Künstliche Intelligenz: Video zeigt Googles selbstlernende Roboterhände
Vor einigen Wochen hat die Google-Tochter Boston Dynamics mit dem Video vom laufenden Atlas-Roboter gezeigt, was für einen großen Fortschritt man mittlerweile in der Entwicklung der Roboter und auch deren Intelligenz gemacht hat. Durch neurale Netzwerke sind die Maschinen und Algorithmen mittlerweile selbst lernfähig geworden und haben eine Art von Intelligenz entwickelt. Ein neues Video zeigt nun, wie eine Roboterhand lernt, ganz verschiedene Gegenstände aufzuheben.
Die Entwicklung zwischen der Robotik und der Künstlichen Intelligenz durch Einsatz von neuralen Netzwerken ist mittlerweile eng miteinander verzahnt und Google scheint mit seinen diversen Projekten große Fortschritte zu machen. Während man früher alle Abläufe strikt in die Roboter einprogrammiert hat, sind diese mittlerweile lernfähig und entwickeln eine Art Erfahrungsschatz, mit dem sie ihre eigene Leistung immer weiter verbessern.
Obiges Video zeigt eine Roboterhand, die es vollkommen selbstständig gelernt hat, Gegenstände aufzuheben. Das klingt wenig spektakulär, und sieht auch nicht wirklich aufregend aus, aber es ist sehr gut zu sehen dass die Hand je nach Objekt eine andere Herangehensweise zum Aufheben hat. Teilweise dreht sie sich das Objekt erst in die richtige Richtung um es einfacher greifen zu können. Teilweise bemerkt sie durch die Beschaffenheit, etwa ein weiches Objekt, dass es einfacher ist in dieses hereinzugreifen.
Die Hand besteht lediglich aus einem einfachen Greifer und hat praktisch nur zwei Finger, was es natürlich sehr viel schwerer macht einen Gegenstand sicher vom Tisch aufzuheben. Trainiert wurde das System gleich durch 14 miteinander vernetzte Greifarme, die in insgesamt 800.000 Versuchen die Beschaffenheit der Objekte gelernt und Strategien zum aufheben entwickelt haben. In obigem Video sieht man, dass die Hand dabei sehr sicher ist und jedes Objekt wohl genau so hochhebt, wie es auch ein Mensch mit nur zwei Fingern tun würde.
Im Blogpost von Google Research gibt es noch eine ganze Reihe von weiteren Videos, in denen auch gezeigt wird wie die Hand in den ersten Versuchen versagt und das Objekt durch die falsche Herangehensweise nicht aufheben kann. Bei den ersten 30 Versuchen lag die Fehlerquote bei etwa 34% und konnte durch weiteres Training auf immerhin 18% gesenkt werden. Eine Schwierigkeit war es auch, dass die Roboter erst einmal die diversen Objekte auseinander halten und diese dann auch trennen mussten.
Aktuell zeigt Googles Künstliche Intelligenz, die auf neuralen Netzwerken basiert, auch in einem völlig anderen Gebiet seine Stärken: Der amtierende Go-Weltmeister wurde bereits zwei mal von AlphaGo geschlagen und die Software steht kurz davor das gesamte Duell für sich zu entscheiden.
» Artikel im Google Research Blog
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