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Wenn Drohne, Roboterhund und Transporter sich verstehen sollen: Impulspapier setzt auf große KI-Modelle
Die Plattform Lernende Systeme zeigt, wie große KI-Modelle unterschiedlichen Robotern helfen könnten, zusammenzuarbeiten, und wo es noch hakt.
Mechas, die im Team kämpfen, gehören in jedem zweiten Science-Fiction-Anime zum Standard. In der echten Welt scheitert das Zusammenspiel verschiedener Roboter dagegen oft schon an Schnittstellen. Genau darum geht es in einem neuen Impulspapier der Plattform Lernende Systeme, das am 29. Oktober vorgestellt wurde.
Das Problem
Man stelle sich einen Brand in einer Chemiefabrik vor: Eine Drohne erkundet das Gelände, ein Roboterhund prüft schwer zugängliche Ecken, ein Fahrzeug bringt Material. Damit das klappt, müssen die Systeme Daten austauschen und auch verstehen, was diese Daten für ihr eigenes Handeln bedeuten. Bisher löst man das über Standards für Protokolle und Datenformate, was aufwendig und wenig flexibel ist.
Vier Ebenen
Das Papier unterscheidet eine technische, eine syntaktische, eine semantische und eine pragmatische Ebene. Erst auf der letzten, wo es um die Folgen einer Handlung im jeweiligen Kontext geht, lässt sich das Verhalten mehrerer Roboter wirklich aufeinander abstimmen.
Was große Modelle beitragen sollen
Die Autorinnen und Autoren sehen in Sprachmodellen, Reasoning-Modellen und Modellen, die Sehen, Sprache und Handeln verbinden, einen Weg, genau diese oberen Ebenen zu erreichen. Jürgen Beyerer vom Fraunhofer IOSB spricht von einer eleganten und effizienten Lösung.
Die Grenzen werden aber offen benannt: Den Modellen fehlen oft Daten aus dem jeweiligen Einsatzgebiet, sie liefern mitunter falsche Aussagen und verstehen Ursache und Wirkung nur eingeschränkt. Reißt die Verständigung mitten im Einsatz ab, wird es gefährlich.
Meine Sicht
Ich mag, dass das Papier nicht in den üblichen Jubel verfällt. Ein Sprachmodell als Dolmetscher zwischen Maschinen klingt verlockend, aber bei einem Rettungseinsatz zählt Verlässlichkeit mehr als Eleganz. Bis Roboter so selbstverständlich zusammenarbeiten wie die Teams in Patlabor, dürfte noch einige Zeit vergehen.
Die Meldung gibt es beim Informationsdienst Wissenschaft, das Papier selbst als PDF der Plattform Lernende Systeme.
Quelle: nachrichten.idw-online.de