{"id":26694,"date":"2024-07-10T16:41:40","date_gmt":"2024-07-10T14:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/niryo.com\/wie-kann-die-robotik-das-ki-lernen-unterstuetzen\/"},"modified":"2026-01-22T09:51:37","modified_gmt":"2026-01-22T08:51:37","slug":"wie-kann-die-robotik-das-ki-lernen-unterstuetzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niryo.com\/de\/wie-kann-die-robotik-das-ki-lernen-unterstuetzen\/","title":{"rendered":"Wie kann die Robotik das KI-Lernen unterst\u00fctzen?"},"content":{"rendered":"

Neue Deep-Tech-Technologien wie ChatGPT, Character.ai, Midjourney, Bard oder Capcut…, faszinieren Milliarden von Nutzern weltweit. Sie sind eine wahre Revolution des modernen Zeitalters und werden von Profis und Privatpersonen<\/strong> gleicherma\u00dfen genutzt. K\u00fcnstliche Intelligenzen sind pl\u00f6tzlich in unser t\u00e4gliches Leben eingedrungen, so dass es eine Selbstverst\u00e4ndlichkeit ist, sie zu lernen. So kann die Robotik genutzt werden, um KI zu lehren. Entdecken Sie, wie Robotik und KI sich gegenseitig erg\u00e4nzen. <\/span><\/p>\n

Das Jahr 2022 endete mit dem Beginn einer neuen \u00c4ra: der der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Seit der Einf\u00fchrung des ChatGPT-Sprachmodells hat die K\u00fcnstliche Intelligenz einen wichtigen Meilenstein im Bereich der digitalen Technologien erreicht. Sprachmodelle sind darauf programmiert, zu lernen, L\u00f6sungen zu finden und Entscheidungen zu treffen, genau wie der Mensch. Im Bereich der Robotik ist die KI ein Katalysator f\u00fcr die Produktivit\u00e4t. Robotik mit K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong> (Robotik-KI) hat die Leistung von Haushalts- und Industrierobotern verbessert. <\/span><\/p>\n

Auch der umgekehrte Weg (KI-Robotik) ist m\u00f6glich, indem die Robotik beim Lernen von k\u00fcnstlicher Intelligenz helfen kann. Interaktionen zwischen Robotern und KI k\u00f6nnen Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen<\/strong> bereichern und neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die KI-Forschung er\u00f6ffnen. Zum Beispiel das Erlernen von KI mit Hilfe eines <\/span>6-Achsen-Roboterarm<\/span><\/a> kann ideal sein, unabh\u00e4ngig vom Niveau der Person, die ihre F\u00e4higkeiten verbessern m\u00f6chte.<\/span><\/p>\n

KI: ein System, das wie Menschen und Tiere funktioniert<\/strong><\/h2>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist nicht immun gegen Fehler. Daher muss sie regelm\u00e4\u00dfig angepasst werden, um perfekt auf die Anfragen ihrer Benutzer zu reagieren. Daher muss die KI jeden Tag lernen. <\/span><\/p>\n

Wie bei Menschen und Tieren basiert auch der Lernprozess der KI<\/strong> auf Fehlern. Tiere k\u00f6nnen zum Beispiel erkennen, wenn sie einen Fehler gemacht haben. Um zu vermeiden, dass sie denselben Fehler wiederholen, sind sie dann in der Lage, zu reflektieren und anders zu handeln. Bei der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist es genau dasselbe. <\/span><\/p>\n

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KI lernt durch verz\u00f6gertes Feedback. Dieser Prozess erm\u00f6glicht es der Maschine, ihre Antworten auf Benutzeranfragen besser anzupassen. <\/span><\/p>\n

Mit dieser F\u00e4higkeit kann die KI zu einem wirklich m\u00e4chtigen Werkzeug werden, das in der Lage ist, selbst\u00e4ndig wohl\u00fcberlegte Entscheidungen<\/strong> zu treffen. Um dies zu erreichen, kann sie sich auf verschiedene Lernmethoden st\u00fctzen, darunter das so genannte verst\u00e4rkende Lernen. <\/span><\/p>\n

Verst\u00e4rkendes Lernen verstehen<\/strong><\/h2>\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, ist das Verst\u00e4rkungslernen (Reinforcement Learning, RL) eine Methode, um der KI beizubringen, eigenst\u00e4ndig Entscheidungen zu treffen. Es unterscheidet sich daher von den beiden<\/strong> anderen KI-Lernmethoden<\/strong>, n\u00e4mlich dem \u00fcberwachten und dem un\u00fcberwachten Lernen. <\/span><\/p>\n

Bei AR muss die KI durch Interaktion mit ihrer Umgebung selbst\u00e4ndig lernen. Mit anderen Worten: Sie holt sich alle Informationen, die sie braucht, aus ihrer Umgebung und integriert sie dann in ihr Ged\u00e4chtnis. Nach wiederholtem \u00dcben kann sie ihr Lernen verfeinern. Damit die KI die Lektionen aufnehmen<\/strong> kann, st\u00fctzt sich die Technik auf ein System von Belohnungen und Bestrafungen. <\/span><\/p>\n

Diese Art von Ansatz wird in einer Vielzahl von Bereichen angewendet. KI f\u00fcr soziale Netzwerke zum Beispiel untersucht das Verhalten und die Informationen der Benutzer, um geeignete Inhalte vorzuschlagen. Die Belohnung betrifft in diesem Fall Benutzeraktionen wie Likes und Shares. Ein weiteres Beispiel ist die k\u00fcnstliche Intelligenz (AR), die es Robotern erm\u00f6glicht, Objekte automatisch aufzunehmen, ohne dass ein Mensch sie f\u00fchren muss. Viele andere Anwendungsbereiche k\u00f6nnen vom KI-Verst\u00e4rkungslernen profitieren. <\/span><\/p>\n

Robotik k\u00f6nnte das KI-Lernen revolutionieren<\/strong><\/h3>\n

Verst\u00e4rkungsbasiertes KI-Lernen ist nach wie vor praktisch, um komplexe Probleme durch direkte Interaktion mit der Umgebung zu l\u00f6sen. In diesem Sinne erweist sich die Robotik als eine interessante Alternative. Der Roboter ist in der Lage, gef\u00fchrte Anweisungen zu geben, was wiederum der KI erm\u00f6glicht, pr\u00e4zisere Informationen zu behalten und so ihre Fehler zu begrenzen. <\/span><\/p>\n

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Die heutigen Tech-Giganten arbeiten an humanoiden Robotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben nat\u00fcrlich zu reproduzieren. Das ist zum Beispiel der Fall bei den Technikern von Columbia Engineering. Sie verwenden haptische Feedback-L\u00f6sungen, um den Roboter zu z\u00e4hmen. <\/span><\/p>\n

In der Praxis f\u00fchrt ein Bediener Aufgaben aus, die der Roboter dank einer Verbindung mit dem Bediener \u00fcber Joysticks zun\u00e4chst subtil imitieren muss. Die KI des Roboters zeichnet ihrerseits die verschiedenen Aktionen auf, die die Joysticks dank der Interaktion mit dem Bediener ausf\u00fchren, um sie in Zukunft zu reproduzieren. <\/span><\/p>\n

Es gibt auch viele einfache \u00dcbungen, die Theorie und Praxis miteinander verbinden, wie z.B.:<\/span><\/p>\n