"Wie sich Geist aus toter Materie entwickelt"

10. August 2010, 19:13
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Matthias Scheutz will Roboter fit für Teamarbeit machen - Mit Alexandra Riegler sprach er über androide Helfer und natürlich geführte Mensch-Maschine-Gespräche

STANDARD: Sie haben in Ihrem Buch "Computationalism: New Directions" die Frage gestellt, ob sich menschliches Bewusstsein als Computerprogramm verstehen lässt. Das war 2002. Wie lautet Ihre Antwort heute?

Scheutz: Ganz genauso. Ich glaube, dass es eine funktionale Beschreibung von Denkprozessen gibt, die man genau auf dieser Ebene ausreichend verstehen kann. Dabei ist es natürlich wichtig, den Körper miteinzubinden, zumal das Gehirn dazu entwickelt ist, das Verhalten des Körpers zu kontrollieren. Der zweite wichtige Aspekt ist, dass sich der Körper ja nicht in einem Vakuum, sondern in einer physikalischen Welt befindet und damit eine Umwelt und Umgebung hat. Es ist also entscheidend, dass Denkprozesse einen Körper in einer Umwelt kontrollieren.

STANDARD: Die Hirnforschung hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Inwieweit helfen diese Erkenntnisse bei Ihrer Arbeit zur Mensch-Maschine-Interaktion weiter?

Scheutz: Wir machen zum Beispiel neuronale Modelle menschlicher Denkprozesse. Diese hängen wir an Sensoren oder Aktoren (Anm.: Gegenstück zum Sensor, das Signale mechanisch umsetzt) an und bekommen so eine direkte Echtzeitinteraktion mit der Umwelt. Dabei können wir viel über die zeitliche Dynamik lernen. Bei anderen Modellen bemühen wir uns, weniger die detaillierten neuronalen Prozesse, sondern höhere Abstraktionen nachzubilden – zum Beispiel, wenn es um Sprachinteraktionen mit Robotern geht.

STANDARD: Eines Ihrer Forschungsgebiete ist die Mensch-Maschine-Interaktion unter Zeitdruck. Worum geht es da genau?

Scheutz: Wie man Roboter programmieren kann, damit sie nützliche Teampartner werden. Die Teams bestehen aus Robotern und Menschen, und die Roboter haben eine bestimmte Aufgabe. Ein Einsatzszenario wäre zum Beispiel ein Gebäude, das nach einem Erdbeben vor dem Einsturz steht und nach verwundeten Personen durchsucht werden soll. Die Roboter müssen sehr schnell verstehen, worum es geht. Langsame Interaktionen kann man sich da nicht leisten.

STANDARD: Sie sagen "verstehen". Welche Art von Interaktion meinen Sie damit?

Scheutz: Unsere Hauptrichtung ist natürliches Sprachverstehen und das Extrahieren von Bedeutungen aus Sprache. Der Roboter soll logisch schließen können und wissen, wie er seine Zielsetzungen priorisiert. Er bekommt verschiedene Anweisungen, und einige davon sind unter Umständen nicht konsistent mit dem Rest. Das muss er selbst herausfinden und entweder den zuständigen Teamleiter – einen Menschen – benachrichtigen, oder er kann versuchen, die Zielsetzung anders zu priorisieren.

STANDARD: Gibt es etwas Ähnliches bereits in der Praxis?

Scheutz: Nicht auf der Ebene, auf der wir es machen wollen. Unser Ziel ist, dass wir die Roboter in Zukunft in Katastrophengebiete schicken können, wo es für Menschen einfach zu gefährlich ist: in Kernkraftwerke zum Beispiel, aber auch in den Weltraum. Man soll den Robotern einfach und in natürlicher Sprache die Zielsetzungen beschreiben und Aufträge erteilen können, und sie erfüllen diese dann autonom.

STANDARD: Wie sieht der Zeitplan dazu aus?

Scheutz: Das ist schwer abzuschätzen. Es kommt auf Gebiet und Ausmaß an. Ich kann mir gut vorstellen, dass man in näherer Zukunft bereits simplen Robotern sagen kann, wo sie Rasen mähen oder Staub saugen sollen. Dafür ist nicht sehr viel Sprache notwendig. Es gibt einige Programme in den USA, die darauf abzielen, in den nächsten Jahren solche natürlich-sprachlichen Schnittstellen zu entwickeln. Und die Kontroll-architektur dahinter, die diese Zielsetzungen abstrakt speichern und ausführen kann, könnte es in den nächsten fünf Jahren geben.

STANDARD: Wie geht es den Menschen im Team mit Robotern?

Scheutz: Natürliche Interaktion zwischen Menschen und Robotern bedeutet, dass man nicht irgendeine Programmiersprache lernen oder Knöpfe bedienen muss, sondern dass man mit Robotern wie mit Menschen interagieren kann. Das ist natürlich ein sehr hoch gestecktes Ziel, und wir werden es lange nicht erreichen. Aber es ist nicht unmöglich, und wir haben gute Fortschritte gemacht.

STANDARD: Wie gehen Sie bei der Entwicklung natürlicher Situationen vor?

Scheutz: In einem Projekt beschäftigen wir uns damit, die menschliche Aufmerksamkeit auf einer sehr feinen Zeitebene zu studieren. Der menschliche Partner muss dem Roboter dazu die Namen von Objekten, die auf einem Tisch vor ihm liegen, erklären. Der Roboter hört zu und verfolgt die Augenbewegungen des Menschen. Wir zeichnen die Augenbewegung auf und den Zeitpunkt, wann der Mensch etwas sagt. Indem wir beim Roboter kontrollieren, ob er den Augenbewegungen folgt oder nicht, erhalten wir beim Menschen verschiedene Muster. Die Muster helfen uns, Modelle davon zu schaffen, was sich Menschen erwarten, und diese können wir dann auf den Roboter übertragen.

STANDARD: Inwieweit sind Menschen befangen, wenn sie auf Roboter treffen?

Scheutz: Wir haben da zum Beispiel eine Aufgabenstellung, bei der ein Mensch, während der Roboter im Zimmer ist, sehr einfache Mathematikaufgaben lösen muss. Aus der Sozialpsychologie kennen wir den Effekt, dass Menschen, die bei schwierigen Aufgaben von anderen Menschen beim Lösen beobachtet werden, üblicherweise schlechter abschneiden. Ist die Aufgabe hingegen einfach, schneidet man unter Beobachtung sogar besser ab. Bei unseren Experimenten mit Robotern finden wir genau denselben Effekt.

STANDARD: Hängt die Reaktion vom Aussehen des Roboters ab, ist sie also bei Robotern mit humanoiden Zügen anders als bei abstrakteren Modellen?

Scheutz: Ganz genau. Je menschenähnlicher der Roboter ist, desto schneller entsteht in uns der Eindruck, dass es sich um ein autonomes Wesen handelt. Das ist allerdings nicht die einzige ausschlaggebende Komponente. Ein Roboter, der menschenähnlich ausschaut und im Laufe einer Interaktion zeigt, dass er dumm ist, wird diesen Eindruck weniger vermitteln als ein Modell, das sehr robotisch aussieht, aber relativ intelligent ist. Genau diese Austauschbeziehungen untersuchen wir gerade.

STANDARD: Angenommen, Sie könnten sich ein herausragendes wissenschaftliches Ergebnis in Ihrer Forschung wünschen. Was wäre das?

Scheutz: Das ist schwierig zu sagen. Wir sind wie alle Kognitionswissenschafter daran interessiert, wie Geist zustande kommt. Ich würde mir wünschen, zumindest zu meinen Lebzeiten noch den Zeitpunkt zu erreichen, wo uns klar wird, wie es möglich ist, dass etwas, das als Einzelzelle anfängt, zu einem Lebewesen wird, das all diese Dinge in einem Bootstrapping-Mechanismus (Anm.: aus einem einfachen System wird ein komplexeres aufgerufen) lernen kann. Dass sich der Geist aus der toten Materie entwickelt. Das wäre eine wirklich spannende Antwort. (DER STANDARD, Printausgabe, 11.08.2010)

=> Wissen: Karriere-Connection in die USA

Wissen

Karriere-Connection in die USA

Was in Österreich bis vor wenigen Jahren als "institutionalisiertes Vitamin B" betrachtet wurde, hat in den USA lange Tradition als Karriereanschubhilfe: Mentoring. Der von Österreich in die USA ausgewanderte Computerwissenschafter Matthias Scheutz ist derzeit Mentor beim Forschernetzwerk Ascina (Austrian Scientists and Scholars in North America).

Mit dem Mentoring-Programm möchte der Verein österreichischen Jungwissenschaftern in den USA bei ihrer Laufbahnplanung helfen. In den USA müsse möglichst früh mit Forschung begonnen werden, sagt Scheutz. Publikationen seien wichtiger als Noten. Auch gelte es seine Ideen auf Tagungen zu präsentieren und zu klären, wo Geld aufgetrieben werden kann.

Sein Mentee Patrick Grosz ist Doktorratsstudent am Department of Linguistics & Philosophy des Massachusetts Institute of Technology (MIT). Von der Zusammenarbeit mit Scheutz erhofft sich Grosz neue Kontakte und Forschungsanstöße. Die Reisekosten für die Überwindung der 1600 Kilometer, die Grosz und Scheutz voneinander entfernt wohnen, wird von Brainpower Austria gesponsert, einer Initiative des Infrastrukturministeriums zur Vernetzung von Forschern aus dem In- und Ausland. "Was wir nicht machen: Jobs vermitteln", stellt Werner Olipitz klar, Krebsforscher am MIT und einer der Projektverantwortlichen.

Nach einer neuen Ausschreibungsrunde hoffen die Initiatoren auf zehn bis 20 Mentoring-Paare. Präsentiert werden sie im Rahmen des siebenten Austrian Science-Talk, eines von Brainpower Austria veranstalteten Treffens österreichischer Forscher in Nordamerika, das am 18. September in Vancouver stattfindet. (arie)

MATTHIAS SCHEUTZ, gebürtiger Österreicher, leitet das Human-Robot Interaction Laboratory an der US-amerikanischen Indiana University in Bloomington. Scheutz studierte Technische Informatik an der TU Wien und promovierte erstmals 1995 an der Universität Wien in Philosophie. 1999 folgte der Doppeldoktor in Cognitive Science und Computer Science. Er lebt, lehrt und forscht seit 1996 in den USA.

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    Ein winziger Augenblick kann über den Erfolg der Kommunikation zwischen Mensch und Roboter entscheiden.

  • Der Kognitions- und Computerwissenschafter Matthias Scheutz untersucht die Bedeutung von Augenbewegungen bei deren Interaktion.

    Der Kognitions- und Computerwissenschafter Matthias Scheutz untersucht die Bedeutung von Augenbewegungen bei deren Interaktion.

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