Der erste apokalyptische Reiter: Roboter

Würde ein Journalist verschiedene Menschen befragen, wie Roboter in der Zukunft aussehen könnten, würde sicherlich der eine oder andere Befragte an das Bild des Terminator T-800 denken. Ein Roboter, der zwar aussieht wie ein Mensch, jedoch keiner ist. Unter einer organischen Hülle aus Haut und Haaren gibt es weder Muskeln noch Knochen, sondern nur ein Endoskelett, das aus kaltem Titan besteht. Dies hat aber selbstredend nichts mit der Realität zu tun. Schon heute gibt es eine Vielzahl von Robotern, die so wenig mit dem Terminator gemeinsam haben wie das Feuer mit dem Eis.

Die Evolution hat über viele Millionen Jahre ermittelt, dass unser Körperbau und unsere Gehirnstruktur das Maß aller Dinge ist. Dadurch konnten wir die überlegene Spezies auf diesem Planeten werden. Gleichzeitig bedeutet dies aber nicht, dass unser Körper auch für jedes noch so kleine Anwendungsgebiet am allerbesten geeignet ist. In der Natur gibt es unzählige Lebewesen, die eine grundlegend andere Körperstruktur besitzen, die es ihnen ermöglicht, uns in verschiedenen Situationen deutlich überlegen zu sein.

Aktuell hält Usain Bolt mit 9,58 Sekunden den Weltrekord für die Hundertmeterstrecke, doch gegen einen Gepard würde selbst er verlieren. Der benötigt für die 100 Meter nur etwa sechs Sekunden. Das Team von Boston Dynamics hat das Laufverhalten eines Gepards untersucht und versucht, einen Roboter zu entwickeln, der seine Lauftechnik nutzt. Auf dem Laufband ist er bereits ein wenig schneller als Usain Bolt.

Damit ist klar, dass ein Universalroboter nicht immer die beste Lösung ist. Deshalb wird die Form der Roboter oft an ihre Funktion angepasst und es ergibt sich eine Vielzahl von Roboterarten:

Serviceroboter

Unter diese Kategorie fallen Roboter, die verschiedene Dienstleistungen wie z. B. Staubsaugen, Wischen oder Rasenmähen für Menschen übernehmen.

Medizinroboter

Diese Klasse von Robotern unterstützt Ärzte z. B. bei Operationen und Untersuchungen, wenn absolute Präzision gefragt ist.

Industrieroboter

Diese Roboter werden oft in der Automobilbranche eingesetzt und helfen Fahrzeuge und andere Dinge zu fertigen.

Autonome mobile Roboter

In einigen Städten gibt es schon Busse, die ihre Passagiere autonom von A nach B bringen.

Erkundungsroboter

Mit einem Erkundungsroboter lassen sich z. B. nach einem Erdbeben Verschüttete aufspüren. Nach dem Atomunglück in Fukushima wurden solche Roboter eingesetzt, um Reaktoren auf Schäden zu überprüfen.

Militärroboter

Bei diesen Robotern handelt es sich um Maschinen, die im Gelände eingesetzt werden können und Soldaten helfen, Gepäck zu transportieren. Ebenfalls zu dieser Kategorie gehören ferngesteuerte Kampfdrohnen, die Ziele auf der ganzen Welt attackieren können.

Humanoide Roboter

Hierbei handelt es sich um Roboter, deren Konstruktion der menschlichen Gestalt nachempfunden ist. Dabei gleichen die Bewegungsabläufe denen des Menschen. Diese Roboter besitzen in der Regel auch Kameras und Mikrophone, um mit Menschen zu interagieren.

Was aber heute nahezu alle diese Roboter gemeinsam haben, ist der hohe Preis, denn verglichen mit Unterhaltungselektronik sind sie hochpreisig. Nicht selten liegen selbst die Kosten für einen einfachen Roboter im sechsstelligen Bereich. Je spezieller die Anwendung, desto teurer wird es; auf dem medizinischen Gebiet liegen die Anschaffungskosten sogar im Millionenbereich. Doch wenn es darum geht, eine Aufgabe immer wieder exakt gleich zu lösen, sind schon heute Roboter das Mittel der Wahl.

Wann immer aber die Aufgabenstellung variiert, ist es sinnvoller, einen Menschen einzusetzen, denn Roboter haben den Nachteil, dass sie sich nur schlecht an eine sich verändernde Umwelt anpassen können.

Doch wie kann es sein, dass bei all den Fortschritten in der Sensortechnik, in der Motorenentwicklung und natürlich auch im Bereich der künstlichen Intelligenz, Roboter heute im Vergleich zum Menschen so wenig können?

Theoretisch haben wir alle Werkzeuge, um Roboter zu bauen, die bereits heute viele unterschiedliche Tätigkeiten übernehmen können, doch an der Umsetzung in die Praxis hapert es. Der Autobauer Tesla stand kurz vor der Pleite, weil im Konzern die Produktion zu stark automatisiert wurde. Die Roboter schafften es einfach nicht, die Anforderungen zu erfüllen, deshalb wurden die Prozesse geändert, sodass Menschen wieder die Aufgaben von Robotern übernahmen.

Warum es an der Umsetzung hapert, lässt sich leicht nachvollziehen. Greift z. B. ein Mensch in eine Kiste, um einen Gegenstand herauszunehmen, trifft das Gehirn unbewusst verschiedene Annahmen: Welches Gewicht wird das Objekt haben? Wie stark muss zugedrückt werden, damit der Gegenstand weder zerdrückt wird noch aus der Hand gleitet? Wo befindet sich die beste Stelle, um zuzugreifen?

Uns Menschen versetzt ein lebenslanger Lernprozess in die Lage, Antworten auf diese Fragen zu finden. Als Kind tun wir uns schwer, einen Gegenstand aus der Kiste herauszunehmen, im Laufe der Zeit sorgt die zunehmende Erfahrung dafür, dass solche einfachen Aufgaben keine Probleme mehr darstellen. Versucht nun ein Roboter zu lernen, Gegenstände zu greifen und sie an einen anderen Ort zu bewegen, braucht er für diesen Lernvorgang deutlich mehr Versuche als ein Mensch.

Das liegt daran, dass nahezu alle neuartigen Roboter für den Lernvorgang Algorithmen der künstlichen Intelligenz nutzen. Diese Algorithmen sind in den meisten Fällen darauf angewiesen, mehrere tausende Beispiele zu sehen, bevor sie Aufgaben selbstständig durchführen können. Es wird zwar daran geforscht, Algorithmen zu entwickeln, die es schaffen, anhand weniger Beispiele zu lernen, aber Stand heute ist dies noch ein riesiges Problem in der Informatik.

Die Lerngeschwindigkeit lässt sich zwar in Ansätzen dadurch erhöhen, dass mehrere Roboter gleichzeitig genutzt werden, um eine kollektive Erfahrung aufzubauen, doch dieses parallele Lernen hat einen gravierenden Nachteil. Jeder Roboter ist aufgrund minimaler Ungenauigkeiten bei der Fertigung einzigartig.

Diese Bauteiltoleranzen sorgen für den sogenannten Schmetterlingseffekt. Klitzekleine Unterschiede addieren sich und haben am Ende einen großen Einfluss. Deshalb können diese Ungenauigkeiten dazu führen, dass die gewonnenen Daten von Roboter A nicht zu Roboter B passen und umgekehrt. Ein weiteres Problem:

Roboter sind heute noch teuer, deshalb führt die Nutzung vieler Roboter auch zu hohen Kosten.

In der Praxis wird deshalb versucht, das Problem mithilfe von Simulationen zu lösen. Damit ist es möglich, die Lernfortschritte, die in der Realität Jahre in Anspruch nehmen würden, innerhalb weniger Tage zu simulieren. Unsere Welt ist allerdings komplex, was es schwierig macht, eine vergleichbare Simulationsumgebung zu erschaffen. Das Problem der Ungenauigkeiten wird durch diesen Ansatz ebenfalls nicht gelöst, deshalb muss es in der Simulation gesondert berücksichtigt werden. Eine Möglichkeit dies umzusetzen ist, die Eigenschaften des Roboters in der Simulation ständig zu verändern. Dies erhöht die Chancen, dass die Bauteiltoleranzen die Funktion des Roboters in der realen Welt nur noch unwesentlich beeinflussen. Wie gut dies in der Praxis funktioniert, lässt sich jedoch wieder nur in der Realität überprüfen und diese Tests lassen sich wiederum nur in Echtzeit durchführen.

Diese Problematik führt dazu, dass die Entwicklung im Bereich der Robotik nicht so schnell voranschreitet, wie es bei Software allein der Fall ist. Dennoch gibt es in diesem Sektor klare Fortschritte, die vor ein paar Jahren noch undenkbar gewesen wären.

Als führendes Beispiel lässt sich z. B. der Roboter Atlas von Boston Dynamics nennen. Dieser Roboter kann ohne Probleme auf zwei Beinen im Schnee laufen und sogar komplette Parcours meistern. Selbst einen Salto rückwärts aus dem Stand beherrscht er ohne Probleme, was wohl die wenigsten Menschen können.

In den Medien wird auch oft über den Roboter Sophia von Hanson Robotics gesprochen. Dieser Roboter sieht einem Menschen schon verblüffend ähnlich und beherrscht die Fähigkeit, menschliche Gesichtsausdrücke nachzuahmen. Selbst eine Unterhaltung mit Sophia zu führen, ist möglich.

Gelingt es, die Forschung in diesen Bereichen noch weiterzuführen und sie zu kombinieren, könnte es möglich sein, einen Roboter zu entwickeln, der ähnliche Aufgaben lösen kann wie ein Mensch heute. Dies ist aber zum heutigen Zeitpunkt nicht absehbar.

Deshalb wird es in der nahen Zukunft im Praxiseinsatz nur Roboter geben, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden. Auch wenn diese speziell entwickelten Roboter heute noch vergleichsweise teuer sind, werden sie mit der Zeit immer günstiger werden – und das bei steigendem Funktionsumfang. Insbesondere die kleinen Roboter der Firma Universal Robots (UR) können hier eine wichtige Rolle spielen. Diese Firma hat ihren Sitz in Dänemark und ist Weltmarktführer für sogenannte Collaborative Robots, die Cobots.

Hierbei handelt sich um den kleinen Bruder von den großen Industrierobotern. Während Industrieroboter so viel Kraft besitzen, dass sie einen Menschen ohne Probleme in zwei Stücke reißen könnten, sind Cobots normalerweise nicht im Stande Menschen zu verletzen. Deshalb dürfen sie auch ohne Sicherheitsvorkehrungen mit einem Menschen zusammenarbeiten. Die einfachen gesetzlichen Bestimmungen sind aber nicht ihre einzigen Vorteile. Diese Roboter sind deutlich günstiger als Industrieroboter. Die Cobots haben jedoch den Nachteil, dass sie durch ihr geringes Gewicht nicht jede Art von Tätigkeit durchführen können.

Dennoch soll sich laut den Schätzungen des Branchenverbands International Federation of Robotics (IFR) der Anteil dieser Roboter bis zum Jahr 2025 auf 34 % erhöhen. Dies entspricht einer Verzehnfachung des heutigen Werts. Diese Zahlen zeigen deutlich, dass der Einzug der Roboter in die Arbeitswelt gerade erst begonnen hat.