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Künstliche Intelligenz: Google-Roboterarme bringen sich selbst Dinge bei

Eine der fundamentalen Sorgen hinter der Entwicklung von künstlicher Intelligenz ist die Angst, dass sich die Technologie eines Tages gegen ihre Entwickler richtet. Aus dieser Sorge bzw. aus diesem Gedankengang heraus formulierte Isaac Asimov bereits 1942 die Asimov’schen Gesetze, die seither in zahllosen Science-Fiction-Büchern und -Filmen thematisiert wurden. Doch künstliche Intelligenz kann nur dann zu einer Gefahr werden, wenn sie zu komplexen Lernprozessen in der Lage ist. Google demonstriert mit ein paar Roboterarmen, dass KI bereits heute in der Lage ist, sich gegenseitig neue Dinge beizubringen.

robot arms Google

Roboter lernen wie Kinder

14 Arme haben die Forscher bei Google miteinander verbunden und dann mit Hilfe eines Convolutional Neural Networks (CNN) dafür gesorgt, dass diese Arme sich gegenseitig beibringen können, Gegenstände zu greifen. Der Lernprozess entspricht etwa dem von jungen Kindern in einem Alter zwischen einem und vier Jahren. Im Grunde entwickeln die Roboter selbstständig eine Art “Hand-Auge-Koordination”.

Für gewöhnlich werden Roboter darauf programmiert, spezifische Aufgaben zu erfüllen. Die Methode, die die Forscher von Google verwendeten, demonstriert allerdings, dass auch Lernprozesse mit einer Kombination aus Trial-and-Error und neuronalen Netzen möglich sind, ähnlich wie ein Kind dadurch lernt, dass es Erwachsene oder andere Kinder beobachtet.

Roboter passen sich an neue Situationen an

Die Idee hinter dem Experiment ist, zu demonstrieren, dass Roboter in Zukunft auch mit Dingen umgehen können werden, denen sie vorher noch nie begegnet sind und die in ihrer Programmierung auch nicht vorgesehen sind. Essentiell zeigt das Experiment, dass es eines Tages möglich sein wird, die sensomotorische Lücke zwischen Menschen und Robotern zu schließen.

Die Forscher ließen die Roboter Gegenstände aus Boxen aufnehmen, und zwar über mehrere Tage. Nach etwa 800.000 Versuchen konnten erstmals reaktive Anpassungen beim Verhalten der Arme festgestellt werden. Die Arme wurden deutlich besser beim Ergreifen verschiedener Gegenstände und waren ohne externen Input in der Lage, ihren Griff entsprechend an die Gegenstände anzupassen.

Im weiteren Verlauf passten sich die Roboter immer mehr an die Aufgaben an und begannen sogar, die Gegenstände auf dem Boden anders zu arrangieren, bevor sie sie ergriffen. All dies geschah, ohne dass die Forscher weiter in die Programmierung der Roboterarme eingriffen.

Autonome Lernprozesse sind der heilige Gral der KI

Was auf den ersten Blick wie eine Kleinigkeit aussieht, ist in Wahrheit ein großer Schritt in der Robotik. Die Simulation menschlicher Lernprozesse ist eine der großen Herausforderungen, vor denen die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz momentan steht. Die Fähigkeit, zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen ist es aber auch, die Roboter in zahllosen Science-Fiction-Filmen zu den Gegnern von Menschen macht. Populäre Beispiele sind Skynet aus der Terminator-Reihe sowie die Maschinen der Matrix-Trilogie.

Natürlich werden wir nicht als Sklaven von Maschinen enden, nur weil wir ihnen Lernprozesse beibringen. Und ganz bestimmt wird das nicht passieren, nur weil wir ein paar Roboterarmen beibringen, wie sie sich gegenseitig zeigen, wie man Gegenstände aufgreift. Tatsächlich sind die Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz aktuell ziemlich spannend und weiterer Fortschritt wird uns in Zukunft in vielen Situationen das Leben erleichtern. Aber die KI ist auch ein Bereich, in dem technische auf ethische Fragen treffen und der besonderer Aufmerksamkeit bedarf.

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