. Er hat mathematische Verfahren entwickelt, die maßgeblich dazu beitrugen, der Künstlichen Intelligenz (KI) zu ihren jüngsten Höhenflügen zu verhelfen.

Ich bringe Maschinen dazu, selbst zu lernen, antwortet Bernhard Schölkopf, wenn man ihn fragt, was er eigentlich in seinen Laboren forscht. Doch hinter dieser simplen Umschreibung steckt hochkomplexe Mathematik. Weltweites Renomée erlangte der Physiker, Mathematiker und Informatiker in den 90er Jahren, als er raffinierte Programmanweisungen entwickelte, die neuronalen Netzen ähneln, jedoch noch präziser und schneller sind. Am 13. September 2019 erhält er den Körberpreis, der mit einer Millionen Euro zu den weltweit höchstdotierten Forschungspreisen zählt.

Muster erkennen durch Beobachtung

Ein guter Tag ist ein Tag an dem er nicht sprechen muss, sagt Bernhard Schölkopf. Kein Wunder. Denken ist dem zurückhaltendem Physiker, Mathematiker und Informatiker lieber. So beobachtet er die Welt und die Menschen und will ihre Intelligenz verstehen, um daraus Künstliche Intelligenz, also KI, zu entwickeln.

Mich fasziniert das grundsätzliche Problem, wie man aus Beobachtung auf Gesetzmäßigkeiten schließt. Intelligenz hat ja etwas damit zu tun, Dinge in der Welt zu sehen und daraus auf die Zukunft zu generalisieren oder Strukturen zu erkennen und Muster zu sehen. Mich fasziniert wie so was grundsätzlich geht.

Roboter lernen wie kleine Kinder

Am Max Planck Institut für Intelligente Systeme entwickelt Bernhard Schölkopf mit seinem Team Algorithmen - also Programmanweisungen - die maschinelles Lernen ermöglichen. Wir begegnen ihnen täglich ohne es wahrzunehmen. KI ist im Spiel, wenn Internetsuchmaschinen lernen, sich immer mehr an den Nutzer anzupassen oder das Smartphone Texte von einer Sprache in eine andere übersetzt. Doch das sind alles Programme, die auf Millionen von Internetdaten zugreifen können und schon relativ gut funktionieren.

Anders ist es bei Robotern, die in der wirklichen Welt lernen und nur begrenzt viele Daten sehen. Wollen sie wie Menschen im Raum intelligent agieren, müssen sie wie ein kleines Kind alles nach und nach lernen. Schölkopf arbeitet daran, den Robotern das zu ermöglichen.

Bernhard Schölkopf

Bernhard Schölkopf

Tischtennis für Roboter

Ein Kind nimmt vielleicht Dinge in die Hand und wirft sie auf den Boden um zu experimentieren und zu sehen was damit passiert. Das Kind wirkt auf die Umwelt ein und sieht dann wie sich die Umwelt verändert. Und so lernt man diese Schleife zwischen Wahrnehmung und Handlung und lernt sie auszunutzen und zu beeinflussen.

Das Team um Schölkopf hat einen Roboter entwickelt, der dieses Lernverhalten übernehmen soll. Doch dafür ist noch viel Grundlagenforschung nötig. Zur Zeit trainiert der Roboter Tischtennisspielen im Keller des Max-Planck-Instituts in Tübingen. Mit Kameras nimmt er die Bälle wahr. Das Forscherteam trainiert den Roboterarm darauf, die Bälle zurückzuspielen. So lernt er den Bewegungsablauf. Eine Lernsoftware befähigt ihn eigenständig zu spielen, aus eigenen Fehlern zu lernen und sich auf unterschiedliche Ballwinkel einzustellen.


Wenn man gegen einen Gegenspieler spielt gibt es strategische Aspekte: Wie spiele ich kooperativ oder wie spiele ich, wenn ich will dass der Gegner den Ball nicht erreicht. Vieles was an der Intelligenz interessant ist, kann man da als Modell etwas einfacher studieren.

Der Muskelroboter muss die Bewegungsabläufe für das Tischtennisspielen erst lernen.

Der Muskelroboter muss die Bewegungsabläufe für das Tischtennisspielen erst lernen.

Personalisierte Hirnstimulation hilft Gelähmten

Seine Forschungen zur Künstlichen Intelligenz bieten auch Chancen für die Medizin. Schölkopf und sein Team versuchen individuelle Gehirnmuster erkennen. Diese werden dann mit Programmanweisungen verknüpft, um personalisierte Gehirnstimulation zu ermöglichen. Die Stimulation könnte etwa gelähmten Patienten helfen, den Arm in Zukunft selbständig zu bewegen, ohne Hilfe des Roboterarms.

Doch bietet KI nicht nur Chancen, sondern birgt auch Risiken. Künstliche Intelligenz kennt unsere Vorlieben im Internet, macht Prognosen zu unserer Gesundheit oder berechnet unsere Kreditwürdigkeit. Eine große Verantwortung, die sich mit einem guten Gewissen vereinbaren lässt?

Mehr Freiheit durch Roboter?

Das was ich mache ist Grundlagenforschung. Und ich bin mir dessen bewusst, dass Grundlagenforschung oft auf verschiedene Arten eingesetzt werden. Als die ersten Handys entwickelt wurden, konnte keiner vorhersagen, was das für Auswirkungen auf die Generation von Kindern und Jugendlichen haben wird. Und wahrscheinlich kann man sich jetzt noch drüber streiten, ob es positiv oder negativ ist. Man kann nur ein Problembewusstsein dafür schaffen.

Bernhard Schölkopf hofft, dass KI uns in Zukunft mehr Freiheit schenkt im Alltag. Ein Roboter-Rasenmäher macht das ganz gut vor, auch wenn er zu den dümmsten Systemen am Max Planck Institut zählt.