Das waren noch Zeiten, als Computer mit Maus, Bildschirm, Tastatur das Auslangen fanden. Viel mehr Zubehör konnte man an die frühen Maschinen noch nicht anschließen. Die Zeiten haben sich geändert: Alleine, was moderne Smartphones an Funktionen und Sensoren in sich bergen, wäre noch vor einigen Jahren unvorstellbar gewesen. Technische Systeme werden immer komplexer – und lernen schon jetzt, selbst mit dieser Komplexität umzugehen.

„Wir sehen, wie traditionelle Computersysteme mit vordefinierter Funktionalität rasch an ihre Grenzen stoßen. Innovative Computersysteme müssen daher autonome Entscheidungen treffen können, um sich an unvorhergesehene Änderungen anpassen zu können“, sagt Bernhard Rinner vom Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt. Seit 2010 arbeiten er und seine Kollegen an einem internationalen Forschungsprojekt, das sich selbst lernenden und selbst entscheidenden Computersystemen widmet.

Die Forscher nennen das „maschinelles Selbstbewusstsein“, und bedienen sich dabei an Konzepten aus der Psychologie: „Der Mensch wird sich durch Verarbeitung seiner Sinneseindrücke über seine eigenen Fähigkeiten bewusst. Auch Maschinen haben viele Sensoren, mit denen sie sich Wissen über sich selbst und ihre Umgebung aneignen können“, sagt Rinner.

Eine zentrale Frage im Forschungsprojekt lautete, wie sich selbstbewusste Systeme organisieren. Dabei stellte sich heraus, dass diese Systeme anhand der Daten, die sie sammeln, im Stande sind, dazuzulernen. „Die Maschinen können damit selbstständig Modelle erarbeiten, die ihre Arbeit robuster, schneller oder energieeffizienter machen“, sagt Rinner.

In Klagenfurt zeigte man etwa am Beispiel eines autonomen Kameranetzwerkes, dass die Verfolgung von Personen mit selbstlernenden Geräten weniger Ressourcen verbraucht, als bei einer zentralen Steuerung. Zudem bringen Systeme mit „maschinellem Selbstbewusstsein“ eine höhere Ausfallsicherheit mit sich.