Pictures of the Future Herbst 2002
R oboter – Alltagsintelligenz
Intelligenz in Robotergehirnen
Robotern Alltagsintelligenz oder gesunden Menschenverstand einzuimpfen, gehört zu den größten Herausforderungen für Forscher. Ein möglicher Weg ist, Nervenzellen in Soft- und Hardware nachzubauen und sie so zu verdrahten wie im menschlichen Gehirn.
Wie intelligent bist Du wirklich?" scheint er zu fragen... Obwohl Forscher in aller Welt versuchen, Maschinen Alltagsintelligenz beizubringen – hier dem Roboter Cog am MIT in den USA –, ist dies bislang nur in rudimentären Ansätzen gelungen
Unsere neuen Weggefährten heißen Aibo, Asimo, Cog oder Kismet. Ihre Körper bestehen nicht aus Fleisch und Blut, sondern aus Metall, Schaltkreisen und Sensoren. Asimo sieht aus wie ein Astronaut und kann auf zwei Beinen eine Treppe hinaufstaksen. Aibo, das Hündchen, bellt und freut sich, wenn Herrchen es streichelt. Cog, der Torso, soll von seiner Umgebung lernen, wie er sich zu verhalten hat. Und Kismet, der metallische Kopf mit den Glubschaugen und den unförmigen Lippen, kann lächeln, Furcht oder Zorn zeigen (siehe Beitrag Bitte mit Gefühl). Sind Aibo, Asimo, Cog oder Kismet intelligent?
Tier- oder menschenähnliche Maschinen zu bauen, ist ein alter Traum – zumindest bis ins 18. Jahrhundert lässt er sich zurückverfolgen. 1738 stellte der französische Mechaniker Jacques de Vaucanson seinem überraschten Publikum einen Flötenspieler vor, der Zunge und Lippen wie ein Mensch bewegte und dessen Finger über die Löcher des Instruments griffen, aus dem verschiedene Lieder ertönten. Vaucanson baute weitere Automaten, und es folgte ein veritabler Maschinenboom. Der Roman Frankensteinaus dem Jahr 1818 verstärkte die Auffassung, man könne den Menschen nachbauen.
Doch erst im Zeitalter des Computers konkretisierte sich der Traum von der intelligenten Maschine. Nur eine Frage der Zeit sei es, so Prof. Marvin Minsky, Pionier der Künstlichen Intelligenz (KI) und Gründer des legendären KI-Labors am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, USA, bis es Roboter gebe, die es mit dem Menschen aufnehmen könnten. Ähnliches prophezeien Minskys Nachfolger. Bis 2010 werden sich Roboter mit der Intelligenz kleiner Echsen bewegen, glaubt Prof. Hans Moravec von der Carnegie Mellon Universität in Pittsburgh, USA. Und weiter im 10-Jahres-Takt: 2020 werden die Maschinen so lernfähig sein wie Mäuse, 2030 so intelligent wie Affen, bis sie schließlich in 40 Jahren die volle Denkfähigkeit des Menschen erreichen, seine Vorstellungskraft, seine Lernfähigkeit, seine Verhaltenskompetenz. Dann werden, sagt Moravec, die künstlichen Körper so perfekt sein, dass Menschen ihnen ihren Geist einpflanzen – am Ende des 21. Jahrhunderts würden menschliche und künstliche Intelligenz verschmelzen (siehe Essay von Ray Kurzweil).
Gehirn im Rechner. Viele derart kühne Visionen beruhen auf der Annahme, dass sich Intelligenz durch schiere Rechenleistung erzeugen lässt. "Wir suchen das Gold der Inkas und haben doch Amerika noch nicht entdeckt", spottet Prof. Christoph von der Malsburg, der an der Universität Bochum und der University of Southern California in Los Angeles Software entwirft, die Gesichter erkennt. Denn zum einen versuche sich die moderne Computerei an Modellen des Gehirns, ohne dass die Forscher dessen Arbeitsweise verstünden. Zum anderen würden die KI-Forscher langsam erkennen, wie schwierig das zuverlässige Handeln in einer natürlichen Umwelt sei. Anders ausgedrückt: Im Labor lässt sich vielleicht eine Maschine bauen, die Gesichter erkennt, einen Weg findet oder Gegenstände greift. Die wirkliche Welt aber ist ungleich komplizierter – und doch schaffen es Menschen, sich darin zurechtzufinden.
Wenn so etwas aber weder Cog und Kismet, die am KI-Labor des MIT entwickelt werden, noch die japanischen Kreationen Aibo (Sony) und Asimo (Honda) können, stellt sich die Frage: Können Maschinen überhaupt intelligent sein? Wie pflanzt man ihnen "gesunden Menschenverstand" ein? Wie können sie Wissen über die große, weite Welt gewinnen?
Die Evolution der Künstlichen Intelligenz
Während die erste Generation der so genannten Neuronalen Netze in den 80er Jahren noch mit sehr einfachen künstlichen Nervenzellen arbeitete, spielt bei der zweiten Generation (90er Jahre) die zeitliche Dynamik eine wichtige Rolle. Die Neuronen sind jetzt nicht mehr statisch, sondern arbeiten – wie ihre Vorbilder im Gehirn – mit gepulsten Signalen. Diese Zeitabhängigkeit erlaubt, weit komplexere Eingabemuster zu verarbeiten, als es mit statischen Neuronen möglich ist. Die dritte Generation, in den letzten Jahren weiterentwickelt, heißt neurokognitiv, weil sie Wissen über die Organisation von Hirnfunktionen berücksichtigt. So erhalten die Neuronen des von Siemens-Forschern entwickelten Systems neben dem Input eines bestimmten visuellen Musters auch die Daten anderer "Hirnbereiche", etwa aus dem inferotemporalen Cortex. Dieses Gehirnareal sorgt dafür, dass Gegenstände unabhängig von ihrer Orientierung im Raum erkannt werden. All dies, zusammen mit einer ausgefeilten Sensorik, verleiht Maschinen eine gewisse Intelligenz.
Erst langsam tasten sich Forscher an die Frage heran, was Intelligenz ist. "Es gibt keine umfassende Theorie der Intelligenz" sagt Prof. Helge Ritter, Neuroinformatiker an der Universität Bielefeld, der zusammen mit seinen Mitarbeitern einem Roboter beibringt, Sprache und Gesten zu erkennen. Fest steht zumindest, dass sich die menschliche Intelligenz auf die Vielzahl der spezialisierten Gehirnfunktionen zurückführen lässt: Wir können Gegenstände aller Art erkennen. Wir können uns im Raum bewegen, ohne anzuecken. Wir können die Gefühle anderer erkennen und unsere eigenen Emotionen ausdrücken. Wir lernen aus Erfahrungen. Wir planen unsere Zukunft. All dies beruht auf dem komplizierten Zusammenspiel zahlreicher Hirnbereiche.
Weil man aber weit davon entfernt ist, zu verstehen, wie diese Hirnbereiche zusammenwirken und weil ohnehin jeder Bereich für sich schon äußerst komplex ist, müssen sich die Erbauer intelligenter Roboter derzeit auf kleine Einheiten der Intelligenz beschränken. Die einen nehmen sich deshalb die visuelle Intelligenz vor und lassen Computer Bilder erkennen, andere bauen die räumliche Intelligenz nach und trainieren Maschinen darauf, sich in einem Zimmer zurechtzufinden.
Ein solches Netz mit Millionen elektronischer Nervenzellen hat Dr. Gustavo Deco (siehe Patente Forscher) als Software-Lösung entwickelt. Es bekommt etwa als Aufgabe gestellt, eine Türklinke zu erkennen – "wenn man so will, entspricht das einem Funken Intelligenz", sagt Schürmann. Dazu "weiß" die Software, wie eine Türklinke auszusehen hat, denn bestimmte Zellen sind darauf spezialisiert, klinkenförmige Objekte zu erkennen – sie haben es vorher an einer Vielzahl von Beispielen gelernt.
Bis das Netz schließlich "Klinke erkannt" signalisiert, müssen für jede Zelle verschiedene Differentialgleichungen gelöst werden, was insgesamt der Lösung von über einer Million Gleichungen pro Sekunde entspricht. Doch die Software kann nicht nur Türklinken und andere Objekte erkennen, sondern auch speziell rote oder blaue Türklinken. Dabei werden – wie im Gehirn – Farbe und Form von unterschiedlichen Nervennetzen verarbeitet, die dann ihre Informationen zusammenführen. Diese auf bestimmte Muster spezialisierten Neuronen, die so genannten Großmutter-Zellen, stellen das optische Weltwissen eines Roboters dar. Denn das künstliche Hirn kennt dank der Gesamtheit der Großmutter-Zellen die Muster, die in der Welt vorkommen.
Derzeit arbeitet Deco, der von Siemens als Erfinder des Jahres ausgezeichnet wurde, in einem europäischen Projekt daran, die Software in spezielle Hardware zu gießen. Denn wenn es gelingt, z.B. 1000 Neuronen auf einen Chip zu bannen, dann ist das Netz auch schnell genug, um in Echtzeit Muster zu erkennen – zur Zeit wird das Netz der Neuronen noch durch Software simuliert, was die Berechnungen relativ langsam macht.
Learning by doing. Die andere KI-Gruppe bei Siemens geht den pragmatischen Weg. "Wir wollen ein Produkt entwickeln, dem wir schrittweise Intelligenz einimpfen", sagt Rudolf Kober, Leiter des Fachzentrums Intelligent Autonomous Systems. So haben die Forscher mit dem Bereich Automation and Drives einen Putzroboter entwickelt, der seit knapp zwei Jahren auf dem Markt ist. Die Maschine kann im Supermarkt durch die Regalreihen fahren und saubermachen. Nach einer Lernphase legt sie sich die Route eigenständig zurecht und reagiert flexibel auf Hindernisse, etwa einen neuen Pralinenstand. Dabei ist auch für die Planer nicht immer nachvollziehbar, wie die Maschine sich bewegt – sie tut es auf der Basis einer internen Karte, die sie sich auf Grund der Erfahrung konstruiert hat ( Der elektronische Saubermann).
Die Leistungen des Gehirns.Bei allen Fortschritten, die sie in den vergangenen Jahren gemacht haben – die Siemens-Forscher geben zu, dass es mühsam ist, Robotern Intelligenz beizubringen. Es hake vor allem daran, sagt Kobers Mitarbeiter Dr. Gisbert Lawitzky, dass die Umwelt vielfältiger sei, als man zunächst annehme. Da wird jedes Stuhlbein, dem wir Menschen scheinbar mühelos ausweichen, zum Hindernis. "Man lernt eine gewisse Demut gegenüber der menschlichen Intelligenz", sagt Lawitzky. Denn wenn sie auch keine prinzipiellen Hürden für einen wirklich intelligenten Roboter sehen, so sind die Forscher weit davon entfernt, die Intelligenz-Bruchstücke zu einem großen Ganzen zusammenzufügen – zu einer Maschine, die perfekt wahrnimmt, plant und handelt, die mit Menschen kommuniziert und die im Inneren eine Art Vorstellung der Umwelt mit sich trägt.
Wann es denn diese Wunderkiste geben wird, wollen die Forscher deshalb auch lieber nicht aufs Jahr genau vorhersagen. "Eher in 100 als in 50 Jahren" sagt Gustavo Deco. Für "vielleicht 2015" erwartet Lawitzky immerhin einen Assistenten, der "eine Reihe von sinnvollen Aufgaben im Haushalt schafft" (siehe Beitrag Das elektronische Zuhause). Für dessen Rechte ist dann immerhin bereits gesorgt: Ethikspezialisten der Europäischen Akademie in Bad Neuenahr machen sich schon Gedanken darüber, wie wir unsere künftigen metallenen Gefährten richtig behandeln.
Jeanne Rubner