Vom Fadenwurm lernen – und eine neue Klasse in künstlicher Intelligenz denken: Daniela Rus, am 15. Juli zu Gast an der Technischen Universität München, stellte ihre Visionen für die Nutzung von Liquid Time-Constant Networks in der wissenschaftlichen Vorlesungsreihe Munich AI Lectures vor. Eines ihrer Hauptanliegen: Robotern physische Intelligenz zu vermitteln – über neue Denkweisen, neue Designs und neuartiges Lernen von Robotern.
Form follows function – neue Wege in der intelligenten Robotik denken
Rus, die auch internationales KI-Ratsmitglied ist, arbeitet auf unterschiedlichen Ebenen daran, altbekannte Robotik-Wege zu verlassen, beispielsweise in der Formgebung. So kann der Auftrag „Bewegung“ vom Konstrukt einer gallertartigen Masse bis hin zu einem Tisch mit sich darunter befindlichen Würmern reichen. Oder anders herum: Ausgangspunkt kann das Foto eines Hasen sein, das grafisch vereinfacht dreidimensional aufgelöst und danach in zusammenhängenden Scheiben neu zusammengesetzt wird. Diese Roboter-Form kann tatsächlich auf Kommando hüpfende Bewegungen ausführen.
Die Grenzen der heutigen Künstlichen Intelligenz erweitern
Rus sieht in der aktuellen KI-Forschung bald Grenzen im Computing erreicht. Ihre Herangehensweise von KI-Trainings liegt nicht in den Methoden, sondern in deren Evaluierung. Bei allen technischen wie gesellschaftlichen Herausforderungen von KI bleibt die Direktorin des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) sehr optimistisch: Menschengeleitete Künstliche Intelligenz hält die besten Entwicklungen für Menschheit und den Planeten Erde an positiven Entwicklungen bereit.
Daniela Rus hat dazu im März dieses Jahres auch ein Buch veröffentlicht „The Heart and the Chip: Our Bright Future With Robots“, erschienen bei W. W. Norton & Company.