Maschinen lernen Denken		erstellt am 28. 04. 08
Das junge Forschungsgebiet "Machine Perception" versucht technische Systeme mit menschenähnlichem Wahrnehmungsvermögen auszustatten Wien (tu) - Das Modell von Rosemarie Velik beruht auf der neurosymbolischen Informationsverarbeitung. Die junge Elektrotechnikerin und frischgebackene Sub auspiciis-Promovendin vom Institut für Computertechnik der TU Wien öffnete mit ihrer Dissertation eine Tür, nach der zahlreiche WissenschafterInnen auf dem Gebiet der "Machine Perception" schon geraume Zeit gesucht haben. Velik unterteilt die menschliche Wahrnehmung basierend auf Erkenntnissen aus der Neurowissenschaft und Neuropsychologie in drei Verarbeitungsstufen ein. Die erste Stufe sammelt Sensorwerte. Das menschliche Auge kann mit Hilfe der integrierten Rezeptoren einfache Merkmale wie Kanten oder Linien aus einer Vielzahl von Bildinformationen extrahieren. In der zweiten Schicht werden diese Informationen zusammengefügt und konkrete Objekte und Personen können wahrgenommen werden. Jedes Sinnesorgan, Auge, Ohr, Tastsinn, Geruch, verarbeitet die Wahrnehmungen zuerst getrennt. In der dritten Ebene werden alle Informationen miteinander kombiniert und fusioniert und man spricht von einer einheitlichen multimodalen Wahrnehmung. In dieser Reihenfolge spielen auch Symbole eine entscheidende Rolle. Das neuro-symbolische Prinzip zeigt wie Informationsverarbeitung im Gehirn funktionieren könnte. "Denken ist eine Aneinanderreihung und Kombination von Symbolen, denn Menschen denken auch in Symbolen. Die Neuro-Symbole werden zu einem sogenannten Neuro-Symbolischen Netzwerk verbunden. Letzteres weist eine bestimmte hierarchische Struktur auf. Ein Symbol könnte beispielsweise ein Gesicht sein. In der Neurowissenschaft wurde festgestellt, dass es bestimmte Neuronen im Gehirn gibt, die exklusiv nur dann feuern, wenn ein Gesicht ins Blickfeld kommt. Es gibt also eine Verbindung zwischen dem niederen neuronalen Abstraktionsniveau, der ersten Ebene und der zweiten Schicht, in der Dinge als Symbole, Personen, Männer oder Frauen wahrgenommen werden", erklärt Rosemarie Velik. Ihr Doktorvater Professor Dietmar Dietrich ergänzt: Der Begriff Neuro-Symbole meint bestimmte Eigenschaften von Neuronen kombiniert mit bestimmten Merkmalen von Symbolen. Ein Neurosymbol ist ein Wahrnehmungsbild. Aus der Wahrnehmung treffen Eingangsinformationen ein, diese werden addiert und wenn sie einen Schwellenwert überschreiten, wird ein Neuron abgefeuert. Das Symbol wurde identifiziert." Neben dem Sammeln von Sensordaten wird die Wahrnehmung auch durch gespeichertes und erlerntes Wissen (Memory, Knowledge) oder einen Focus of Attention beeinflusst. Dies ermöglicht beispielsweise zweideutige Sensorinformationen zu behandeln oder Rechnerkapazitäten auf relevante Merkmale konzentrieren zu können. Erste Implementierungen des Modells erwiesen sich bei der Erkennung spezifizierter Testfälle in der Gebäudeautomation als erfolgreich. Velik: "Das System hat verschiedene Situationen erkannt. Beispielsweise wenn eine Person den Raum betritt, ihn wieder verlässt, Aktivitäten setzt." Nun sollen größere Simulationen und Testfälle folgen. Die Zuversicht der beiden TU-WissenschafterInnen Dietrich und Velik ist groß: "Erstmals steht damit ein effizientes Modell für den Übergang von den neuronalen über die von Rosemarie Velik entwickelten neuro-symbolischen Schichten zu den oberen kortikalen Ebenen des Gehirns zur Verfügung. Die entsprechende Umsetzung in Hardware und Software möchten wir in verschiedenen Projekten, wie der Sicherung von Flughäfen integrieren."
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