Roboter sollen anhand von Bildern physikalische Gesetze lernen
Menschen erkennen problemlos, was in einer Szene auf einem Bild als Nächstes passieren könnte. Jetzt sollen das auch Maschinen lernen, denn nur so können sie auf unvertraute Situationen schnell – und richtig – reagieren.
- Sascha Mattke
Forscher am Allen Institute for Artificial Intelligence (Ai2) haben eine Software entwickelt, mit der Maschinen lernen sollen, wie von einer Kamera erfasste Objekte sich am wahrscheinlichsten verhalten werden. Das System könnte ihnen dabei helfen, Fehler zu vermeiden, so dass zum Beispiel autonome Autos besser mit ungewöhnlichen Situationen zurechtkommen würden. Das berichtet Technology Review online in "Was Roboter von Babys lernen können".
Das von Robert Mottaghi und Kollegen entwickelte System zieht seine Schlüsse mit Hilfe einer Kombination aus Maschinenlernen und 3D-Modellierung. Mittels einer 3D-Physik-Engine machten sie aus mehr als 10.000 Bildern Szenen in einem vereinfachten Format. Die Bilder und die 3D-Modelle dazu wurden dann in einen Computer mit einem großen neuralen Netz für "Deep Learning" eingespeist, das auf dieser Grundlage lernte, den Szenen einfache Kräfte und Bewegungen zuzuordnen. Später konnte das System dadurch Vorschläge dazu machen, welche Kräfte am Werk sind, wenn es neue Bilder zu sehen bekam.
Noch arbeitet es nicht fehlerfrei, aber in den meisten Fällen kommt es zu vernünftigen Schlussfolgerungen. Bei einem Bild von einem Hefter auf einem Schreibtisch zum Beispiel kann der Computer vorhersagen, dass dieser vom Tisch rutschen und dann abrupt auf den Boden fallen könnte. Bei einem Bild mit einem Couchtisch und einem Sofa weiß er, dass man den Tisch auf dem Boden verschieben kann, bis er das Sofa berührt. Das Konzept könnte besonders nützlich sein für Maschinen, die eine Szene schnell interpretieren und entsprechend handeln müssen.
Mehr dazu bei Technology Review online:
(sma)
