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Künstliche Intelligenz Wie Roboter aus wenigen Daten lernen

Ein Gastbeitrag von Sven Behnke* 3 min Lesedauer

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Sollen Roboter einen Nutzen stiften, müssen sie die ihnen zugedachten Aufgaben möglichst präzise beschrieben bekommen. Hierzu sind in der Regel große Datenmengen nötig. Geht das auch effizienter?

Auch wenn menschliche Intelligenz nicht direkt mit KI vergleichbar ist, können entsprechende Lernmodelle auch beim Training von Robotern nützlich sein.(Bild: KI-generiert/frei lizenziert / Pixabay)
Auch wenn menschliche Intelligenz nicht direkt mit KI vergleichbar ist, können entsprechende Lernmodelle auch beim Training von Robotern nützlich sein.
(Bild: KI-generiert/frei lizenziert / Pixabay)

Roboter sind in der industriellen Massenproduktion von großem Nutzen. Ohne Industrieroboter, die repetitive Aufgaben übernehmen, würde in Deutschland kein Auto mehr hergestellt. Mobile Roboter transportieren beispielsweise Regale in Warenlagern oder Mahlzeiten in Krankenhäusern. Einfache Roboter helfen bereits im Haushalt, etwa bei der Bodenreinigung oder der Rasenpflege.

Damit Roboter sich nützlich machen können, ist derzeit eine enge Aufgabendefinition erforderlich, zum Beispiel „bewege ein Objekt von A nach B“. Auch muss die Einsatzumgebung strukturiert werden, beispielsweise durch Bereitstellung des Objekts an bekanntem Ort in bekannter Lage.
Die Forschung arbeitet derweil an neuen Anwendungsbereichen für Roboter: In Zukunft sollen sie direkt mit Menschen in der Produktion zusammenarbeiten, assistenzbedürftigen Personen im Alltag helfen oder Einsatzkräfte bei der Bewältigung von Katastrophen unterstützen. Diese offenen, komplexen Anwendungsdomänen erfordern jedoch mehr kognitive Fähigkeiten als derzeitige autonome Roboter haben. Bereits heute können ferngesteuerte Roboter mithilfe der menschlichen Intelligenz ihres Bedieners zahlreiche Aufgaben in komplexen Umgebungen lösen. Dabei versetzt Teleoperation einen Menschen in einen Avatar-Roboter. Die menschliche Bedienperson kommt mühelos mit neuen Situationen klar und kann ihr vorhandenes Wissen flexibel auf die aktuellen Gegebenheiten übertragen. Sie erkennt Probleme bei der Ausführung und entwickelt schnell Handlungsalternativen.

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