Prof. Dr. Tobias Huber
| E-Mail: | tobias.huber@thithi.de () |
| Raum: | 2015 (N) |
| Adresse: | Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg |
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Forschungsinteressen
Im Fokus meiner Forschung steht die Erklärbarkeit Künstlicher Intelligenz und insbesondere des Bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning).
Ich finde es faszinierend, wie bestärkende Lernalgorithmen nur auf Basis von Beobachtungen und Belohnungen selbstständig Strategien entwickeln können. Zum Teil entwickeln die Agenten sogar neue Strategien, die selbst Menschen so noch nicht bedacht haben (
z.B. beim Schachcomputer AlphaZero). Da man hierbei jedoch lediglich das Ziel der Agenten festlegt, ist oft nicht klar, wie genau die gelernten Strategien aussehen. Dieser Umstand wird durch die Verwendung moderner maschineller Lernverfahren noch verstärkt, die zwar beachtliche Erfolge erzielen jedoch auch sehr undurchsichtig sind.
Ziel meiner Forschung ist die Entwicklung neuer Algorithmen, die das Verhalten intelligenter Agenten für Nutzer erklärbar machen und somit die Zusammenarbeit von Mensch und Computer erleichtern.
Vorträge
2023
An introduction to explanation methods for reinforcement learning and their evaluation. Eingeladener Gastvortrag im Rahmen der Vorlesung "Advanced Topics in AI and Robotics" an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, 17.04.2023.
Präsentation eines Demonstrators zu Erklärbarer Künstlicher Intelligenz bei der Eröffnung des "KI-Erlebnisraums Halle 43". Augsburg, 19.06.2023
2022
Was Pacman denkt – Wie künstliche Intelligenz das Spielen lernt. Vortrag auf der langen Nacht der Wissenschaften, Augsburg, 16.07.2022, Folien .
2021
Erklärbares tiefes Bestärkendes Lernen. Eingeladener Gastvortrag im Rahmen des CSL Machine Learning Reading Clubs des Computational Science Lab (CSL) an der Universität Hohenheim, 02.02.2021, Folien .
Lehre
Seit dem Wintersemester 18/19 bin ich einer der Hauptdozenten für die Veranstaltungen Einführung in die Spieleprogrammierung und Praktikum Spieleprogrammierung.
Veranstaltungen
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WS23/24: Praktikum Spieleprogrammierung
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SS23: Einführung in die Spieleprogrammierung
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WS22/23: Praktikum Spieleprogrammierung
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SS22: Einführung in die Spieleprogrammierung
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WS21/22: Praktikum Spieleprogrammierung
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SS21: Einführung in die Spieleprogrammierung
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WS20/21: Praktikum Spieleprogrammierung
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SS20: Einführung in die Spieleprogrammierung
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WS 19/20: Praktikum Spieleprogrammierung
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SS 19: Einführung in die Spieleprogrammierung
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WS 18/19: Praktikum Spieleprogrammierung
Einblicke in entstandene Abschlussprojekte
Auf der Website der Veranstaltungen könnt ihr weitere Projekte aus den Spieleprogrammierungs Vorlesungen ansehen und sogar spielen.
Weitere Veranstaltungen an denen ich beteiligt war:
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WS22/23: Reinforcement Learning
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WS21/22: Reinforcement Learning
Betreute Abschlussarbeiten
Masterarbeiten
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Deep Reinforcement Learning with MuZero: Theoretical Foundations, Variants, and Implementation for a Collaborative Game (2023)
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Generating Counterfactual Explanations for Atari Agents via Generative Adversarial Networks (2022)
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Design und Implementierung einer Virtual-Reality-Umgebung zum Testen des impliziten Lernens von motorischen sequentiellen Bewegungen (2021, Link)
- Exploring an Explainable Reinforcement Learning Design for a Self Learning American Football Simulation (2020)
- Implementierung und Vergleich verschiedener Salienz-Karten Algorithmen für tiefes bestärkendes Lernen (2019)
Bachelorarbeiten
- Explaining the Global Behavior of Deep Reinforcement Learning Agents by Combining T-SNE and Policy Summarization (2023)
- Using Reinforcement Learning to facilitate Implicit Learning in a VR Sports Simulation (2021)
- Understanding Subliminal Persuasive Body Language in Political Speeches via ExplainableArtificial Intelligence (2021)
- Verbinden von Belohnungs-Zerlegung und Strategie-Zusammenfassung für erklärbares Bestärkendes Lernen (2021)
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Implementation and Comparison of Occlusion-based Explainable Artificial Intelligence Methods (2020, Link)
Editorials & Peer-Review
- AAAI 2024 Workshop on eXplainable AI approaches for deep reinforcement learning (XAI4DRL)
- ECAI 2023: European Conference on Artificial Intelligence - received “Quality Champion” award given to 58 out of 700 Reviewers with at least 4 reviews, one rated as “exceeding expectations” and none rated “below expectation”
- KI 2023 – Doctoral Consortium
- AAAI 2022: AAAI Conference on Artificial Intelligence
- IJCAI 2022 Workshop on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Konferenzen, für die ich als Reviewer tätig war:
Außeruniversitäres Engagement
Seit Ende 2022 bin ich Sprecher des Beirats "Junge Wissenschaft" der Gesellschaft für Informatik (GI), der größten Fachgesellschaft für Informatik im deutschsprachigen Raum.