Ein Roboter, der fast alles kann

Kein Bügeln und kein Rasenmähen mehr - man stelle sich einen Roboter vor, der sämtliche Aufgaben im Haushalt übernehmen könnte. Daran wird derzeit in Zürich geforscht. Als Vorbild dient das Lernverhalten von Kindern und Menschenaffen.

Ein Roboter, der Essen kocht, die Sträucher im Garten schneidet, die Wäsche aufhängt und die pflegebedürftige Oma füttert. An dieser Vision arbeitet Yulia Sandamirskaya von der ETH Zürich.

Bisher gibt es nämlich nur Roboter, die einzelne Aufgaben erledigen können – da wäre beispielsweise eine Maschine in Form einer Scheibe, die Staub vom Boden aufsaugt, ein kastenförmiger Roboter, der Wäsche glätten und falten kann und ein Apparat mit einem Bildschirm als Kopf, der durch die Wohnung rollt und sich unterhalten kann wie beispielsweise Zenbo.

Räumliche Sprache verstehen

Damit ein Roboter rundum einsatzfähig wird, muss er aber mehr können, wie zum Beispiel lernen, verschiedene Dinge im Raum zu erkennen und dann auch das Richtige auf Kommando zu ergreifen, so die Neuroinformatikerin Sandamirskaya gegenüber science.ORF.at: „Das heißt, er muss den roten Apfel links neben dem blauen Handy und unterhalb des gelben Schraubenziehers als solchen erkennen und diesen im zweiten Schritt auch nehmen und der Person geben, die den Apfel verlangt hat.“

Dieses Zusammenspiel zwischen der Aufnahme einer Kamera am Kopf bis hin zum Ergreifen des richtigen Apfels - also die Umsetzung in 3-D ist keine leichte Aufgabe und funktioniert derzeit nur unter vereinfachten Laborbedingungen, erklärt die Neuroinformatikerin.

„Die wirkliche Umgebung ist laut, komplex und verändert sich ständig. Der Roboter muss auch hier in der Lage sein, einen Gegenstand wahrzunehmen, den er vielleicht nicht kennt, und mit diesem so umgehen, dass für den Menschen keine Gefahr entsteht.“

Vorzeigemodelle: Kinder und Affen

Um diese kognitiven Prozesse zwischen Sehen und Handeln zu verbessern, beobachten die Wissenschaftler sowohl das Verhalten von Kindern als auch von Menschenaffen – das Beobachtete wird dann in mathematische Modelle übersetzt und in die Hardware der Maschine eingebaut. Eine weitere Möglichkeit ist, die Aktivität von Neuronen aufzuzeichnen und ebenfalls mathematisch zu beschreiben.

Video: Ein Roboter übt Greifen

„Unser Ziel ist es, damit sogenannte kognitive Roboter zu bauen, die vom menschlichen Verhalten sowie vom Menschenaffen inspiriert sind. Dafür bauen wir eine sogenannte neuronale Architektur." Dazu gehört auch die Fähigkeit, aus Fehlern zu lernen. Vereinfacht: Wenn die Maschine an einen Sessel stößt oder daneben greift, sollte sie das kein zweites Mal machen.

Umgekehrt muss der Rechner aber auch in der Lage sein, Erfolgreiches abzuspeichern und gegebenenfalls weiterzuentwickeln. „Ähnlich wie bei biologischen Systemen soll die Maschine positive Beispiele für nützliche Reiz-Reaktions-Aufgaben speichern und das System mit jeder weiteren Erfahrung updaten“, so die Neuroinformatikerin.

„Noch fünf bis zehn Jahre“

Dabei versuchen die Wissenschaftler, sowohl die Umgebung als auch die Aufgaben schrittweise anspruchsvoller zu gestalten.

Bis Roboter aber tatsächlich umfassende Aufgaben in unserem Leben übernehmen können, wird es laut Sandamirskaya noch fünf bis zehn Jahre dauern: „Momentan gibt es noch zu viele Hürden, wo wir noch keine Lösungen haben.“

Wie beispielsweise, wenn der Roboter einerseits die Großmutter in die Badewanne heben soll und andererseits auch in der Lage sein muss, eine Erdbeere vom Strauch zu pflücken. „Hier sind unterschiedliche sensomotorische Fähigkeiten notwendig, das ist eine Herausforderung.“

Ruth Hutsteiner, science.ORF.at

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