Magukat leparkoló autóknak vagy ismeretlen terepen mozgó robotoknak saját tapasztalataikból kell tanulniuk, és a megtanultakat új helyzetekre és környezetekre kell alkalmazniuk. Ezek az adottságok az emberrel születtek, gépi elsajátításuk viszont komoly kihívást jelent.
A Zürichi Technológiai Intézet (ETH) és a Max Planck Társaság közösen hoz létre a tanulás elméleti alapjait vizsgáló új központot. Igyekeznek megfejteni, hogy mi határozza meg az élőlények intelligenciáját.
„Nemcsak az alkalmazások érdekelnek. Meg akarjuk érteni, hogyan érzékelünk, tanulunk és reagálunk helyesen különféle szituációkban” – nyilatkozta Thomas Hofmann, az ETH gépitanulás-tanára.
Korábban nagymennyiségű adatban megbúvó statisztikai szabályszerűségek kimutatására használtak hasonló eljárásokat. Sok módszer viszont még mindig speciális feladatokra korlátozódik. Képeken történő arcazonosítás például aligha alkalmazható a robot-környezet interakciókra.
Az ember tanulóképessége viszont alig függ egy-egy speciális feladattól.
„Ha jobban megértjük, hogy a tanulás formái hogyan helyezhetők át különféle feladatok között, képesek lehetünk élőlényekhez hasonló módon tanuló mesterséges rendszereket fejleszteni” – jelentette ki Bernhard Schölkopf (Max Planck Intézet, Tübingen).