Interview Professor Torsten Kröger, KIT „Der Hype um künstliche Intelligenz ist übertrieben“

Interview Professor Torsten Kröger, KIT

„Der Hype um künstliche Intelligenz ist übertrieben“

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Was sich im Silicon Valley und in China an Robotikinnovationen zusammenbraut und warum der aktuelle Hype um künstliche Intelligenz übertrieben ist, erklärt Professor Torsten Kröger vom KIT.

Autor: Armin Barnitzke

Was sind derzeit die prägenden Trends der Robotik-Forschung?

Kröger: Spannend ist vor allem die Schnittstelle aus maschinellem Lernen und Robotik. Ziel ist, den Programmieraufwand für Roboter zu verringern. Es ist schließlich kein Geheimnis, dass heute bei der Realisierung von Roboterapplikationen mit gängigen Robotersystemen nicht der Roboter selbst und die zugehörige Hardware die Kostentreiber sind, sondern der Programmieraufwand.

Welche Ideen und Ansätze gibt es, um die Programmierung zu vereinfachen?

Kröger: Zum einen können grafische Oberflächen, mit denen man intuitiv auf einem Tablet Symbole quasi zu einem Ablaufdiagramm zusammen schiebt, die Programmierung vereinfachen. Hier gibt es bereits ganz konkrete Lösungen – etwa von Artiminds aus Karlsruhe und Drag&Bot vom Fraunhofer IPA. Und auch die Cobots Franka Emika und Sawyer haben ein ähnliches Prinzip. Einfache Aufgaben kann man damit prima umsetzen – aber richtig komplexe Applikationen, etwa schwierige Fügeaufgaben, sind mit diesen Ansätzen nur mit größerem Aufwand zu realisieren. An dieser Stelle kommen dann die Ansätze des Machine Learnings ins Spiel.

Um welche Art des Machine Learnings geht es hier?

Kröger: Man muss grundsätzlich unterscheiden zwischen Perception, also Wahrnehmung, und Aktuatorik, also Bewegung. In Sachen Wahrnehmung gibt es beim Machine Learning derzeit enorme Durchbrüche. Fast jede Woche gibt es neue Rekorde zu vermelden – beispielsweise, dass die maschinelle Bilderkennung bei statischen Bildern inzwischen besser ist als beim Menschen. Und in drei bis fünf Jahren werden wir vermutlich in der Lage sein, aus einem 2D-Bild mit Machine-Learning-Algorithmen auch Tiefeninformationen zu extrahieren. Und natürlich gibt es auch bei der Spracherkennung enorme Fortschritte – siehe Google Home und Amazon Alexa.

Und wie steht es um das Machine Learning bei der Aktuatorik?

Kröger: Die Aktuatorik ist in der Robotik der kritische Punkt. Denn Robotik bedeutet ja, dass man physisch mit der Welt interagiert. Es gibt in der Forschung erste Ansätze, Robotern datengetrieben etwas beizubringen. Roboter sollen also quasi wie kleine Kinder durch Ausprobieren lernen. Das funktioniert im Labor applikationsspezifisch bereits recht gut – etwa beim Griff in die Kiste, wo sich Roboter selbstständig verbessern. Wir sind aber noch sehr weit entfernt von einer generischen Lösung. Zumal ein Lernen durch Ausprobieren gerade in der Robotik seine Grenzen hat.

Inwiefern?

Kröger: Man lernt ja vor allem durch Fehler gut. Bei Robotern sollte aber auch in der Lernphase – je nach Applikation – nichts schief gehen: Roboter sollten keine Teile kaputtmachen oder gar Menschen verletzten. Man kann in eine Automobilfabrik keine Roboter reinstellen, die erstmal lernen müssen, wie Autos gebaut werden und daher zunächst viel Ausschuss produzieren. Erst wenn wir es schaffen, dass Roboter zunächst in der Simulation lernen und dann erst in der realen Welt eingesetzt werden, könnte man lernende Roboter viel universeller einsetzen. Da sind wir aber – zumindest heute – noch nicht.

Der aktuelle Hype um Machine Learning und KI ist also übertrieben?

Kröger: Unbedingt. Das Thema muss man wirklich auf den Boden der Tatsachen holen. Auch wenn es bei der Bild- und Spracherkennung große Durchbrüche gibt, sind wir bei der Aktuatorik – also wenn sich Systeme bewegen und mit ihrer Umgebung physisch interagieren – noch sehr weit von Durchbrüchen entfernt. Wir wissen noch nicht einmal, ob die aktuellen Methoden des Machine Learning hier die richtigen sind. Denn die Methoden skalieren derzeit noch nicht. Die Hollywood-geprägte Erwartungshaltung an intelligente autonome Robotern können wir kurz- und mittelfristig in keinster Weise erfüllen. Letztlich sollte man auch mit dem Begriff künstliche Intelligenz vorsichtig sein: Machine Learning sind schlicht und einfach Software-Algorithmen, die aus Daten lernen. Punkt. Das hat noch nichts mit künstlicher Intelligenz oder gar menschlicher Intelligenz zu tun.

Werden wir den generisch autonomen und intelligenten Roboter also gar nie haben?

Kröger: Nie würde ich nicht sagen, das wäre zu pessimistisch. Aber ich bin mir nicht sicher, ob ich das in meinem Leben noch erleben werde. Zumindest aus heutiger Sicht.

Zurück zur einfachen Programmierung der Roboter. Treiben die großen Roboterhersteller diese mit genug Schwung voran?

Kröger: In den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen aller großen Roboterhersteller sind entsprechende Projekte am Laufen. Weil man eben erkannt hat, dass man die letzten Jahre hier auf dem falschen Dampfer unterwegs war – erstaunlicherweise aber sehr spät. Mir ist kein großer Roboterhersteller bekannt, der in Sachen einfache Programmierung etwas konzeptionell Gutes vorweisen kann – das sind alles weiter textbasierte Programmierumgebungen, die zwar sehr mächtig sind, aber hoch ausgebildetes Personal erfordern.

Besteht also die Gefahr, dass ein neuer Player mit einer einfachen und umfassenden Robotikplattform den etablierten Roboterherstellern die Butter vom Brot nimmt?

Kröger: Grundsätzlich besteht diese Gefahr – allerdings ist mir kein Projekt bekannt, das die Qualitätsanforderungen eines Daimler oder VW erfüllen würde. Es gibt natürlich Opensource Systeme wie ROS – aber diese sind in Sachen Safety und Echtzeit noch weit von der Produktreife entfernt. ROS ist noch eine reine Forschungsplattform.

Und was braut sich im Silicon Valley zusammen, bei Google und Co?

Kröger: Schwer zu sagen: Es gibt zwar an die 100 Robotik Start-ups im Silicon Valley und viel Venture Capital. Aber noch ist im Silicon Valley nichts Bedrohliches herangewachsen, was sicher auch der Mentalität der Investoren geschuldet ist. Die Investoren im Silicon Valley denken in einem Zeitraum von zwei Jahren. Aber in zwei Jahren ist es einfach schwierig, eine zertifizierte und sichere Robotersteuerung zu bauen – egal wie viel Geld und Manpower man hat. Zudem wird im Silicon Valley das Thema Qualität und Safety oft zu sehr vernachlässigt, man hängt dort noch zu sehr an der „Android-Denke“.

Was meinen Sie mit Android-Denke?

Kröger: Wenn beim Android Smartphone ein Fehler passiert, dann stürzt eben die App ab oder der Anruf wird unterbrochen. Beim Roboter kann ein Fehler Menschenleben kosten. Das sind zwei völlig unterschiedliche Konsequenzen, die daher eine andere Herangehensweise erfordern. Es ist sicher auch eine der Stärken in Deutschland, dass wir mehr Verständnis für Qualität und Mechatronik, Hardware und Echtzeit haben – und eben einfach penibler sind. Natürlich kann man mit der Android-Denke viel schneller erste Ergebnisse liefern und nach wenigen Monaten ein sexy Video drehen, wo der Roboter fantastische Sachen macht. Aber wenn man dies in marktfähige Produkte gießen will, läuft man mitunter Gefahr, in einer Sackgasse zu enden.

Wenn im Silicon Valley keine Gefahr lauert, kommt dann das Next Big Thing aus China?

Kröger: Das ist viel wahrscheinlicher. Erstens haben die Chinesen das Thema Safety erkannt und nehmen es – anders als vor zwei bis drei Jahren – inzwischen ernst. Und auch beim Thema Machine Learning sind die Chinesen mit den Amerikanern gleichauf oder gar überlegen – zumindest auf der akademischen Seite: Zum Thema Machine Learning kommen derzeit mehr wissenschaftliche Papiere aus China als aus den USA. In China wächst also eine ganz neue Generation von Ingenieuren heran, die Machine Learning versteht.

Welche Rolle spielt der Staat beim chinesischen Roboter-Boom?

Kröger: Das Thema wird vom Staat strategisch gesteuert. Und für strategisch wichtige Themen stellt China solche Ressourcen bereit, dass es mich nicht wundern würde, wenn wir in fünf Jahren einige spannende Robotik-Innovationen aus China sehen. Eben auch, weil man in China langfristiger denkt und investiert als im Silicon Valley.

Wächst das chinesische Knowhow nur durch eigene akademische Ressourcen oder kaufen die Chinesen auch Knowhow zu – Stichwort Kuka?

Kröger: Sicher beides. Mit Kuka hat sich China viel Knowhow eingekauft – denn es geht ja nicht nur um die Roboter, sondern zum Beispiel auch um Kuka Systems, Swisslog und Connyun. Vor allem aber weiß man bei Kuka, wie man Roboter in großer Stückzahl und hoher Qualität fertigt. Viele andere chinesische Roboterhersteller sind bislang ja eher im Lowcost- und Lowquality-Bereich unterwegs. Aber es ist nur eine Frage der Zeit: Mit der Zeit werden die Chinesen auch das besser und besser machen.

Und was ist die Folge?

Kröger: Die Folge wird sein, dass die reine Roboterhardware zum großen Teil Commodity sein wird. Es wird immer schwieriger für die Roboterhersteller, sich über die Hardware zu unterscheiden. Daher findet die Wertschöpfung in der Robotik immer mehr über Software statt – mit Themen wie Sensorik, Bilderkennung und Cloud.

Karlsruher Institut für Technologie

www.ipr.kit.edu


Intelligente Robotik @

  • Über den Stand der „Robotics in Silicon Valley“ spricht Professor Torsten Kröger vom KIT auch auf dem automatica Forum 2018 (19. Juni 2018; 14:30 bis 15 Uhr). Als Leiter der Robotics Software Division bei Google, koordinierte Kröger die Forschungsaktivitäten in Sachen Robotik und maschinellen Lernen zwischen Deepmind, Google Research und Google [X].
  • Über „Roboterassistenten mit maschineller Intelligenz als Kollegen und Helfer des Menschen“ spricht am 20. Juni 2018 um 12:00 Uhr Professor Dr.-Ing. Sami Haddadin, Direktor der Munich School of Robotics and Machine Intelligence an der TU München.
  • Am 21. Juni gibt es von 15 bis 16 Uhr eine Podiumsdiskussion zum Thema „Künstliche Intelligenz: Von der Service Robotik bis zur smarten Produktion. Wie intelligent können Maschinen werden?“ – unter anderem mit IBM, Google, RWTH Aachen und dem Fraunhofer IPA.

www.automationspraxis.de/automaticaforum


Kroeger @ automatica

Neben der einfachen Progranmierung und Konkurrenz aus China sieht Professor Torsten Kröger die klassischen Roboterhersteller auch beim Thema Offenheit gefordert: „Aus meiner Sicht wäre es gut, wenn die Roboterhersteller offener wären in ihren Steuerungen. Dass Applikationsentwickler hier nicht nur die herstellerspezifischen Programmiersprachen zur Verfügung haben, sondern dass sich auch mit eigenen Sachen andocken können.“ So wären fortgeschrittene Applikationen mit Sensor- und Vision-Signalen einfacher umsetzbar. „Die großen Hersteller werden hier zwar offener, aber leider nur ganz, ganz langsam.“

Gar nichts dagegen hält Professor Torsten Kröger von dem Trend, Robotikfunktionen in klassische Maschinensteuerungen zu integrieren? „Aus meiner Sicht ist das eine ganz falsche Entwicklung. Letztlich wird hier einfach die PLC Open Spezifikation implementiert. Aber wenn man damit sensorbasierte Applikationen wie Kraftregelung und Abstandsregelung oder Kamera-geführte Robotik und Mensch Roboter Interaktion realisieren möchte, ist man in der Sackgasse.“


Von Google zum KIT

Professor Torsten Kröger ist einer der erfolgreichsten deutschen Robotik-Forscher. Er hat an der TU Braunschweig promoviert und das vielfach ausgezeichnete Robotik-Start-up Reflexxes gegründet, das von Google aufgekauft wurde. Bei Google [X] war Kroeger Leiter der Robotics Software Division und koordinierte die Forschungsaktivitäten in Sachen Robotik und maschinellem Lernen zwischen Deepmind, Google Research und Google [X]. Zudem arbeitete er als Gastwissenschaftler an der Stanford University. Seit 2017 leitet Kröger das Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) und Intelligente Prozessautomation und Robotik (IPR) am KIT.

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