Industrieroboter steigen auf: Fortschritt zur Ph.D.-Level-Intelligenz

Die wachsende Rechenleistung kombiniert mit Fortschritten in KI macht den schnellen lernenden virtuellen Worker zur Realität.

Können Industrieroboter lernen, wie menschliche Operatoren zu denken und zu handeln?

Es gibt keine Frage, dass immer mehr Industrieroboter jedes Jahr auf Produktionsflächen strömen, wachsend bei einem Clip von 12 % pro Jahr, laut der International Federation of Robotics. Dies ruft nach einer bedeutenderen Rolle für Maschinen, und wie ein aktueller BBC-Bericht beobachtet, „die Proliferation von Roboter-Kollegen hat Psychologen, Roboterforscher und Manager in einer Vielzahl von Feldern veranlasst, zu erforschen, was für eine erfolgreiche Roboter-Mensch-Kollaboration sorgt und was diese Beziehungen schiefgehen lässt.“

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Vielleicht können Roboter von lebenslangem Lernen profitieren, genau wie Menschen. Diese Themen wurden kürzlich von Fredrik Bruhn, CEO von Unibap AB, adressiert, der berichtet, sein Unternehmen sei aktiv in der Entwicklung intelligenter Roboter, die fähig sind, zu lernen und zunehmende Wissensmengen über Zeit aufzusaugen. Dies beinhaltet „virtuelle Operatoren, wo wir Roboter trainieren, das gleiche Wissen und Verständnis wie ein Mensch zu haben“, erklärte er in einer Diskussion mit CXOTalks Michael Krigsman. „Wenn wir unsere Systeme in Smart Factories einsetzen, sind sie im Grunde ein High-School-Ingenieur, der gelernt hat, wie Assembly, Grinding, Drilling oder Painting Coating Quality Assurance aussieht. Dann, wenn sie inside der Factory arbeiten, lernen sie. Nach etwa sechs Monaten bis einem Jahr haben Sie einen Master-Level. Etwa eineinhalb Jahre später haben Sie Ph.D.-Level.“

Die wachsende Rechenleistung, kombiniert mit Fortschritten in KI, macht diesen schnell lernenden virtuellen Worker zur Realität, erklärt Bruhn. „Wir können die Kraft tiefen neuronaler Netze nutzen, was wirklich die Art verändert, wie Sie KI in praktischen Applikationen machen können“, sagt er. „Es gab signifikanten Fortschritt in den letzten fünf Jahren bei Algorithmen, die es uns erlauben, viel schneller Systeme zusammen mit Menschen zu trainieren und in bestimmten Fällen den Menschen aus dem Loop zu schneiden.“

Der „Lern“-Teil der robotischen Intelligenz kommt mit Machine Learning, erklärt Bruhn. Während traditionelle Robotik auf fest programmierten Pfaden basiert, generieren hochintelligente Roboter ihren eigenen Code. „Gegeben die Operating Modules, die wir das System gelehrt haben, können Sie eine CAD-Sequenz direkt zu einer Operation nehmen“, sagt er. „Solange jemand diese CAD-Zeichnungen gemacht und jene Assembly-Sequenz erstellt hat, wird das System es selbst herausfinden. Der tatsächliche Code, der den Roboter läuft, wird geräuscht.“

Es wird wahrscheinlich etwas Zeit dauern, bevor Roboter – sogar jene mit Ph.D.s – die höherstufige kognitive Arbeit von Menschen übernehmen können. „Menschen sind im Großen und Ganzen immer noch schlauer als Roboter“, stellt der BBC-Bericht fest. „Roboter können spezifische Tasks schneller und effizienter als Menschen machen, aber keine Maschine kann noch die Vielfalt koordinierter physischer und kognitiver Fähigkeiten replizieren, die Menschen besitzen.“

Mein Rat an die Roboter: Bleibt in der Schule.