# 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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