Vorhersehbare Bewegungsabläufe haben die Atlas-Roboter problemlos zu bieten. Jetzt wollen ihre Entwickler den nächsten Schritt gehen. Indem sie Atlas trainieren, sich durch komplexe Parcours-Umgebungen zu bewegen, erlernt dieser neue, von menschlichen Verhaltensweisen inspirierte Bewegungen. Das Training bringt Atlas gezielt an seine Grenzen.

Der Erste der beiden Roboter läuft eine Reihe von aufgeständerten Sperrholzplatten hinauf, überspringt eine Lücke und läuft im Parcours, der im zweiten Stock des Boston-Dynamics-Hauptquartiers aufgebaut ist, Treppen hinauf und hinunter. Der zweite Roboter springt auf einen Schwebebalken und macht die gleichen Schritte in umgekehrter Reihenfolge, während der erste Roboter über den Balken springt. Beide landen nach zwei synchronisierten Rückwärtssaltos. Es sieht fast perfekt aus.

Die Entwickler sind zufrieden, aber nicht vollends zufrieden. Die Roboter haben während des Parcours-Laufs immer wieder kleinste Unsicherheiten und Wackler gezeigt. Nachdem die Roboter ihre Rückwärtssaltos vollendet haben, soll einer von ihnen triumphierend mit dem Arm pumpen wie ein Stürmer nach einem spektakulären Tor. Das gelingt auch, aber der Atlas stolpert bei dieser einfachen Bewegung ein wenig. Es ist nur ein kleiner Stolperschritt, etwas, das die meisten Menschen, die sich das Video ansehen, nicht bemerken würden. Dem Atlas-Team reicht „fast perfekt“ aber nicht.

Das Atlas-Team will einen Humanoiden erschaffen, der alle Bewegungen präzise und perfekt ausführt. Deshalb hat es sich für den Parcours als Trainingsumgebung entschieden. Auf diese Weise soll Atlas lernen, die gleiche Bandbreite an Bewegungen und physischen Aufgaben wie Menschen ausführen zu können. Die Annahme ist nachvollziehbar. Würde ein Roboter schließlich mit dem gleichen Maß an Geschicklichkeit auf seine Umgebung reagieren können wie ein durchschnittlicher erwachsener Mensch, wäre die Bandbreite möglicher Anwendungen praktisch grenzenlos.

Dabei stellt das Atlas-Team die Steuerung des humanoiden Roboters immer weiter auf Wahrnehmung um. Es wird nicht mehr jede Bewegung vorprogrammiert. Vielmehr reagiert Atlas aktiv auf seine eigene Wahrnehmung und wählt dann eine Variante einer der Aktionen aus, die ihm zur Verfügung stehen. So kann er sich praktisch aktiv weiterentwickeln. Aktuell muss diese Weiterentwicklung aber noch durch Code-Änderungen manifestiert werden. Den selbst-lernenden Roboter hat Boston Dynamics noch nicht am Start. Skynet bleibt vorerst eine Zukunftsvision – zum Glück.