Wie Roboter die Evolution lernten – und was wir davon haben

Die Roboter kommen, um uns zu vernichten, heisst es oft in dystopischen Filmen. Jetzt können sie auch noch eigene Nachkommen bauen – doch daran ist nicht Schlechtes. Im Gegenteil! Oft wird die moderne Forschung dargestellt, als sei sie nur einen Schritt von der unaufhaltsamen Roboterapokalypse entfernt, wie man sie aus den Terminator-Filmen kennt. Obgleich bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Risiken bestehen, die ernst genommen werden müssen, könnte eine übermäßig ängstliche Reaktion auf jede Neuerung im Bereich der Robotikforschung und Kreativität behindern.

Zum Beispiel könnte eine Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, zukünftige Versionen von sich zu entwerfen – also ein Roboter, der sich selbst reproduzieren und weiterentwickeln kann – uns unter Umständen dabei hilft, Innovationen zu entwickeln, auf die wir alleine nie gestoßen wären. Eine solche Künstliche Intelligenz würde sorgfältiger Beobachtung und Kontrolle bedürfen, und doch hätten wir keinen Anlass zur Sorge. Vielmehr könnte sie uns zu einem tieferen Verständnis der physischen Welt und unserer eigenen Entwicklung verhelfen.

Unnatürliche Auslese

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung eines Designs, indem man es wiederholt, vervielfältigt und jedes Mal ein klein wenig abwandelt (iteratives Design), ist keine neue Herangehensweise, fand bisher aber nur bei Computersimulationen Anwendung.

Indem man eine Gruppe von Lebensformen entwirft, die zur Reproduktion fähig sind, kann man einen Prozess simulieren, der der natürlichen Auslese der echten biologischen Evolution ähnelt. Die erfolgreichsten Individuen pflanzen sich mit größerer Wahrscheinlichkeit fort und verbreiten so ihr ganz eigenes Design. Auf diese Weise wird man nach ein paar Generationen zu einer optimierten Version der Lebensform gelangt sein, die ein menschlicher Entwickler vielleicht so nicht hätte konstruieren können.

Computersimulationen der natürlichen Auslese und Evolution bringen eine Reihe von Vorteilen mit sich. Wie viele Generationen produziert werden und wie schnell das vonstatten geht, hängt theoretisch nur von der Geschwindigkeit des Computers ab. Wenig versprechende Modelle können einfach verworfen, Modelle mit großem Potenzial schnell ausgetestet werden. Zudem besteht kein großer Bedarf an Rohstoffen, denn Computerspeicher ist im Überfluss vorhanden, kostengünstig und platzsparend.

Das Problem dabei ist, dass die simulierten Lebensformen eventuell nur beschränkt dem ähneln, was in der echten Welt existieren kann. Andererseits sind Roboter, die tatsächlich gebaut werden können, für gewöhnlich ihre gesamte Existenz über an eine physische Form gebunden.

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So sehen die ersten Robo-Babies aus (Image by Fumiya Iida)

Um diese Probleme zu überwinden, haben meine Kollegen und ich einen „Mutter“-Roboter gebaut, der seine eigenen „Kinder“ auch ohne menschlichen Eingriff herstellen kann, wie vor Kurzem in der Fachzeitschrift PLOS One (Public Library of Science) berichtet wurde. Wir haben ihn so programmiert, dass er einfache Roboter produzieren kann, die aus einem bis fünf kriechfähigen Plastikwürfeln mit eingebautem kleinem Motor bestehen. Die Kinderroboter werden im weiteren Verlauf automatisch getestet, um herauszufinden, welches Modell die beste Leistung erbringt.

Auf Grundlage dieser Ergebnisse produzierte der Mutterroboter dann nach dem Prinzip der natürlichen Auslese eine zweite Generation. Er benutzte die „virtuelle DNS“ der besten Kinder der ersten Generation als Ausgangspunkt für seine Entwürfe, um die bevorzugten Eigenschaften weiterzugeben. Dieser Prozess wurde hunderte Male wiederholt, bis schließlich die stärksten Individuen aus der letzten Generation eine bestimmte Bewegungsabfolge doppelt so schnell absolvieren konnten wie die stärksten Individuen aus der ersten Generation.

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Die Mutter der Erfindung

Indem man dem Mutterroboter die Möglichkeit gab, unentwegt Hunderte neuer Formen und Gangarten für seine Kinder zu entwickeln, erschuf er Modelle, zu deren Konstruktion ein menschlicher Entwickler wohl nie in der Lage gewesen wäre. Die interessanteste und wichtigste Erkenntnis ist, dass der Roboter dabei echte Kreativität unter Beweis stellte.

Anders als herkömmliche mechanische Systeme wie Verpackungsroboter in Fabriken, die von Menschen programmierte Bewegungen wiederholen, war unser Mutterroboter in der Lage, eigenständig, ohne Einflussnahme menschlicher Entwickler, Kinderroboter herzustellen. Er kann folglich neue Modelle „erfinden“.

Momentan sind die Kinderroboter noch zu simpel und ihre Fähigkeiten zu eingeschränkt, daher handelt es sich nicht um eine vollständige Entsprechung der natürlichen Evolution. Nichtsdestotrotz gibt es angesichts der fortschreitenden Technologie keinen Grund anzunehmen, dass dies nicht in Zukunft möglich sein wird.

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Wenn er groß ist, will er mal ein Roboter werden: Klötze, die kriechen können. (Image by Fumiya Iida)

Aber stellen Roboter, die sich eigenständig weiterentwickeln, nicht eine zu große Gefahr dar? Wir glauben nicht. Das Ziel unserer Forschung ist es, grundlegende Funktionsweisen der Kreativität auf Maschinen anzuwenden. Wir wollten herausfinden, wie Maschinen mit unbekannten Objekten umgehen, wie neue Ideen und Entwürfe aus einem statistischen Prozess heraus entstehen können, und wie viel Energie, Rohstoffe und andere Ressourcen benötigt werden, um etwas wirklich Innovatives zu erschaffen.

Die bisher erstellten Roboterkinder haben uns mit ihren einzigartigen Designs und ihrer Beweglichkeit einige Überraschungen beschert, da menschliche Ingenieure kaum je auf solche Ideen gekommen wären. Entwicklung ist ja immer ein fortschreitender Prozess, bei dem Technologie Stück für Stück aufgebaut wird und man hinterfragt, warum und wie Dinge funktionieren. Darum befinden sich unsere intelligenten Roboter, anders als biologische Lebewesen, noch immer innerhalb der von uns gesetzten Grenzen und unter unserer Kontrolle. Und dort werden sie auch immer bleiben.

Dieser Artikel erschien zuerst auf “The Conversation” unter CC BY-ND 4.0. Übersetzung mit freundlicher Genehmigung der Redaktion.


Teaser & Image “Robot Wood” (adapted) by kaboompics (CC0 Public Domain)


ist Dozent für Mechatronik an der technischen Fakultät der Universität Cambridge. Er forscht zu den Themen Robotik, Biomechanik und künstlicher Intelligenz und betreut eine Forschergruppe, die sich mit Bewegungsmotorik von Robotern beschäftigt.


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