Sicher auf glattem Eis: Roboter Curley beeindruckte Könner des Curlings. 
Foto: Korea University

BerlinWir Menschen mussten uns daran gewöhnen, dass Computer besser Schach spielen können als die weltbesten Profis. Auch im Brettspiel Go sind sie besser. Und es geht noch weiter: Eine Maschine, die in Berlin mitentwickelt wurde, hat weltweit Schlagzeilen gemacht, weil sie in der Lage ist, im Curling Spitzensportler auszustechen.

Zu den Forschern im Hintergrund gehört Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität. Er hat gemeinsam mit Wissenschaftlern der Korean University an dem Projekt gearbeitet. Die Aufgabe war nicht einfach, denn bei der olympischen Winter-Sportart geht es darum, massive Granitsteine über eine Eisfläche möglichst nah an einen rund 35 Meter entfernten Zielkreis zu platzieren. 

Das funktioniert nur mit viel Gefühl und Nervenstärke, denn das Eis als natürlicher Untergrund verändert sich ständig. Spieler der Weltklasse brauchen nicht nur Talent, sondern auch Feingefühl und Routine, um die besten Strategien zu finden. „Curley“, der Roboter, hat das in wenigen Jahren geschafft.

Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität, will von technischen Geräten lernen.
Foto: Fraunhofer 'Gesellschaft

Der sportliche Erfolg hat Müller beeindruckt, aber in Wirklichkeit möchte der Wissenschaftler viel mehr. Er will die Roboter nicht nur besser machen, er will umgekehrt auch von ihnen lernen. Wie finden die Geräte ihre Lösungen? Kann Künstliche Intelligenz neues Wissen schaffen? Und was haben die Menschen davon? Das sind die großen Fragen, die den 55-Jährigen umtreiben. Denn noch weiß niemand, wie es der Künstlichen Intelligenz beim Strategiespiel Go beispielsweise gelingen konnte, einen Zug zu machen, der selbst Experten in Verzückung versetzte. So einen genialen Moment hatten sie den Maschinen nicht zugetraut.  

Spannend ist auch die Frage, wie es Algorithmen gelingt, Brusttumore besser zu identifizieren als geschulte Radiologen. Bisher sind die Vorgänge für die Menschen nicht nachvollziehbar. Aber es gibt auch große Enttäuschungen. Müller erzählt am Telefon von einem Beispiel aus dem Bereich der Bilderkennung, als sich herausstellte, dass die Maschinen zwar Pferde auf Fotos einwandfrei identifizieren konnten, aber nicht deshalb, weil sie Gebiss oder Schweif erkannten, sondern lediglich den immer gleichen Fotohinweis.   

Müller hat in den vergangenen Jahren diverse Forschungspreise gewonnen, daneben auch viele der weltweit klügsten Köpfe seines Fachs zusammengeführt. Er ist einer der beiden Leiter des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (Bifold) und Mitglied der Wissenschaftsakademie Leopoldina, wo er die Arbeitsgruppe zu Big Data und Privatheit geleitet hat.

Quantenchemie ist eigentlich sein großes Thema. Er ist sich sicher, dass die Menschheit mithilfe von Maschinen neue Erkenntnisse gewinnen kann. Doch wenn die Lernmaschinen dann eines Tages in der Lage sind, sich selbst zu erklären, werden sie dann für ihre Leistungen auch mit dem Nobelpreis ausgezeichnet? Müllers Antwortet: „Lernmaschinen bleiben unsere nützlichen Hilfsmittel. Der Preis wird also - sicher auch im Sinne von Alfred Nobel - weiter an Menschen gehen.“