Robotern beigebrachte Neugier lässt sie doppelt so schnell sprechen lernen

Forscher des Okinawa Institute of Science and Technology haben virtuelle Roboter mit einem neuronalen Netzwerk entwickelt, das dem menschlichen Gehirn ähnelt, und ihnen Neugier verliehen. Die wissbegierigen Maschinen lernten eine Sprache doppelt so schnell wie ihre gleichgültigen Artgenossen. Die Roboter wurden in eine Simulation versetzt, in der ihnen Sprachbefehle gegeben und parallel dazu beschrieben wurde, was sie tun. Manche Roboter wurden nur für die korrekte Ausführung der Aufgabe belohnt, andere erhielten eine zusätzliche interne Belohnung für Neugier, die mit Komplexität verknüpft ist: Wenn der Roboter auf Neues stößt und sein inneres Weltbild zusammenbricht, erhält er einen Bonus. In der Mitte des Lernprozesses begannen sich die neugierigen Roboter wie Kinder zu verhalten: Sie drehten und schoben Gegenstände ohne Befehl, nur um zu sehen, was passiert. Dieses Spiel beschleunigte das Sprachenlernen drastisch. Wenn den Robotern 48 verschiedene Sprachkonstruktionen gezeigt wurden, meisterten die neugierigen neue Aufgaben in 25 Prozent der Fälle, bei 180 Konstruktionen stieg die Genauigkeit auf 85 Prozent. Die Forscher verwirrten die Roboter absichtlich, indem sie eine Belohnung für die Ausführung einer Aufgabe so gaben, als wäre eine andere ausgeführt worden. Anfangs folgten die Roboter den Befehlen, dann begannen sie Fehler zu machen, und schließlich fanden sie die Ausnahme heraus, was eine U-förmige Kurve ergab, ähnlich der Leistungskurve von Kindern beim Erlernen unregelmäßiger Verben. Die Autoren betonen, dass sie nichts speziell programmiert haben – die Roboter kamen selbst darauf. Die Plattform ist transparent: Der verborgene Zustand, in dem Vorhersagen kodiert sind, ist vollständig zugänglich, was eine Echtzeitverfolgung der Aktionsplanung ermöglicht. Der Laborleiter, Professor Jun Tani, merkt an, dass Roboter nicht wie Kinder denken, aber die Abstraktion erlaubt es, die Rolle der Neugier im Sprachlernmodell zu untersuchen.