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Pepper, der menschenähnliche Roboter, wurde 2014 geboren. Es genoss eine kurze Welle der Hype, einschließlich eines Besuchs bei der Financial Times, um den Chefredakteur zu treffen. „Dies ist ein Roboter, der autonom handelt, angetrieben von Liebe“, erklärte Masayoshi Son, der Leiter seines wichtigsten Unterstützers SoftBank. Alibaba und Foxconn investierten ebenfalls Hunderte von Millionen in den Versuch, Robotik zu einem allgegenwärtigen Bestandteil des täglichen Lebens zu machen. Doch es sollte nicht sein. Man findet immer noch gelegentlich einen Pepper in einer öffentlichen Bibliothek in Japan, abgesteckt, mit gesenktem Kopf, wie eine vier Fuß große Pinocchio, der davon träumte, ein richtiger Junge zu werden, es aber nie tat. Die Produktion wurde 2021 eingestellt und es wurden nur 27.000 Einheiten hergestellt.
Dennoch ist die Vision von menschenähnlichen Robotern – von Maschinen, die uns so ähnlich sind, dass sie all die Arbeit erledigen können, die wir nicht wollen – zu verlockend, um sie lange aufzugeben. Die jüngsten, dramatischen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben eine neue Welle der Begeisterung für Robotik ausgelöst. „Die nächste Welle der KI ist physische KI. KI, die die Gesetze der Physik versteht, KI, die unter uns arbeiten kann“, sagte Jensen Huang, CEO des Chip-Designers Nvidia, Anfang dieses Jahres. Nvidia hat vom Boom beim Training von KI-Modellen profitiert und ist das zweitgrößte Unternehmen der Welt nach Marktkapitalisierung geworden.
Milliarden von Dollar an Risikokapital fließen in Robotik-Start-ups. Sie wollen die gleichen Modellierungstechniken anwenden, die es Computern ermöglichen, vorherzusagen, wie ein Protein sich falten wird oder erstaunlich realistischen Text zu generieren. Ihr Ziel ist es, zunächst Robotern zu ermöglichen, zu verstehen, was sie in der physischen Welt sehen, und zweitens, mit ihr auf natürliche Weise zu interagieren, indem sie die riesige Programmieraufgabe lösen, die in einer so einfachen Handlung wie dem Aufnehmen und Manipulieren eines Objekts steckt.
Das ist der Traum. Die neueste Runde von Investoren und Unternehmern wird jedoch wahrscheinlich genauso enttäuscht sein wie diejenigen, die Pepper unterstützt haben. Das liegt nicht daran, dass KI nicht nützlich ist. Es liegt vielmehr daran, dass die Hindernisse für die Schaffung eines wirtschaftlich rentablen Roboters, der das Abendessen kochen und die Toilette reinigen kann, eine Frage der Hardware sind, nicht nur der Software, und KI allein diese nicht anspricht, geschweige denn löst.
Diese physischen Herausforderungen sind zahlreich und schwierig. Zum Beispiel wird ein menschlicher Arm oder ein Bein von Muskeln bewegt, während eine Roboterextremität von Motoren angetrieben werden muss. Jede Achse der Bewegung, durch die sich die Extremität bewegen muss, erfordert mehr Motoren. Das alles ist machbar, wie die Roboterarme in Fabriken zeigen, aber die Hochleistungsmotoren, Getriebe und Übertragungen, die dabei verwendet werden, erzeugen Größe, Kosten, Energieanforderungen und mehrere Komponenten, die kaputt gehen können und werden.
Nachdem die gewünschte Bewegung erzeugt wurde, gibt es die Herausforderung des Sensorik und Feedbacks. Wenn Sie zum Beispiel ein Stück Obst aufheben, sagen Ihnen die menschlichen Nerven in Ihrer Hand, wie weich es sich anfühlt und wie fest Sie es drücken können. Sie können schmecken, ob das Essen gekocht ist, und riechen, ob es brennt. Keiner dieser Sinne ist einfach für einen Roboter bereitzustellen, und soweit sie möglich sind, verursachen sie zusätzliche Kosten. Maschinenvision und KI können dies ausgleichen, indem sie beobachten, ob das Obst zerdrückt ist oder das Essen in der Pfanne die richtige Farbe hat, aber sie sind ein unvollkommener Ersatz.
Dann gibt es das Problem der Energieversorgung. Jede autonome Maschine benötigt ihre eigene Energiequelle. Die Roboterarme in Fabriken sind an das Stromnetz angeschlossen. Sie können sich nicht bewegen. Ein menschenähnlicher Roboter wird höchstwahrscheinlich eine Batterie verwenden, aber dann gibt es Abwägungen zwischen Größe, Leistung, Stärke, Flexibilität, Betriebszeit, Lebensdauer und Kosten. Das sind nur einige der Probleme. Viele kluge Menschen arbeiten daran, sie zu lösen, und sie machen Fortschritte. Aber der Punkt ist, dass dies physische Herausforderungen sind, die alt und schwierig sind. Selbst eine Revolution in der KI macht sie nicht verschwinden.
Was macht KI dann in der physischen Welt möglich? Statt sich vorzustellen, wie die Technologie neue Maschinen ermöglichen wird, ist es praktischer, sich vorzustellen, wie sich vorhandene Maschinen ändern werden, sobald KI auf sie angewendet wird.
Das offensichtlichste Beispiel sind selbstfahrende Fahrzeuge. In diesem Fall muss die Maschine überhaupt nicht verändert werden: Die Bewegung eines Autos durch die physische Welt und seine Energiequelle funktionieren wie immer, während die Sensorik, die für das Fahren eines Autos erforderlich ist, fast ausschließlich visuell ist. Mit dem neuen Hype für KI ist der Hype-Zyklus für autonome Fahrzeuge abgeklungen. Eigentlich sollte es genau das Gegenteil sein: Selbstfahren ist ein riesiger Markt und es ist die realweltliche Herausforderung, die KI am einfachsten bewältigen kann, ein Punkt, über den jeder, der in andere Anwendungen für die Robotik investieren möchte, nachdenken sollte.
Es macht auch Sinn, darüber nachzudenken, wie sich die bereits vorhandenen Roboter – von industriellen Roboterarmen bis hin zu Staubsaugerrobotern – entwickeln werden. KI-gestützte Maschinenbildgebung wird das Aufgabenspektrum, das ein Roboterarm ausführen kann, subtil erweitern und sie sicherer machen, um neben Menschen zu arbeiten. Leichte, speziell für einen Zweck entwickelte Geräte wie Staubsaugerroboter werden allmählich nützlicher. In chinesischen Hotels ist es zum Beispiel schon recht verbreitet, dass ein Roboter Lieferungen auf Ihr Zimmer bringt. Diese Art von begrenzter und kontrollierter Autonomie ist am einfachsten umsetzbar.
Auf diese Weise wird uns KI langsam näher an Androiden heranführen. Was einen Roboter wie Pepper betrifft, der die Toilette putzen kann – leider ist es viel einfacher, einen zu machen, der schlechte Gedichte schreibt, und das wird sich voraussichtlich so schnell nicht ändern.
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