ERC Grant für KI-Projekt von TU-Professor Constantin Rothkopf

Ziel des Projekts ist ein besseres Verständnis menschlichen Verhaltens bei alltäglichen Aufgaben mittels kognitiver computationaler Modelle zu erhalten, also durch die Anwendung von Algorithmen ähnlich der Künstlichen Intelligenz.

Menschliche Informationsverarbeitung

Seit Mitte des 19. Jahrhunderts hat die Psychologie in zahlreichen Laborexperimenten gezeigt, dass menschliches Wahrnehmen, Entscheiden, Denken und Handeln systematischen Täuschungen, Fehlern und Verzerrungen unterliegt. Aber wie lassen sich diese wissenschaftlich erklären? Die Kognitionswissenschaft ist die Zwillingswissenschaft der KI und benutzt computationale Methoden, um ein besseres Verständnis menschlichen Handelns zu erhalten.

Wenn menschliche Kognition als Informationsverarbeitung verstanden wird, so muss sie auch den fundamentalen Gesetzmäßigkeiten der Informationsverarbeitung folgen. Tatsächlich ist es mit Hilfe computationaler Modelle in den letzten Jahrzehnten gelungen, solche Täuschungen, Fehler und Verzerrungen durch Algorithmen der Informationsverarbeitung nicht nur abzubilden, sondern vorherzusagen und zu erklären.

Modelle menschlichen Handelns in der realen Welt

Während die meisten Verhaltensexperimente im Labor durch die Wiederholung kurzer, kontrollierter und von Störeinflüssen bereinigter Durchläufe mit klar definierten Aufgaben charakterisiert sind, weisen alltägliche Aufgaben in der realen Welt, wie etwa das Zubereiten eines Sandwichs oder das Navigieren in einer unbekannten Umgebung, vielfältige Mehrdeutigkeiten, Unsicherheiten und Ungenauigkeiten auf. Obwohl uns Menschen dies nicht bewusst ist, erzeugen zum Beispiel menschliche Augen qualitativ sehr ungenaue, verrauschte und somit unsichere Bilder, viel schlechter als heutige Kameras.

Trotzdem erkennen und verstehen wir Gesehenes besser als jeder Computer. Diese Fähigkeit hat einen hohen Preis: Damit wir überhaupt sehen können, sind – je nach Schätzung – bis 60 Prozent der computationalen Ressourcen unseres Gehirns primär damit beschäftigt, die Informationsverarbeitung durchzuführen, also das Erkennen und Verstehen des Gesehenen zu berechnen. „Dass Computer Schach und Go spielen können, klar definierte Aufgaben, die durch wenige Unsicherheiten gekennzeichnet sind, uns aber in natürlichen Aufgaben mit vielen Unsicherheiten noch immer unerreichbar unterlegen sind, ist kein Zufall, sondern fundamental von den Gesetzmäßigkeiten der Informationsverarbeitung bestimmt“, so Rothkopf.

Perspektive für Cognitive Science und KI

Genau hier setzt ACTOR an und untersucht nicht nur klassische Laborexperimente der Wahrnehmungspsychologie, sondern auch alltägliche Aufgaben aus der realen Welt, wie das Zubereiten eines Sandwiches und das Navigieren in unbekannter Umgebung. „Auf der Grundlage von Modellen der KI des sequentiellen Wahrnehmens und Handelns, zu deren Entwicklung wir mit unseren Kolleginnen und Kollegen seit vielen Jahren beigetragen haben, werden wir ein besseres Verständnis bewusster und unbewusster Entscheidungsvorgänge erlangen“, so Rothkopf. Dies wird nicht nur zur Grundlagenforschung in Wahrnehmungspsychologie, Kognition und menschlichem Verhalten beitragen, sondern auch zu Anwendungsbereichen, in denen Menschen mit adaptiven Systemen interagieren, beispielsweise bei lernenden robotischen Systemen.