Diese Roboter prägen unsere Zukunft

| Autor / Redakteur: Steve Carr * / Margit Kuther

Humanoide Roboter und Androide

Ein „Humanoider Roboter“ ist ein Roboter, dessen Äußeres der menschlichen Gestalt ähnelt, ein „Android“ bezieht sich auf einen Roboter, der einen Menschen so originalgetreu wie möglich imitiert. Nach dieser Ansicht haben „Humanoide“ denselben physischen Aufbau und dieselben kinetischen Eigenschaften wie ein menschlicher Körper, sind jedoch nicht dazu gedacht, einen Menschen nachzuahmen.

Beispiele für diese Art von Robotern wären etwa „Nao“ des französischen Roboterherstellers Aldebaran Robotics (heute: SoftBank Robotics) und „Atlas“ von Boston Dynamics, einem Google-Unternehmen. Das Steuerungssystem des Humanoiden Atlas koordiniert die Bewegungen von Armen, Körper und Beinen. Durch seine Ganzkörper-Mobilität kann Atlas in einem großen Umfeld tätig sein, ohne dabei selbst viel Platz zu beanspruchen.

Demgegenüber bilden Androiden den Menschen so genau nach, dass sie für echte, lebendige Menschen gehalten werden könnten. Diese Art von Robotern wird oftmals tatsächlich lebenden Personen nachempfunden. „Eve-R“ vom Korea Institute of Industrial Technology (KITECH) und „Geminoid DK“ sind zwei Beispiele für solche Androiden.

Roboter, die Emotionen zeigen

Das International Research Center „E.Piaggio“ der Universität Pisa forscht an der „Emotionalen Interaktion zwischen Mensch und Robotern“. Menschenähnliche Roboter imitieren emotionale Zustände, Empathie und nicht-verbale Kommunikation. Die Forschungsgruppe nutzt einen naturgetreuen Androiden mit dem Namen FACE (Facial Automation for Conveying Emotions, Automatische Gesichtsmimik zur Wiedergabe von Emotionen), entwickelt in Zusammenarbeit mit Hanson Robotic. Dieser Android kann emotionale Botschaften in Form von Gesichtsausdrücken darstellen. Dadurch sind Studien zu gefühlsmäßigen Bindungen zwischen Mensch und Roboter möglich. FACE ist Bestandteil einer komplexen HIPOP (Human Interaction Persuasive Observation Platform).

Das Internet of Robotic Things

Was wäre, wenn wir das Internet of Things (IoT) und Roboter zu einer neuen Ökosphäre kombinieren würden, zu einem Internet of Robotic Things (IoRT)? Mittlerweile hat Telefonica Roboter als Maschinen betitelt, die ihr Umfeld wahrnehmen und mit ihrer Umwelt interagieren und so intelligentes Verhalten zeigen können. Ein Roboter mit einer Verbindung zum Internet würde über eine immense Informationsquelle verfügen, die den Roboter bei Entscheidungsfindungen und Interaktionen hilft. Der nächste logische Schritt besteht darin, hierfür Smart-Geräte zu entwickeln, die sich zu einer gemeinsamen Intelligenz vernetzen und die für alle betreffenden Geräte günstigsten Handlungsabläufe ermitteln können.

Das Konzept der Einbindung von Teams aus Robotern in das IoT wird als das „Internet of Robotic Things“’ oder das „IoRT“ bezeichnet. ABI Research definiert das IoRT als: „intelligente Geräte, die in der Lage sind, Ereignisse zu überwachen, Sensordaten aus verschiedensten Quellen vereinen und anhand von lokaler und verteilter ‚Intelligenz‘ die günstigsten Handlungsabläufe ermitteln können.“ Die Grundlagen der Robotik – Erfassung, Bewegung, Mobilität, Manipulation, Autonomie und Intelligenz – werden durch das Internet of Things auf eine neue Stufe gehoben.

Robotiker müssen nicht mehr Unmengen an Zeit, Geld und Energie in die kognitiven Fähigkeiten von Robotern investieren, denn schließlich stellt das IoT wiederverwendbare und offen verfügbare Informationen bereit, auf die Roboter zur Erfüllung ihrer Aufgaben zugreifen können. Diese angebundenen Roboter sind einfach nur das logische Ergebnis der Evolution der Robotik.

Neues Konzept „Roboter-zu-Roboter“ statt M2M

Beim Übergang von einem Konzept „Maschine-zu-Maschine“ zu einem Konzept „Roboter-zu-Roboter“ scheint es sich um eine natürliche Entwicklung zu handeln, da wir von Robotern schließlich erwarten, dass sie ihre Aufgaben immer effektiver, genauer und verlässlicher erfüllen. Von Abläufen „Maschine-zu-Maschine“ erwarten wir ja auch bessere Ergebnisse als von herkömmlichen Steuerungs- und Automatisierungsprozessen.

IoRT im Fulfilment Center von Amazon

Das Projekt ‚Paketzustellung‘ hat starkes Zukunftspotenzial, etwa bei DHL, „DHL liefert Pakete zum Mond“. Paketzustellungen via Drohne erhält zwar viel Medienaufmerksamkeit, die echte Magie von Robotern und IoT spielt sich jedoch in den riesigen Fulfilment Centern von Amazon ab: Anstatt eine sich endlos wiederholende Produktionsstraße zu betreiben, verfolgt Amazon, wie andere Auftragsabwickler im Einzelhandel auch, ein Geschäftsmodell, bei dem jede einzelne Bestellung als einzigartig behandelt wird. Diese Unternehmen gehen mit Tausenden, wenn nicht Millionen, von Produkten aller Formen und Größen und Gewichte um.

In früheren Zeiten mussten die Mitarbeiter in der Versandabwicklung durch die Hallen schweifen und dabei die Warenablagen nach jedem einzelnen vorgegebenen Produkt absuchen. Diese Tätigkeit haben heute Roboter übernommen. Roboter bewegen die Warenablagen, auch „Pods“ genannt, mit den Produkten dorthin, wo die Produkte von den Mitarbeitern gebraucht werden.

Die Roboter werden über ein abgesichertes Wi-Fi-Kommunikationsnetzwerk von einem Zentralprozessor gesteuert. Mit ihren zwei Antriebsrädern können sich die Roboter auf der Stelle drehen. Hindernisse erkennen die Roboter mittels Infrarot und mithilfe von Kameras an der Unterseite lesen die Roboter auf den Fußboden aufgebrachte QR-Codes. Anhand dieser QR-Codes können die Roboter ihren Standort und ihre Ausrichtung erkennen.

Intelligente Roboter: auf dem Weg zur Künstlichen Intelligenz

Roboter stellen leistungsstarke und flexible Lösungen dar, und das für ein immer breiter werdendes Feld von Anwendungen – die Frage ist nur, wie intelligent, im menschlichen Sinne, sind Roboter tatsächlich oder könnten Sie künftig einmal sein? Nun, das ist von der Künstlichen Intelligenz (KI), der Steuerungssysteme dieser Roboter abhängig. Wie in einem Artikel auf Howstuffworks betont wird: „Im Endeffekt bildet KI den menschlichen Denkprozess nach.“ Dazu gehören auch die Fähigkeit, sich Wissen zu beliebigen Themen anzueignen, Schlussfolgerungen zu ziehen, Sprachen anzuwenden und eigene Gedanken zu formulieren. Von diesem Niveau künstlicher Intelligenz sind sämtliche Robotiker auf dieser Welt noch meilenweit entfernt. KI-Maschinen unserer Tage können einige konkrete Elemente intellektueller Fähigkeiten nachahmen.

So kann ein Computer beispielsweise Probleme lösen, indem er sich über Sensoren oder anhand von durch den Menschen eingegebene Eingangsdaten Fakten zusammenträgt. Anschließend vergleicht der Computer diese Informationen mit bereits gespeicherten Daten und bewertet ihre Bedeutung. Dann spielt der Computer verschiedene Szenarien durch und berechnet voraus, welche Aktion den größten Erfolg verspricht. Der Computer kann auf diese Weise nur solche Probleme lösen, für die er programmiert wurde – beispielsweise Schach spielen.

Ein Roboter kann beispielsweise hinzulernen, indem er erkennt, ob eine konkrete Aktion wie eine ganz bestimmte Beinbewegung beim Umgehen eines Hindernisses zum gewünschten Erfolgt führt. Der Roboter speichert diese Informationen und probiert beim nächsten Auftreten der identischen Situation wieder genau diese Aktion aus. Diese Fähigkeit hat jedoch ihre Grenzen. Im Gegensatz zum Menschen können Roboter nicht alle beliebigen Arten von Informationen aufnehmen.

Einige Roboter können soziales Verhalten aufzeigen. Kismet, ein Roboter aus dem KI-Labor des MIT, erkennt Körpersprache und Tonfall des Menschen und reagiert entsprechend. Die Schöpfer von Kismet möchten in Erfahrung bringen, wie Erwachsene und Kinder nur durch Gesprächston und visuelle Reize interagieren. Diese unterschwelligen Interaktionen könnten zu einem Fundament für ein Lernsystem werden.

Da wir über ja auch über das Wesen der menschlichen Intelligenz kaum etwas wissen, ist die KI-Forschung größtenteils theoretischer Natur. Die Wissenschaftler zerbrechen sich den Kopf darüber, wie und warum wir lernen und denken, und probieren ihre Vorstellungen mithilfe von Robotern aus. Das MIT-Team setzt auf humanoide Roboter. Dem liegt die Ansicht zugrunde, dass ein Erleben der Welt auf menschliche Weise eine der Grundvoraussetzungen für das Entwickeln menschenähnlicher Intelligenz ist. Zudem erleichtert das den Leuten den Umgang mit Robotern und das wiederum erleichtert den Robotern möglicherweise das Lernen.

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