10 Schwierigste Dinge, Um Einen Roboter Zu Unterrichten

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Roboter können viele dinge tun, aber es gibt immer noch einige aufgaben, die schwer zu vermitteln sind. Finden sie heraus, was die 10 schwierigsten dinge sind, die sie einem roboter beibringen können.

Ein Mensch zu sein ist viel einfacher als ein Mensch zu bauen.

Nehmen Sie etwas so einfaches wie mit einem Freund im Vorgarten zu spielen. Wenn Sie diese Aktivität in die diskreten biologischen Funktionen zerlegen, die für ihre Durchführung erforderlich sind, ist dies überhaupt nicht einfach. Sie benötigen Sensoren, Sender und Effektoren. Sie müssen berechnen, wie schwer Sie werfen müssen, basierend auf der Entfernung zwischen Ihnen und Ihrem Begleiter. Sie müssen Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit und Ablenkungen in der Nähe berücksichtigen. Sie müssen festlegen, wie fest der Ball gehalten werden soll und wann der Fausthandschuh während eines Fangens gedrückt werden muss. Und Sie müssen eine Reihe von Was-wäre-Wenn-Szenarien verarbeiten können: Was passiert, wenn der Ball über meinen Kopf geht? Was ist, wenn es auf die Straße rollt? Was ist, wenn es durch das Fenster meines Nachbarn stürzt?

Diese Fragen zeigen einige der dringlichsten Herausforderungen der Robotik und bereiten den Countdown. Wir haben eine Liste der 10 schwierigsten Dinge zusammengestellt, um Roboter zu unterrichten, die grob von "am einfachsten" bis "am schwierigsten" angeordnet sind - 10 Dinge, die wir überwinden müssen, wenn wir die Versprechen von Bradbury, Dick, jemals erfüllen werden, Asimov, Clarke und alle anderen Geschichtenerzähler, die sich eine Welt vorgestellt haben, in der sich Maschinen wie Menschen verhalten.

10. Blaze eine Spur

10 Schwierigste Dinge, um einen Roboter zu unterrichten: dinge

Der ultimative Navigationstest für einen Roboter: Mars! Bis heute hat sich Curiosity als sehr geschickt erwiesen. Mit freundlicher Genehmigung der NASA / JPL-Caltech / MSSS

Der Übergang von Punkt A nach Punkt B klingt so einfach. Wir Menschen machen es den ganzen Tag, jeden Tag. Für einen Roboter kann die Navigation - insbesondere durch eine einzige Umgebung, die sich ständig ändert, oder zwischen Umgebungen, in denen sie noch nie zuvor vorkam - eine knifflige Angelegenheit sein. Zuerst muss der Roboter seine Umgebung wahrnehmen können, und dann muss er die eingehenden Daten verstehen können.

Roboticists befassen sich mit dem ersten Problem, indem sie ihre Maschinen mit einer Reihe von Sensoren, Scannern, Kameras und anderen High-Tech-Geräten für die Beurteilung ihrer Umgebung scharf machen. Laserscanner werden immer beliebter, obwohl sie in aquatischen Umgebungen nicht verwendet werden können, da Wasser das Licht stört und die Reichweite des Sensors drastisch verringert. Die Sonartechnologie bietet eine praktikable Option für Unterwasserroboter, bei landgestützten Anwendungen ist sie jedoch weitaus weniger genau. Ein Sichtsystem, das aus einem Satz integrierter stereoskopischer Kameras besteht, kann einem Roboter dabei helfen, seine Landschaft zu "sehen".

Das Sammeln von Umweltdaten ist nur die halbe Miete. Die größere Herausforderung besteht darin, diese Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Viele Forscher lassen ihre Roboter navigieren, indem sie eine vorgegebene Karte verwenden oder eine Karte erstellen. In der Robotik heißt das ZUSCHLAGEN -- gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung. Mapping beschreibt, wie ein Roboter mit seinen Sensoren gesammelte Informationen in eine bestimmte Darstellung umwandelt. Lokalisierung beschreibt, wie sich ein Roboter relativ zur Karte positioniert. In der Praxis müssen diese beiden Prozesse gleichzeitig ablaufen, wodurch ein Hühner-und-Ei-Rätsel entsteht, das Forscher mit leistungsfähigeren Computern und fortschrittlicheren Algorithmen überwinden konnten, die die Position basierend auf Wahrscheinlichkeiten berechnen.

9. Geschicklichkeit ausstellen

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Twendy-One, ein Roboter, der älteren und behinderten Menschen im Haus helfen soll, demonstriert seine Fähigkeit, empfindliche Gegenstände zu halten, indem er am 8. Januar 2009 an der Waseda-Universität in Tokio einen Trinkhalm zwischen den Fingern manipuliert. © Issei Kato / Reuters / Corbis

Roboter sammeln seit Jahren Pakete und Teile in Fabriken und Lagerhäusern. In solchen Situationen meiden sie jedoch in der Regel Menschen und arbeiten fast immer mit konstant geformten Objekten in einer störungsfreien Umgebung. Das Leben ist für jeden Roboter, der sich über die Fabrikhalle hinaus bewegt, weit weniger strukturiert. Wenn eine solche Maschine jemals in Heimen oder Krankenhäusern arbeiten möchte, ist ein fortgeschrittenes Tastsinn erforderlich, das in der Nähe befindliche Personen erkennt und einen Gegenstand aus einer unordentlichen Sammlung von Dingen auswählt.

Dies sind schwierige Fähigkeiten, die ein Roboter erlernen kann. Traditionell mieden Wissenschaftler Berührungen völlig und programmierten ihre Maschinen so, dass sie versagten, wenn sie mit einem anderen Objekt in Kontakt kamen. Aber in den letzten fünf Jahren wurden bedeutende Fortschritte in den nachgiebigen Designs und in der künstlichen Haut erzielt. Beachtung bezieht sich auf die Flexibilität eines Roboters. Hochflexible Maschinen erfüllen die Anforderungen. starre Maschinen sind weniger.

Im Jahr 2013 bauten die Forscher von Georgia Tech einen Roboterarm mit Federn für Gelenke, der es dem Anhängsel ermöglicht, sich wie ein menschlicher Arm zu beugen und mit seiner Umgebung zu interagieren. Als Nächstes bedeckten sie das Ganze mit "Haut", die Druck oder Berührung wahrnehmen konnte. Einige Roboterhäute enthalten ineinandergreifende sechseckige Leiterplatten, auf denen jeweils Infrarotsensoren angebracht sind, die alles erkennen können, das näher als einen Zentimeter kommt. Andere sind mit elektronischen "Fingerprints" ausgestattet - erhabene und geriffelte Oberflächen, die den Griff verbessern und die Signalverarbeitung erleichtern.

Kombinieren Sie diese High-Tech-Arme mit verbesserten Sichtsystemen, und Sie erhalten einen Roboter, der eine zärtliche Liebkosung bietet oder in Schränke greift, um einen Artikel aus einer größeren Sammlung auszuwählen.

8. Halten Sie eine Konversation

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Der Mechatroniker Ben Schaefer interagiert mit dem humanoiden Barkeeper Carl, der am 26. Juli 2013 in der Robots Bar and Lounge in Deutschland einen Drink zubereitet. Carl Schefer, der von Schäfer entwickelt wurde, kann in kleinen Gesprächen auch mit Kunden interagieren. © Fabrizio Bensch / Reuters / Corbis

Alan M.Turing, einer der Gründer der Informatik, machte 1950 eine mutige Vorhersage: Maschinen würden eines Tages so fließend sprechen können, dass wir sie nicht von Menschen unterscheiden könnten. Leider haben Roboter (auch Siri) die Erwartungen von Turing noch nicht erfüllt - noch nicht. Das liegt daran, dass die Spracherkennung viel anders ist als Verarbeitung natürlicher Sprache - was unser Gehirn tut, um während eines Gesprächs aus Wörtern und Sätzen eine Bedeutung zu gewinnen.

Anfangs dachten die Wissenschaftler, es wäre so einfach wie das Einfügen der Regeln der Grammatik in die Speicherbanken einer Maschine. Es hat sich jedoch als unmöglich herausgestellt, einen grammatikalischen Primer für eine beliebige Sprache zu kodieren. Selbst wenn Sie Regeln für die Bedeutung einzelner Wörter angeben, ist das Erlernen der Sprache eine entmutigende Aufgabe. Benötigen Sie ein Beispiel? Denken Sie an "neu" und "gewusst" oder "Bank" (ein Platz, um Geld zu legen) und "Bank" (die Seite eines Flusses). Es hat sich herausgestellt, dass Menschen diese sprachlichen Eigenheiten verstehen, indem sie sich auf geistige Fähigkeiten verlassen, die in vielen, vielen Jahren der Evolution entwickelt wurden. Wissenschaftler konnten diese Fähigkeiten nicht in diskrete, identifizierbare Regeln zerlegen.

Daher basieren viele Roboter heute bei der Sprachverarbeitung auf Statistiken. Wissenschaftler füttern sie mit riesigen Textsammlungen, bekannt als a Korpus, und lassen Sie dann den Computer den längeren Text in Stücke aufteilen, um herauszufinden, welche Wörter in welcher Reihenfolge häufig zusammenkommen. Dadurch kann der Roboter eine Sprache basierend auf statistischen Analysen "lernen". Für einen Roboter bezieht sich das Wort "Fledermaus" beispielsweise zusammen mit dem Wort "Fliege" oder "Flügel" auf das fliegende Säugetier, während sich "Fledermaus", gefolgt von "Ball" oder "Handschuh", auf den Mannschaftssport bezieht.

7. Neue Fähigkeiten erwerben

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Ein Roboter zeigt seine Schreibfähigkeiten während eines Wettbewerbs mit intelligenten Robotern, der am 16. November 2012 von College-Studenten der chinesischen Anhui Universität für Wissenschaft und Technologie erstellt wurde. © Chen Bin / Xinhua Press / Corbis

Nehmen wir an, jemand, der noch nie Golf gespielt hat, möchte lernen, wie man einen Schläger schwingt. Er konnte ein Buch darüber lesen und es dann versuchen, oder er konnte einem geübten Golfer zusehen, wie er die richtigen Bewegungen ausführt, eine schnellere und einfachere Methode, um das neue Verhalten zu erlernen.

Roboter stehen vor einem ähnlichen Dilemma, wenn sie versuchen, eine autonome Maschine zu bauen, die neue Fähigkeiten erlernen kann. Ein Ansatz, wie beim Golfspiel, besteht darin, eine Aktivität in genaue Schritte zu unterteilen und die Informationen dann in das Gehirn des Roboters zu programmieren. Dies setzt voraus, dass jeder Aspekt der Aktivität zerlegt, beschrieben und codiert werden kann, was jedoch nicht immer einfach ist. Es gibt bestimmte Aspekte des Schwingens eines Golfschlägers, die beispielsweise nicht beschrieben werden können, wie das Zusammenspiel von Handgelenk und Ellbogen. Diese subtilen Details können viel leichter kommuniziert werden als durch Erzählen.

In den letzten Jahren hatten Forscher einige Erfolge darin, Robotern das Nachahmen eines menschlichen Bedieners beizubringen. Sie nennen das Nachahmung lernen oder von Demonstration lernen (LfD) und sie ziehen es ab, indem sie ihre Maschinen mit Arrays von Weitwinkel- und Zoomkameras scharfschalten. Mit dieser Ausrüstung kann der Roboter einen menschlichen Lehrer "sehen", der einen bestimmten Prozess oder eine bestimmte Aktivität ausführt. Lernalgorithmen verarbeiten dann diese Daten, um eine mathematische Funktionskarte zu erstellen, die visuelle Eingaben mit gewünschten Aktionen verbindet. Natürlich müssen Roboter in LfD-Szenarien bestimmte Aspekte des Verhaltens ihres Lehrers ignorieren können (z. B. das Kratzen eines Juckreizes) und sich mit Korrespondenzproblemen befassen, was darauf verweist, wie sich die Anatomie eines Roboters von der eines Menschen unterscheidet.

6. Täuschung üben

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Eichhörnchen werden in der Kunst der Täuschung geübt, daher haben sich die Forscher diesen schlauen Nagetieren zu Nutze gemacht, um ein paar Ideen zu lernen, wie man Roboter täuscht. John Foxx / Stockbyte / Thinkstock

Die Kunst der Täuschung hat sich entwickelt, um Tieren zu helfen, sich gegen ihre Konkurrenten durchzusetzen und zu vermeiden, von Raubtieren gefressen zu werden. Mit Übung kann die Fertigkeit zu einem äußerst effektiven Überlebensmechanismus werden.

Für Roboter war es eine Herausforderung, zu lernen, wie man eine Person oder einen anderen Roboter täuschen kann (und das könnte für Sie in Ordnung sein). Täuschung erfordert Phantasie - die Fähigkeit, Ideen oder Bilder von äußeren Objekten zu bilden, die den Sinnen nicht zugänglich sind - was Maschinen normalerweise fehlt (siehe nächster Punkt auf unserer Liste). Sie eignen sich hervorragend für die Verarbeitung direkter Eingaben von Sensoren, Kameras und Scannern, aber nicht so gut für die Erstellung von Konzepten, die jenseits all dieser sensorischen Daten existieren.

Zukünftige Roboter können sich jedoch mit Tricks noch besser auskennen. Georgia Tech-Forscher konnten einige irreführende Fähigkeiten von Eichhörnchen auf Roboter in ihrem Labor übertragen. Zunächst untersuchten sie die unscharfen Nagetiere, die ihre Zwischenspeicher mit vergrabenen Lebensmitteln schützen, indem sie Konkurrenten zu alten, ungenutzten Zwischenspeichern führen. Dann kodierten sie diese Verhaltensweisen in einfache Regeln und luden sie in das Gehirn ihrer Roboter. Die Maschinen waren in der Lage, anhand der Algorithmen zu bestimmen, ob eine Täuschung in einer bestimmten Situation nützlich sein könnte. Wenn dies der Fall war, konnten sie eine falsche Kommunikation bereitstellen, durch die ein Begleitbot von ihrem Versteck weggeführt wurde.

5. Antizipieren menschlicher Handlungen

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Wenn Menschen viel Zeit mit Robotern verbringen wollen, wie dieser als ROBOY bezeichnete Humanoide, müssen die Maschinen ein wenig besser werden, um vorherzusagen, was als unberechenbare Menschen als Nächstes zu tun ist. © Erik Tham / Corbis

Auf "The Jetsons" konnte Rosie, das Robotermädchen, Gespräche führen, Mahlzeiten kochen, das Haus reinigen und auf die Bedürfnisse und Wünsche von George, Jane, Judy und Elroy eingehen. Um die fortgeschrittene Entwicklung von Rosie zu verstehen, betrachten Sie diese Szene aus der ersten Episode der ersten Staffel: Mr. Spacely, Georges Chef, kommt zum Jetson-Haus zum Abendessen. Nach dem Essen nimmt Mr. Spacely eine Zigarre heraus und steckt sie in den Mund, was Rosie veranlasst, mit einem Feuerzeug herüberzugehen.Diese einfache Aktion stellt ein komplexes menschliches Verhalten dar - die Fähigkeit, auf der Grundlage dessen, was gerade passiert ist, vorherzusagen, was als nächstes kommt.

Das Antizipieren menschlicher Handlungen erfordert, wie ein Betrug, einen Roboter, um sich einen zukünftigen Zustand vorzustellen. Es muss in der Lage sein zu sagen: "Wenn ich einen Menschen beobachte, der x tut, dann kann ich aufgrund früherer Erfahrungen erwarten, dass sie wahrscheinlich mit y weitermachen wird." In der Robotik war dies eine große Herausforderung, aber der Mensch macht Fortschritte. An der Cornell University hat ein Team an der Entwicklung eines autonomen Roboters gearbeitet, der darauf reagieren kann, wie ein Begleiter mit Objekten in der Umgebung interagiert. Um dies zu erreichen, verwendet der Roboter ein Paar 3D-Kameras, um ein Bild der Umgebung zu erhalten. Als nächstes identifiziert ein Algorithmus die Schlüsselobjekte im Raum und isoliert sie vom Hintergrundgewirr. Mit einer Fülle von Informationen, die er aus früheren Trainingseinheiten erhalten hatte, generiert der Roboter basierend auf der Bewegung der Person und den Objekten, die sie berührt, einen Satz wahrscheinlicher Vorhersagen. Der Roboter lässt am besten abschätzen, was als nächstes passieren wird, und handelt entsprechend.

Die Cornell-Roboter vermuten manchmal immer noch etwas Falsches, aber sie machen stetige Fortschritte, insbesondere wenn sich die Kameratechnik verbessert.

4. Aktivitäten mit einem anderen Roboter koordinieren

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Nahaufnahme eines Mitglieds der Roboterfußballmannschaft Kolumbiens. Eine der RoboCup Soccer-Ligen umfasst mehrere vollständig autonome Roboter, die zusammenarbeiten, um den Sport zu spielen. Eine andere Liga bietet humanoide Roboter! © John Vizcaino / Reuters / Corbis

Um eine einzige große Maschine zu bauen - ein Android, wenn Sie so wollen - erfordert dies erhebliche Zeit-, Energie- und Kosteninvestitionen. Ein weiterer Ansatz besteht darin, eine Armee kleinerer, einfacherer Roboter einzusetzen, die dann zusammenarbeiten, um komplexere Aufgaben zu erledigen.

Dies bringt andere Herausforderungen mit sich. Ein Roboter, der in einem Team arbeitet, muss in der Lage sein, sich gegenüber seinen Teamkollegen genau zu positionieren und effektiv kommunizieren zu können - mit anderen Maschinen und mit menschlichen Bedienern. Um diese Probleme zu lösen, haben sich die Wissenschaftler der Welt der Insekten zugewandt, die ein komplexes Schwarmverhalten zeigen, um Nahrung zu finden und Aufgaben zu erledigen, von denen die gesamte Kolonie profitiert. Durch die Untersuchung von Ameisen wissen Forscher beispielsweise, dass Personen Pheromone verwenden, um miteinander zu kommunizieren.

Roboter können dieselbe "Pheromon-Logik" verwenden, obwohl sie zur Kommunikation auf Licht und nicht auf Chemikalien angewiesen sind. Das funktioniert so: Eine Gruppe winziger Bots ist auf engstem Raum verteilt. Zuerst erkunden sie das Gebiet zufällig, bis eine Person auf eine Lichtspur trifft, die ein anderer Bot hinterlassen hat. Sie weiß, dass sie dem Pfad folgen muss und hinterlässt dabei eine eigene Lichtspur. Wenn der Weg verstärkt wird, finden immer mehr Bots es und steigen in den Waggonzug ein. Einige Forscher haben auch mit hörbaren Chirps Erfolg gefunden. Sound kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass einzelne Bots nicht zu weit weg wandern oder Teamkollegen für ein interessantes Objekt interessieren.

3. Machen Sie Kopien von sich

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Eine Hydra zeigt ihre Fähigkeit, sich selbst zu replizieren, eine Eigenschaft, die manche Robotocists gerne in ihre Maschinen einbauen würden. Luismmolina / iStock / Thinkstock

Gott sagte zu Adam und Eva: "Sei fruchtbar und vermeide dich und fülle die Erde auf." Ein Roboter, der den gleichen Befehl erhielt, würde sich entweder überfordert oder frustriert fühlen. Warum? Denn die Selbstreplikation hat sich als schwer erwiesen. Es ist eine Sache, einen Roboter zu bauen - es ist eine andere Sache, einen Roboter zu bauen, der Kopien von sich selbst erstellen oder verlorene oder beschädigte Komponenten regenerieren kann.

Interessanterweise betrachten Roboter den Menschen nicht als reproduktive Vorbilder. Vielleicht haben Sie bemerkt, dass wir uns nicht in zwei identische Teile teilen. Einfache Tiere tun dies jedoch immer. Verwandte von Quallen, die als Hydra bekannt sind, üben eine Form der asexuellen Reproduktion aus, die als bekannt ist Knospung: Ein kleiner Sack fliegt aus dem Körper des Elternteils heraus und bricht dann ab, um ein neues, genetisch identisches Individuum zu werden.

Wissenschaftler arbeiten an Robotern, die dieses grundlegende Klonverfahren durchführen können. Viele dieser Roboter sind aus sich wiederholenden Elementen aufgebaut, in der Regel Würfel, die identische Maschinen und das Programm zur Selbstreplikation enthalten. Die Würfel haben Magneten auf ihrer Oberfläche, damit sie sich an andere Würfel in der Nähe anhängen und von ihnen lösen können. Jeder Würfel ist entlang einer Diagonale in zwei Teile unterteilt, sodass jede Hälfte unabhängig voneinander schwenken kann. Ein kompletter Roboter besteht dann aus mehreren Würfeln, die in einer bestimmten Konfiguration angeordnet sind. Solange ein Vorrat an Würfeln vorhanden ist, kann sich ein einzelner Roboter umbiegen, Würfel aus seinem "Körper" nehmen, um eine neue Maschine zu säen, und dann Bausteine ​​aus dem Vorrat nehmen, bis zwei vollständig geformte Roboter nebeneinander stehen.

2. Handeln nach ethischen Grundsätzen

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Wenn Sie tödliche autonome Roboter bauen, für die keine Bediener erforderlich sind, wie genau würden Sie Ethik programmieren? © Fang Zhe / Xinhua Press / Corbis

Wenn wir den ganzen Tag mit Menschen interagieren, treffen wir hunderte von Entscheidungen. In jedem Fall wägen wir unsere Entscheidungen mit dem ab, was richtig und falsch ist, was fair und ungerecht ist. Wenn wir möchten, dass sich Roboter wie wir verhalten, brauchen sie ein Verständnis für Ethik.

Wie die Sprache ist auch das Kodieren ethischen Verhaltens eine enorme Herausforderung, vor allem weil es keine allgemein anerkannten ethischen Grundsätze gibt. Unterschiedliche Kulturen haben unterschiedliche Verhaltensregeln und unterschiedliche Rechtssysteme. Auch innerhalb der Kulturen können regionale Unterschiede die Art und Weise beeinflussen, wie Menschen ihre Handlungen und die ihrer Umgebung bewerten. Der Versuch, ein global relevantes Handbuch für Ethikhandbücher zu schreiben, könnte als Lernwerkzeug verwendet werden, wäre praktisch unmöglich.

Mit dieser Aussage konnten die Forscher kürzlich ethische Roboter bauen, indem sie den Umfang des Problems einschränkten.Beispielsweise hätte eine Maschine, die auf eine bestimmte Umgebung beschränkt ist - beispielsweise eine Küche oder ein Patientenzimmer in einer Einrichtung für betreutes Wohnen - weit weniger Regeln zu erlernen, und es wäre vernünftig, ethisch fundierte Entscheidungen zu treffen. Um dies zu erreichen, geben die Roboteringenieure Informationen über in bestimmten Fällen als ethisch eingestufte Entscheidungen in einen Algorithmus für maschinelles Lernen ein. Die Entscheidungen basieren auf drei gleitenden Kriterien: Wie viel Gutes würde eine Maßnahme bewirken, wie viel Schaden würde sie verhindern und ein Maß an Fairness. Der Algorithmus gibt dann ein ethisches Prinzip aus, das vom Roboter verwendet werden kann, wenn er Entscheidungen trifft. Mit dieser Art künstlicher Intelligenz kann Ihr Haushaltsroboter der Zukunft feststellen, wer in der Familie wer den Abwasch erledigen soll und wer die Fernbedienung für die Nacht steuern kann.

1. Gefühle fühlen

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Neben seinen emotionalen Fähigkeiten weiß Nao eindeutig, wie man chillen muss. © Gerd Roth / dpa / Corbis

"Die besten und schönsten Dinge der Welt können weder gesehen noch berührt werden. Sie müssen mit dem Herzen gefühlt werden." Wenn diese Beobachtung von Helen Keller wahr ist, dann würden Roboter das Beste und Schöne verpassen. Sie können die Welt um sich herum spüren, aber sie können diese sensorischen Daten nicht in bestimmte Emotionen umwandeln. Sie können das Lächeln eines geliebten Menschen nicht sehen und keine Freude empfinden oder die Grimasse eines schattenhaften Fremden aufnehmen und vor Angst zittern.

Mehr als alles andere auf unserer Liste könnte das der Unterschied zwischen Mensch und Maschine sein. Wie kann man einem Roboter beibringen, sich zu verlieben? Wie können Sie Frustration, Ekel, Staunen oder Mitleid programmieren? Lohnt sich das überhaupt?

Einige Wissenschaftler glauben so. Sie glauben, dass zukünftige Roboter beide kognitiven Emotionssysteme integrieren werden und dass sie in der Lage sein werden, besser zu funktionieren, schneller zu lernen und effektiver mit Menschen zu interagieren. Ob Sie es glauben oder nicht, es gibt bereits Prototypen, die einen begrenzten Bereich menschlicher Emotionen ausdrücken. Nao, ein Roboter, der von einem europäischen Forscherteam entwickelt wurde, hat die affektiven Eigenschaften eines einjährigen Kindes. Es kann Glück, Wut, Angst und Stolz zeigen, indem es Körperhaltungen mit Gesten kombiniert. Diese aus Aktionen von Schimpansen und menschlichen Säuglingen abgeleiteten Anzeigeaktionen werden in Nao programmiert. Der Roboter entscheidet jedoch, welche Emotion auf der Grundlage seiner Interaktion mit nahegelegenen Personen und Objekten angezeigt werden soll. In den kommenden Jahren werden Roboter wie Nao wahrscheinlich in einer Vielzahl von Umgebungen arbeiten - in Krankenhäusern, Heimen und Schulen -, in denen sie helfende Hände und ein sympathisches Ohr bereitstellen können.

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Anmerkung des Autors: 10 schwierigste Dinge, um Roboter zu unterrichten

Der Roboter von "Lost in Space" (die Fernsehserie der 1960er Jahre, nicht der schreckliche Film aus dem Jahr 1998) hat meine Fantasie beflügelt, als ich diesen Artikel schrieb. Es war schwierig, über Menschen zu schreiben, die mit Maschinen interagieren und nicht die ikonische Warnung des Roboters hören - "Gefahr, Will Robinson, Gefahr!" - hallte in meinen Gedanken wider.


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