Google erstellt neue „Roboterspezifikationen“, um zu verhindern, dass die Handlung eines Science-Fiction-Films Realität wird

Google formuliert einen neuen „Robotercode“, um sicherzustellen, dass Science-Fiction-Filme nicht wahr werden

Das DeepMind-Robotikteam hat kürzlich drei neue Entwicklungen angekündigt, die Roboter dabei unterstützen sollen, schnellere, bessere und sicherere Entscheidungen außerhalb des Labors zu treffen. Zum einen haben sie ein System entwickelt, das Trainingsdaten über „Robotercodes“ sammelt, um sicherzustellen, dass ein Roboter-Büroassistent mehr Druckerpapier für Benutzer holen kann, ohne dabei menschliche Kollegen anzugreifen, die zufällig im Weg sind. Diese Entwicklung wird die Effizienz und Sicherheit von Robotern weiter verbessern.

AutoRT, das Datenerfassungssystem von Google, nutzt visuelle Sprachmodelle (VLM) und große Sprachmodelle (LLM), die zusammenarbeiten, um die Umgebung zu verstehen, sich an unbekannte Situationen anzupassen und über geeignete Aufgaben zu entscheiden. Das Design dieses Systems ist von Asimovs „Drei Gesetzen der Robotik“ inspiriert, die als eine Reihe sicherheitsorientierter Richtlinien beschrieben werden, um sicherzustellen, dass die KI keine Entscheidungen trifft, die Menschen, Tiere, scharfe Gegenstände und sogar Elektrogeräte betreffen, wenn Roboter bedienen.

Um die Sicherheit zu verbessern, hat DeepMind den Roboter so programmiert, dass er automatisch aufhört zu laufen, sobald seine Gelenke übermäßiger Kraft ausgesetzt sind. Darüber hinaus ist der Roboter mit einem physischen Notausschalter ausgestattet, der es einem menschlichen Bediener ermöglicht, den Roboter sofort abzuschalten. Google setzte innerhalb von sieben Monaten eine Flotte von 53 AutoRT-Robotern in vier verschiedenen Bürogebäuden ein und führte mehr als 77.000 Tests durch. Einige der Roboter werden von menschlichen Bedienern ferngesteuert, während andere völlig autonom auf der Grundlage von Skripten oder dem KI-Lernmodell Robot Transformer (RT-2) von Google arbeiten. Solche Sicherheitsmaßnahmen und experimentelle Gestaltung gewährleisten die Sicherheit und Steuerbarkeit des Roboters.

Der im Experiment verwendete Roboter war hauptsächlich auf Praktikabilität ausgerichtet und mit einer Kamera, einem Roboterarm und einer mobilen Basis ausgestattet. Jeder Roboter nutzt VLM (AI Visual Language Module), um die Umgebung wahrzunehmen und Objekte zu erkennen. Als nächstes liefert LLM (AI Large Language Module) Vorschläge für eine Reihe kreativer Aufgaben, wie zum Beispiel „Snacks auf die Arbeitsplatte legen“, und fungiert als Entscheidungsträger bei der Auswahl geeigneter Aufgaben, die der Roboter ausführen soll. Dieses Systemdesign kann die Intelligenz des Roboters verbessern und ihm ermöglichen, sich besser an unterschiedliche Aufgabenanforderungen anzupassen.

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