ML2MT – From Machine Learning to Machine Teaching – Making Machines AND Humans Smarter

Vom Erfolg von lernenden Maschinen wie dem Paradebeispiel des Brettspiels Go (in der Computerversion "AlphaGo Zero") inspiriert, beschäftigt sich das Projekt mit Entwicklungen der Mensch-Maschine-Interaktion in der Bildung.

Um die gemeinsamen Ressourcen optimal zu nutzen und Synergien zu realisieren, hat das Konsortium einen detaillierten methodischen Plan entwickelt, der aus drei Projekteinheiten besteht:
In der ersten Projekteinheit werden die kognitiven, pädagogischen und technischen Grundlagen des maschinellen Lernens erarbeitet. In der zweiten Projekteinheit werden die praktischen Anwendungen und Langzeiteffekte des maschinellen Lernens empirisch untersucht. Die dritte Projekteinheit fasst schließlich allgemeine Prinzipien des maschinellen Lernens zusammen und aggregiert damit das in diesem Projekt geschaffene Wissen.
Mit diesem methodischen Ansatz wird das Projekt zu einem geschärften Verständnis der Mensch-KI-Interaktion und den daraus resultierenden Potenzialen für alle Lebensbereiche beitragen.

Das Projekt zielt auf ein besseres Verständnis davon, wie Menschen und Maschinen in kollaborativen Mensch-KI-Systemen in symbiotischer Interaktion miteinander neues Wissen erschließen können. Hierfür werden die analytischen und technischen Grundlagen erforscht, die für den erfolgreichen Transfer neuen Wissens von intelligenten Maschinen auf Menschen und umgekehrt verantwortlich sind. Untersucht wird dies mittels hybrider Mensch-Maschine-Systeme in Fallstudien aus der medizinischen Diagnostik, der wirtschaftlichen Entscheidungsfindung und der Finanzmarktprognose.

VolkswagenStiftung

• Goethe-Universität Frankfurt (GU)
• Technische Universität Darmstadt