# taz.de -- Künstliche Intelligenz in der Robotik: Feuchter Händedruck von ChatGPT?

	# taz.de -- Künstliche Intelligenz in der Robotik: Feuchter Händedruck von Ch…

	> Roboter in unserem Alltag werden leistungsstärker und intelligenter. Was
	> es bedeutet, wenn wir künstlicher Intelligenz einen Körper geben.

	Bild: Der Roboter Moxie soll Kindern als Kompagnon dienen. Pferde stehlen geht …

	Vergangenheit und Zukunft liegen im Labor des Informatikers Robert Haschke
	dicht beieinander. Überall hängen Kabel, an den Scheinwerfern und der
	Kameratechnik unter der Decke und zwischen den klobigen Computern und
	Bildschirmen, die auf bunt zusammengewürfelten Holz- und Metalltischen im
	Zentrum des Raums stehen. Auch eine aufgerollte Leinwand findet sich, auf
	einem Tisch liegt ein einfacher Schraubendreher und zwischen all dem:
	Roboterteile.

	Robert Haschke ist seit mehr als einer Stunde vor Ort. Er leitet das
	Bimanual Grasp Lab an der Universität Bielefeld, jetzt deutet er auf einen
	Tisch, über dem zwei menschenähnliche Roboterarme hängen. „Das ganze System
	besteht aus mehr als 200 verschiedenen Komponenten, die gleichzeitig laufen
	müssen, damit alles funktioniert“, sagt Haschke. „Und die muss man eben
	alle starten und einmal durchtesten und gegebenenfalls dann erst mal Fehler
	beheben, bevor man etwas vorführen kann.“

	Haschke und sein Team forschen daran, wie ein Roboter Greifen lernen kann.
	Das klingt möglicherweise wenig spektakulär. Seit vielen Jahrzehnten gibt
	es Roboterarme in Fabriken, am Fließband, die jeden Tag tausendfach
	Produkte greifen, transportieren, am richtigen Ort wieder absetzen. Diese
	Roboter sind effizient – vor allem, weil sie in der Regel genau das machen,
	was sie sollen. Und dabei immer und immer wieder die gleichen
	vorprogrammierten Bewegungsabläufe abspulen.

	Die Roboterarme von Robert Haschke sind im Vergleich dazu noch ziemlich
	uneffizient. Dafür sind es spontane Arme, zumindest für
	Roboterverhältnisse. Sie nehmen ihre Umwelt wahr und reagieren darauf. Sie
	fühlen und sehen, gewissermaßen. Die beiden Arme können einen Gegenstand
	mithilfe von Kameratechnik fixieren. Sie können gezielt danach greifen und
	wissen, wie sie den Gegenstand anpacken müssen, damit er nicht aus der
	Roboterhand rutscht. Und falls er doch rutscht, dann merken sie das im
	Idealfall und greifen fester zu. Um solche Roboterarme zu bauen, braucht es
	komplexe Sensorik, eine Menge Daten und – Intelligenz.

	Verkörperte künstliche Intelligenz an sich ist kein neues Konzept. Seit
	allerdings generative KI wie ChatGPT [1][leicht verfügbar ist], hat sich
	einiges geändert. Denn mit wirklich leistungsstarker KI wächst das
	Potenzial von intelligenter Robotik.

	Das sagt auch Professor Karsten Weber, Philosoph und Experte für
	Technikfolgenabschätzung an der OTH Regensburg. Dafür benötige es aber
	mehr als eine KI, die nur auf unserem Smartphone laufe und tolle Bilder
	generiere. Um wirklich etwas in der Welt auszulösen, brauche das System
	einen Zugang zur Welt: einerseits durch Sensoren und andererseits durch
	Aktoren, mit denen die KI physisch etwas verändern kann.

	Eine künstliche Intelligenz mit solchen Möglichkeiten verändert nicht nur,
	wie KI mit der Umwelt interagiert, sondern auch, wie sie lernt –
	beziehungsweise wie sie Informationen sammelt. Denn KI-Roboter können über
	Sensoren, Mikrofone und 3-D-Kameras viel mehr Daten aus der Umwelt
	aufnehmen und interpretieren, als etwa ChatGPT das derzeit tut.

	Aber was bedeutet das? Wäre eine KI mit einem sensorisch begabten
	Roboter-Körper einfach eine Erweiterung eines sehr leistungsfähigen
	Sprachmodells? Oder entsteht dadurch eine neue Form von künstlicher
	Intelligenz? Vielleicht sogar eine Art Bewusstsein?

	Fragen, die vielleicht schon früher als gedacht in unserem Alltag
	auftauchen könnten. Er könne sich gut vorstellen, dass in etwa zehn Jahren
	bereits viele Haushalte einen intelligenten Assistenzroboter nutzen, sagt
	Karsten Weber. Zumindest gibt es einige Unternehmen, die gerade eine Menge
	Geld in die Entwicklung von intelligenter Robotik stecken. Im März 2023
	wurde zum Beispiel bekannt, dass OpenAI, die Firma hinter ChatGPT, für das
	Start-up 1X Technologies insgesamt 23,5 Millionen Dollar gesammelt haben
	soll. Die norwegische Firma produziert menschenähnliche Assistenzroboter.
	Und das kalifornische Unternehmen „Embodied“ vertreibt seit 2023 Moxie,
	einen Freundschaftsroboter für Kinder.

	## Roboter als Freund*innen?

	Der Werbetrailer von Moxie ist mit melancholischer Klaviermusik unterlegt.
	Ein kleiner Junge, Riley, wirkt schüchtern und einsam. Seine offenbar
	besorgten Eltern präsentieren ihm den Freundschaftsroboter. Moxie stellt
	sich vor und fragt Riley, wie seine Abendroutine aussieht (Zähneputzen und
	Geschichte lesen). Moxie sagt: „Ich liebe Geschichten, würdest du mir eine
	vorlesen?“

	Moxie soll Kinder zum Spielen anregen, und auch zum Zähneputzen. Klein und
	rundlich ist er, der Körperbau erinnert ein wenig an R2-D2, dazu kommt ein
	drehbarer Kopf mit Bildschirmgesicht und großen Kulleraugen. Ansonsten ist
	Moxie nicht besonders beweglich, er kann nur den Oberkörper nach vorne
	lehnen und mit seinen kleinen Ärmchen wackeln. Dafür guckt er interessiert,
	erzählt und stellt Fragen, denn in Moxie steckt eine Sprach-KI, die mit
	einer ähnlichen Software läuft wie ChatGPT. Und Moxie ist aufmerksam, wie
	Videos von Moxie-Besitzer:innen zeigen – so aufmerksam, dass es manchen
	Menschen etwas unangenehm wird. In [2][einem sagt Moxie] etwa: „Oh wow, ich
	hab gerade gesehen, dass du einen coolen Rucksack trägst. Was ist da drin?“
	Moxies Gegenüber findet das „scary“, gruselig.

	Moxie erkennt also, wenn eine Person einen Rucksack trägt. Und offenbar
	wurde die KI von Moxie auch darauf trainiert nachzufragen, was sich im
	Rucksack befindet. Das bedeutet, Moxie nimmt die Umwelt wahr und kann
	entsprechend reagieren, aber – versteht er sie auch?

	Anja Strobel, Psychologieprofessorin an der TU Chemnitz, sagt, ein
	grundlegendes Problem ist zunächst einmal: „Wir anthropomorphisieren. Das
	heißt, wir schreiben Dingen menschenähnliche Merkmale zu. Das Gleiche
	passiert, wenn Sie mit Ihrem Navigationssystem diskutieren. Ich denke, wir
	alle machen das manchmal, aber es passiert umso schneller, wenn ein Körper
	da ist.“

	Ob wir einen KI-Roboter überschätzen oder unterschätzen – ob wir ihm
	vielleicht überhaupt so etwas wie ein Bewusstsein zutrauen –, kann also
	damit zusammenhängen, ob er eine menschenähnliche Form hat. Experimente
	zeigen: Unsere Erwartungen an die Intelligenz eines Roboters sind deutlich
	höher, wenn er eine humanoide Form hat.

	## Das chinesische Zimmer

	Zu der Frage, ob ein Computer tatsächlich so etwas wie ein Bewusstsein
	entwickeln könnte, [3][hat der Philosoph John R. Searle bereits 1980 einen
	Artikel mit einem Gedankenexperiment veröffentlicht] – das „chinesische
	Zimmer“: Eine Person, die weder Chinesisch schreiben noch sprechen kann,
	sitzt in einem Zimmer fest. Darin befindet sich ein Buch mit genauen
	Instruktionen, mit welchen Schriftzeichen der Mensch auf andere
	Schriftzeichen reagieren soll. Wie eine KI, die genaue Anweisungen erhält,
	wie sie statistisch gesehen in welcher Situation am besten reagiert. Eine
	zweite Person, die Chinesisch versteht, schiebt einen Zettel mit einer
	Frage unter dem Türspalt hindurch. Darauf steht zum Beispiel auf
	Chinesisch: Was ist deine Lieblingsfarbe? Der Mensch im Raum versteht diese
	Frage nicht, befolgt aber die Anleitung in seinem Buch und schiebt den
	Zettel mit seinen nachgemalten Schriftzeichen zurück in die Außenwelt. Und
	die Person, die Chinesisch kann, liest eine natürlich wirkende und klar
	verständliche Antwort, etwa: „Grün, aber Lila mag ich auch gern.“

	Die Frage ist: Macht es überhaupt einen Unterschied, ob die Person im
	Zimmer wirklich Chinesisch versteht, oder nicht? Weil, für den Menschen,
	der Chinesisch kann, ist das ja womöglich vollkommen irrelevant, solange er
	eine schlüssige Antwort bekommt.

	Auch der Freundschaftsroboter Moxie versteht nicht, was ein Rucksack ist,
	er tut nur so. Moxie und jede andere generative KI müssen irgendwann einmal
	Hunderttausende Bilder von Rucksäcken in unterschiedlichen Farben und
	Lichtverhältnissen gesehen haben, um einen Rucksack in der Realität
	zuverlässig erkennen zu können. Das ist ein entscheidender Unterschied zu
	menschlichem Lernen. Wenn ein Kind einmal ein Feuerwehrauto im Einsatz
	erlebt hat, dann wird es in Zukunft wahrscheinlich jedes Feuerwehrauto in
	jeder Situation erkennen.

	Eine KI kann das nicht. Daran ändert auch ein Roboterkörper nichts.
	Künstliche Intelligenz lernt durch Unmengen von Daten, welche Form oder
	welches Farbschema ein Feuerwehrauto hat – und sie nutzt die Daten dafür,
	eine statistisch gesehen möglichst angemessene beziehungsweise korrekte
	Antwort zu geben. Die spannende Frage ist eigentlich: Warum um alles in der
	Welt reicht es unserem Gehirn, wenn wir nur ein einziges Mal ein
	Feuerwehrauto sehen, damit wir es für den Rest unseres Lebens
	wiedererkennen? Die ehrliche Antwort ist: Unser Gehirn ist so komplex – so
	wirklich wissen wir’s nicht.

	Aber auch KI wird immer komplexer. Deshalb gibt es inzwischen
	Sprachmodelle, deren Antworten spontan und zufällig wirken, weil die KI auf
	ein ganzes Spektrum von möglichen Reaktionen trainiert werden kann, die
	dann nach einer festgelegten Gewichtung oder dem Zufallsprinzip ausgewählt
	werden.

	Vielleicht nutzen wir irgendwann auch intelligente Robotik, die wir in
	ihrer Wahrnehmung und Ausdrucksweise wirklich nicht mehr von menschlichen
	Fähigkeiten unterscheiden können. Zum Beispiel, weil sie ihre Umwelt
	perfekt mit unseren Sinnen beschreiben kann, weil sie uns wirklich
	glaubhaft vermittelt, dass sie Bedürfnisse und Gefühle hat oder weil sie
	uns überraschen kann.

	Allerdings ist es eine Sache, wenn eine Sprach-KI überraschende Dinge sagt
	– und eine ganz andere, wenn ein Roboter überraschende Dinge tut. Die
	beiden Roboterarme mit denen Robert Haschke im Bimanual Grasp Lab an der
	Uni Bielefeld spontanes Greifen übt, hängen über einem Tisch, der einen
	Esstisch simuliert. Unter ihm liegen Teeboxen, Marmelade, Obst. „Die Äpfel
	und Bananen, die Sie hier sehen, sind allerdings aus Plastik“, sagt Robert
	Haschke mit einem Lächeln. „Die müssen wir nicht alle paar Wochen erneuern,
	weil sie vergammeln.“

	Damit die Roboterhände die Gegenstände sicher greifen können, haben Haschke
	und sein Team dem Roboter verschiedene Griffarten beigebracht. Einen Apfel
	greifen wir Menschen meist nur mit den Fingerspitzen, mit einem
	Präzisionsgriff. Und wenn wir einen Krümel vom Tisch sammeln wollen, nehmen
	wir den Pinzettengriff mit nur zwei Fingern.

	## Ein Griff daneben

	Bevor es losgeht, muss sich der Roboter zunächst einmal einen Überblick
	verschaffen. „Wir können ihn zum Beispiel bitten: ‚Show me all apples‘�…
	sagt Robert Haschke und tatsächlich leuchten auf einem kleinen Monitor alle
	Gegenstände auf, die in die Kategorie Plastikapfel fallen.

	„Ich gebe dem Roboter jetzt einfach mal das Kommando, mir diese Chipsdose
	zu geben.“ Auf dem Tisch liegt eine zylinderförmige Chipspackung. „Give me
	the Chips“, sagt Haschke und der Roboter fragt kurz darauf: „The left or
	the right chips?“ Die visuelle Sensorik des Roboters hat nicht nur die
	echte Chipsdose erkannt, sondern hält auch ein hohes Marmeladenglas links
	im Bild für Chips. Vorführeffekt. Robert Haschke lässt den Roboter wissen,
	dass er die echten Chips auf der rechten Seite des Tisches meint. Kurz
	darauf bewegt sich einer der beiden Arme zielgerichtet Richtung Dose,
	öffnet die Hand, greift zu und streckt Haschke die Chips entgegen. Sobald
	der Informatiker die Chips übernommen hat, registriert das die Hand, lässt
	los und begibt sich in die Ausgangsposition.

	Die Demo zeigt: Damit die KI der Roboterarme Gegenstände zuverlässig
	erkennt, muss sie genau wie ChatGPT und die KI in Moxie mit Daten gefüttert
	werden. Damit sich Arm und Hand je nach Entfernung und Form des Gegenstands
	auf Kommando richtig bewegen, muss die KI erst einmal Bewegungsdaten
	sammeln. Dafür lassen Forschende die Roboter oft erst explorativ ganz viele
	verschiedene Griffe zufällig ausprobieren, bis sie die effizientesten
	Grifftechniken gelernt haben.

	Dabei können Fehler passieren, deshalb passiert das am besten im sicheren
	Labor-Setting. Denn natürlich will man verhindern, dass ein Roboter beim
	Frühstückstischabräumen eine neue Bewegung ausprobiert, die irgendjemandem
	schaden könnte. Außerhalb dieser Simulationen sei die Frage, ob ein Roboter
	überhaupt in der Lage sein sollte, explorative Handlungen auszuführen, wenn
	man ihn an einen Menschen ausliefert, meint Haschke. „Das kann ich ja
	abschalten. Wir wissen nicht wirklich, was da drin passiert. Wir können das
	nur testen und auf Basis unserer Trainingsdaten sagen: Zu 99 Prozent
	Wahrscheinlichkeit macht er genau das.“

	Dass KI-Roboter Menschen systematisch Schaden zufügen oder gar wie in einem
	„Terminator“-Szenario die Macht übernehmen könnten, sorgt Robert Haschke
	hingegen nicht. „Das ist häufig die Angst, die rumgeht, aber davon sind wir
	noch weit entfernt.“ Es gibt andere Probleme mit KI und Robotik, die uns
	viel mehr beschäftigen sollten, da geht es um rechtliche Fragen, um
	Arbeitsbedingungen, um Nachhaltigkeit und Ressourcen. Und die Versuche von
	Haschke zeigen, dass es schwierig ist, überhaupt genügend Datenbeispiele zu
	sammeln. „Die Sprachmodelle und Bilderkennungssysteme sind auf Millionen
	von Daten trainiert worden, ChatGPT auf dem gesamten World Wide Web. So
	viele Daten müssen wir erst mal mit echten Robotern irgendwie sammeln
	können!“

	Es ist immer noch ein verhältnismäßig kleiner Aufwand, einem System
	Tausende Bilder von Äpfeln zu zeigen, damit es diese zuverlässig erkennt.
	Aber eine Roboterhand Tausende Male einen Apfel anfassen zu lassen, das
	dauert wirklich lange. Und kostet Geld.

	ChatGPT-Betreiber OpenAI sollte das bestätigen können: Bevor das
	Unternehmen den Fokus komplett auf die Entwicklung seines Sprachmodells
	gelegt hat, gab es auch eine Arbeitsgruppe, die einer Roboterhand
	beigebracht hatte, einen Rubik-Würfel zu drehen und zu lösen. Fachleute
	bewerten das als herausragende Leistung – die allerdings Unmengen an
	Rechenzeit und Millionen US‑Dollar verschlungen hat. Und das [4][für eine
	Roboterhand, die jetzt genau diese eine Fähigkeit besitzt]: einen
	Zauberwürfel lösen.

	Natürlich steht leistungsstarke, intelligente KI-Robotik noch ganz am
	Anfang. Fortschritt frisst oft gerade zu Beginn viele Ressourcen und
	fordert uns heraus, bis irgendwann tatsächlich viele Menschen profitieren
	können. Aber bedeutet KI-Robotik im Alltag wirklich einen solchen
	Fortschritt für uns? Und ist es uns das wert?

	Die Psychologin Anja Strobel sagt: Oft verändern sich unsere Sorgen und
	Berührungsängste in Bezug auf KI, sobald sie in unserem Alltag ankommt.
	Etwa bei Versicherungsentscheidungen, Kaufempfehlungen oder
	Partnervermittlung. „An ganz vielen Stellen stecken da Algorithmen
	dahinter, die unsere Entscheidungen unterstützen oder die sogar
	Entscheidungen für uns treffen. Und das nehmen Menschen heute ja oft ganz
	freiwillig und entspannt an, oder sind sich dessen gar nicht wirklich
	bewusst.“

	## Etwas über Menschen lernen

	Bei intelligenter Robotik könnte es uns ähnlich gehen, sagt Philosoph
	Karsten Weber. Sobald sie unseren Alltag tatsächlich leichter macht, wollen
	wir vielleicht nicht mehr auf sie verzichten. Allerdings zeigen
	Forschungsprojekte wie die intelligenten Roboterarme auch: Bis zu einem
	mobilen Assistenten, der auf Kommando Haushaltsaufgaben erledigt, den Tisch
	abräumt, die Spülmaschine leert und dabei eloquent wie ChatGPT auf nahezu
	jede Frage eine Antwort weiß, ist es noch ein weiter Weg.

	Und Weber sieht auch die neuen Gefahren, die durch verkörperte KI entstehen
	können. Denn weil ein KI-Roboter in der Welt etwas bewegen kann, ist der
	Schaden größer, den er potenziell anrichten könnte. Gleichzeitig gibt es
	Bereiche, in denen wir es uns in Zukunft vielleicht gar nicht leisten
	können, auf KI-Robotik zu verzichten. „Zum Beispiel könnten die Roboter
	dabei helfen, nach einem Erdbeben Verschüttete zu finden.“ Auch in der
	Pflege könnten [5][Roboter gegen den Fachkräftemangel] helfen. Weber sagt,
	intelligente Robotik wird unsere Second-Best-Lösung für die Pflege in der
	Zukunft sein.

	Es ist sicherlich nachvollziehbar, wenn beim Gedanken an intelligente
	Robotik in unserem Alltag ein ungutes Gefühl aufkommt. Aber es lohnt sich,
	nach den Ursachen für dieses Gefühl zu suchen und zu fragen, ob diese
	KI-Skepsis von realen Problemen oder Science-Fiction-Filmen gefüttert wird.
	Es sind Menschen, die KI formen und sie auch gezielt verwenden, um ihre
	Interessen durchzusetzen.

	Und es liegt an den Menschen, künstliche Intelligenz so zu nutzen, dass sie
	diese Welt besser macht. Zuletzt zeigt uns die Forschung an verkörperter KI
	auch, wie komplex der Mensch ist – weil es so herausfordernd ist, unsere
	Motorik und unser Verhalten auf einem technischen System nachzubilden. Und
	vielleicht ist diese Forschung deshalb auch eine Chance, etwas über uns
	selbst zu lernen.

	22 Jan 2024

	## LINKS

	[1] /Kuenstliche-Intelligenz/!5948779
	[2] https://www.youtube.com/shorts/o_dBr-qWLkI
	[3] https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/artic…
	[4] https://openai.com/research/solving-rubiks-cube
	[5] /Servierroboter-in-Japan/!5966593

	## AUTOREN

	Friederike Walch-Nasseri

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