Kotaro, ein humanoider Roboter, der an der Universität von Tokio entstanden ist, wurde während des Ars Electronica Festival 2008 an der Universität für künstlerische und industrielle Gestaltung Linz präsentiert.  Wikipedia.org CC SA 3.0.

Ein Kollege von mir, ein Robotiker, hat kürzlich verkündet, wenn er den Roboter, den er in seinem Labor entwickelt hat, teleskopieren könnte, könnte er einen Schreibtischjob behalten. Unter Robotikern ist es ein allgemeines Gefühl, dass die vorhandene mechanische Hardware ausreicht, um den Menschen in vielen Aufgaben zu ersetzen, mit denen wir unseren Lebensunterhalt verdienen.

Anstelle der Hardware besteht der letzte, goldene Schritt auf dem Weg zu menschenähnlichen Maschinen in der Entwicklung geeigneter Algorithmen. Das ist aber falsch. Es gibt in der Tat wenig Beweise dafür, dass Roboter die mechanischen Eigenschaften haben, die notwendig sind, um einen Schreibtischjob unabhängig von den Algorithmen zu halten.

Robotiker wie mein Kollege lieben Algorithmen. Viele von ihnen sind mit Videospielen aufgewachsen, bei denen die Herausforderung darin bestand, aus einer vordefinierten Reihe von Optionen, die kleinen diskreten Tasten auf einem Gamepad entsprechen, in einer virtuellen Welt die richtigen Maßnahmen zu durchdenken. Ein Videospiel zu schlagen heißt, die richtige Reihenfolge der Aktionen zu finden.

Was viele Robotiker nicht wissen, ist, wie unglaublich und unglaublich komplex ihre eigene Bewegung ist in der echten Welt - auch bei den am häufigsten auftretenden Aufgaben. Sie neigen dazu, die Welt der Bewegung in bequeme, entgegengesetzte Kategorien zu unterteilen:

• Bewegung (was Sie tun, wenn Sie in einem Tanz- oder Übungsunterricht schwer atmen) gegen Stille (was Sie tun, wenn Sie "nur" sitzen und leicht atmen);
  
  
• harte, seltene Aufgaben (ein Backflip) im Vergleich zu einfachen, gewöhnlichen Aufgaben (ein Schlüsselring, der plötzlich von einem Freund geworfen wurde);
  
  
• expressive Aufgaben (Wut kommunizieren) gegenüber funktionalen Aufgaben (durch einen Raum gehen);
  
  
• Stärke, Präzision, Wiederholbarkeit (Merkmale, bei denen Roboter lange überlegene Menschen haben) im Vergleich zu Weichheit, Variabilität, Überraschung (seltsame Macken menschlicher Bewegungen, die für eine optimale Leistung eliminiert werden müssen).

Diese Kategorien haben ihre Verwendung, sie schaffen aber auch blinde Flecken für diejenigen, die die Bewegung natürlicher Systeme quantifizieren und replizieren wollen - oder die zukünftigen Auswirkungen dieser Maschinen auf unser Leben vorhersagen.

Im Tanz, meinem anderen professionellen Zuhause, können die Eigenheiten des menschlichen Verhaltens gefeiert, erforscht und sogar ausgenutzt werden. Dance widersteht und vereitelt diese einfache Kategorisierung aktiv. Die Idee der „Stille“ ist im Laban / Bartenieff-Bewegungssystem nicht vorhanden, eine Taxonomie, die eine Reihe aufeinander bezogener, überlappender Bewegungsmerkmale formalisiert, die durch Dualitäten verbunden sind und eine starre Kategorisierung körperlicher Aktivitäten unmöglich machen. Dieses System beschreibt den Prozess, mit dem Tänzer und Choreographen ihre innovativen Entwürfe menschlicher Bewegung durch die Linse der Laban-Bewegungsanalyse erstellen. Diese verkörperte Form der qualitativen Analyse beschreibt die Idee der "aktiven Stille", die die Menge an motorischer Aktivität berücksichtigt, die eine bestimmte Haltung mit sich bringt. Unter der akademischen Linse des Tanzes fallen alle oben genannten Polaritäten zusammen:

• Menschen sind niemals still und benötigen ständigen Atemzug durch die Bewegung des Zwerchfells, das in jeden Teil des Körpers nachhallt, insbesondere in den Brustkorb, den Herzschlag und die Haltung.
  
  
• Während Roboter einen Backflip erzielen können, können sie keine Objekte in verschiedenen Umgebungen fangen, wodurch eine herkömmliche Vorstellung von "hart" und "leicht" verschoben wird.
  
  
• Beim Betreten des Raums werden Informationen über den inneren Zustand eines lebenden Gegenstücks ausgedrückt, daher ist es sowohl funktional als auch ausdrucksstark. und
  
  
• Ein Mensch auf der Bühne neben einer Maschine kann viel mehr strukturelle Qualitäten schaffen und seine mechanischen Pendants leicht übertreffen.

So Was braucht es, um einen Schreibtischjob zu halten? Nehmen wir an, der Roboter hat eine Basis mit Rädern und zwei Roboterarme, die in der relativ kontrollierten Umgebung eines Bürogebäudes mit einem kundenspezifischen Schreibtisch arbeiten, um die ungewöhnliche, wenn auch etwas anthropomorphe Form dieser Maschine unterzubringen. Der Roboter wird nicht autonom sein; es wird von einem Menschen teleoperiert. Als Analytiker brechen die Choreografie ab. Schauen wir uns all die Dinge an, die ein Mensch hat die - dass ein Mensch bewegt sich - um bei einem scheinbar "sitzenden" Schreibtischjob beschäftigt zu bleiben. Bei diesen Aufgaben würden vorhandene Roboter fehlschlagen, selbst wenn sie die richtigen Anweisungen von einem menschlichen Bediener erhalten.

Falte genau ein großes Blatt Papier in einem Versuch: Es gibt Fabriken, in denen spezialisierte mechanische Strukturen jeden Tag Papier autonom falten, aber sie setzen keine humanoiden Roboter ein. Der Roboter meines Kollegen wäre in einem solchen Raum lächerlich; Sein Vorteil ist für Mehrzweckaktivitäten gedacht. Die heutigen Humanoiden versagen jedoch leicht bei der Art der Faltung, die Menschen tun, indem sie die Falte sanft in dem Moment nach unten bewegen, in dem sich das gesamte Papier biegt, und zwar mit haptischem und visuellem Feedback. In den Bildern unten führen ein Ellbogen, die Oberfläche eines Unterarms und die Spitzen mehrerer Finger das unhandliche Blatt zusammen. Heutige Roboter würden das Papier durch Falzen zur falschen Zeit ruinieren oder die große, flexible Oberfläche einfach nicht kontrollieren.

Büroklammern: Beim Aufnehmen einer Büroklammer lassen die Menschen ihre Hand unelegant in eine Wanne mit Klammern fallen. Wir streben nicht nach einem, sondern nur nach dem ganzen Gefäß. Wenn wir erst einmal da sind, rollen wir mit der Hand herum, nutzen mehrere gegliederte Endpunkte, nehmen einen oder sogar ein Dutzend auf, finden schnell einen einzigen Griff und lösen den Rest. Roboter sind normalerweise so programmiert, dass sie jeweils nur ein Objekt aufnehmen. Diese Aufgabe würde viele Wiederholungen erfordern, zur Irritation des Chefs.

Löse ein Label von sich selbst: Das Aufkleben von Etiketten ist ein wichtiger Aspekt vieler Jobs. Solche Etiketten lösen sich leicht von der Haut und nicht so leicht von Metall und Kunststoff. Während eine Maschine, die perfekt darauf ausgerichtet ist, Etiketten Tag für Tag wiederholt auf dasselbe Objekt zu kleben, keine Probleme hat, kann eine Maschine an einem Schreibtischjob eine Unzahl von unterschiedlichen Objekt- und Etikettengrößen erhalten - sie benötigt, wie Sie, ein paar Versuche es reihte sich richtig ein, aber im Gegensatz zu Ihnen wird es schwer sein, falsch ausgerichtete Versuche zu überwinden.

Nimm ein Stück Papier, das auf engstem Raum gefallen ist: Wenn Papier zwischen die Fußleiste und das Tischbein fällt, können Sie es möglicherweise nicht sofort erreichen. Oft ist eine anfängliche, erfolglose Reichweite und dann eine verdrehte, verdrehte Unterbringung erforderlich. Das Schulterblatt gleitet über den Rücken. Der kleine Finger stößt nur ein wenig zur Seite, während Sie sich in den Unterarm lehnen und feststellen, dass der quetschende Muskel nur ein wenig gibt , so dass Sie etwas mehr Freiraum um einen Kühler gewinnen und… dort! Du hast es. Heutige Roboter hätten nicht all diese zusätzlichen Optionen, die es Menschen erlauben, durch enge Räume zu navigieren. Diese Maschinen haben normalerweise starre Verbindungen, die sich nur drehen - und sich nicht relativ zueinander verschieben, wie dies bei Knochen der Fall ist. Wenn der Roboter ein wichtiges Stück Papier fallen ließ und es nicht wiederfinden konnte oder der Papiermüll überall auf dem Schreibtisch lag, würde ich bezweifeln, dass es seine Aufgabe behalten würde.

Lache angemessen über einen unangemessenen Witz: Das haben wir alle schon durchgemacht. Ihr Chef oder Mitarbeiter macht einen Witz. Unabhängig davon, wie Sie sich entscheiden, zu reagieren, müssen Sie eine feine Linie gehen, wenn Sie in ihrer guten Gnade bleiben wollen. Sie können natürlich wählen, nicht zu lachen. Oder auf der anderen Seite können Sie einen herzlichen Bauchspeck geben. Diese beiden Optionen können Sie wahrscheinlich beide in eine schwierige Lage bringen. Auf der einen Seite könnte es für Ihren Chef peinlich sein, überhaupt nicht zu lachen; Auf der anderen Seite könnte zu starkes Lachen den Eindruck erwecken, dass Sie den unangebrachten Witz billigen. Daher werden Sie sich wahrscheinlich dafür entscheiden, etwas dazwischen zu finden. Dies erfordert, dass Sie Ihre gesamte mechanische Komplexität nutzen, um gleichzeitig die Zustimmungs- und Ablehnungsstufen anzuzeigen. Vielleicht lachen Sie mit einem missbilligenden Blick und einem halben Lächeln zum Zwang und lassen Ihren Chef wissen, dass Sie den Witz verstehen, wissen, dass er nicht angemessen ist, aber auch niemandem davon erzählen wird. Es schafft eine Art soziales Band, das bei der Arbeit sehr wichtig sein kann, indem es ein Verhalten nutzt, das Roboter wie das meines Kollegen nicht nachahmen können.

Das können Roboter Backflips machen ist eine beeindruckende Leistung. Auf den ersten Blick scheint der Backflip der Höhepunkt der körperlichen Leistungsfähigkeit zu sein: so können nur wenige Leute eine davon machen! Auf der anderen Seite das Fangen eines Satzes von seltsam geformten Schlüsseln, die ohne Warnung geworfen, in einer unbeholfenen Form gespreizt werden und über unzählige Hintergründe fliegen - vielleicht im Regen eines betrunkenen Freundes mit schlechter Koordination -, ist dies eine Aufgabe, die fast keine ist Erwachsener Mensch könnte das tun, aber wenige Roboter, wenn überhaupt.

Achten Sie auf jeden Fall in Ehrfurcht, während Robotiker die mechanischen Fähigkeiten von Maschinen weiter verbessern. Aber wissen Sie, dass Sie selbst (ja, auch Sie mit einem Schreibtischjob, der die wöchentliche Übungseinheit durchzieht), Sie unglaubliche Dinge tun, die wir noch nicht verstehen - die wir noch nicht einmal schätzen.

Über den Autor

Amy LaViers ist zertifizierte Bewegungsanalytikerin über das Laban / Bartenieff Institute of Movement Studies in New York und Direktorin des Robotics, Automation und Dance (RAD) Lab an der University of Illinois in Urbana-Champaign. Sie ist Mitherausgeberin bei Magnus Egerstedt von Kontrollen und Kunst: Anfragen am Schnittpunkt von Subjektivem und Ziel (2014).

Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht unter Äon und wurde unter Creative Commons veröffentlicht.

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