Die künstliche Intelligenz hat in letzter Zeit gewaltige Fortschritte gemacht. Sie bietet immer neue Möglichkeiten in der Analyse und Generierung natürlicher Sprache und von Bildern und Video, in der Robotik, sowie in ihren Kombinationen. Im ersten Teil des Vortrags werde ich informell Kerntechnologien aktueller KI vorstellen, um ein Gespür dafür zu vermitteln, wofür sich KI in der Robotik mittelfristig einsetzen lassen wird. Anschließend werde ich Grenzen der aktuellen KI charakterisieren und einige Beispiele aus der Forschung beschreiben, die darauf abzielen, diese Grenzen zu erweitern.

Maschinelles Lernen hat vielfältige Anwendungen in der Robotik. Roboter können lernen, Trajektorien abzufahren, auf Effekte und äußere Ereignisse zu reagieren, Objekte zu erkennen und zu manipulieren. In die Praxis halten diese Entwicklungen jedoch nur langsam Einzug. Warum ist das so? Ich argumentiere, dass Robotern - und heutigen KI-Systemen allgemein - echtes Verständnis für ihre Umgebung fehlt, mit der sie über Datenaustausch interagieren. Dies werde ich anhand einiger Beispiele aus unserer Forschung illustrieren, mit der wir versuchen, das Verständnis von Robotern für ihre Umgebung zu erhöhen.

Justus Piater lehrt seinem Roboter das Lernen – mit Erfolg. So lernte der Roboter, wie sich ­ Objekte bewegen, wenn er sie anschubst, und wie er diese stapeln kann. Nun soll er sich aus gelernten ­Bewegungen neue erschließen und mit dem Menschen interagieren lernen.