Humanoide Roboter verstehen

Roboter machten ihre Bühnendebüt am Tag nach Neujahr 1921. Mehr als ein halbes Jahrhundert bevor die Welt zum ersten Mal einen Blick auf die Droiden von George Lucas erhaschte, betrat eine kleine Armee silberner Humanoiden die Bühnen der Ersten Tschechoslowakischen Republik. Sie waren im Grunde genommen Humanoide: zwei Arme, zwei Beine, ein Kopf – das ganze Drum und Dran.

Karel Čapeks Stück „RUR“ (Rossumovi Univerzální Roboti) war ein Hit. Es wurde in Dutzende Sprachen übersetzt und in ganz Europa und Nordamerika gespielt. Das bleibende Erbe des Werks war jedoch die Einführung des Wortes „Roboter“. Die Bedeutung des Begriffs hat sich im Laufe des Jahrhunderts erheblich weiterentwickelt, da Čapeks Roboter eher organisch als maschinell waren.

Jahrzehnte der Science-Fiction haben jedoch dafür gesorgt, dass sich das öffentliche Bild von Robotern nicht allzu weit von seinen Ursprüngen entfernt hat. Für viele ist die humanoide Form immer noch das platonische Roboterideal – nur ist der Stand der Technik dieser Vision nicht gewachsen. Anfang dieser Woche veranstaltete Nvidia auf seiner GTC-Entwicklerkonferenz eine eigene Roboterparade auf der Bühne, bei der CEO Jensen Huang von Bildern eines halben Dutzend Humanoiden flankiert wurde.

Obwohl die Vorstellung vom Konzept des Allzweck-Humanoiden im Wesentlichen schon länger existiert als das Wort „Roboter“, schien die Verwirklichung des Konzepts bis vor Kurzem völlig außer Reichweite zu sein. Wir sind noch lange nicht so weit, aber zum ersten Mal ist das Konzept am Horizont aufgetaucht.

Was ist ein „Allzweck-Humanoid“?

Bevor wir tiefer eintauchen, wollen wir zwei wichtige Definitionen klären. Wenn wir von „Allzweck-Humanoiden“ sprechen, ist es eine Tatsache, dass beide Begriffe für verschiedene Menschen unterschiedliche Bedeutungen haben. In Gesprächen neigen die meisten Menschen zu Justice Potter „Ich weiß es, wenn ich es sehe“ Annäherung an beides im Gespräch.

Für diesen Artikel werde ich einen Allzweckroboter als einen Roboter definieren, der sich schnell Fähigkeiten aneignen und im Wesentlichen jede Aufgabe erledigen kann, die ein Mensch erledigen kann. Einer der großen Knackpunkte hierbei ist, dass Mehrzweckroboter nicht plötzlich über Nacht universell einsetzbar sind.

Da es sich um einen schrittweisen Prozess handelt, ist es schwierig, genau zu sagen, wann ein System diese Schwelle überschritten hat. Es besteht die Versuchung, mit dem letztgenannten Teil ein wenig in ein philosophisches Kaninchenloch zu verfallen, aber um die Buchlänge dieses Artikels zu begrenzen, werde ich weitermachen und zum anderen Begriff übergehen.

Als ich das System von Reflex Robotics als Humanoiden bezeichnete, wurde ich etwas (überwiegend gutmütig) missbilligt. Die Leute wiesen auf die offensichtliche Tatsache hin, dass der Roboter keine Beine hat. Abgesehen davon, dass nicht alle Menschen Beine haben, kann ich das System durchaus als „Humanoiden“ oder genauer gesagt als „Humanoiden mit Rädern“ bezeichnen. Meiner Einschätzung nach ähnelt es der menschlichen Form stark genug, um den Anforderungen gerecht zu werden.

Vor einiger Zeit hatte jemand bei Agility Bedenken, als ich Digit als „wohl einen Humanoiden“ bezeichnete, was darauf hindeutete, dass daran nichts zu beanstanden sei. Es ist klar, dass Roboter kein so originalgetreuer Versuch sind, die menschliche Form nachzubilden wie einige der Konkurrenten. Ich gebe jedoch zu, dass ich möglicherweise etwas voreingenommen bin, da ich die Entwicklung des Roboters ausgehend von seinem Vorgänger Cassie verfolgt habe, der eher einem kopflosen Strauß ähnelte (hören Sie, wir haben alle eine unangenehme Zeit durchgemacht).

Ein weiteres Element, das ich eher berücksichtige, ist der Grad, in dem die menschenähnliche Form zur Ausführung menschenähnlicher Aufgaben verwendet wird. Dieses Element ist nicht unbedingt notwendig, aber ein wichtiger Teil des Geistes humanoider Roboter. Schließlich werden Befürworter des Formfaktors schnell darauf hinweisen, dass wir unsere Welten um Menschen herum aufgebaut haben und es daher sinnvoll ist, menschenähnliche Roboter zu bauen, die in dieser Welt arbeiten.

Anpassungsfähigkeit ist ein weiterer wichtiger Punkt, der zur Verteidigung des Einsatzes zweibeiniger Humanoiden herangezogen wird. Roboter werden seit Jahrzehnten in Fabriken eingesetzt, und die überwiegende Mehrheit von ihnen dient nur einem einzigen Zweck. Das heißt, sie wurden dafür gebaut, eine einzige Sache oft sehr gut zu machen. Aus diesem Grund eignet sich die Automatisierung so gut für die Fertigung – es gibt viel Einheitlichkeit und Wiederholung, insbesondere in der Welt der Montagelinien.

Brownfield vs. Greenfield

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Die Begriffe „Greenfield“ und „Brownfield“ sind seit mehreren Jahrzehnten in verschiedenen Disziplinen gebräuchlich. Ersteres ist das ältere von beiden und beschreibt unbebautes Land (im wahrsten Sinne des Wortes eine grüne Wiese). Im Gegensatz zum früheren Begriff bezieht sich Brownfield auf die Entwicklung bestehender Standorte. In der Welt der Lagerhäuser ist es der Unterschied, ob man etwas von Grund auf baut oder mit etwas arbeitet, das bereits vorhanden ist.

Es gibt Vor- und Nachteile von beidem. Brownfields sind im Allgemeinen zeit- und kosteneffizienter, da sie nicht bei Null anfangen müssen, während Greenfields die Möglichkeit bieten, einen Standort ganz nach den Vorgaben zu errichten. Angesichts der unendlichen Ressourcen werden sich die meisten Unternehmen für eine Neugründung entscheiden. Stellen Sie sich die Leistung eines Raums vor, der von Grund auf mit automatisierten Systemen gebaut wurde. Für die meisten Organisatoren ist das ein Wunschtraum. Wenn es also um die Automatisierung geht, greifen die meisten Unternehmen auf Brownfield-Lösungen zurück – und das umso mehr, wenn sie zum ersten Mal in die Robotergewässer eintauchen.

Angesichts der Tatsache, dass es sich bei den meisten Lagerhallen um Brachflächen handelt, ist es nicht verwunderlich, dass das Gleiche auch für die Roboter gilt, die für diese Räume entwickelt wurden. Humanoide passen genau in diese Kategorie – tatsächlich gehören sie in vielerlei Hinsicht zu den brachliegensten Brownfield-Lösungen. Damit kommen wir auf den früheren Punkt zurück, bei dem es darum ging, humanoide Roboter für ihre Umgebung zu bauen. Sie können mit Sicherheit davon ausgehen, dass die meisten Industriebrachen für menschliche Arbeitskräfte konzipiert wurden. Dazu gehören oft Elemente wie Treppen, die für Radroboter ein Hindernis darstellen. Wie groß dieses Hindernis letztendlich ist, hängt von vielen Faktoren ab, unter anderem vom Layout und dem Arbeitsablauf.

Kleine Schritte

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Nennen Sie mich eine nasse Decke, aber ich bin ein großer Fan davon, realistische Erwartungen zu setzen. Ich mache diesen Job schon seit langer Zeit und habe einige Hype-Zyklen überstanden. Sie können bis zu einem gewissen Grad nützlich sein, wenn es darum geht, das Interesse von Investoren und Kunden zu wecken, aber es ist viel zu leicht, zu viel zu versprechen. Dazu gehören sowohl erklärte Zusagen zu zukünftigen Funktionen als auch Demovideos.

Über Letzteres habe ich letzten Monat in einem Beitrag mit dem frechen Titel „Wie man aus Spaß und Profit eine Robotik-Demo fälscht“ geschrieben. Dafür gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, darunter versteckte Teleoperation und kreative Bearbeitung. Ich habe Gerüchte gehört, dass einige Firmen Videos beschleunigen, ohne die Informationen preiszugeben. Tatsächlich ist das der Ursprung des Namens der humanoiden Firma 1X – alle ihre Demos werden in 1X-Geschwindigkeit ausgeführt.

Die meisten in diesem Bereich sind sich einig, dass die Offenlegung solcher Produkte wichtig – sogar notwendig – ist, aber es gibt keine strengen Standards. Man könnte argumentieren, dass man sich in einer rechtlichen Grauzone befindet, wenn solche Videos dazu beitragen, Investoren davon zu überzeugen, große Geldbeträge zu investieren. Zumindest wecken sie völlig unrealistische Erwartungen in der Öffentlichkeit – insbesondere bei denen, die dazu neigen, die Worte wahrheitsgetreuer Führungskräfte als Evangelium zu betrachten.

Das kann nur dazu dienen, denjenigen zu schaden, die harte Arbeit leisten, während sie in Wirklichkeit mit dem Rest von uns zusammenarbeiten. Es ist leicht zu erkennen, wie schnell die Hoffnung schwindet, wenn Systeme diese Erwartungen nicht erfüllen.

Der Zeitplan für den Einsatz in der Praxis unterliegt zwei Haupteinschränkungen. Die erste ist mechatronisch, also was die Hardware leisten kann. Die zweite ist Software und künstliche Intelligenz. Ohne uns auf eine philosophische Debatte darüber einzulassen, was als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bei Robotern gilt, können wir mit Sicherheit sagen, dass der Fortschritt schrittweise erfolgt ist und auch weiterhin erfolgen wird.

Wie Huang neulich bei GTC feststellte: „Wenn wir AGI als etwas ganz Spezifisches spezifizieren würden, als eine Reihe von Tests, bei denen ein Softwareprogramm sehr gut abschneiden kann – oder vielleicht 8 % besser als die meisten Leute – glaube ich, dass wir innerhalb von fünf Jahren ans Ziel kommen.“ Jahre.” Das ist das optimistische Ende der Zeitachse, die ich von den meisten Experten auf diesem Gebiet gehört habe. Eine Spanne von fünf bis zehn Jahren scheint üblich.

Bevor Humanoide auf etwas AGI-ähnliches stoßen, beginnen sie als Einzwecksysteme, ähnlich wie ihre traditionelleren Gegenstücke. Pilotprojekte sollen beweisen, dass diese Systeme eine Sache im großen Maßstab gut können, bevor sie sich der nächsten zuwenden. Die meisten Leute denken darüber nach, die Tasche zu bewegen, um die am niedrigsten hängende Frucht zu finden. Natürlich kann ein durchschnittlicher AMR von Kiva/Locus den ganzen Tag über Behälter bewegen, aber diesen Systemen fehlen die mobilen Manipulatoren, die erforderlich sind, um Nutzlasten selbst an- und abzubewegen. Hier kommen Roboterarme und Endeffektoren ins Spiel, unabhängig davon, ob sie an etwas befestigt sind, das menschlich aussieht oder nicht.

Als ich neulich auf der Modex-Messe in Atlanta mit mir sprach, äußerte Dexterity-Gründungsingenieur Robert Sun einen interessanten Punkt: Humanoide könnten eine clevere Notlösung auf dem Weg zu (vollautomatisierten) Lagern und Fabriken sein. Sobald die vollständige Automatisierung vorhanden ist, benötigen Sie nicht unbedingt die Flexibilität eines Humanoiden. Aber können wir vernünftigerweise davon ausgehen, dass diese Systeme rechtzeitig voll funktionsfähig sind?

„Bei der Umstellung aller Logistik- und Lagerarbeiten auf robotergestützte Arbeit dachte ich, dass Humanoide ein guter Übergangspunkt sein könnten“, sagte Sun. „Jetzt haben wir den Menschen nicht mehr, also setzen wir den Humanoiden dort ein. Irgendwann werden wir in diese automatisierte Fabrik ohne Licht umziehen. Dann macht es das sehr schwierige Problem der Humanoiden schwierig, sie in die Übergangsphase zu bringen.“

Bring mich zum Piloten

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Der aktuelle Stand der humanoiden Robotik lässt sich mit einem Wort zusammenfassen: Pilot. Es ist ein wichtiger Meilenstein, der uns jedoch nicht unbedingt alles sagt. Pilotankündigungen erfolgen in Form von Pressemitteilungen, die das frühe Stadium einer möglichen Partnerschaft ankündigen. Beide Parteien lieben sie.

Für das Startup stellen sie ein echtes, nachweisbares Interesse dar. Für den Großkonzern signalisieren sie den Aktionären, dass sich das Unternehmen mit dem neuesten Stand der Technik auseinandersetzt. Echte Zahlen werden jedoch selten genannt. Diese kommen im Allgemeinen ins Spiel, wenn wir anfangen, Bestellungen zu besprechen (und selbst dann oft nicht).

Im vergangenen Jahr wurden mehrere davon angekündigt. BMW arbeitet mit Figure zusammen, während Mercedes Apptronik engagiert hat. Wieder einmal hat Agility einen Vorsprung gegenüber den anderen, nachdem es seine Pilotprojekte mit Amazon abgeschlossen hat – wir warten jedoch immer noch auf die Nachricht über den nächsten Schritt. Es ist besonders aufschlussreich, dass trotz der langfristigen Aussichten auf Allzwecksysteme fast jeder im Raum mit der gleichen Grundfunktionalität beginnt.

Zwei Beine zum Stehen

Bildnachweis: Brian Heater

An diesem Punkt dürfte jedem Smartphone-Besitzer der klarste Weg zu AGI bekannt vorkommen. Der Spot-Einsatz von Boston Dynamics ist ein klares Beispiel aus der Praxis, wie das App-Store-Modell mit Industrierobotern funktionieren kann. Während in der Welt des Roboterlernens eine Menge spannender Arbeit geleistet wird, sind wir noch weit entfernt von Systemen, die im Handumdrehen neue Aufgaben lösen und Fehler in großem Maßstab korrigieren können. Wenn Robotikhersteller nur Drittentwickler auf ähnliche Weise wie Telefonhersteller nutzen könnten.

Das Interesse an dieser Kategorie ist in den letzten Monaten deutlich gestiegen, aber persönlich gesehen hat sich für mich seit Ende letzten Jahres nicht allzu viel in die eine oder andere Richtung bewegt. Wir haben einige absolut umwerfende Demos gesehen und generative KI bietet eine vielversprechende Zukunft. OpenAI geht auf jeden Fall auf Nummer sicher und investiert zunächst in 1X und – in jüngerer Zeit – Figure.

Viele kluge Leute vertrauen auf den Formfaktor und viele andere bleiben skeptisch. Eines kann ich jedoch zuversichtlich sagen: Unabhängig davon, ob zukünftige Fabriken in nennenswertem Umfang mit humanoiden Robotern bevölkert werden oder nicht, wird all diese Arbeit etwas bewirken. Selbst die skeptischsten Robotiker, mit denen ich zu diesem Thema gesprochen habe, haben auf das NASA-Modell hingewiesen, bei dem der Wettlauf um die Landung von Menschen auf der Stimmung zur Erfindung von Produkten führte, die wir bis heute auf der Erde verwenden.

Wir werden weitere Durchbrüche beim Roboterlernen, der mobilen Manipulation und Fortbewegung (unter anderem) erleben, die sich auf die eine oder andere Weise auf die Rolle der Automatisierung in unserem täglichen Leben auswirken werden.