Hall of Fame of the Digital Age Nr. 73 - Bernhard Schölkopf

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Aller Ehren wert

Wenn die Website des Online-Händlers für mich passende Produkte anzeigt, wenn die Spracherkennung immer besser mit meinem Genuschel klarkommt, dann haben wir es mit maschinellem Lernen zu tun. Computersysteme passen sich an äußere Bedingungen an, erkennen Muster und Gesetzmäßigkeiten. Möglich machen das hochentwickelte Algorithmen wie die Kernmethoden, die Klaus-Robert Müller, Alexander Smola und Bernhard Schölkopf erforscht und entwickelt haben.

Zur Person

Klaus-Robert Müller studierte bis 1989 Physik an der Universität Karlsruhe, wo er drei Jahre später promovierte. Danach forschte er unter anderem in Tokio, Los Angeles und Seoul. Derzeit leitet er das Fachgebiet „Maschinelles Lernen / Intelligente Datenanalyse“ an der TU Berlin. Für seine Leistungen wurde Müller in die Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina aufgenommen.

Alexander Smola studierte Physik an der TU München und promovierte 1998 an der TU Berlin. Er arbeitete unter anderem in den Forschungsabteilungen der Internetkonzerne Yahoo und Google. Seit 2013 ist er Professor an der Carnegie Mellon University in den USA.

Bernhard Schölkopf ist ebenfalls Physiker. Er begann in Tübingen, wechselte nach London und promovierte 1997 an der TU Berlin. Er arbeitete bei Microsoft Research in Cambridge und Biowolf Technologies New York. Heute leitet Schölkopf das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen.

Gut zu wissen

Maschinelles Lernen ist der Nachfolger dessen, was bis vor wenigen Jahren noch ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz war – Expertensysteme. Der Ansatz lautete: Wir füttern Maschinen mit dem Wissen der Welt, dann werden sie intelligent. Das scheiterte. Heute laden Wissenschaftler ihre Systeme mit jeder Art von ungeordneten Daten und lassen die Fülle mithilfe unterschiedlichster Algorithmen nach Zusammenhängen durchforsten. So lernen Maschinen heute. Sie sind aber noch immer an die Grenzen der Programme gebunden, die der Mensch vorgibt. In Zukunft sollen Maschinen und Systeme in der Lage sein, selbstständig neue Erkenntnisse zu gewinnen und – wichtiger noch – Schlüsse und Entscheidungen daraus abzuleiten.

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