Die Intelligenz der Roboter

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01:03
Es sieht beinahe so aus, als sei sich dieser Roboter seiner selbst bewusst, als wisse er um seine eigene Existenz.
Sein Erscheinungsbild ist demjenigen eines drei- bis vierjährigen Kindes nachempfunden.
Ein Menschenkind ist sicher das, was wir intelligent nennen. Beim iCub hat der Begriff der Intelligenz eine ganz andere Bedeutung.

01:28
Bei genauerem Hinsehen wird der Unterschied deutlich.
So sieht das Roboterkind seine Umgebung.

01:38
Der iCub ist ein Forschungsroboter, von dem sechs Exemplare gebaut wurden. Die Forschungsplattform iCub wurde von sieben europäischen Universitäten gemeinsam entwickelt, um verschiedene Fragestellung zu studieren.
Hier an der ETH Lausanne will man mehr darüber erfahren, wie Menschen Robotern am besten am Dinge lehren können, wie Roboter lernen und sich in Zukunft vielleicht auch selbst neue Dinge beibringen können.

02:14
Aude Billard
„Es ist der einzige humanoide Roboter, der über so viele Freiheitsgrade verfügt, der soviel Bewegungsfreiheit hat. Das erlaubt es uns, präzise Bewegungsmuster sensorisch zu studieren. Wir haben den Roboter mit der Fähigkeit ausgestattet, sein eigenes Körperschema kennen zu lernen: sind meine Arme lange genug, damit ich ein Objekt ergreifen kann?“

02:37
Das Ergreifen eines Gegenstandes, der sich nicht an einem vordefinierten Ort befindet: Was Menschen ohne Anstrengung gelingt, fällt Robotern noch immer schwer.

02:48
Aude Billard / EFPL, Lausanne
„Mein Labor beschäftigt sich damit, wie wir Roboter mit der Fähigkeit zum Lernen ausstatten können. Vor allem in Kooperation mit Menschen: etwa so wie Kinder lernen indem sie beobachten. Wir würden solche Fähigkeiten gerne auch Robotern mitgeben, damit sie an ihrem Einsatzort dazulernen könnten und nicht einfach nur vorprogrammierte Aufgaben erledigen.
Wenn der Roboter menschenähnlich aussieht, dann ist es einfacher, ihn zu trainieren. Dabei muss er nicht über die genau gleiche Anzahl Finger und die genau gleichen Körpermasse verfügen, denn schliesslich unterscheiden sich auch alle Menschen voneinander. Einige sind sehr geschickt mit ihren Händen, andere weniger. Die einen können die Finger ihrer Hand besser autonom kontrollieren als andere. Roboter können also über die gleiche Vielfalt verfügen wie auch Menschen.“

04:00
Wie beeinflusst und formt der Körper Intelligenz?
Am Institut für Künstliche Intelligenz der Universität Zürich glaubt man, Intelligenz sei mehr als das Gehirn und liesse sich nicht isoliert vom Körper verstehen.

04:15
Rolf Pfeifer / Universität Zürich
„Es gibt ja heute auch die Sichtweise, dass Intelligenz so etwas sei wie ein Algorithmus oder ein Computerprogramm, bei dem man ‚Input – Verarbeitung – Output’ hat. Es stellt sich heraus, dass das eine sehr schlechte Metapher, eine schlechte Analogie ist, um so etwas wie Intelligenz zu verstehen.
Wenn ich dieses Glas mit der rechten Hand nehme, dann ergreife ich das normalerweise so, könnte es aber auch anders in die Hand nehmen. Das tue ich aber nicht, weil das Muskelsehnensystem ist wie eine Federsystem, das sich dann so aufspannen müsste. Deshalb ist es anstrengender, es so zu ergreifen. Wenn ich aber meinen Arm in dieser Position habe und dann loslasse, so dreht er sich automatisch wieder in seine ursprüngliche Position zurück. Das nicht so sehr wehen der Steuerung durch as Gehirn, sondern wegen der Form und der spezifischen Anatomie und den Eigenschaften des Muskelsehnensystems als Federsystem. Das heisst es ist so wie wenn das Gehirn diese Funktionalität des Zurückdrehens delegieren würde an die morphologischen Materialeigenschaften des Körpers. Es kooperiert also mit dem Körper und steuert ihn nicht nur. Also ist die Intelligenz nicht nur hier, sondern verteilt. “

05:49
Auch dieser menschenähnliche Roboter wird in Kooperation mit anderen europäischen Universitäten realisiert.
Eine Delegation der EU, die das Projekt finanziert, lässt sich erklären, wo man steht: Der Roboter, ECCE genannt, ist dem menschlichen Körper nachempfunden und verfügt über grosse Bewegungsfreiheit. Die Motoren sind in ihrer Funktionsweise der menschlichen Muskulatur vergleichbar.
An diesem menschenähnlichen Roboter will man jetzt untersuchen wie er mit seiner Umgebung interagiert und diese wahrnimmt.

06:24
Rolf Pfeifer
„Ich berühre etwas, ich schaue etwas an – das ist das Rohmaterial. Da kann das Gehirn etwas lernen. Also das ist wie die Voraussetzung für die Informationsverarbeitung des Gehirns. Das heisst diese sensormotorischen Prozesse und diese Informationsprozesse des Gehirns sind ganz eng miteinander verkoppelt.“

06:45
Die Forscher um Pfeifer wollen mehr über Materialien erfahren, die spezielle Funktionalitäten besitzen. Bei diesem Forschungsprojekt verschiedener Universitäten geht es darum, einen Tintenfisch nachzubauen – in Zürich arbeitet man am Tentakel. Der Tentakel besteht aus einer speziellen Silikonmischung und lässt sich in alle Richtungen hin steuern.
So gelingt es dem Tintenfisch, Dinge zu ergreifen und festzuhalten.

O7:12
Rolf Pfeifer
„Wieso haben Pflanzen kein Gehirn? Die Antwort ist eigentlich ganz einfach: Sie müssen sich nicht bewegen. Es scheint also so zu sein, dass der evolutionäre Selektionsdruck auf die Entstehung des Gehirns von der Notwendigkeit herrührt, sich zu bewegen und sich im Raum zu orientieren zu müssen. Und da sieht man auch, dass sich so etwas wie die Intelligenz und das Denken über Jahrmillionen oder Milliarden kontinuierlich entwickelt und ich habe dort immer einen ganzen Organismus gehabt, der mit der Umwelt interagiert hat.“

07:50
Leben hat sich im Wasser entwickelt und so hat die Evolution früh Lösungen gefunden, wie sich ein Körper ohne viel zentrale Steuerung im Wasser fortbewegen kann.
08:05
Dieser Fisch-Roboter veranschaulicht, wie dies funktioniert.

08:11
Marc Ziegler / Universität Zürich
„Meine Roboter sind möglichst einfach aufgebaut. Die ganze Konstruktion spiegelt eigentlich unsere Philosophie des ‚Embodiments’ wieder. Der Aufbau hier mit dem Schwimmkörper in der Mitte, mit den Gewichten möglichst weit unten und den passiven Elementen, wie dieser flexiblen Schwanzflosse, die ich aber in der Steifigkeit verändern kann. All das ist so aufgebaut, dass ich keine Rechenleistung, keine Kontrolle dafür brauche. Das passiert eigentlich in der Physik, in der realen Welt von selbst.“

08:55
Die Bewegung ergibt sich aus der Beschaffenheit des Körpers.

09:05
Rolf Pfeifer, Universitär Zürich
„Heute weiss man, dass das Gewebe, die Materialien, die Morphologie, d.h, also die Form, die Verteilung der Sensorik, die spezifischen Eigenschaften des Gewebes auf dem ganzen Körper eine ganz zentrale Rolle spielt.“

09:22
Am vierbeinigen Hunderoboter wird dasselbe Prinzip auch auf dem Lande sichtbar. Eine einfache mechanische Bewegung erzeugt ein komplexes Fortbewegungsverhalten. Möglich wird das dank der Beschaffenheit von Materialien wie etwa einem Faserstoff auf den Roboterhundepfoten. Nach vorn geht gut, zurück bietet er Widerstand.
09:50
Verändert man den Anstellwinkel der Beine, beginnt der Hund sein Verhalten zu ändern und kriecht.

10:09
Auke Ijspeert / EFPL, Lausanne
„Mir gefällt dieser Ansatz: Auf der einen Seite die Biologie, auf der anderen die Robotik. Die Robotik hat sich von der Biologie inspirieren lassen, wenn sie zum Beispiel die humanoiden oder die vierfüssigen Roboter nehmen. Wirbeltiere brauchen kein Gehirn, um sich fortzubewegen – dazu reichen Körper und Wirbelsäule. Es ist bekannt, dass ein Huhn auch ohne Kopf noch eine Weile weiterrennen kann. Der Salamander kann sich mittels rhythmischer Bewegungen der Wirbel fortbewegen, hat sich aus der Evolutionsgeschichte aber auch die Fähigkeit zum Schwimmen bewahrt. Indem der Salamander seine Wirbel mehr oder weniger stimuliert, läuft oder schwimmt er. Um dies nachvollziehen zu können, haben wir den Salamanderroboter konstruiert, der laufen und schwimmen kann und schön den Übergang zwischen diesen Fortbewegungsarten aufzeigt.
Der Roboter ist ein Werkzeug, das es uns auch erlaubt, der Biologie wieder etwas zurück zu geben, zum Beispiel in der Gehirnforschung. Weil es schwierig ist zu verstehen, wie das Gehirn arbeitet, ist es sehr nützlich, Modelle zu bauen: Um das Gehirn zu verstehen, braucht es einen Körper und den kann die Robotik liefern. Im Salamanderroboter können wir unsere Hypothesen testen: Wie steuert der Salamander seine Fortbewegung? Wie wechselt er von Land zu Wasser? So können wir Erkenntnisse über die Biologie gewinnen.“

12:06
In einem anderen Labor der ETH  in Lausanne beschäftigt man sich mit fliegenden Robotern. Hier interessiert man sich etwa dafür, wie Insekten in einem Raum navigieren können, ohne in ein Hindernis zu fliegen. Wie tun das Insekten, wie funktioniert ihr Sehen, wie verarbeitet ihr Gehirn die Informationen?

12:42
Dario Floreano, EFPL, Lausanne
„Es ist spannend zu studieren, wie die Biologie Probleme löst und mit dieser Inspiration dann Roboter zu bauen. Andererseits helfen uns Roboter auch, offene Fragen in der Biologie zu beantworten. Wie alle lebenden Systeme verfügen Roboter über einen Körper und über begrenztes Wahrnehmungsvermögen, begrenzte Energie und begrenzte Verarbeitungskapazitäten. Alte ungelöste Fragen und neue Probleme der Biologie können mit Robotern studiert werden.“

13:30
Dario Floreano, EFPL, Lausanne
„Ein Anwendungsgebiet für Roboter ist es, sich in Häusern zu bewegen, um uns zu assistieren oder im Falle von Katastrophen zu helfen. Wenn Gebäude kollabieren, liegt überall Schutt herum und dann macht es Sinn, fliegende Roboter zu haben. Statt sich am Boden fortzubewegen, können sie fliegen. Wenn sie innerhalb von Gebäuden fliegen wollen, dann müssen sie klein sein und alles muss miniaturisiert werden: Von der Wahrnehmung zur Steuerung und Intelligenz. Sie können also nicht grosse Rechner an Bord haben, um die Navigation sicherzustellen.
Wenn man kleine Roboter will, die in Häusern fliegen können, kann man also menschenähnliche Intelligenz vergessen, weil die Flybots nur einige Gramm schwer sein dürfen. Unsere Inspirationsquelle sind statt dessen Insekten.“

14:33
Dario Floreano’s Labor entwickelt auch diese ultraleichten Nurflügel-Roboter, die als Forschungsplattform eingesetzt werden können. Dank solcher Flugroboter können verschiedene Fragestellungen studiert werden, über Funk liefern sie Daten an einen Laptop.

14:52
Dario Floreano / EFPL, Lausanne
„Ich bin sehr interessiert an primitiven, ursprünglichen Mechanismen mit denen einfache Gehirne schwierige Prozesse steuern und gleichzeitig anpassungsfähig bleiben und mit anderen Robotern kommunizieren.“

15:11
Die Flugroboter können beispielsweise selbständig Hindernisse wie diesen Baum erkennen und ihre Flugbahn entsprechend anpassen.

15:21
Mittels des Computers, eines GPS und einer Funkverbindung lässt sich die Route der Roboter bestimmen – so können die Flugobjekte beispielsweise über einem Punkt kreisen und dort Überwachungsfunktionen wahrnehmen.

15:40
Wenn mehrere Roboter im Einsatz sind und untereinander Informationen austauschen, sprechen die Wissenschafter von der sogenannten Schwarmintelligenz. Das Kollektiv der Roboter weiss mehr als ein einzelner. So funktionieren auch Bienenschwärme oder Termitenkolonien.

15:59
Dario Floreano / EFPL, Lausanne
„Wir verwenden eine Vielzahl von Robotern. Wie Insekten, zum Beispiel Bienen, können sie einfache Informationen miteinander teilen: Um etwa zu entscheiden, wohin sie fliegen sollen und ob sie andere Roboter oder auch einen Menschen zur Hilfe rufen sollen.“

16:19
Auch dieser Würfel ist ein Roboter. Der Würfel kann auf einer Ecke stehend balancieren. Das erreicht er, weil verschiedene unabhängige Gegengewichtsmodule zusammenarbeiten, um den Würfelroboter zu stabilisieren.

16:37
Raffaelo D’Andrea / ETH Zürich
„Ein Modul allein vermag diesen Würfel nicht zu balancieren. Es ist eine sehr schwierige Aufgabe. Unser Ansatz ist es, die Intelligenz auf mehrere Module zu verteilen: Statt eines einzigen Motors benutzen wir mehrere, die sich austauschen und koordinieren, um den Würfel zu balancieren. Uns interessiert es, Kontrollsysteme leistungsfähiger zu machen. Aus Forschersicht ist das sehr grundlegend. Es geht nicht um den Würfel. Wozu brauchen Sie einen Würfel, der sich auf einer Ecke balancieren kann? Es geht um die Algorithmen und die Werkzeuge, die wir entwickeln mussten, damit der Würfel nicht aus der Balance gerät. Wir wollen einfach Maschinen entwickeln, die Dinge tun können, die noch nie getan wurden.“

17:29
Diese Flybots bewegen sich im Gegensatz zu Floreanos fliegenden Robotern in einer kontrollierten Umgebung: Aufgrund von Infrarotsensoren wissen die Roboter immer, wo genau sie sich im Raum befinden. Deshalb können ihre Kontrollsysteme enorm schnell agieren und die Gesetze des physikalisch Möglichen neu austesten. Solche Loopings sind zu schnell und zu dynamisch, als dass sie von einem Menschen aktiv kontrolliert werden könnten.

17:52
Weil der fliegende Roboter, bzw. sein Steuerungssystem aufgrund des Infrarot-Positionierungssystems immer genau weiss, wo er sich befindet, kann er auch mit einem von den Infrarotkameras genauso lokalisierbaren Stab ferngesteuert werden.

18:21
Raffaelo D’Andrea / ETH Zürich
„Die Roboter können unglaubliche akrobatische Manöver vollführen. Das können sie, weil sie die Fähigkeit besitzen, selbst adaptiv zu lernen. Wir wollen, dass sie üben und aus ihren Erfahrungen lernen. Die Idee ist, dass die Gesetze der Physik ihren Lernprozess vorgeben. Alles was wir über die Physik wissen, kann die Grundlage ihres Lernens bilden. Dann lernen sie aus ihren Erfahrungen in der Simulationsumgebung. Anschliessend lässt sich das Modell im Computer verfeinern und wir können es wieder den fliegenden Robotern zur Verfügung stellen.“

19:10
Mit Hilfe seines leistungsstarken dynamischen Kontrollsystems kann der fliegende Roboter sogar im Flug einen Stab balancieren.
Schon bald soll ein einzelner solcher Flugroboter gar in der Lage sein, in einer solchen Halle gegen sich selbst Tennis zu spielen...

19:30
Nur wenige Schritte entfernt, wurde am Institut für autonome Systeme der ETH Zürich das Modell eines hüpfenden Beines entwickelt. Möglichst viel Bewegungs-Energie wird hier elastisch wieder in das Bein-Modell zurückgeführt.

19:47
Roland Siegwart / ETH Zürich
„Die Grundidee war einmal: Kann man einen Menschen technisch nachbauen? Das ist natürlich immer noch eine offene Frage, die sich auch in der Forschung ab und zu stellt: Wie kann man technische Systeme bauen, die ähnliche Kompetenzen entwickeln? Auf der anderen Seite sind wir wahrscheinlich noch beliebig weit weg von solchen Systemen und es stellt sich auch die Frage: Macht es überhaupt Sinn, ein solches System zu bauen? Wir möchten Roboter bauen, die eine Aufgabe erfüllen, die da zum Einsatz kommen, wo der Mensch gefährdet ist durch die Umgebung. Somit stehen eher die technischen Aspekte im Vordergrund und nicht die Art, wie der Roboter aussieht und wie er sich bewegen soll. Er muss einfach seine Aufgabe zuverlässig und sinnvoll umsetzen können. Autonome Systeme gehen in Umgebungen, die sie noch nicht kennen, wo sie mit Unsicherheiten und nur teilweiser Wahrnehmung umgehen können und richtige Entscheidungen treffen müssen. So wie dies der Mensch jeden Tag macht. Das Spannende ist, dass der Mensch das sehr gut kann; künstliche Systeme können das nur sehr beschränkt. Es gibt noch ungeheuer viel offene Fragen: Wie können wir künstliche Systeme soweit bringen, dass sie das auch zuverlässig können.“

21:00
Auch in Roland Siegwarts Institut wird mit Flugrobotern geforscht. Allerdings sind diese Flybots autonom, das heisst sie müssen sich auch in einer unbekannten Umgebung zurecht finden können. In Gebäuden ist die Navigation aufgrund der Platzverhältnisse und der sich ständig ändernden Umgebung besonders anspruchsvoll.

21:24
Roland Siegwart / ETH Zürich
„Dann haben wir auch Flugsysteme, die sich in einer neuen Umgebung zurechtfinden können. Auch wenn sie sehr klein sind, können sie Stockwerke überwinden, was kleine Roboter sonst nicht können wegen der Treppen.
Da gibt es sehr spannende Aufgaben: Wie kann man mit sehr kleinen Systemen, die sehr beschränkte Rechenleistung mitführen, trotzdem zuverlässig fliegen, z.B. in der Stadt oder für die Feuerwehr, so dass man in Gebäude hineinfliegen kann, ohne dass ein Feuerwehrmann gefährdet wird.
Speziell wenn man auch die relativ einfachen Systeme in der Natur anschaut, etwa Fliegen, die herumfliegen und man hat das Gefühl, sie seien nicht sehr intelligent. Wenn man heute einen Roboter bauen möchte, der ähnliche Kompetenzen hat, dann ist das auch bei sehr grossen Robotern noch nicht möglich. Ich glaube, das zeigt uns auch, dass wir noch sehr viele offene Fragen haben: Was überhaupt die Menschheit und die Natur bedeuten. Ich selbst hatte schon immer eine grosse Ehrfurcht vor der Natur. Die steigt sicher noch zusätzlich, wenn man merkt, dass man eigentlich gar nicht versteht, wie der Mensch so locker so komplexe Aufgaben zu lösen vermag und bei technischen Systemen ist die einfachste Aufgabe noch so komplex, dass man sie heute noch nicht lösen kann.“

22:46
So bleiben Tiermodelle unverzichtbar für alle Wissenschafter, die wie hier am Zürcher Institut für Neuroinformatik mehr über die menschliche Intelligenz und das Funktionieren biologischer Gehirne erfahren möchten.

22:48
Richard Hahnloser / Universität/ETH Zürich
„Wenn man sich fragt, wie das mit der Muttersprache bei uns Menschen bewandt ist, gibt es eigentlich kein besseres Tiermodell als dieser Singvogel, weil nur die wenigsten Tiere vokales Lernen erzeugen können. Affen können das nicht, aber Singvögel können es. Vokales Lernen heisst, wie wir unsere Muttersprache erlernen: Wir hören zuerst zu, wir merken uns was wir gehört haben und versuchen es dann zu imitieren. Genauso lernt er das Singen.
Es ist unglaublich, was der Vogel in seinem kleinen Gehirn zusammenbringt. In diesen Gesangsarealen – speziellen Hirnarealen, die nur für das Singen zuständig sind – gibt es Zehntausende von Zellen. Diese Zellen können alles (mögliche): Improvisieren, sich den Gesang merken, den sie gehört haben, diesen imitieren und sogar mit anderen Vögeln duettieren. Da ist ein unglaubliches vokales Repertoire drin, da kann man nur staunen, wenn man das selbst versuchte nachzubauen im Roboter.“
24:02
Unter Narkose wurde diesen Singvögeln ein direkter Draht ins Gehirn einoperiert. So lassen sich Daten gewinnen über ihre Hirnaktivitäten und ihr Sprachlernverhalten. Nichts vermag dem Wissenschafter den direkten Blick ins biologische Gehirn zu ersetzen.

24:17
Richard Hahnloser / Universität/ETH Zürich
„Die Natur ist so raffiniert, die hat das über Jahrmillionen raffiniert, da wird es Tricks geben, die wir einfach noch nicht verstanden haben und die wir verstehen müssen, um auch bessere Computerprogramme zu schreiben, die vielleicht die menschliche Sprache besser verstehen. Das ist ja immer noch ein Problem, das noch nicht zufriedenstellend gelöst ist.

24:39
Rodney Douglas / Universität/ETH Zürich
„Wie kommt es, dass das biologische Gehirn diese Informationsverarbeitungstricks so mühelos beherrscht und wir solche Schwierigkeiten haben, ähnliche Mechanismen in künstlichen Systemen zu implementieren?
Wirklich zu verstehen, wie man neuronale Netze oder Roboter in die Lage versetzen könnte, dass sich diese selbstständig weiterinformieren und weiterlernen können, das scheint mir das wesentliche Problem zu sein. Viele Leute versuchen sich daran. Ich glaube nicht, dass das völlig aussichtslos ist, sonst würde ich nicht hier sitzen. Aber es ist ein wirklich schwieriges Unterfangen...“

25:27
Roboter sind aber gut darin, gewisse Dinge zu tun, die wir Menschen nicht können: Einen Bleistift etwa können wir nicht balancieren.
Ein künstliches Auge liefert Impulse entlang der Kante des Bleistifts, sobald sich dieser bewegt; wesentlich schneller als eine typische Kamera das könnte. So kann der Roboter sofort auf einen umfallenden Stift reagieren und mit seinen Motoren eine kleine Plattform bewegen, so dass der Bleistift im Gleichgewicht bleibt.

25:55
Tobias Delbruck / Universität/ETH Zürich
„Das ist das Auge und hinter dem Auge befindet sich eine dünne Zellschicht, die eine unglaubliche Informationsverarbeitungsleistung erbringt: Die Rechenleistung hinter jedem Auge entspricht einem ganzen Rack von Computern, noch bevor diese Informationen an das Gehirn weitergegeben werden. An das Gehirn werden nicht einfach Bilder gesandt, wie das die Fernsehkamera macht, die mich gerade filmt. Nein, die Retina hier leistet, wofür man einen Supercomputer bräuchte, mit nur ganz kleinem Energieeinsatz. Und es funktioniert bei Mondlicht und im Sonnenlicht. Wir verstehen es noch nicht ganz, aber wir können jetzt Siliziumchips bauen, die einen Teil dieser Funktionalität besitzen. Unser künstliches Auge sieht aus wie eine alte Webkamera. Das Besondere ist, dass sie nur Bewegungen wahrnimmt. Der Vorteil davon ist, dass der Computer, der die Signale auswertet, nur Bewegungen verarbeiten muss.“

26:57
Auch das menschliche Auge ist darauf ausgerichtet, Bewegungen mit hoher Priorität wahrzunehmen.

27:03
Tobias Delbruck / Universität/ETH Zürich
„Unsere künstlichen Systeme sind darauf angelegt, das Verhalten unseres Gehirns zu imitieren. Unser Gehirn ist sehr verschieden von einem Computer. Computer sind jetzt 40, 50 Jahre alt und verarbeiten Informationen mit synchroner Logik mittels Programmen.
Wenn Sie sich das Gehirn anschauen, stellen Sie fest, dass es völlig anders operiert: Nicht synchron, es arbeitet nur nach Bedarf, verarbeitet Signale analog und digital, es lernt konstant hinzu und passt sich an und erneuert sich. Und niemand weiss, wie man ein Programm für ein Gehirn schreiben kann.“

27:40
ECCE, der humanoide Roboter wird von einem Programm gesteuert. Er reist häufig und meist in Teilen – von Institut zu Institut und überall wird an seiner Steuerung und anderen Funktionen gearbeitet.
Viele einzelne Fragen sollen am Modell von ECCE studiert werden, doch ob das helfen wird, dem Verständnis des menschlichen Gehirns wirklich näher zu kommen? Pfeifer meint ja, denn die Erforschung des Gehirns allein ohne einen Körper verspreche kaum neue Erkenntnisse.

28:27
Rolf Pfeifer / Universität Zürich
„Ein Gehirn muss eingebettet sein in einen Organismus. Wenn ich das Gehirn verstehen will, dann kann ich es natürlich anschauen, was sich da abspielt. Aber dann weiss ich immer noch nicht, was die einzelnen neuronalen Schaltungen für das Verhalten des Organismus bedeuten. Wenn ich das wissen will, dann muss ich verstehen, wie das Gehirn eingebettet ist in den physikalischen Organismus und ich muss wissen, wie das System mit der Umwelt interagiert.“

28:57
Solche Überlegungen stehen hinter dem Bau von menschenähnlichen Robotern. Dieser humanoide Roboter ist heute die genaueste künstliche Kopie des menschlichen Körpers, die es gibt. Seine Beine können selbst stehen. Doch trotz aller Komplexität ist auch er weit davon entfernt über eine menschenähnliche oder auch nur anderen biologischen Lebensformen vergleichbare Intelligenz zu verfügen.

29:29
Rodney Douglas / Universität/ETH Zürich
„Heute haben die leistungsfähigsten Supercomputer sicher eine Informationsverarbeitungskapazität, die etwa dem menschlichen Gehirn entspricht. Es gibt eine riesige Rechenkapazität auf dem Planeten. Aber wir können mit Recht sagen, dass bis heute nicht eine einzige originale künstliche und neue Idee daraus entstanden ist. Eine Idee, von der wir sagen könnten, sie sei ein Geschenk der Technologie an uns, die Menschheit. Die Idee kreativer Intelligenz ist nirgends sichtbar in künstlichen Systemen. Ich will hier nicht deprimiert klingen. Schliesslich hat mich dieses Problem mein ganzes Leben lang beschäftigt. Aber die grosse Frage ist schon: Warum ist das so?“

30:21
Visionen eines Roboters als intelligente Haushaltshilfe oder ähnliches sind wir also trotz allem partiellen Fortschritt kaum näher gekommen. Die Fähigkeiten der Roboter sind bis anhin rein komplementär zu denjenigen des Menschen. Künstliche Intelligenz ist noch immer nicht viel mehr als pure Rechenleistung oder ein Phänomen der Physik.
Noch laufen die Roboter noch nicht einmal selbst.

Swiss made:

01:12
Toni Niederberger / Serbot AG
“Es gibt Gebäude, die sind noch nie gereinigt worden, da hat sich ein Architekt verwirklicht. Da ist dann das grosse Thema: Ein schönes Gebäude, es steht seit sieben oder acht Jahren und man hat es noch nie reinigen können. Wie macht man das? Dann werden wir kontaktiert.”

01:31
Der Innerschweizer Kanton Nidwalden wartet nicht nur mit landschaftlichen Schönheiten auf, er bietet Firmen auch sehr gute Rahmenbedingungen. 

01:39
Toni Niederberger / Serbot AG
“Wir sind eine High-Tech Region – wir finden hier eine gutes Umfeld von Zulieferern, wir können in der weiteren Region der Zentralschweiz alles herstellen lassen. Wir finden auch die guten Fachleute hier: Wir arbeiten hier, wo andere Urlaub machen.”

01:58
Bis anhin lebte die Firma davon, massgeschneiderte Ingenieursdienstleistungen zu erbringen.

02:06
Toni Niederberger / Serbot AG
“Vor dreizehn Jahren haben wir die Roboter-Entwicklung vom Roboer Clean-Ant gestartet. Der grosse und der kleine Clean-Ant hat fünf Achsen und bewegt sich raupenförmig über die Oberfläche, die konkav, konvex oder auch kugelförmig sein. Es zeichnet ihn aus, dass der Freiformflächen belaufen kann. Während der Clean-Ant arbeitet, steht er nur auf einem Fuss und das andere Bein wird zum Arbeitsarm.”

02:36
Nach dem Clean-Ant, der ‚sauberen Ameise’ hat man die nächste Robotergeneration entwickelt, den Gekko, so genannt weil er wie sein Namensgeber senkrecht Wände hochsteigen kann.
Ermöglicht wird das durch pneumatisch betriebener Saugnäpfe.

02:55
Toni Niederberger / Serbot AG
“Es gibt einen ganz wichtigen Grund, dass komplizierte Hochhäuser mit abstehenden oder überhängenden Flächen mit einer konventionellen Fassadenreinigung gar nicht gereinigt werden können: Weil die Kabine in der Gravitationsrichtung hängt, ist da der Roboter die richtige Lösung.“

03:17
Die Pneumatik des Gekko ist so stark, dass sie einen Mann wegzustossen vermag.

03:28
Toni Niederberger / Serbot AG
“Der Gekko ist geeignet für die vertikale oder geneigte Ebene. Der Gekko kann aber auch kleine Hindernisse bis zu 4 Zentimetern Höhe überlaufen.“

03:40
Noch befindet sich die neue Generation des Gekko im Stadium fortgeschrittener Prototypen. Doch seine Einsatzfähigkeit hat er bereits demonstriert und jetzt geht es im Wesentlichen um Optimierungsprozesse. Der Gekko kann aber mehr als nur Fenster putzen...

04:00
Toni Niederberger / Serbot AG
“Wir sind bis jetzt die einzige Firma, die einen Roboter für die Fassade hat und wir sind auch die einzige Firma, die einen Roboter für die Photovoltaik fertig hat. In der Photovoltaik sind Millionen von Quadratmetern Fläche installiert, durch die schmutzige Luft wird das beschlagen, dadurch sinkt die elektrische Abgabeleistung. Mehrere Anlagen sind schon seit vier bis fünf Jahre in Betrieb und das hat man jetzt festgestellt und schreit nach Reinigung.“

04:35
Bis jetzt hat sich noch keine Firma um die Reinigung der Solarzellen gekümmert.

04:41
Toni Niederberger / Serbot AG
“Mit einem Roboter  kann ich bei Regen, Wind und in der Nacht arbeiten und es werden keine Menschen gefährdet. Die Reinigungsleistung ist etwa zehnmal höher als die manuelle Reinigung mit einem Gondola-System.“

04:57
Und auf der ganzen Welt gibt es keinen Fensterputzroboter, der sich mit Niederberger’s patentgeschütztem Gekko vergleichen könnte.

05:04
Toni Niederberger / Serbot AG
“Wir sind stolz auf die intelligente Software und die intelligente Mechanik. Es sind viele Teile in Bewegung an der Maschine und da mussten wir zuverlässige Lösungen entwickeln. Das haben wir geschafft.
Es war ein schwieriger Weg. Es gab auch schwierige Zeiten, aber jetzt haben wir’s geschafft und wir sind jetzt quasi in der Phase den Markt zu erobern. Dieser Markt ist riesengross und diese Chance werden wir wahrnehmen.“