XPERO: Roboter lernen durch Experimentieren.

Dass Luftballons weich und leicht und Holzklötzchen hart und schwer sind oder dass ein Puzzleteil in eine bestimmte Lage gedreht werden muss, ehe es zum benachbarten Teil oder in die dazugehörige Form passt, all das lernen Kinder lange bevor sie sprechen oder laufen lernen. Auch dass man den Schlüssel an der Tür in eine bestimmte Richtung drehen muss, damit sich die Tür öffnet, findet ein Kind schnell heraus, sobald es den Schlüssel nur zu fassen kriegt. Schon Säuglinge lernen durch beständiges Experimentieren. Schier endlos fliegen Bauklötzchen und sonstiges erreichbare Spielzeug auf den Boden, bis durch dieses Experimentieren das kindliche Konzept der Schwerkraft begriffen ist: "Wenn ich es loslasse, fliegt es nach unten auf den Boden und macht ganz doll Krach." Diese Form des Lernens braucht weder Erklärungen von Eltern, noch Vormachen durch Geschwister noch irgendwelches Lernmaterial. Das Erlernen von "Elementarphysik" durch Experimentieren ist grundsätzlich unbegrenzt.

Das Ziel des europäischen Verbundprojekts XPERO (Robot Learning by Experimentation) ist es zu erforschen, ob man dieses Lernen durch Experimentieren soweit formalisieren und in einem Computerprogramm mechanisieren kann, dass auch eine geist- und seelenlose Maschine wie ein Roboter qualitatives, neues Wissen erwerben kann. Man stelle sich einen Roboter vor, der nur mit elementarsten Fähigkeiten und Wissen ausgestattet ist: Er sollte sich bewegen können, visuelle Wahrnehmung haben und beispielsweise Flächen, Farben und Formen oder gar ein Objekt als zusammengehöriges Ganzes erkennen können. Man stelle sich weiter vor, unser Roboter würde in einen leeren Raum gesteckt, dessen Tür durch große Pappwürfel verstellt ist. Man stelle sich zu guter Letzt vor, unser Roboter verfüge über einen elementaren Selbsterhaltungstrieb, der ihn dazu antreibt, nach neuen Energiequellen zu suchen, um seine Batterien zu laden. Fragen, die sich das XPERO-Team stellt und auf die es in den nächsten drei Jahren eine befriedigende Antworten zu finden hofft, sind: Mit welchen Mechanismen, mit welchen Funktionen und "kognitiven" Fertigkeiten und mit welchem "angeborenen" Vorwissen muss unser Roboter ausgestattet werden, damit er durch Experimentieren erkennen kann, dass es feste und bewegliche Objekte gibt, und dass manche Objekte den Weg zu Energiequellen blockieren und dass durch Verschieben beweglicher Objekte dieser Weg freigelegt werden kann? Nicht mehr und nicht weniger. Später sollen die beweglichen Objekte dann durch eine Tür ersetzt werden. Auch hier muss unser Roboter durch Experimentieren lernen, was eine Tür ist, was sie für seine Existenz bedeutet und vor allem, wie sie sich durch geschicktes Drehen des Türgriffs öffnen lässt, ohne dass etwa die Funktion des Türgriffs vorher bekannt ist.

Projektleiter Erwin Prassler, Professor im Masterstudiengang für Autonome Systeme an der Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg, ist sich sehr wohl der Ambitioniertheit dieses Ziels bewusst. Stellt Lernen durch Experimentieren doch nicht mehr und nicht weniger als eine völlig neue Form des maschinellen bzw. robotischen Lernens dar. "Wir wissen etwa soviel, wie Christoph Columbus als er in See stach und nach Westen segelte", gesteht Professor Prassler freimütig ein. "Aber wir sind ein hochmotiviertes Team aus sechs führenden Forschungseinrichtungen in Europa. Früher oder später werden wir auf Land stoßen."

Dem XPERO Team, das am 1. April 2006 offiziell die Arbeit aufnahm, gehören neben der Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg das Fraunhofer Institut Autonome Intelligente Systeme, die Technische Universität Wien sowie die Universitäten Verona, Ljubljana und Skopje an.

Ansprechpartner Professor Dr. Erwin Prassler Tel. 02241/865-257 E-Mail: erwin.prassler@h-bonn-rhein-sieg.de