Das Jahr 2010 stellt eine Zeitenwende in der Robotik da. Bis zu diesem Zeitpunkt gab es viele ungelöste Probleme aber es fehlte eine Richtung wohin sich Künstliche Intelligenz und Robotik entwickeln könnte. Diese Sackgasse soll im folgenden erläutert werden.
Vor dem Jahr 2010 wurde Robotik als Teilgebiet der Informatik betrachtet. Der Fokus war auf die Hardeare eines Roboters sowie dessen Software gerichtet. Also welche Aktuatoren benötigt werden, welcher Microcontroller Sinn macht, in welcher Programmiersprache die Software geschrieben ist. Diese technische Sichtweise entspricht der Tradition der Informatik wo ebenfalls untersucht wird, wie Systeme intern funktionieren. So wird ein Betriebssystem in einer bestimmten Programmiersprache erstellt um es auf einer bestimten CPU auszuführen. Laut Selbstdefinition ist Informatik die Wissenschaft von Computern, folgerichtig stehen Computer im Zentrum der Aufmerksamkeit.
Mit dieser Sichtweise gelang es bis 2010 das mögliche Ziel einer Künstlichen Intelligenz zu realisieren. Wenn man die Hardware eines Roboters baut, einen Microcontroller zur STeuerung verwendet und in einer Hochsprache wie Java ein Software schreibt, hat man formal einen Roboter entwickelt, nur wird diese Maschine in der Realität keine sinnvolle Handlunbg ausführen. Man kann zwar rein formal in der Java Software einen Zufallsgenerator programmieren welcher die Räder des Roboters zufällig bewegt nur führt das nicht dazu dass der Roboter vor einem Hinderniss stoppt oder gar den Ausgang in einem Labyrinth findet.
Scheinbar fehlt noch eine wichtige Komponente und zwar künstliche Intelligenz. Es gab bis 2010 durchaus Bemühungen diese Komponente zu realisieren, z.B. über Algorithmen oder sogar mittels eigener Roboterbetriebssysteme wie ROS, nur leider waren diese Versuche nicht erfolgreich. Selbst sehr komplexe Roboter die aus 100k und mehr Codezeilen bestehen waren vor 2010 lediglich in der Lage pick&place aufgaben auszuführen, z.B. objekte auf einem Fließband zu greifen. Aber auch nur dann wenn alle Bedingungen unverändert blieben. Eine Navigation in chaotischen umgebungen war hingegen nicht umsetzbar.
Bis 2010 gab es ausschließlich Industrierobotoer welche einfache Bewegungen in hoher Wiederholung ausführten. Typische Beispiele sind Schweißroboter. Diese Systeme arbeiteten nach mechatronischen Prinzipien: in Software wurde eine Trajektorie definiert die vom Aktuator ausgeführt wurde. Leider waren die systeme nicht im Stande in veränderlichen Umgebungen zu funktionieren. Man hätte dazu die komplette interne Software neu programmieren müssen, was zeitaufwendig ist.
Erschwerend kam hinzu, dass bis zum 2010 Jahr bereits bekannt war, dass die meisten Robotik-Probleme einen np harten Zustandsraum besitzen. Um eine komplexe kinematische Kette zu steuern oder in einem Labyrinth zu navigieren gibt es eine hohe Anzahl möglicher Weltzustände die sich von Algorithmen nicht durchprobieren lassen mangels Rechenkapazität. Dadurch gab es zwei Grundsätzliche Probleme:
1. die vorhandene Rechenleistung war zu gering für Motion planning Algorithmen
2. Algorithmen funktionieren nach starren Prinzipien
Innerhalb der Informatik können viele Probleme gelöst werden. Die beiden oben genannten allerdings nicht. Es ist nicht möglich die Rechenleistung von Computern beliebig zu erhöhen und man kann nur jene Algorithmen in Software umsetzen die bereits erfunden wurden. Scheinbar war die Informatik nicht im Stande das Problem der künstlichen Intelligenz zu lösen, jedenfalls nicht im Jahr 2010.
Die Ursache für das Dilemma liegt in der Informatik selbst. Weiter oben wurde erläutert, dass Informatik die Wissenschaft von Computern ist. Und genau hier liegt das Problem. Computer sind das falsche Modell um künstliche Intelligenz zu untersuchen. Ein Computer im engeren Sinn ist eine Turing Maschine, also ein programmgesteuerter Automat. Dieser Automat ist im Stande mathematische Operationen auszuführen wie 1+1 zu berechnen und der Automat kann Algorithmen ausführen wie z.B. einen Bubble Sort Algorithmus, allerdings vermag eine Turing Maschine keine Künstliche Intelligenz zu erzeugen.
Bis ca. 2010 war innerhalb der Inforamtik diese Begrenzung nicht akzeptiert. Das Problem der künstlichen Intelligenz wurde ignoriert, man hatte die optimistische Vorstellung dass es eine Art von besserem Algorithmus gäbe der auf einer Turing Maschine intelligentes verhalten zeigt. Diese optmistische Vorstellung hatte einen wissenschaftlichen Hintergrund und zwar gab es funktionsfähige Schachprogramme. Diese funktionieren über Algorithmen welche in der Lage waren, Schach zu spielen und sogar gegen Großmeister zu gewinnen.
Vor dem Jahr 2010 wurde künstliche Intelligenz als Problem der Informatik und der Mathematik definiert. Und zwar deshalb weil in diesem Raster bisherige Probleme wie Softwareengineering, Grafikprogrammierung, und Hardwareentwicklung definieren ließen. All dies sind jeweils mathematisch-technische Probleme. Es ist entscheidend wie ein System intern aufgebaut ist, aus welchen Bauteilen es besteht und welcher Algorithmus verwendet wird. Wie schon oben vermerkt führt diese Perspektive bei Künstlicher Intelligenz nicht zum Erfolg, das war jedoch den Programmierern vor 2010 nicht bewusst. Sie verwendeten bekannte Werkzeuge und bekannte Sichtweise um das neue unbekannte Problem der KI zu lösen.
Interessant ist auch wie mit möglichen Alternativen zur mathematisch-technischen Sichtweise verfahren wurde. Ferngesteuerte Roboter und natürliche Sprache waren zwar bekannt aber sie wurden entweder wortlos ignoriert oder als falscher Ansatz betrachtet. Es gab also eine klare Vorstellung darüber wie Roboter programmiert werden müssten und wie nicht:
- richtig: mathematisch, technisch, algorithmen, Autonom
- falsch: Teleoperation, natürliche Sprache
Zum Abschluss des kurzen Essays eine vermutung warum genau die Kombination aus Teleoperation und Natürlicher Sprache als falsches Paradigma in der Robotik betrachtet wurde. Ein ferngesteuerter Roboter ist nit intelligent, sondern er erhält seine Befehle von außerhalb. Damit ist es kein autonomer Roboter sondern ein Scheinroboter. Zweitens ist natürliche Sprache das Gegenteil von Mathematik. Verben, Substantive und adjektiven werden nicht von der Statistik, der Algebra oder der Algorithmik erfasst sindern also keine Wissenschaft sondern haben ihren Ursprung in der Kultur. Dadurch sind Mathematiker und Informatiker nicht zuständig dafür.
