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Tier gegen Maschine: Die Olympiade der Algorithmen

Unzählige Bilder und Videos von stolpernden Robotern verdeutlichen immer wieder die Grenzen derzeitiger KI. Mit Versuchen aus der Verhaltensbiologie wollen Forscher mehr über die Geschicklichkeit von Algorithmen herausfinden.

Für das Verhalten von Tieren interessieren sich Menschen seit Tausenden von Jahren. Hatte die Beobachtung von Tieren in der Steinzeit noch rein praktische Gründe – wer weiß, in welche Richtung das Wild rennt, hat größere Chancen, es zu erlegen –, begannen Forscher im 19. Jahrhundert die Verhaltensbiologie zur Wissenschaft auszubauen. Zu ihnen gehörte beispielsweise Edward Lee Thorndikes. Er führte Experimente mit Katzen durch, die sich über Hebel aus Käfigen befreien sollten. Mithilfe seiner Erkenntnisse entwickelte er eine Theorie vom Lernen durch Versuch und Irrtum.

Im ersten Moment mag es schwer vorstellbar sein, solche Versuche auf KI zu übertragen. Ein Tier kann ad hoc auf seine Umwelt reagieren, während ein Algorithmus klare Vorgaben und Strukturen braucht. Ein Team aus Forschern des Londoner Imperial College und der Universität Cambridge will dennoch herausfinden, wie sich KI in Verhaltenstests schlägt.