Wie künstliche Intelligenz in der Robotik eingesetzt wird

Dank künstlicher Intelligenz (KI) können Roboter heute lernen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen, ohne dass ein Mensch oder vorprogrammierte Anweisungen erforderlich sind. Roboter, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, verfügen über Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, Daten aus ihrer Umgebung zu analysieren und zu verstehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Diese Algorithmen kann man sich als Analogie zum menschlichen Gehirn vorstellen, das Informationen aus den Sinnesorganen interpretiert, nach Mustern sucht und Ergebnisse liefert. Durch den Einsatz von Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung kann künstliche Intelligenz es Robotern auch ermöglichen, mit Menschen und anderen Maschinen zu interagieren.

Künstliche Intelligenz in der Robotik ist ein faszinierendes Gebiet, das zwei miteinander verbundene Disziplinen, nämlich künstliche Intelligenz und Robotik, miteinander verbindet. Ziel ist die Entwicklung von Robotern mit künstlicher Intelligenz, die logisch denken, lernen, wahrnehmen und Entscheidungen treffen können – Aufgaben, die normalerweise den menschlichen Intellekt erfordern. Die künstliche Intelligenz befasst sich mit der Entwicklung von Software und Algorithmen für intelligentes maschinelles Verhalten, während sich die Robotik auf den Entwurf, den Bau und den Einsatz von Robotern konzentriert. Zusammen bilden sie die künstliche Intelligenz der Robotik, die Robotersysteme mit Technologien der künstlichen Intelligenz ausstattet, um ihre Fähigkeiten und ihre Automatisierung zu verbessern und sie in die Lage zu versetzen, komplexere und unabhängigere Aufgaben zu erfüllen.

Künstliche Intelligenz wird in der Robotik auf unterschiedliche Weise eingesetzt, je nach Art, Funktion und Ziel des Roboters. Typische Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Robotik sind

Computer Vision

Die Analyse und das Verstehen von visuellen Daten, einschließlich Bildern und Filmen, stehen im Mittelpunkt dieses Zweigs der künstlichen Intelligenz. Roboter können dank Computer Vision Distanzen, Tiefen und Dimensionen messen sowie Objekte, Gesichter, Gesten und Landschaften in ihrer Umgebung erkennen und identifizieren. Für Aufgaben wie Navigation und Hindernisvermeidung sowie für die Identifizierung, Verfolgung und Manipulation von Objekten ist das maschinelle Sehen von entscheidender Bedeutung.

Maschinelles Lernen

Die Entwicklung von Algorithmen, die ohne explizite Programmierung aus Daten und Erfahrungen lernen können, steht im Mittelpunkt dieses Bereichs der künstlichen Intelligenz. Dank des maschinellen Lernens können Roboter heute optimal arbeiten, sich an neue Gegebenheiten anpassen und Probleme angehen, die für herkömmliche Ansätze zu kompliziert oder zu dynamisch sind. Je nach Art und Zugänglichkeit der Daten und des Feedbacks kann das maschinelle Lernen auf überwachte, unüberwachte oder verstärkende Lernverfahren zurückgreifen. Für Aufgaben wie Klassifizierung, Clustering, Regression, Erkennung von Anomalien und Kontrolle ist maschinelles Lernen hilfreich.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung und Erstellung natürlicher Sprache, einschließlich Sprache und Text, fällt in diesen Bereich der künstlichen Intelligenz. Mithilfe von Methoden zur Erzeugung, Interpretation und Übersetzung natürlicher Sprache ermöglicht die natürliche Sprachverarbeitung Robotern die Kommunikation mit Menschen und anderen Maschinen. Aktivitäten wie Konversationssysteme, Informationsextraktion, Stimmungsanalyse und Mensch-Roboter-Interaktion benötigen natürliche Sprachverarbeitung.

Tiefes Lernen

Dieser Zweig des maschinellen Lernens befasst sich mit künstlichen neuronalen Netzen, die aus mehreren Schichten verbundener Knoten bestehen und in der Lage sind, komplizierte und nichtlineare Muster aus großen Datenmengen zu lernen. Deep Learning ermöglicht es Robotern, Aufgaben in den Bereichen Computer Vision, Spracherkennung, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache auszuführen, die eine hohe Abstraktion und Generalisierung erfordern. Je nach Design und Zweck des Netzes können beim Deep Learning auch faltende, rekurrente oder generative neuronale Netze verwendet werden.

Künstliche Intelligenz und Robotik bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten und Schwierigkeiten für die zukünftige Entwicklung von Technologie und Gesellschaft. Roboter mit künstlicher Intelligenz können Aufgaben übernehmen, zu denen Menschen nicht in der Lage sind, wie z. B. die Erforschung des Weltraums, militärische Operationen und Lebensrettung. Mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Roboter können jedoch auch Gefahren und moralische Probleme mit sich bringen. So könnten sie beispielsweise menschliche Arbeitskräfte ersetzen, Unfälle verursachen oder ethische und moralische Bedenken hinsichtlich der Rechenschaftspflicht und Verantwortung aufwerfen. Daher müssen Gesetze und Richtlinien, die die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Gerechtigkeit dieser Geräte sowie die Wahrung der Menschenrechte, der Würde und der Werte gewährleisten, als Leitfaden für die Entwicklung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Robotik dienen.