Eine neue Forschungsarbeit zeigt, warum das Training von Robotern eine der größten Herausforderungen in der KI-Entwicklung ist.

KI-Anwendungen verändern unser Leben: Sie analysieren und generieren Bilder, sie erkennen und schreiben Texte, sie identifizieren Muster in Industriedaten, verbessern Wartungsprozesse, steuern Staubsaugerroboter oder erkennen unsere Stimmen und Gesichter.

Ein KI-Szenario soll unsere Welt besonders nachhaltig prägen: eigenständig agierende Roboter. Mit dem richtigen KI-Gehirn ausgestattet, könnten nützliche Multitasking-Roboter Autos fahren, im Haushalt helfen, Industriemüll entsorgen und viele andere Aufgaben übernehmen, die eigentlich wir Menschen erledigen müssten.

Das bestärkende Lernen gilt als vielversprechendste Methode, mit der Roboter diese Fähigkeiten lernen können. Doch der Weg in das Roboterparadies ist steinig, wie eine neue Überblicksstudie von KI-Forschern der Universität Berkeley und Google zeigt.

Ein Dutzend ungelöste Probleme

In ihrer Arbeit fassen die Autoren die Ergebnisse von mehreren Jahren Forschung zusammen. Ihr Fazit: Es gibt mindestens zwölf große Probleme im bestärkenden Lernen (Erklärung) für die Robotik. Könnten diese gelöst werden, führe das zu einem “explosionsartigen Wachstum” b…

MIXED.de Podcast: VR, AR und KI - jede Woche neu

Jetzt reinhören: Alle Folgen


Hinweis: Links auf Online-Shops in Artikeln können sogenannte Affiliate-Links sein. Wenn ihr über diesen Link einkauft, erhält MIXED.de vom Anbieter eine Provision. Für euch verändert sich der Preis nicht.