Center for Interdisziplinary Research
 
 

Perspectives on Adaptivity and Learning

Termin: 25. - 29. September
Leitung: Wolfgang Kinzel (Würzburg) / Reimer Kühn (Heidelberg) / Wolfram Menzel (Karlsruhe) / Jean-Arcady Meyer (Paris) / Ulrich Ratsch (Heidelberg) / Michael M. Richter (Kaiserslautern) / Ion-Olimpiu Stamatescu (Heidelberg)

Das breite Spektrum von Forschungseinrichtungen, welches sich um die Disziplinen der Kognitionswissenschaften und der Künstlichen Intelligenz herum entwickelt hat (Wissensbasierte Systeme, Neurowissenschaften, Neuronale Netze, Artificial Life usf.), findet seine Entsprechung in einem ähnlich breiten Spektrum von Zugängen zur Frage des Lernens, eine Frage, die sich – wie wohl von Anfang an mit der Analyse von Intelligenz eng verwoben – stets den Status eines unabhängigen Forschungsgebietes bewahrt hat.
Es war das Ziel des Workshops, der sich in der Vielfalt der unterschiedlichen Forschungseinrichtungen äußernden Tendenz zu divergenter Entwicklung entgegenzuwirken und eine Diskussion zu befördern, welche die Gemeinsamkeiten der unterschiedlichen Zugänge (algorithmisches Lernen, stochastisches Lernen, Lernen in Artificial-Life Systemen, Neurowissenschaften, etc.) betonen und herausarbeiten würde.
Dazu hat sich eine Reihe profilierter Vertreter der unterschiedlichen Zugänge zum Lernproblem versammelt und die möglichen Wechselbeziehungen zwischen den verschiedenen Sichtweisen auf Lernen diskutiert, und zwar (i) sowohl entlang der grundsätzlichen Frage, was als Lernprozess zu verstehen und welches die Wechselbeziehung zwischen Lernen und Verhalten sowie Kognition sei, (ii)als auch entlang der pragmatischen Frage, was aus unserem Verständnis von Lernen an sich für die Lösung von (technischen) Informationsverarbeitungsproblemen nutzbar zu machen sei.
Zum ersten Problemkomplex gab es Beiträge vor allem aus der Biologie, den Neurowissenschaften, der Physik, mathematisch orientierten Lerntheorien und den Kognitionswissenschaften. Beiträge, die als intermediär zwischen den unterschiedlichen Fragestellungen aufgefasst werden konnten, gab es beispielsweise aus dem Artificial-Life und Social-Learning Bereich, Beiträge, die der pragmatischen Sicht auf das Lernproblem näher stehen, vor allem aus der Robotik.

Teilnehmende
Michael Biehl (Würzburg), Holk Cruse (Bielefeld), Kerstin Dautenhahn (Hatfield), Gernot Falkner (Mondsee), Martin Giurfa (Berlin), Barbara Hammer (Osnabrück), Gunther Heidemann (Bielefeld), David Linden (Frankfurt am Main), Patrick McGuire (Bielefeld), Randolf Menzel (Berlin), Daniele Mundici (Mailand), Angel Navia Vázquez (Madrid), Martin Riedmiller (Karlsruhe), Burghard B. Rieger (Trier), Helge Ritter (Bielefeld), Bernhard Schoelkopf (Cambridge, UK), Frank Stephan (Heidelberg), Richard S. Sutton (Florham Park, NJ)



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