Maschinelles Lernen Claude Shannon und Theseus im Labyrinth

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Theseus-Labyrinth gilt als ein frühes Beispiel für maschinelles Lernen. Der Mathematiker und MIT-Professor Claude Shannon hatte es Anfang der 1950er Jahre aus Relais und Magneten konstruiert. Später nutzten die Ingenieure von AT&T die Erkenntnisse, um ihr Telefonnetz zu verbessern.

Claude Elwood Shannon ist vielen durch das nach ihm benannte Nyquist-Shannon-Abtasttheorem bekannt. Doch Shannon war mehr als ein gewöhnlicher Mathematiker und Elektroingenieur. Er schrieb seine Doktorarbeit am MIT und arbeitete dort an einem mechanischen Analogrechner. Weniger bekannt ist, dass Shannon für die Bell Labs eine Maschine konstruierte, in der eine mechanische Maus durch ein Labyrinth läuft. Ein frühes Beispiel für maschinelles Lernen. Das Projekt hieß Theseus und war von der griechischen Mythologie inspiriert: Theseus navigierte durch das Labyrinth des Minotaurus und entkam, indem er einem Faden folgte. Ähnlich war es bei Shannon: Die elektromechanische Maus konnte sich ihren Weg mithilfe von Relaisschaltern merken.

Das von Shannon entwickelte Labyrinth bestand aus 25 Quadraten und die Wände ließen sich frei anordnen. Über eine kleine Rechenmaschine erlernte die Maus jedes Mal den Weg zum Ausgang. Die Maus war mit einem Magneten ausgestattet und die Rechenmaschine befand sich unter dem Labyrinth. Shannon verwendete Relaisschaltkreise für Telefone und seine Schaltung konnte Lernen.

Wie Theseus im Detail funktioniert

Im Detail funktionierte Theseus folgendermaßen: Unter dem Metallboden des Labyrinths kann sich ein auf einem motorgetriebenen Wagen montierter Elektromagnet nach Norden, Süden, Osten und Westen bewegen. Die auf dem Labyrinth befindliche Maus ist ebenfalls metallisch und wird vom Magneten mit bewegt. Außerdem waren die Schnurrhaare der Maus aus Kupfer. Berührte sie die Metallwände des Labyrinths, schloss sich der Stromkreis.

Dann geschehen zwei Dinge. Zuerst wird der Schalter des entsprechenden Relaisschaltkreises von Ein auf Aus geschaltet, so dass der Raum als mit einer Wand auf dieser Seite versehen registriert wird. Dann dreht sich die Maus um 90° im Uhrzeigersinn und bewegt sich vorwärts. Auf diese Weise bewegt sie sich systematisch durch das Labyrinth, bis sie ihr Ziel erreicht. Dabei merkt sich die Metallmaus für jedes durchquerte Feld die Ausgänge und Wände. So angelernt, war die Maus in der Lage, beim nächsten Start selbstständig durch das Labyrinth zu navigieren.

Shannon und die boolesche Algebra

Damit man ein besseres Bild von Shannon bekommt, sollte man einen Blick auf seine Zeit vor den Bell Labs werfen. Als Student am MIT wies er bereits nach, dass die boolesche Algebra auf elektronische Schaltungen angewendet werden kann. Dieses Konzept sollte später die Grundlage für die digitale Datenverarbeitung eines Computers legen. Der renommierte Wissenschaftler für Kognition, Howard Gardner, bezeichnete die Abschlussarbeit von Shannon von 1940 „A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits“, später als „die vielleicht wichtigste und auch berühmteste Abschlussarbeit des Jahrhunderts“.

Mit seinem Theseus-Projekt war Shannon seiner Zeit weit voraus. Denn er inspirierte die gesamte Welt der künstlichen Intelligenz. Theseus lernt über Versuch und Irrtum. Das zufällige Ausprobieren ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz. Trotz seines Erfolges fühlte sich Shannon nicht wohl. Es heißt, dass er sich während seiner 22 Jahren als Professor am MIT zurückzog und gerade einmal sieben Studenten betreut hatte.

Besseres Verständnis für Routing und Telefonnetze

Das ursprüngliche Theseus-Labyrinth baute Shannon zu Hause mit seiner Frau, die ebenfalls Mathematikerin war. Und das Labyrinth hatte noch einen weiteren Nutzen: Denn das von Shannon gebaute Labyrinth verhalf den Entwicklern der Bell Labs zu einem besseren Verständnis des Netzwerks eines Telefonvermittlungssystems. Die Erkenntnisse aus dem Theseus-Projekt ermöglichten es AT&T, das mechanische Gedächtnis und das Routing ihres Telefonnetzes zu verbessern.

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