Geschlossene KI Systeme vor dem Jahr 2010

 Auch vor dem Jahr 2010 wurde bereits an Robotik geforscht. Eine typische Robotik-Software aus dieser Epoche beinhaltete fplgenden Befehl:
  
  if (distance_to_wall < 10) { slowdown(); }

Mit dieser und weiterer Regeln wurde die Onboard Intelligenz eines Roboters fest im Programmcode definiert. Leider waren die Roboter nicht im Imstande sinnvoll zu agieren. Deshalb wurde versucht die Anzahl der Codezeilen immer weiter zu erhöhen um für jede Eventualität ein Untermodul vorzuhalten.

Das Grundproblem wurde vor dem Jahr 2010 nicht erkannt. Es besteht darin, dass die interne Komplexität eines Roboters ansteigt wenn die äußere Komplexität erhöht wird. Industrieroboter die in einer berechenbaren Umgebung eingesetzt werden, können über obige C/C++ Programmlogik noch halbwegs sinnvoll realisiert werden, aber mobile Roboter in einem Labyrinth oder gar selbstfahrende Autos sind mit dieser Technik nicht möglich. Die Umgebung ist viel zu kompleziert, um dafür eine zuverlässige Steuersoftware zu programmieren.

Ab dem Jahr 2010 wurde deshalb eine neue Richtung in der Robotik eingeschlagen die kurz erläutert werden soll. Die Grundidee besteht darin, Intelligenz auszulagern, also weg vom Roboter hin zur Umgebung des Roboters. Damit kann die Steuersoftware des Roboter minimalistisch gestaltet werden. Die Hauptaufgabe des Roboters besteht nur noch darin, Befehle die von einem operator oder von sensoren kommen zu parsen. Der Roboter muss nicht länger Entscheidungen treffen oder gar die Umgebung intern simulieren, wie das bei Model predictive control der Fall ist. Abstrakt gesprochen verwandelt sich ein geschlossenes KI System in ein offenes KI system.

Der Ansatz die interne Logik des Roboters auszulagern war ein längerer Innovationsprozess in der KI Community. Angestoßen wurde er von Rodney Brooks mit seiner subsumption architektur. Im wesentlichen geht es darum, die komplexität eines Roboters zu senken. Die neuartige minimalistische Softwarearchitektur kann nur mittels Fernsteuerung funktionieren, das es also außerhalb des Roboters eine höhere Instanz gibt die stellvertretend für den Roboter Kamerabilder auswertet, Entscheidungen trifft und Pläne durchprobiert.

Technisch gesehen ist der Paradigmenwechsel sehr einfach: anstatt einen denkenden Roboter zu realisieren, funktioniert der Roboter als Parser der Befehle von außen ausführt. Es ist also kein Roboter im engeren Sinne sondern ein ferngesteuertes Auto das auf Kommandos reagiert. Philosophisch gesehen ist so ein Ansatz jedoch weitaus schwieriger zu realisieren, weil er mit der gängigen Vorstellung von Intelligenz bricht. Über Jahrezehnte wurde Intelligenz als die Fähigkeit verstanden eigenständig Probleme zu lösen. Das trifft auf ferngesteuerte Roboter jedoch nicht zu. Ein Ferngesteuertes Auto wo ein Mensch über Tasten oder Sprache Befehle eintippt ist definitionsgemäß nicht intelligent, fällt also nicht in den Bereich der KI Forschung.

Dennoch ist genau jenes Interaktionsmuster zur Leitdisziplin der Robotik ab dem Jahr 2010 aufgestiegen. Eigenltich jedes moderne Robotik Projekt basiert auf Vision language action modellen, instruction following und VQA Benchmarks. Es gibt keine Versuche mehr, Roboter als autonome Systeme zu konstruieren, sondern 100% aller Robotik-Projekte funktioniert über Intelligence offloading mittels natürlicher Sprache. DAs also außerhalb des Roboters eine Software oder ein Mensch Befehle eingibt die vom Roboter lediglich in Handlungen übersetzt werden.

Obwohl der Ansatz zunächst umstritten war hat er einen Entscheidenen Vorteil: er ist minimalistisch. Ein ferngesteuertes System zu realisieren ist weitaus leichter als ein autonomes System zu bauen. Besonders bei komplexen Aufgaben und unstrukturierten Umgebungen kommt dieser Vorteil zum Tragen.  Das einzige Detailproblem bei semi-autonomen Systemen besteht darin die Aufgabenverteilung zwischen Roboter und menschlichen Operator auszubalanzieren, also dafür zu sorgen dass die interaktion über high level kommandos erfolgt und so die workload für den Menschen möglichst gering ist. Hier eine Rangfolge:

- hoher Workload: Fernbedienung mit Tasten ohne Befehle
- mittlerer Workload: es werden Waypoints in einer Karte vorgegeben die der Roboter abfährt
- geringer Workload: es wird ein Text prompt an den Roboter gesendet wie "fahre im Kreis".