Forscher untersuchen frühen Spracherwerb bei Robotern
Roboterforschung in Europa wächst weiter Und die Einführung humanoider Roboter zwang die Wissenschaftler dazu, den Spracherwerb zu untersuchen. Einer dieser Fälle ist ein Forscherteam aus dem Vereinigten Königreich, das die Entwicklung von Robotern studierte, die sich sprachliche Fähigkeiten aneignen können. Die Studie kam in der Fachzeitschrift PLoS ONE zur Veröffentlichung und konzentriert sich auf die frühen Stufen, analog zu einigen Charakteristiken eines Menschenkindes zwischen 6 und 14 Monaten, nämlich dem Übergang vom Brabbeln zu den ersten Wortformen. Die Ergebnisse geben Aufschluss auf das Potenzial von Mensch-Roboter-Interaktionssystemen in Studien, die sich mit dem frühen Spracherwerb befassen, und sind Folge des Projekts ITALK ("Integration and transfer of action and language knowledge in robots"), das 6,3 Mio. EUR unter dem Themenbereich "Informations- und Kommunikationstechnologien" (IKT) des Siebten Rahmenprogramms (RP7) erhielt. Wissenschaftler von der Forschungsgruppe für adaptive Systeme der Universität Herfordshire im Vereinigten Königreich entdeckten, dass ein Roboter ähnlich wie ein Kind im Alter zwischen 6 und 14 Monaten die Fähigkeit hat, rudimentäre linguistische Fähigkeiten zu entwickeln. Der Roboter namens DeeChee ging nach der "Unterhaltung" mit Menschen von verschiedenen gebrabbelten Silben zu verschiedenen Wortformen über, darunter Farben und Formen. Letztere Gruppe wurden angewiesen, so mit dem Roboter zu reden wie mit einem Kleinkind. "Es ist bekannt, dass Kleinkinder sehr sensibel auf die Frequenz des Klangs der Sprache reagieren, und diese Experimente haben gezeigt, wie diese Sensibilität modelliert und zum Lernen von Wortformen durch einen Roboter führen kann", erklärt die leitende Autorin Caroline Lyon von der Universität Herfordshire. In ihrer Abhandlung schreiben die Autoren: "Wir wollten die Mensch-Roboter-Interaktion erforschen und haben uns mit voller Absicht keine Vorgaben gesetzt. Dass wir die Teilnehmer natürlich reden ließen öffnete jedoch Möglichkeiten eines breiten Verhaltensspektrums, Möglichkeiten, die sicherlich erkannt wurden. Manche Teilnehmer lehrten besser als andere: Manche der weniger Guten machten nur sehr spärliche Äußerungen, während andere redselige Teilnehmer DeeChee für alles lobten, was er tat, was den Lernprozess hin zu Nicht-Wörtern verzerrte." Nach Ansicht der Forscher liegt einer der Gründe, weshalb der Roboter die Wörter lernte, darin, dass der Lehrer die Wörter wiederholt aussprach, eine bereits erwartete Reaktion. Der zweite Grund ist, dass die unauffälligen Wortfolgen variabel sind, weshalb ihre Frequenz gestreut wurde. Dieses Phänomen basiert laut Aussage der Wissenschaftler auf einer Reihe automatisierter Plagiatdetektoren, bei denen exakte Übereinstimmungen kurzer lexikalischer Folgen auf eine Kopie hindeuten. Schlussendlich ist die genannte phonemische Darstellung des Sprechens durch den Lehrer für den Roboter keine uniform stabile Kartierung von Lauten. "Die Frequenz der Silben in Wörtern mit verschiedenen phonemischen Formen kann in abgeschwächter Form mit denen hervorstechender informationsreicher Wörter oder Teile dieser Wörter verglichen werden", schreiben die Forscher. "Schon seit Langem ist bekannt, dass es in der Praxis eine große Menge Variationen im spontanen Sprechen gibt. Diese Arbeit zeigt das Potenzial der Mensch-Interaktionssysteme zur Verwendung in Studien zum Spracherwerb, und die iterative Entwicklungsmethodologie betont, wie das verkörperte Wesen der Interaktion Aufschluss geben kann auf wichtige Faktoren in der Dynamik des Spracherwerbs, die den Modellierern sonst nicht auffallen würden."Mehr Informationen sind abrufbar unter: Universität Hertfordshire http://www.herts.ac.uk/home-page.cfm PLoS ONE http://www.plosone.org/home.action
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