Bei der Vorstellung ihres neuesten Roboters lies das Entwicklerteam ihn vor dem Publikum einige Aufgaben durchführen. Er sollte zum Beispiel Wäsche auf einen Kleiderbügel hängen, eine Wasserflasche verschließen oder ein Spielflugzeug zusammenbauen. Was die Neuentwicklung von anderen Robotern unterscheidet ist, dass in ihn keinerlei Informationen über seine Umgebung einprogrammiert sind.
Wie Professor Pieter Abbeel vom Institut für Elektrotechnik und Computerwissenschaften im Magazin phys.org bekannt gibt, sei dies ein neuer Versuch von ihm und seinem Team, Robotern selbstständiges Lernen zu ermöglichen.
Das Projekt ist Teil einer neuen Forschungsinitiative der Universität von Berkeley, Kalifornien. Dabei handelt es sich um ein interdisziplinäres Programm, an dem mehrere Fakultäten der Hochschule beteiligt sind. Das selbst gestellte Ziel ist es, die neuesten Erkenntnisse und Technologien aus der Robotik greifbarer zu machen und an die täglichen Bedürfnisse des Menschen anzupassen.
Trevor Darrell, ein Mitglied des kalifornischen Forschungsteams ergänzt, dass die meisten Roboteranwendungen für kontrollierte Umgebungen und immer wiederkehrende Aufgaben in einem gewohnten Umfeld geschaffen sind. „Die Herausforderung daran, einen Roboter in den Alltag zu integrieren ist es, dass sich die Umgebung dabei permanent ändert. Der Roboter muss in der Lage sein, seine Umgebung wahrzunehmen und sich darauf einzustellen.“
Bisher werden Roboter darauf programmiert, wie sie zu reagieren haben, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt. Ein Saugroboter beispielsweise soll seine Richtung ändern, wenn er an ein Hindernis gerät. Der nächste Schritt in der Entwicklung ist es, ihm beizubringen das Hindernis zu erkennen, bevor er es überhaupt erst berührt.
Möglich machen soll das BRETT, der Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks. Oder auf Deutsch: Der Berkeley Roboter für die Beseitigung lästiger Aufgaben. BRETT soll lästige Aufgaben nicht nur übernehmen, er soll bei deren Ausführung auch noch Perfektion erlangen. Dafür haben die Ingenieure einen völlig neuen Algorithmus erschaffen.
Bei der Entwicklung des Algorithmus ließen sich die Forscher vom menschlichen Gehirn inspirieren. Auch Menschen können schließlich nichts von Anfang an alles. Zwar kann man auch durch Erzählungen und Zusehen lernen, wirkliches Können entwickelt sich aber erst durch den eigenen Versuch. Dieses tiefgründige Lernen möchten die Wissenschaftler auch Robotern ermöglichen.
Die Art zu Lernen kennen Iphone-Nutzer von Siri, ihrem persönlichen Assistenten. Allerdings reagiert Siri nur auf akustische oder optische Signale. Ein Roboter, der seine gesamte Umwelt wahrnimmt und von ihr lernen kann war bisher Zukunftsmusik.
Zusätzlich zur Lernfunktion enthalten die Algorithmen ein Bewertungssystem. Dieses analysiert jede Bewegung des Roboters. Bewegungen, die dabei zielführend waren werden positiv bewertet. Solche die BRETT vom Ziel entfernt haben bedeuten Punktabzug. Somit wird jede Bewegung analysiert, bis alle Fehlerquellen ausgeschlossen wurden und ein dem Algorithmus nach perfekter Lösungsweg gefunden wurde.
Mit diesen Funktionen ausgestattet gelingt es der künstlichen Intelligenz innerhalb von zehn Minuten eine Standardaufgabe zu meistern. Vorausgesetzt sie kennt die Start- und Zielkoordinaten. Sind diese nicht bekannt muss die Software nicht nur einen Weg finden, die Aufgabe zu lösen, sondern auch die Umgebung wahrnehmen, verarbeiten und den Roboter dann den richtigen Weg nehmen lassen. Bis die Aufgabe erfüllt ist können so ein paar Stunden vergehen.
Das Lernvermögen wird gegenwärtig begrenzt durch die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden können. Je schneller dies möglich ist, desto komplexere Aufgaben können von Maschinen erledigt werden.
Die Entwickler gestehen ein, dass es noch ein langer Weg ist, bis wir Arbeiten wie Wäsche waschen, Staubsaugen oder Geschirr spülen tatsächlich von Maschinen erledigen lassen können. Allerdings ist mit BRETT ein großer Schritt in diese Richtung getan. Die Forscher sind sich sicher, dass die Lerntechniken von Robotern immer ausgefeilter werden. In den kommenden fünf bis zehn Jahren sind nach Meinung der Konstrukteure große Fortschritte in diesen Bereichen zu erwarten.
