Jegliche menschliche Handlung erfordert das reibungslose Zusammenspiel aller Sinne. Ohne Wahrnehmung gäbe es keine
Handlung und ohne Handlung gäbe es keine Wahrnehmung. Wir stehen daher auf dem Standpunkt, dass sensomotorisches Handeln (Greifen,
Laufen, Werfen) und die multisensorische Wahrnehmung (Sehen, Hören, Fühlen) untrennbar miteinander verzahnt sind, und dass sie
somit sinnvollerweise auch zusammen untersucht werden müssen. Des Weiteren sind wir überzeugt davon, dass menschliches
Wahrnehmen und Handeln der Statistik der natürlichen Umgebung optimal angepasst ist und wenn sich die Umbebung verändert, wird
sich auch unsere Wahrnehmung entsprechend anpassen.
Dieser Prozess der Adaptation und des perzeptuellen Lernens ist
essenziell, um die Kosten möglichen Fehlverhaltens zu verringern. In der neuronalen Verarbeitung werden solche Statistiken mittels
Wahrscheinlichkeitsverteilungen abgebildet. Wir folgen somit Hermann von Helmholtz in unserer überzeugung, dass die menschliche
Wahrnehmung ein Inferenzproblem darstellt, für das die sensorischen Informationen oft nicht ausreichend sind, um das Perzept eindeutig
zu bestimmen. Daher müssen Vorwissen und Vorannahmen herangezogen werden, um den Inferenzprozess, basierend auf den ambigen
sensorischen Informationen, entsprechend einzuschränken. Ein prinzipieller Ansatz die Kombination von Vorwissen mit sensorischer
Information mathematisch und quantitativ zu beschreiben, bietet der Bayes'sche Ansatz - eine Form der Wahrscheinlichkeitstheorie. Wir nutzen
diesen Bayes'schen Ansatz, um Modelle zu kreieren, die einem "idealen Beobachter" entsprechen - Modelle also, die per Definition, die
für eine bestimmte Handlung zur Verfügung stehende Information optimal ausnutzen. Diese Modelle können dann auf Roboter
Plattformen implementiert werden, um so das menschliche Verhalten zu simulieren und die Modelle unter Realbedingungen zu verifizieren. Diese
Modelle können dann als Maßstab zur quantitativen Bestimmung der menschlichen Wahrnehmungs-Handlungsleistung herangezogen werden.
Für diesen Mensch-Modell Vergleich wird das menschliche Verhalten mittels psychophysikalischer Methoden unter dem Einsatz der
Virtuellen Realität (VR) quantitativ untersucht. Die psychophysikalischen Methoden dienen dazu den Menschen bestmöglich zu
charakterisieren und verhaltensrelevante Parameter zu erfassen. Die Techniken der Virtuellen Realität liefern dafür präzise
Simulationen der natürlichen Umgebung mit einer Interaktivität, die notwendig ist, um menschliches Wahrnehmen und Handeln effektiv
zu untersuchen. Heutige Systeme aus dem Bereich der Virtuellen Realität oder der Mensch-Maschine Schnittstellen sind jedoch häufig
noch zu primitiv, um effektiv für Wahrnehmungsexperimente eingesetzt werden zu können. Daher beteiligten wir uns auch aktiv an der
Erforschung, Weiterentwicklung und der Evaluierung entsprechender technischer Systeme.
| Aktuelles |
15.12.2012 // Das Gehirn schließt von der Korrelation verschiedener Sinneseindrücke auf einen kausalen Zusammenhang
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Um mitzubekommen, was in der Umgebung passiert, muss das Gehirn die Informationen mehrerer Sinne zusammenführen. Doch woher weiß es, welche Signale integriert werden müssen? >> weiterlesen ... |
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