Robotersysteme haben in den vergangenen Jahren mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning eine gewaltige Entwicklung durchlaufen. Wenn es darum geht, Zusammenhänge zu erkennen und eigenständig Lösungen für Deine Probleme zu finden, hakt es aber oftmals noch. Roboter haben damit zu kämpfen, Deine indirekten Aufforderungen zu verstehen und darüber „nachzudenken“, welches Ziel Du wohl mit Deiner Aussage verfolgst. Im Rahmen des Projektes PaLM-SayCan soll ein neuer Google-Roboter mit KI-Sprachmodell Abhilfe schaffen – und Machine Learning auf ein ganz neues Level heben.
So komplex ist Dein Handeln
Stell Dir vor, Du möchtest durch eine Tür gehen. Rechnest Du dabei mit einer Kollision? Vermutlich nicht. Aber warum ist das so? Ganz einfach: Durch Deine Lebenserfahrung und Dein angeeignetes Kontextwissen weißt Du, dass Du zuerst den Türgriff nach unten drücken musst, um sie zu öffnen. Einfach für Dich, komplex für den Roboter: Denn er hat das Verständnis nicht von Natur aus, sondern greift auf das Weltwissen im Internet zurück. Dafür benötigt der Roboter Machine Learning, um von Datenbeständen passende Muster abzuleiten.
Präzisere Auswertung Deiner Bedürfnisse dank Natural Language Understanding
Von Input und Verarbeitung bis hin zur Reaktion: Natural Language Understanding beschreibt den Prozess, den der Google-Roboter während Deiner sprachlichen Kommunikation mit ihm durchläuft. Das Sprachmodell PaLM versucht mit genau dieser Technologie, die Inhalte Deiner Aussagen zu interpretieren und weitestgehend zu verstehen. Mithilfe von Machine Learning studiert der Roboter dann automatisch Muster und Zusammenhänge aus vorhandenen Daten, ohne explizit programmiert zu werden. Die Kombination beider Technologien führt zu einer stetigen Verbesserung der Maschine.
Glaubst Du, dass der Roboter Dir bei alltäglichen Dingen helfen kann? — Bild: Google and Everyday Robots
Der Google Roboter hat die Besonderheit, Aufgaben analysieren und priorisieren zu können. Das Modell verarbeitet die sprachlichen Informationen und generiert mögliche Schritte sowie Handlungsmöglichkeiten. Wie wahrscheinlich ist es, dass Dein Wunsch nach einem Snack befriedigt wird, wenn Dir der Roboter eine Banane bringt? Wenn die Banane vom Sprachmodell am höchsten eingestuft wird, bekommst Du einen gesunden Snack statt einer Tüte Chips.
Eine natürliche Kommunikation steht bei der Kommunikation mit Googles PaLM im Vordergrund. Mit einem lockeren Spruch kannst Du Dich also überraschen lassen, welches Getränk oder welcher Snack Dich heute erwartet.
Google-Roboter mit Machine Learning und KI-Sprachmodell: Das steckt dahinter
Das KI-Sprachmodell PaLM wurde erstmals im April 2022 vorgestellt. Dank fortschrittlicher Auffassung von Ursache und Wirkung sprachlicher Interaktionen wurde das Modell zu einem wesentlichen Bestandteil von Googles KI-Strategie. Durch stetige Verbesserung des Google-Roboters soll er bald auch komplexere Handlungsabfolgen mit einem hohen Anteil an Logikleistungen durchführen können.
Trotz großer Fortschritte steht das Sprachmodell noch am Anfang. Es wird weitere Forschungsprozesse durchlaufen, um den KI-basierten Google-Roboter im Umgang mit dem Menschen vertrauter zu machen und ihm präzisere Handlungsabläufe anzutrainieren. Ziel ist es, einen Allrounder zu erschaffen. Der Einsatz im Haushalt als alltagstauglicher Roboter wäre schon mal ein Anfang. Bisher werden auf der offiziellen Webseite von PaLM-SayCan jedoch nur Demo-Szenarien des Google-Roboters veröffentlicht. Es bleibt also spannend, wie sich sein Können im weiteren Prozess entwickelt.
Nutzt Du bereits intelligente Technologien, die über die Sprachassistenz hinausgehen? Schreibe es uns gerne in die Kommentare!
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