Im Zentrum jeder bedeutenden wissenschaftlichen Entdeckung steht oft die Frage: Wie können wir das, was wir beobachten, besser verstehen und nutzen? Heute beleuchten wir eine Technologie, die genau diese Frage im Bereich des menschlichen Verhaltens beantwortet: das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL). Dieser innovative Ansatz hat nicht nur das Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert, sondern bietet auch faszinierende Einblicke in die kognitive Verhaltensforschung.

Was ist Verstärkungslernen und wie funktioniert es?

Verstärkungslernen ist ein spannender Bereich des maschinellen Lernens, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, wie sie Entscheidungen treffen können, die zu den besten Ergebnissen führen. Stellt Euch vor, ihr seid im Prozess des Trainierens eines Haustieres, um bestimmte Verhaltensweisen oder Tricks zu erlernen. Jedes Mal, wenn der Hund eine gewünschte Aktion korrekt ausführt – wie 'Sitz', 'Platz' oder 'Rolle' –, wird er mit einem Leckerli belohnt. Führt der Hund die Aktion nicht wie gewünscht aus, unterbleibt die Belohnung. Über die Zeit hinweg lernt der Hund durch diese systematische Verstärkung, welche Verhaltensweisen zu einer positiven Konsequenz führen und welche nicht.

Das Ziel des Verstärkungslernens ist es, den Algorithmus so zu trainieren, dass er die Aktionen auswählt, die ihm die höchste Gesamtbelohnung über die Zeit bringen. Es geht also nicht nur um sofortige Belohnungen, sondern darum, was langfristig am besten funktioniert. Dieser Prozess beinhaltet viel Ausprobieren und Fehler machen, ähnlich wie beim Lernen im echten Leben.

Ein bekanntes Beispiel für Verstärkungslernen ist das Training von Computern, um Spiele wie Schach oder Go zu spielen. Diese Computerprogramme lernen, welche Züge zu den besten Chancen führen, das Spiel zu gewinnen, indem sie Belohnungen für gute Züge und Strafen für schlechte Züge erhalten.

Abbildung 1: Durch Belohnungen (Reward) erhält die Maschine (Agent) Feedback, wie gut eine Aktion war.

Die Anwendung von RL in der Erforschung menschlichen Verhaltens

Das menschliche Verhalten ist komplex und wird von einer Vielzahl von internen und externen Faktoren beeinflusst. Hier kommt das Verstärkungslernen ins Spiel, das Muster in unserem Verhalten erkennen und vorhersagen kann. Nehmen wir als Beispiel die Suchtforschung: Durch RL-Modelle können wir simulieren, wie Entscheidungen getroffen werden, und besser verstehen, wie Belohnungen (wie das Hochgefühl nach dem Konsum einer Substanz) das Verhalten beeinflussen und wie negative Konsequenzen (wie gesundheitliche Probleme) möglicherweise ignoriert werden.

Lösungsansätze durch Verstärkungslernen

RL kann genutzt werden, um personalisierte Therapiepläne zu entwickeln, die darauf abzielen, die Entscheidungsfindung zu ändern und positive Verhaltensweisen zu fördern. Durch das Modellieren und Simulieren verschiedener Szenarien kann ein RL-System "lernen", welche Interventionen am wahrscheinlichsten zu einem erfolgreichen Ergebnis führen – ähnlich wie ein Therapeut Muster im Verhalten seiner Patienten erkennen und die Behandlung entsprechend anpassen würde.

Eure Zukunft in Computational and Data Science

Der Bachelorstudiengang in Computational and Data Science stattet euch mit den Werkzeugen und Kenntnissen aus, um genau solche RL-Modelle zu entwickeln und einzusetzen. Ihr werdet nicht nur die Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse erlernen, sondern auch, wie man komplexe Algorithmen entwirft, die das Potenzial haben, das menschliche Verhalten zu entschlüsseln und positiv zu beeinflussen.

Indem ihr lernt, Daten zu interpretieren und maschinelle Lernmodelle zu erstellen, werdet ihr in die Lage versetzt, Lösungen für reale Probleme zu entwickeln – von der Psychologie bis hin zu Finanzmarktforschung.

Ein konkretes Beispiel, wie ihr dieses Wissen anwenden könntet, ist ein Projekt, in dem ihr ein RL-Modell entwickelt, um das Nutzerverhalten auf einer Website zu optimieren. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten über das Klickverhalten der Nutzer könnt ihr ein Modell trainieren, das vorhersagt, welche Website-Elemente (wie Bilder, Texte oder Buttons) am effektivsten sind, um die Nutzerinteraktion zu erhöhen. Dieses Wissen könnte dann verwendet werden, um die Website so anzupassen, dass sie benutzerfreundlicher wird und die Nutzer länger auf der Seite verweilen.

Oder stellt euch vor, ihr arbeitet an einem Projekt, das sich mit der Optimierung von Handelsstrategien auf den Finanzmärkten beschäftigt. Ihr könntet RL-Modelle entwickeln, die historische Marktdaten analysieren, um Muster zu erkennen und vorherzusagen, welche Handelsstrategien unter verschiedenen Marktbedingungen am erfolgreichsten sein könnten. Dies würde nicht nur euer Verständnis für Finanzmärkte vertiefen, sondern euch auch praktische Erfahrungen im Umgang mit komplexen Daten und Algorithmen bieten.

Wenn ihr bereit seid, eure Neugier und euren Ehrgeiz in eine Karriere zu stecken, die am Schnittpunkt von Technologie, Wissenschaft und Wirtschaft steht, dann ist der Bachelor in Computational and Data Science euer nächster Schritt.

Mit unserem "Bachelor in Computational and Data Science" sowie dem "Bachelor in Artificial Intelligence in Software Engineering" bieten wir fundierte Ausbildungsprogramme für all jene, die sich intensiv mit den Potenzialen der KI-Technologie auseinandersetzen möchten.

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Autor

Garvin Kruthof, Dozent Computational and Data Science

Die Fachhochschule Graubünden ist Hochschulpartnerin von ICT-Berufsbildung Schweiz.