Münchner Wissenschaftler statten Roboter mit kognitiven Fähigkeiten aus. Ein Problem ist nach wie vor die Akzeptanz der künstlichen Gesellen bei Menschen.
„Augen für einen Roboter wollen Sie haben? Dachten Sie da an Fliegenaugen oder menschliche Augen?”, fragt der Angestellte im Kaufhaus Plug-and-Work-Robotics, während sich eine Schar von Kunden um ihn drängelt. „Nein, Robotergehirne mit Software gibt es in der obersten Etage, künstliche Hände im Erdgeschoss.” Ein Kaufhaus mit einem solchen Angebot wird noch lange Utopie sein – aber die Roboterforscher machen bereits Anleihen in der Biologie.
Wie können Wahrnehmungen durch Sinnesorgane von Lebewesen sowie Prozesse im menschlichen Gehirn in Software und Hardware übersetzt und in Roboter implementiert werden? Im Rahmen von CoTeSys forschen Wissenschaftler unterschiedlicher Disziplinen gemeinsam an dieser Frage. Dabei sind sie zum Beispiel an der Steuerung eines Flugroboters interessiert. Dafür haben die Forscher winzigen Organismen tief ins Gehirn geblickt: Stubenfliegen.
Verglichen mit ihrem kleinen Körper betrachten Fliegen die Welt mit recht großen Augen. Mit ihren schalenförmigen Sehorganen, die aus vielen einzelnen Facetten bestehen, sehen sie nur ungefähr so viel wie ein weitsichtiger Mensch, der eine Brille mit 27 Dioptrien benötigt: Vor dem Fliegenauge erscheint ein verschwommenes Muster heller und dunkler Flecken, das sich während des Fluges verändert, sobald ein Lufthauch, Hindernis oder eine erhobene menschliche Hand den Luftakrobaten blitzschnell zu einer Kurskorrektur zwingt.
Geniales Vorbild im Insekt
Dafür, wie Fliegen die Verschiebung des schummerigen Bildes wahrnehmen, haben Biologen ein Modell entwickelt. Demnach sind Lichtsensoren aus je zwei benachbarten Facetten über Nervenzellen im winzigen Fliegenhirn zu einem Bewegungsmelder verschaltet. Aus der Reihenfolge, in der lichtempfindliche Rezeptoren in den Facettenaugen erregt werden, erkennt ein biologischer Detektor, in welche Richtung sich ein Objekt bewegt, erklärt Alexander Borst, Leiter der Abteilung Neuronale Informationsverarbeitung am Max-Planck-Institut für Neurobiologie in Martinsried bei München. In speziell entwickelten Flugsimulatoren haben er und seine Mitarbeiter fixierten Fliegen grobe Muster sich bewegender Flächen vorgespielt und untersucht, wie visuelle Informationen verarbeitet werden.
Dabei entdeckten die Neurobiologen, wie Tangentialzellen – die Signale aus den vielen Bewegungsmeldern aufnehmen – verknüpft sind. Diese Zellen geben ihrerseits Impulse an Nervenzellen ab, die die Muskeln steuern. „Das Verschaltungsprinzip, das dem Bewegungssehen der Fliegen zugrunde liegt, ist genial einfach. Es eignet sich daher bestens als Vorbild für technische Systeme”, sagt Borst.
Biologische Formeln im Chip
Ingenieure bei CoTeSys haben das getan und einen fahrbaren Roboter gebaut, der Hindernissen selbstständig ausweicht. Um die Bewegungen eines Flugroboters zu stabilisieren, der aus der Luft beispielsweise Waldbrände aufspüren soll, entwarf Johannes Plett, Doktorand in Borsts Abteilung, eine trickreiche technische Vorrichtung. Wird der sogenannte Quadrocopter durch einen Windstoß aus seiner horizontalen Lage gebracht, gleicht der Steuermechanismus das aus. Plett übersetzte die Funktionsweise der Fliegenaugen in mathematische Gleichungen und nutzte die Formeln in einem programmierbaren Chip. „Der Vorteil des biologisch inspirierten Systems ist nicht nur seine hohe Reaktionsgeschwindigkeit”, erläutert Plett, „sondern, dass es auch bei sehr wenig Licht funktioniert.”
So einfach das System der Fliegen auch ist, mit dem sie sicher durch den Raum kurven, für Gordon Cheng, Leiter des Instituts für Kognitive Systeme (ICS) an der Technischen Universität München, reicht es nicht aus. Der Computerwissenschaftler und seine Mitarbeiter lassen sich von der Biologie des Menschen inspirieren. Die Vision, die Cheng antreibt, erscheint fantastisch und ist weit in die Zukunft gerichtet: Der Wissenschaftler will herausfinden, wie sich Kinder zu Erwachsenen entwickeln – und daraus lernen, einen Roboter zu bauen, an dem sich diese Entwicklung modellhaft studieren lässt.
Damit das gelingen kann, ist weit mehr erforderlich, als einen Roboter mit Augen, Armen und Beinen, Haut und Ohren auszustatten, die den Körperteilen des Menschen möglichst nahekommen. Notwendig sind auch Soft- und Hardware-Bauteile, die die Leistung des menschlichen Gehirns übernehmen. „Technisch haben wir noch längst nicht genug verstanden, um einen solchen Roboter zu entwickeln”, sagt Cheng. Durch die Auseinandersetzung mit dem biologischen Vorbild wollen sich die Forscher auch das Know-how für die Konstruktion besserer humanoider Serviceroboter erarbeiten.
Was Maschinen sehen lässt
Auch bei der Biologie sind bei Weitem noch nicht alle Fragen beantwortet, etwa zu den vielen Stufen der visuellen Reizverarbeitung im Gehirn des Menschen. Die Forschung in Gordon Chengs Labor könnte helfen, Antworten zu finden. Andreas Holzbach, Informatiker und Doktorand am ICS, will das, was von den Sehprozessen bekannt ist, in die Robotik übertragen: „Das menschliche Auge kommt viel besser mit schwierigen Lichtverhältnissen zurecht als eine Kamera”, sagt er. „Da es keine Einzelbilder produziert und nicht nur an einem einzigen Punkt scharf sieht, muss das Auge weniger Information verarbeiten.” Außerdem kann es viel zuverlässiger Objekte erkennen als ein Roboter. In Holzbachs System sind die ersten Schritte der visuellen Informationsverarbeitung schon so ausgereift, dass der Roboter – wie die entsprechenden Gehirnregionen – jede beliebige Umgebung in groben Umrissen erfassen kann.
Mit den Händen zu greifen, hilft, die Umgebung zu erkunden. Gordon Cheng will deshalb künstliche Hände konstruieren, die es Robotern ermöglichen, wie ein Kleinkind zuzupacken und auf etwas zu zeigen. Mit Daumen und Zeigefinger sollen die Roboterhände feinfühlig beliebige Objekte fassen können. Allerdings: Die Welt greifen zu können, heißt noch lange nicht, sie auch zu begreifen. Dazu muss der Roboter neue Dinge lernen und sich weiterentwickeln können.
Intellekt eines Neugeborenen
Inspiriert von neuen Erkenntnissen über das komplexe Zusammenspiel verschiedener Hirnareale publizierte David Vernon, Forscher am Münchner ICS, eine kognitive Architektur. Der Bauplan für das Gehirn des humanoiden Roboters „iCub” (siehe Bild auf S. 104) sieht aus wie das Organigramm eines Unternehmens: 13 Kästchen, denen Funktionen wie Blickkontrolle oder Bewegung zugeordnet sind, sowie ein Gespinst aus Pfeilen dazwischen. „ Dieses Konzept stellt die geistige Grundausstattung des iCub dar, der die intellektuellen Fähigkeiten eines Neugeborenen haben wird” , sagt Vernon. „Dieses Maß an Kognition erlaubt es dem Roboter, zu lernen und sich geistig zu entwickeln.”
Indem er Bewegungsabläufe beobachtet, nachmacht und daraus Schlüsse zieht, soll der junge Roboter allmählich immer klüger werden – wie ein junger Mensch. Er soll auch mit der Hilfe eines Lehrers lernen können, der Korrekturanweisungen gibt oder sagt, was gut oder schlecht war. Wie beim Menschen sind dafür im Roboterhirn ein episodisches und ein prozedurales Gedächtnis vorgesehen. Dazu kommt die Möglichkeit, durch gedankliche Simulation von Handlungen zu lernen. „Die Rahmenbedingungen der kognitiven Architektur bestimmen, ob sich ein Roboter etwa um alte Leute kümmern oder lernen soll, sich in einem Kinderzimmer zurechtzufinden”, sagt Vernon. Unfug wird sich iCub auf eigene Faust nicht aneignen können. Auch ein Philosoph wird der kleine maschinelle Racker von der Größe eines dreijährigen Kindes nicht werden. Denn wie der Mensch denkt, ist den Forschern noch weitgehend ein Rätsel. Derzeit bringt David Vernon dem iCub-Kopf bei, wie man aufmerksam ist, sich auf Dinge konzentriert und andere ignoriert. Denn Aufmerksamkeit ist eine Voraussetzung für Interaktion.
Wie entsteht das gute Zusammenspiel verschiedener Aktionen, wenn jemand seinem Gegenüber einen Gegenstand gibt und der andere diesen Gegenstand entgegennimmt? Stefan Glasauer, Leiter des Zentrums für Sensomotorik an der neurologischen Klinik der Ludwig-Maximilians-Universität München, hat dazu eine Reihe von Experimenten gemacht, bei denen eine Testperson oder ein einarmiger Industrieroboter jemand anderem einen Gegenstand reicht.
Einsicht in den Einarmigen
„Auffallend war, dass der Nehmer immer schon mit seiner Armbewegung begann, bevor der Arm des Gebers die Übergabeposition erreicht hatte”, sagt Glasauer. Er geht davon aus, dass die nehmende Person schon am Anfang der Bewegung des Gebers, die mit einer sanften Beschleunigung beginnt, schließen kann, wo und wann das Aushändigen erfolgen wird. Übergab ein Industrieroboter mit ruckartigen Gebärden einen Gegenstand, reagierten die Nehmer langsamer, als wenn der Bewegungsablauf mit dem für Menschen typischen Geschwindigkeitsverlauf erfolgte. Erstaunlich war, dass die Reaktionszeiten kürzer waren, wenn der Roboterarm wie der Arm eines Menschen an einen Torso montiert und bekleidet war.
Im Raum 2020 des ICS scheint das Gesicht von Takaaki Kuratate entspannt zu blicken. Nur hin und wieder blinzelt der Wissenschaftler, der am Institut von Gordon Cheng forscht. Eine Videokamera hat das Gesicht des Forschers auf eine milchig durchscheinende Kunststoffmaske projiziert, und Motoren drehen oder neigen den Kopf. Denkbar wäre, diesen „Mask-Bot” bei Videokonferenzen einzusetzen. Auch menschenähnlichen Robotern soll er künftig ein naturgetreues Gesicht geben. „Manchmal mag es genügen, wenn ein humanoider Roboter ein freundliches, aber starres und abstraktes Gesicht hat”, sagt Kuratate. „Aber für eine gelungene Kommunikation von Angesicht zu Angesicht ist ein realistisches Gesicht mit bewegten Zügen nötig.”
Doch hier beginnen die Probleme mit der Akzeptanz von humanoiden Robotern. „Hat der Mask-Bot das Gesicht eines Menschen, den man kennt, könnte es stark irritieren, wenn die Gesichtszüge nicht exakt stimmen”, sagt der Ingenieur. Um zu testen, wie genau seine Konstruktion werden kann, experimentiert er mit einer Maske, die exakt seinem Gesicht entspricht. Doch was würde passieren, wenn die zwar lebensechte, aber stumme Maske plötzlich anfinge zu sprechen? Unter dem Stichwort „Uncanny Valley” (das „unheimliche Tal”) ist eine Hypothese bekannt, die besagt: Mit zunehmender Ähnlichkeit eines humanoiden Roboters mit einem Menschen nimmt die Akzeptanz irgendwann nicht mehr zu, sondern wieder ab – und kann sogar in Ablehnung umschlagen.
Dummheit nicht gefragt
Wann sein Bot in die Nähe dieses „Tals” kommt, will Kuratate erforschen. „Sieht ein Roboter lebensecht aus, erwarten die Menschen, dass er auch intelligent ist. Ist er es nicht, besteht die Gefahr, dass er abgelehnt wird”, sagt Brennard Pierce, der mit Kuratate am Mask-Bot forscht. Sehr intelligent ist der Mask-Bot noch nicht, aber auf manche Stichworte antwortet er kurz und bewegt dazu den Kopf. Und: Animiert von einer Maschine entsteht eine authentische Gesichtsmimik. Passt die nicht zum Gesprochenen, können Missverständnisse entstehen.
Wovon die Akzeptanz abhängt, lässt sich vielleicht nie eindeutig beantworten. „Viele Kinder zeigen vor humanoiden Robotern keine Scheu. Letztes Jahr beim Tag der offenen Tür von CoTeSys hatte der Mask-Bot gleich viele Freunde”, sagt Kuratate. ■
KLAUS WAGNER ist Wissenschafts- und Technikjournalist in München. In 11/2009 berichtete er für bdw bereits über Industrieroboter.
von Klaus Wagner
Kompakt
· Flugroboter „sehen” wie Insekten.
· Forscher wollen die Art, wie Kinder lernen, auf Maschinen übertragen.
· Roboter, die ein bisschen wie ein Mensch aussehen, kommen an – doch zu viel Ähnlichkeit macht Angst.
