Google plant Roboter, die ihren eigenen Code schreiben
Eine selbständig denkende Maschine: Googles neue Robotik-Ziele kommen dem sehr nahe. (Bild: Shutterstock/Phonlamai Photo)
Wie Techcrunch berichtet, hat Google auf dem firmeneigenen KI-Event in New York City seine bisherigen Ergebnisse in Sachen Roboter-Lernen präsentiert. In einer verblüffenden Demonstration wurde ein Roboter gezeigt, der relativ komplexe Sortieraufgaben lösen konnte, ohne dass er zuvor speziell darauf programmiert oder trainiert worden war.
Die Zukunft der Robotik heißt „Code as Policies“
Bisher sind Roboter größtenteils speziell auf bestimmte Aufgabenbereiche programmiert und stehen vor einem Problem, sobald sich eine Herausforderung ergibt, deren Lösung nicht im Programm-Code enthalten ist. Das möchte Google jetzt ändern.
Dafür sollen Roboter ihren eigenen Code generieren und zwar basierend auf Objekten und Szenarios, denen sie in der Realität begegnen. Im Gegensatz zum alten Modell „Policies as Code“ (frei übersetzt „Die Methode richtet sich nach dem Code“) soll jetzt „Code as Policies“ („Code richtet sich nach Methode“, CaP) gelten. Der Code passt sich also dem Problem an, das der Roboter vorfindet, sodass der seine vorgeschriebenen Bahnen verlassen kann.
Few-Shot-Prompting und Datenbanken als Basis für CaP
Für die Umsetzung dieses Konzepts setzt Google auf bestehende Forschung und bereits erprobte Modelle, die nun auf andere Art und Weise eingesetzt werden sollen. Es folgt dem Prinzip des Few-Shot-Prompting, bei dem eine Maschine anhand weniger Beispiele ein Prinzip erfasst und nachahmt.
Die Google-Mitarbeiter:innen Jacky Liang und Andy Zeng erklären in einem Blog-Post, dass sie sich viel von der neuen Methode versprechen: „CaP erlaubt es einem einzelnen System, eine Vielzahl komplexer und sich verändernder robotischer Aufgaben zu erfüllen, ohne ein spezifisches Training dafür erfahren zu haben.“
Um flexibel auf unterschiedliche Gegebenheiten reagieren zu können, müssen die Roboter laut den Google-Expert:innen in der Lage sein, unter anderem auf verschiedene Code-Datensammlungen zuzugreifen und dort nach der entsprechende Lösung zu suchen.
Die Größe dieser Datenbanken soll dabei den Unterschied machen, wie gut CaP funktioniert. Auch die Integration visueller Kommunikationsmodelle in den Code der Roboter wird künftig angestrebt.
Um die Forschung voranzutreiben, hat Google seinen bisherigen Forschungsstand und den dazugehörigen Code vollständig für die Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
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