Aktuelles

Alles unter Kontrolle

In den wissenschaftlich fundierten Science-Fiction-Romanen von Stanislaw Lem oder den Strugazki-Brüdern taucht der Begriff öfter mal auf - und diese Werke sind meist in den 50er- und 60er-Jahren entstanden. Doch auch aus der modernen Hochtechnologie ist die Kybernetik nicht wegzudenken - und das Thema ist den Visionen von damals gar nicht so unähnlich.

Kybernetik ist ein faszinierendes und interdisziplinäres Feld, das sich mit der Steuerung, Regelung und Kommunikation in komplexen Systemen beschäftigt. Man könnte sie als die "Lehre von der Kontrolle" bezeichnen – wie man Systeme dazu bringt, sich selbst zu regulieren und auf Veränderungen in ihrer Umgebung angemessen zu reagieren. Dabei spielt die Idee des Rückkopplungsmechanismus eine zentrale Rolle: Systeme erhalten Informationen über ihren eigenen Zustand und die Auswirkungen ihrer Handlungen, um daraufhin ihre zukünftigen Aktionen anzupassen.

Die Ursprünge der Kybernetik reichen zurück bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts, als Wissenschaftler und Ingenieure begannen, Ähnlichkeiten zwischen den Regelkreisen in technischen Geräten und den Regulationsmechanismen in lebenden Organismen zu erkennen. Daraus entstand ein ganzheitlicher Ansatz, der sowohl technische als auch biologische Systeme umfasst. Kybernetik war also gewissermaßen eine Vorläuferdisziplin der Digitalisierung und hat die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, Robotik und sogar Informatik maßgeblich beeinflusst. Heutzutage findet die Kybernetik in zahlreichen Bereichen Anwendung – von der Regelung technischer Anlagen, über die Steuerung von Verkehrsflüssen, bis hin zur Organisation komplexer sozialer Systeme.

Ein besonders spannendes Anwendungsgebiet ist die moderne Robotik. In der Robotik bedeutet kybernetisches Denken, dass Roboter nicht starr programmiert sind, sondern aktiv auf ihre Umgebung reagieren können. Dabei werden oft Sensoren eingesetzt, um Daten über die unmittelbare Umwelt zu sammeln. Diese Daten fließen in Regelkreisen zusammen, die es dem Roboter ermöglichen, seine Bewegungen oder Handlungen anzupassen. Ein schönes Beispiel dafür ist der selbstbalancierende Roboter: Er nutzt Sensoren, um seine aktuelle Lage zu erfassen, und berechnet dann in Echtzeit, wie er sich bewegen muss, um stabil zu bleiben, ähnlich wie ein Mensch, der versucht, auf einem Fahrrad nicht zu stürzen.

Auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) kommt die Kybernetik nicht zu kurz. Viele moderne KI-Modelle basieren auf Feedbackschleifen, bei denen ein System über die Qualität seiner eigenen Entscheidungen lernt und sich so kontinuierlich verbessert. Beim maschinellen Lernen etwa werden Fehler oder Abweichungen von einem vorhergesagten Ergebnis genutzt, um künftig präzisere Vorhersagen zu treffen. In autonomen Fahrzeugen, die als eine Art mobilen Roboter betrachtet werden können, sorgt diese Art der Rückkopplung dafür, dass sie sich unter wechselnden Verkehrsbedingungen optimal anpassen können – von der Erkennung von Hindernissen bis hin zur Anpassung der Geschwindigkeit in Abhängigkeit vom Verkehrsfluss.

Konkrete Anwendungsbeispiele in Robotik und KI

1. Robotik: Von Industriebönen zu autonomen Systemen

• Balance-Roboter (z.B. Boston Dynamics, Atlas): Diese humanoiden Roboter nutzen Sensoren und Algorithmen, um ihr Gleichgewicht zu halten – ähnlich einem Menschen, der sich korrigiert, wenn er stolpert und das Gleichgewicht verliert.
• Autonome Systeme wie etwa selbstfahrende Traktoren in der Landwirtschaft oder Drohnen, die mittels GPS und Kameras ihre Route anpassen und Hindernisse umgehen, indem sie ständig ihre Umgebung "lesen" und anpassen.

2. KI und Maschinelles Lernen

• Adaptive Lernsysteme: Intelligente Tutorien, die den Schwierigkeitsgrad basierend auf den Antworten eines Schülers anpassen.
• Chatbots und Sprachassistente (z.B. Alexa, Siri): Lernen durch Nutzerinteraktionen und verbessern ihre Antworten durch Feedback.
• Reinforcement Learning: Ein KI-Algorithmus, der durch Trial-and-Error lernt (z.B. KI, die in einem Videospiel Belohnungen und Strafen vergibt).

3. Überlapppunkte: Kybernetik in modernen KI-Robotik-Hybriden

• Softwareroboter (Software Robots): Automatisieren Büroaufgaben durch Anpassung an Prozessen (z.B. automatisiertes Dokumentenscanning mit Fehlertoleranz).
• Industrie 4.0: Produktionsanlagen, die sich selbst optimieren – z.B. eine Maschine, die ihre Produktionsgeschwindigkeit  anpasst, wenn ein Teil fehlerhaft ist.

4. Krisenmanagement:

• Kybernetische Modelle helfen, wie bei Pandemien, das Verhalten von Bevölkerungen und Viren zu simulieren.
• Sustainability: Energieeffiziente Smart Grids, die Energieverbrauch in Echtzeit anpassen.

Ein weiterer interessanter Aspekt ist die Verbindung der Kybernetik mit der Systemtheorie. Diese hilft dabei, nicht nur einzelne Komponenten zu betrachten, sondern das Zusammenspiel aller Teile eines Systems in den Blick zu nehmen. Beispielsweise werden in komplexen Produktionsanlagen oder Smart Grids (intelligente Stromnetze) kybernetische Modelle eingesetzt, um die Interaktion zwischen verschiedenen Maschinen oder Energiequellen effizient zu steuern und zu optimieren.

Insgesamt verbindet die Kybernetik technische, biologische und sogar soziale Systeme miteinander, indem sie gemeinsame Prinzipien wie Informationsfluss, Rückkopplung und Selbstregulierung erkennt und nutzt. Für Laien ist es hilfreich, sich vorzustellen, dass viele unserer alltäglichen technischen Geräte und Systeme – von Thermostaten, die die Raumtemperatur regeln, bis hin zu modernen Robotern und autonomen Fahrzeugen – alle von diesem klugen Konzept profitieren, das hilft, uns in einer zunehmend komplexen und vernetzten Welt zurechtzufinden.

17.03.2025