Haushaltsroboter in den 1980er Jahren

 Zeitgleich zum Aufstieg der 8bit Heimcomputer in den 1980er gab es eine kurze Blütezeit für Haushaltsroboter. Die verkaufte stückzahl war sehr gering, und es wurde nie ein Massenprodukt. Dennoch wurden Mitte der 1980er einige frühe Roboter herstellt wie:

- Hero 24kb ram, intel 8088 cpu
- Arctec gemini, mit 100 kb RAM
- Androbot B.O.B.

Verbaut wurde damalige state of the art technologie, also 8bit CPU, ein sehr kleiner RAM und häufig BASIC ähnliche Programmiersprachen im ROM. Anders als die sehr erfolgreichen Heimcomputer von Atari und Commodore hatten die obigen Roboter keinen sinnvollen Verwendungszweck. Sie konnten zwar durch servomotoren auf dem Teppich herumfahren aber bereits die selbstlokalisierung funktioniert nicht und das greifen von Gegenständen war nur mittels Fernsteuerung möglich.

Man kann anhand dieser frühen Roboter gut erkennen warum Künstliche Intelligenz sich in den späten 1980er Jahren in einer Sackgasse befand. Und zwar weil die damals verfügbare Hard- und Software keinerlei praktische Anwendungsmöglichkeiten hatte.

Konträr dazu konnten dezidierte Heimcomputer wie der berühmte Commodore 64 oder der Apple II sehr variable verwendet werden. Man konnte damit Spiele spielen, man konnte Programmieren lernen, man konnte kurze Texte eintippen und man konnte Grafiken auf dem Bildschirm zeichnen.

Das eigentliche Problem mit den Robotern aus den 1980er war weniger ihre schlechte Hardwareausstattung sondern die Frage wie man die Funktionen des Roboter hochskalieren sollte. Also wie aus einem klobigen Plasteeimer eine intelligente Maschine wird, die eigenständig Entscheidungen trifft.

Diese Frage wurde gestellt, aber es hatte niemand eine Antwort darauf. Künstliche INteligenz war zwar als Begriff vorhanden aber es war unklar wie man diese technisch erreicht.

Im Jahr 2026 gibt es eine Antwort auf das KI Problem und zwar benötigt man ein Speaker hearer language game. Durch ein Sprachspiel mit verteilten Rollen lässt sich menschliches Denken auf zwei Stellen aufteilen und dadurch maschinell zugänglich machen. Zwar konnte 

Technisch hatte der Arctec gemini Roboter aus dem Jahr 1985 eine eingebaut "voice/speech recognition" war also in der Lage einen natürlichsprachlichen Dialog mit Menschen zu führen. Allerdings wurde dieses Feature zur damaligen Zeit nicht als Kernbestandteil der Künstlichen Intelligenz betrachtet. Die Annahme in den 1980er und teilweise bis in die 2000er Jahre lautete, dass Künstliche Intelligenz innerhalb eines Roboters verortet sei, also ein Algorithmus sei der von der CPU ausgeführt wird.

Die moderne KI Forschung sieht das grundsätzlich anders. Danach ist künstliche Intelligenz ein Kommunikationsmuster bei dem Nachrichten von A nach B übertragen werden. Es wird also nichts berechnet sondern es wird eine Nachricht befördert. Sobald man Künstliche Intelligenz als Nachrichtenübermittlung betrachtet kann man die Leistung hochskalieren. Man beginnt mit einem sehr einfachen Sprachspiel was man als computerprogram implementiert, z.B. "Hol das Objekt". Der speaker sagt einen Begriff wie "Ball" und der Hearer muss das objekt finden und einsammeln.

Die nächste Stufe wäre das Sprachspiel etwas komplexer zu gestalten, also die Anzahl der Worte erhöhen, und neben "hol" weitere Aktionswörter zu verwenden.

Das Nachrichten-basierte Verständnis von Künstlicher Intelligenz hat sich in der Informatik sehr spät durchgesetzt. Erst ab dem Jahr 2023 mit der Entwicklung von LLM Sprachmodellen wird Künstliche Intelligenz gleichgesetzt mit Mensch maschine interaktion. Der Mensch formuliert einen Text-Prompt, welcher von der Maschine durch ein Sprachmodell beantwortet wird. Je mehr anfragen ein Sprachmodel versteht und bearbeitet desto leistungsfähiger ist die Künstliche Intelligenz.

Das Hochskalieren von Künstlicher Intelligenz ab dem Jahr 2023 erfolgt durch immer komplexer werdende Benchmarks. Die ersten Datasets welche durch neuronale Netze bearbeitet wurden bestanden aus simplen Frage/Antwort paaren. Der speaker stellt eine Frage "Was ist die Hauptstadt von Groß Britanien?" und der Hearer muss die richtige Antwort sagen "London". Zunächst waren diese Datasets eingeschränkt auf eine einzige Domäne, also nur geographie Kenntnisse, nur Mathematik-Kenntnisse. Später begann man universal Datensätze zu nutzen wo also unterschiedliche Wissensgebiete mit einer Punktezahl abgefragt wurden.

Die nächste Stufe in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz bestand damit weiter interaktionen ausführen, das also der Datensatz Bilder und Töne enthielt. Die interaktion bestand jetzt darin dass der Speaker eine Aufgabe stellt wie "Male ein Bild mit einem Sonnenaufgang" und der Hearer musste dazu das passende Bild erstellen. Anschließend wurde begonnen die Schwierigkeit weiter zu erhöhen. Neuere Benchmarks enthalten komplexe Aufgabenstellungen wo also komplette Texte erzeugt werden oder umfangreiche tabellen formatiert werden. Auch diese Aufgaben werden interaktion über speaker to hearer kommunikation realisiert.