Johannes Kulick, You, Robot? You, Weltretter? - Warum die Blechkameraden noch üben müssen (2018)

Technologie ist und bleibt Hoffnungsträger Nummer eins, wenn es um die großen Probleme der Menschheit geht. Was muss da erst mit einer Hochtechnologie wie der Robotik alles möglich sein! Ja, möglich ist einiges, aber was ist in naher Zukunft wirklich realistisch? Was können Roboter schon und was noch lange nicht? Wie sieht es speziell im sozialen Bereich aus – Roboter for Development? Und welchen Einfluss haben die verschiedenen Akteure auf die Nutzung und Weiterentwicklung im Bereich der Robotik?

Es ist Sommer, es ist Biergarten. Studenten der Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen und Robotik“ der Uni Stuttgart fragen sich bei Kartoffelsalat und Weizenbier, wie sie die Welt verbessern könnten. Mit Energieharvester-Schiffen vielleicht? Könnte klappen, aber nicht mehr in diesem Jahrzehnt. Denn Roboter sind heute leider immer noch nicht so universell einsetzbar wie in den Spielfilmen "I, Robot“ oder "Star Wars“. Es sind hoch spezialisierte Maschinen, die bislang vor allem in der Fertigung und beim Militär eingesetzt werden. Forschungsroboter gibt es auch noch ein paar und in ersten Ansätzen auch schon welche für Endkunden. In der Fertigung sind vor allem große, hochpräzise Roboterarme im Einsatz. Was sie richtig gut können: programmierte Bewegungsabläufe exakt wiederholen. Roboterarme wie die der deutschen Firma KUKA sind seit den 1970ern weltweit im Einsatz, etwa um Autos zu montieren. Aber diese Roboter reagieren nicht oder wenig auf ihre Umwelt, sie müssen in Käfigen gehalten, der Mensch muss vor ihnen geschützt werden.

Drohnen: Leben retten statt Leute abknallen

Neu ist, dass Robotikfirmen nun versuchen, Roboter zu bauen, die mehr Kontakt mit ihren menschlichen Kollegen haben, die mit ihnen zusammenarbeiten, statt sie zu gefährden. Doch sind auch diese Roboter auf einen klar definierten Wirkungsraum beschränkt: ihre Fabrik. Entweder sind sie ohnehin nicht in der Lage, sich fortzubewegen oder sie können es nur auf glatten Betonböden. Auch sonst haben Fabriken den Vorteil, dass man die Umgebung den Robotern anpassen kann und sich nicht die Roboter ihrer Umgebung anpassen müssen. So kann man die schwierigsten Situationen einfach umgehen. Das Militär ist der zweite große Bereich, in dem Roboter zum Einsatz kommen, vor allem in Form von Drohnen. Die unbemannten Flugzeuge, Hubschrauber, Schiffe oder Fahrzeuge kommen zahlreich zum Einsatz, etwa um Ziele auszuspähen oder um Luftangriffe zu fliegen. (Alleine die USA haben bis 2015 laut Angaben der US-Regierung mindestens 2.697 Menschen bei Drohnenangriffen getötet, davon 116 Zivilisten.) Technisch ist eine Drohne quasi ein ferngesteuertes Fahrzeug für Fortgeschrittene. Ein Pilot sitzt in der Bodenstation und lenkt sie fern. Vieles läuft dabei derart automatisiert ab, dass Piloten auch mehrere Drohnen gleichzeitig steuern können. Die missionskritischen Entscheidungen trifft dabei immer noch ein Soldat.
An den für uns einfachsten Problemen scheitern Roboter kläglich
Besonders Flugdrohnen agieren auch in einer relativ klar definierten Umgebung. Sind sie erstmal in der Luft, können sie sich verhältnismäßig frei bewegen, ohne dabei auf viele Hindernisse zu treffen. Ungeordneter und unübersichtlicher wird es, wenn man in die Forschungslabore der Universitäten geht. Dort wird im Rahmen der Künstlichen-Intelligenz-Forschung seit den 1960er Jahren an autonomen Robotern geforscht. Die treibende Kraft dort ist der Wunsch, die Intelligenz des Menschen zu verstehen. Der Physiker Richard Feynman sagte kurz vor seinem Tod: "What I cannot create, I do not understand" – "Was ich nicht bauen kann, verstehe ich nicht“. Und so wird noch immer versucht, intelligentes Verhalten auch in der physischen Welt zu reproduzieren. Nach ersten Erfolge und entsprechendem Enthusiasmus kamen die Forscher jedoch zur ernüchternden Erkenntnis, dass es gar nicht so einfach ist, echte Intelligenz zu reproduzieren. Spezielle, klar definierte Aufgaben können sie in einer kontrollierten Umgebung ganz gut erledigen. Aber an für uns als einfach empfundenen Problemen scheitern Roboter oft kläglich.

Die Komplexität unseres Tuns ist enorm

Der Psychologe Steven Pinker formuliert es so: “The main lesson of thirty-five years of AI research is that the hard problems are easy and the easy problems are hard. The mental abilities of a fouryear-old that we take for granted – recognizing a face, lifting a pencil, walking across a room, answering a question – in fact solve some of the hardest engineering problems ever conceived“. Die aktuelle Forschung knabbert entsprechend daran, den Robotern beizubringen, mit den ständig wechselnden Umweltbedingungen klarzukommen: Auf Konferenzen werden Algorithmen zur Bewegungserzeugung, also zum Greifen und Laufen, vorgestellt. Der Bereich Computer Vision, wie Roboter sehen, ist zu einem eigenen Forschungsbereich mit eigenen Konferenzen und Journalen geworden. Maschinelles Lernen ist ein weiterer Forschungsbereich. Und intelligentes Verhalten von Robotern auf einer höheren Ebene ist erst in den letzten Jahren wieder in den Fokus gerückt. Die Ergebnisse sollen nicht kleingeredet werden. Aber die Komplexität unseres eigenen Tuns ist enorm und stellt Roboter vor entsprechend riesige Aufgaben. Von genereller künstlicher Intelligenz, die abseits ihrer definierten Aufgabe sinnvoll agieren kann, sind wir noch meilenweit entfernt.

Soziale Aspekte sind vom Interesse der Forscher abhängig

Der aktuelle Stand der Technik lässt sich immer gut ablesen an der DARPA Grand Challenge, einem bedeutenden Wettbewerb unter Robotikern. Dort hat ein Roboter noch 2015 beim Versuch, ein großes Drehrad zu öffnen, sehr selbstsichere und präzise Bewegungen mit beiden Händen gemacht: Er sollte das Rad greifen und drehen, um ein Ventil zu schließen. Doch der Roboter hantiert 30 Zentimeter neben dem Rad, die Bewegungsimpulse seiner Extremitäten im freien Raum bringen ihn schließlich zu Fall. Das Beispiel verdeutlicht die zentralen Probleme in der Robotik von heute: Wie kann man Maschinen dazu bringen, sinnvoll auf ihre Umgebung einzugehen, mit ihr zu interagieren und auf neue Situationen zu reagieren? Wenn nun die Antworten auf diese Frage noch auf sich warten lassen: Wie sollen uns denn die automatischen Trottel von heute schon jetzt dabei helfen, die Welt zu retten? Indem man sie in die Hände von Pflegeeltern mit den besten Absichten gibt – gucken wir uns also an, wer die Forschung im Bereich der Robotik vorantreibt. Da gibt es zunächst die nationalen, forschungsorientierten Förderkörperschaften: in Deutschland die Deutsche Forschungsgemeinschaft und das Bundesministerium für Bildung und Forschung, in den USA die National Science Foundation. Außerdem gibt es unabhängige Forschungsinstitute: Max-Planck-Institute, NICTA in Australien, INRIA in Frankreich etc. Sie bieten traditionelle Forschungsförderung an, Fördergelder werden hier nach wissenschaftlichen und nicht etwa nach wirtschaftlichen oder sozialen Kriterien vergeben. Soziale Aspekte sind also bei diesen Förderungslinien vom persönlichen Interesse und Engagement der Forscher abhängig.

Drohnen brauchen keine Straßen, um Blutproben transportieren zu können

Die Community der Robotiker fokussiert nun stark auf technische Entwicklungen und weniger auf möglichen Impact der Forschung. Konkrete Anwendungspotentiale sind bei solcher Grundlagenforschung zunächst zweitrangig. In den USA ist das Militär ein weiterer großer Förderer der Robotik. Das meiste Geld vergibt die Defence Advanced Research Projects Agency (DARPA), die auch die oben genannte Grand Challenge finanziert hat und schon früher viel Geld in die Entwicklung autonomer Autos investiert hat. Die DARPA finanziert zwar nicht nur militärisch nutzbare Forschungsvorhaben, sondern auch Grundlagenforschung. Die Stoßrichtung ist aber klar. Aber die militärisch getriebene Forschung bringt unerwartete Effekte mit sich, da sich die Bedingungen militärischer und postkatastrophaler Einsätze ähneln. Und so sind Roboter in sozialen und umweltrelevanten Projekten heute vor allem Drohnen, die beispielsweise für UNICEF Blutproben von neugeborenen Kindern in Malawi ins Krankenhaus transportieren, um Infektionen mit HIV frühzeitig erkennen und behandeln zu können.

Wir wissen und verstehen noch sehr wenig

Das Projekt Drone Adventures, das im Trendradar 2016 als Beispiel für unseren Trend “Drohnen fürs Gute“ diente, konnte 2014 nach dem Taifun Haiyan mit Drohnen nicht nur wichtige Karten des Katastrophengebiets erstellen. In der Zwischenzeit konnte Drone Adventures auch zur Rettung von Haien beitragen, wieder mit Karten, diesmal vom St. Joseph Atoll bei den Seychellen. Die Initiative WeRobotics bringt sozialen Projekten das Potential der Robotertechnik nahe und ermuntert zum Ausprobieren – bislang mit einem Fokus auf Drohnen für Transport- und Kartographierungsaufgaben. Viel mehr als Drohnen scheint es im robosozialen Bereich also noch nicht zu geben. Aber immerhin. Gemein ist den Projekten auch, dass sie aus der persönlichen Initiative von Forschern entstanden sind, die Sponsoren für ihre Ideen gewinnen konnten. Weil die angewandte Robotik noch ein junges Forschungsfeld ist, sind auch nur wenige Forscher involviert und entsprechend wenige haben soziale Wirkung bzw. entsprechende Anwendungen als Ziel. Der Forschungsgemeinschaft geht es vor allem um den allgemeinen Fortschritt und weniger um konkrete Anwendungen.

Fazit

Mit Blick auf den aktuellen Stand der Technik in der Robotik lässt sich zusammenfassen: Wir wissen und verstehen noch sehr wenig. Entsprechend schwer ist es vorherzusagen, was in den nächsten Jahren passieren wird. Gerade verbreitet sich eine Welle der Euphorie unter Experten für maschinelles Lernen, weil es dort viele neue Erfolge zu feiern gab. Und wer weiß, vielleicht geben diese neuen Erkenntnisse auch der Robotik einen Schub. Aber ob und wie die Robotik sozialen, Umwelt- oder Entwicklungsprojekten in den nächsten Jahren zugute kommen wird, ist noch ungewiss. Zu einfältig sind unsere Roboter bislang. Und zu mühselig ist es, ihnen auch nur ein Quäntchen Verstand einzuhauchen.

Johannes Kulick hat an der Freien Universität Berlin und der Universität Uppsala Informatik und Mathematik mit dem Schwerpunkt Robotik und künstliche Intelligenz studiert. Danach hat er an der Universität Stuttgart einen Doktor in Informatik gemacht. Dort hat er dazu geforscht, wie Roboter möglichst effizient und selbständig ihre Umgebung erkunden können. Seitdem arbeitet er als Software-Entwickler bei betterplace.org.

Quelle: betterplace lab, trendradar_2030 - Ein Blick in die Zukunft der digitalen Technologien und wie sie unsere Welt besser machen können, Berlin 2018, S. 82 – 85 Dieses Werk erscheint unter der Creative-Commons-Lizenz CC BY NC 3.0.