KI und Robotik: Wenn der Chatbot den Roboter steuert

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Die meisten Roboter sind heute noch Industriearbeiter, beschäftigt mit genau definierten Aufgaben, exaktem Timing und hoher Präzision. Oft bewegen sie sich in einem abgesperrten und -gesicherten Raum, damit ihnen keine Menschen in die Quere kommen und sich dabei verletzen. KI spielt in diesem Szenario keine große Rolle.

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Forscher und Entwickler tüfteln jedoch in ihren Forschungslaboren bereits daran, Haushaltsroboter und auch erste Industrieroboter mit mehr KI auszustatten. Die erlaubt es ihnen, flexibler mit unterschiedlichen Situationen umzugehen, zielgerichtet zu agieren und so schneller zum Ziel zu kommen. Dank der Deep-Learning-Mechanismen erkennen diese Prototypen die Umgebung selbst bei teilweise verdeckter Sicht, interagieren per Sprache mit Menschen und planen Abläufe mithilfe von Large Language Models (LLM) – also die Art von KI, die ChatGPT antreibt.

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• Wenn Roboter planen, führen sie zumeist deterministische Berechnungen aus. Mithilfe generativer Sprachmodelle sollen sie sich künftig auch auf unbekannte Situationen einstellen können.
• Im Labor zeigten Haushaltsroboter mit modifizierten Sprachmodellen als Planungstools bereits hohe Trefferquoten – sogar bei Aufgaben, die sie in der Form nie trainiert hatten.
• Multiagentensysteme helfen dem Roboter quasi wie in einem Selbstgespräch, Ideen intern zu vergleichen und Fehler noch vor dem ersten Schritt zu korrigieren.

Den Plan, den sich ein Roboter für seine nächsten Schritte zurechtlegt, kann man als Abfolge von Anweisungen in einer formalen Sprache betrachten. Da LLMs bereits zeigten, dass sie Softwarecode schreiben können, bei dem es auch auf Reihenfolge und formale Korrektheit ankommt, liegt der Transfer zum Planungstool eines Roboters nahe. Doch was man an Flexiblität gewinnt, um eine Vielzahl ähnlicher, nur leicht variierender Aufgaben zu bewältigen, verliert man an anderer Stelle: Verlässlichkeit und Durschaubarkeit.

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