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Robotik

Robotik. Robotik: Eine Einführung. Was ist ein Roboter? Woraus bestehen Roboter? Welche Arten von Robotern gibt es? Wozu bauen wir Roboter? Welche ethischen Probleme werfen Roboter auf? Wie funktionieren Roboter? Welche Grundprinzipien gibt es in der Robotik?

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Presentation Transcript


  1. Robotik

  2. Robotik: Eine Einführung • Was ist ein Roboter? • Woraus bestehen Roboter? • Welche Arten von Robotern gibt es? • Wozu bauen wir Roboter? • Welche ethischen Probleme werfen Roboter auf? • Wie funktionieren Roboter? • Welche Grundprinzipien gibt es in der Robotik? • Wie beurteilet man einen gegebenen Roboter?

  3. Was ist ein Roboter? • Ein Roboter ist eine technische Apparatur, die dazu dient, dem Menschen die Arbeit abzunehmen. Roboter können sowohl stationäre als auch mobile Maschinen sein und werden von Computerprogrammen gesteuert. Die Bedeutung hat sich allerdings im Laufe der Zeit gewandelt. • A robotis a mechanicalorvirtualartificialagent, usually an electro-mechanicalmachinethatisguidedbya computerprogramor electronic circuitry.

  4. Woraus besteht ein Roboter? • sensors • light, sound, touch, pressure, GPS, ... • controllers • microcontrollers, chips, neuralnetworks, ... • actuators • locomotion: wheels, legs, wings, ... • manipulation: hands, tools, ... • communication: speakers, radio, ... Power source

  5. Roboterarten • Beam • Erkundungsroboter • Humanoider Roboter • Biomorpher Roboter • Industrieroboter • Lauf-/Flug-/Kriechroboter • Personal Robot • Serviceroboter • Spielzeugroboter • Transportroboter • Kampfroboter • Nanoroboter • Schwarmroboter • Modulare Roboter • Adaptive Robot • Selfreplicating Robot

  6. Wozu Roboter? • dangerous environments • inaccessible environments • repetitive or difficult tasks • entertainment • basic research (understanding by rebuilding), e.g. • intelligence • locomotion • collaboration • …

  7. Roboter

  8. roboticstimeline

  9. TED talks on robotics http://www.ted.com/talks/bruno_maisonnier_dance_tiny_robots.html Robot dance http://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains.html Neuroscientist Daniel Wolpertstartsfrom a surprisingpremise: thebrainevolved, not tothinkorfeel, but tocontrolmovement http://www.ted.com/talks/rodney_brooks_on_robots.html In thisprophetictalkfrom 2003, roboticist Rodney Brooks talksabouthowrobotsaregoingtoworktheirwayintoourlives http://www.ted.com/talks/vijay_kumar_robots_that_fly_and_cooperate.html In seinem Labor an der Pennsylvania State University bauen Vijay Kumar und sein Team fliegeneQuadcopter. http://www.ted.com/talks/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html Beim TEDxNASA stellt Dennis HONG sieben preisgekrönte All-Terrain-Roboter vor http://www.ted.com/talks/a_robot_that_flies_like_a_bird.html SmartBird, a large, lightweightrobot, modeled on a seagull, that flies byflappingitswings. http://www.ted.com/talks/david_hanson_robots_that_relate_to_you.html David Hanson's Robotergesichter sehen so aus wie Ihres und verhalten sich auch so. http://www.ted.com/talks/hod_lipson_builds_self_aware_robots.html Hod Lipson zeigt ein paar seiner coolen, kleinen Roboter, die die Fähigkeit besitzen zu lernen, sich selbst zu verstehen und sogar sich selbst zu reproduzieren.

  10. Das Grundprinzip Roboter • sensors • Eingabe (input) • Sinne • controller • Verarbeitung (processing) • Gehirn • actuators • Ausgabe (output) • Muskeln Informations-verarbeitung Menschen

  11. GOFAI(goodold-fashionedartificialintelligence) • Aufstellung Schachspiel • besten Zug berechnen • Spielzug

  12. GOFAI • In artificial intelligence, GOFAI ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence") describes the oldest original approach to achieving artificial intelligence, based on logic and problem solving. In robotics research, the term is extended as GOFAIR ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence and Robotics"). • GOFAI was the dominant paradigm of AI research from the middle fifties until the late 1980s. After that time, newer sub-symbolic approaches to AI were introduced. • GOFAI is based on the assumption that many aspects of intelligence can be achieved by the manipulation of symbols, an assumption defined as the "physical symbol systems hypothesis" by Allen Newell and Herbert A. Simon in the middle 1960s. By the 1980s, many researchers began to doubt that high-level symbol manipulation alone could account for all intelligent behaviors. • Opponents of the symbolic approach include roboticists such as Rodney Brooks, who aims to produce autonomous robots without symbolic representation (or with only minimal representation) and computational intelligence researchers, who apply techniques such as neural networks and optimization to solve problems in machine learning and control engineering.

  13. Es stellt sich also heraus: • Den besten Zug finden ist gar nicht so schwer ... • ... die Figur dann dort hin bewegen dagegen schon

  14. Ziel: MANSAI??? (Modern And Not-SymbolicArtificialIntelligence) • Wie soll das gehen? • Was sind die Aufgaben? • Was hat das mit Intelligenz zu tun? Lessonstolearnfromtheone intelligent agentknowntous: us.

  15. GOFAI: • Umwelt • Körper • Gehirn logisches (=symbolisches) Denken... • input • symboliccomputation • output • Muskeln • Sinne

  16. Realistischer: Bewusste Entscheidungen, Wille, Pläne, Modelle der Wirklichkeit, logisches (=symbolisches) Denken... • Umwelt • Körper • Gehirn bewussterabstraktersymbolischerlangsamer • Muskeln • Sinne

  17. Goodbye GOFAI?  viele verschiedene Ansätze und Zielrichtungen • Umwelt • symboliccomputation Higher levelcognition • Körper • Gehirn • input • output Und was ist mit dem Rest? Und mit dem Zusammenspiel? Und was war nochmal Intelligenz? • Muskeln • Sinne

  18. Kybernetik(„Regelungstechnik“) • ist-Zustand • Vergleich Ist-Soll • Änderung in Richtung Soll-Zustand Feedback

  19. feedbackloops • Umwelt • Körper • Gehirn • Muskeln • Sinne im Gehirn im Körper Umwelt

  20. Subsumtion Architecture: Rodney Brooks (1986)

  21. interplay: bottom-upor top-down? • Umwelt top bottom • Körper • Gehirn • Muskeln • Sinne im Gehirn im Körper Umwelt

  22. time • Umwelt • Körper • Gehirn • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen im Gehirn im Körper Umwelt

  23. extras • Umwelt • Körper • Gehirn • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! Selbstbild/modell AufmerksamkeitBewusstsein im Gehirn im Körper Umwelt

  24. tasksandautonomy

  25. furthercomplications UNVORHERSEHBARKEIT NOISE NOISE NOISE ANDERE AGENTEN • Umwelt • Körper • Gehirn • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! im Gehirn im Körper Umwelt

  26. Sicher handeln in einer unsicheren Welt • Robustheit gegenüber Noise, Teilausfällen, fehlender Information, neuen Anforderungen, plötzlichen Änderungen, ... • Fehlende Informationen abschätzen • Vorhersagen / Erfahrung • Modelle (selbst, andere Agenten, Umwelt) • Inferenz, Deduktion, Generalisation • Schnelle Korrektur des Verhaltens • Reaktive Komponenten, Feedback • Aufmerksamkeit

  27. usingexperiencetogetbetter UNVORHERSEHBARKEIT NOISE NOISE NOISE ANDERE AGENTEN • Umwelt • Körper • Gehirn Lernen • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! im Gehirn im Körper Umwelt

  28. Lernen • Lernen = Verhaltensänderung • Was wird optimiert? • Wie wird Verhalten umgesetzt (controller)  was genau wird hier geändert? • Ein paar Möglichkeiten: • Symbolisch: Support Vector Machines, Bayesian • Subsymbolisch: Neuronale Netze • Reaktiv: Regelkreis

  29. life-longadaption ANDERE AGENTEN UNVORHERSEHBARKEIT NOISE NOISE NOISE • Umwelt Entwicklung • Körper • Gehirn Lernen • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! im Gehirn im Körper Umwelt

  30. Entwicklung • Adaption über einen längeren Zeitraum • Bootstrapping? (Zuerst die Einfaches Lernen, und auf dieser Basis später Schwieriges) • Gleichzeitige Veränderungen der Ressourcen? (z.B. Wachstum, Motorik, Gedächtnis,...)

  31. adaptionofthespecies Evolution ANDERE AGENTEN UNVORHERSEHBARKEIT NOISE NOISE NOISE • Umwelt Entwicklung • Körper • Gehirn Lernen • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! im Gehirn im Körper Umwelt

  32. Evolution • Optimierung des Agenten über Generationen • Gelerntes weitergeben ?! • Lernmechanismus weitergeben! • System so allgemein definieren, dass es sich selbst (graduell) verändern kann • Selektion (was ist relevant  wird optimiert)?

  33. Resultat: • Ein höchst flexibles, selbstregulierendes, adaptives System, das verschiedenste komplexe Aufgaben in einer nur teilweise vorhersehbaren Umwelt in Echtzeit meistert – oder zumindest lernen (sich entwickeln) kann, sie zu meistern Evolution ANDERE AGENTEN UNVORHERSEHBARKEIT NOISE NOISE NOISE • Umwelt Entwicklung • Körper • Gehirn Lernen • Muskeln • Sinne Gedächtnis Erfahrung Voraus-sagen Wille?! im Gehirn im Körper Umwelt

  34. task(s) & autonomy: learning/adaption: extras/tricks: name: aimoftheproject: environment: sensors: controllers (architecture, type ofcomputing): actuators: feedback: rating/comments:

  35. TED talks on robotics http://www.ted.com/talks/bruno_maisonnier_dance_tiny_robots.html Robot dance http://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains.html Neuroscientist Daniel Wolpertstartsfrom a surprisingpremise: thebrainevolved, not tothinkorfeel, but tocontrolmovement http://www.ted.com/talks/rodney_brooks_on_robots.html In thisprophetictalkfrom 2003, roboticist Rodney Brooks talksabouthowrobotsaregoingtoworktheirwayintoourlives http://www.ted.com/talks/vijay_kumar_robots_that_fly_and_cooperate.html In seinem Labor an der Pennsylvania State University bauen Vijay Kumar und sein Team fliegeneQuadcopter. http://www.ted.com/talks/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html Beim TEDxNASA stellt Dennis HONG sieben preisgekrönte All-Terrain-Roboter vor http://www.ted.com/talks/a_robot_that_flies_like_a_bird.html SmartBird, a large, lightweightrobot, modeled on a seagull, that flies byflappingitswings. http://www.ted.com/talks/david_hanson_robots_that_relate_to_you.html David Hanson's Robotergesichter sehen so aus wie Ihres und verhalten sich auch so. http://www.ted.com/talks/hod_lipson_builds_self_aware_robots.html Hod Lipson zeigt ein paar seiner coolen, kleinen Roboter, die die Fähigkeit besitzen zu lernen, sich selbst zu verstehen und sogar sich selbst zu reproduzieren.

  36. Humanoide Roboter • Theatricalrobotics? • Problems withfearandempathy • Whattomeasure? • AI-Ethics?

  37. Key concepts • Artificialintelligence (strong vs. weak) • Degreesoffreedom • Inverse kinematics • Degreesofautonomy • Subsumption Architecture • Embeddedness • Symbol grounding • Learning & development • EmergentBehaviour • Bayesioninference

  38. Threelawsofrobotics • A robotmay not injure a human beingor, throughinaction, allow a human beingtocometoharm. • A robot must obeytheordersgiventoitby human beings, exceptwhere such orderswouldconflictwiththe First Law. • A robot must protectitsownexistenceaslongas such protectiondoes not conflictwiththe First or Second Laws.

  39. Die Zukunft? • Task-autonome Roboter für spezifischen Aufgaben, inspiriert von der Natur, grösstenteils GOFAI. • (und das ist nahe Zukunft!) Bionik: http://www.ted.com/talks/miguel_nicolelis_a_monkey_that_controls_a_robot_with_its_thoughts_no_really.html Can weuseourbrainstodirectlycontrolmachines -- withoutrequiring a bodyasthemiddleman?

  40. Bionik: • Umwelt • Roboter • Controller • actuators • sensors • Körper • Gehirn passt sich an den gegebenen input/output an! • Muskeln • Sinne

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