Blijf op de hoogte met gratis updates
Meld u eenvoudig aan bij de Kunstmatige intelligentie myFT Digest – rechtstreeks in uw inbox afgeleverd.
Pepper, de mensachtige robot, werd geboren in 2014. Er was een korte golf van hype, waaronder een bezoek aan de Financiële Times om de redacteur te ontmoeten. “Dit is een robot die zich autonoom gedraagt, aangedreven door liefde”, aldus Masayoshi Son, hoofd van de belangrijkste financier, SoftBank. Alibaba en Foxconn investeerden ook honderden miljoenen in de inspanningen om robotica een alomtegenwoordig onderdeel van het dagelijks leven te maken. Toch mocht het niet zo zijn. Je vindt nog steeds zo nu en dan een Pepper in een openbare bibliotheek in Japan, zonder stekker, met gebogen hoofd, als een 1,20 meter lange Pinokkio die ervan droomde een echte jongen te worden, maar dat nooit deed. De productie stopte in 2021 en er werden ooit slechts 27.000 exemplaren gemaakt.
Toch is de visie van mensachtige robots – van machines die zo op ons lijken dat ze al het werk kunnen doen dat we niet willen – te aantrekkelijk om lang op te geven. De recente, dramatische vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een nieuwe golf van enthousiasme voor robotica. “De volgende golf van AI is fysieke AI. AI die de wetten van de natuurkunde begrijpt, AI die onder ons kan werken”, zei Jensen Huang, CEO van chipontwerper Nvidia, eerder dit jaar. Nvidia heeft de enorme groei doorgemaakt in het trainen van AI-modellen om het op één na grootste bedrijf ter wereld te worden qua marktkapitalisatie.
Miljarden dollars aan durfkapitaal stromen naar start-ups op het gebied van robotica. Ze willen hetzelfde soort modeltrainingstechnieken toepassen waarmee computers kunnen voorspellen hoe een eiwit zal vouwen of verrassend realistische tekst kunnen genereren. Ze zijn ten eerste bedoeld om robots te laten begrijpen wat ze in de fysieke wereld zien, en ten tweede om er op natuurlijke wijze mee te communiceren, waarbij ze de enorme programmeertaak oplossen die belichaamd wordt in een simpele handeling als het oppakken en manipuleren van een object.
Dat is de droom. De laatste ronde van investeerders en ondernemers zal echter waarschijnlijk net zo teleurgesteld zijn als degenen die Pepper steunden. Dat is niet omdat AI niet nuttig is. Het komt eerder doordat de obstakels voor het maken van een economisch levensvatbare robot die het avondeten kan koken en de toiletten kan schoonmaken een kwestie van hardware zijn, en niet alleen van software, en AI deze op zichzelf niet aanpakt, laat staan oplost.
Deze fysieke uitdagingen zijn talrijk en moeilijk. Een menselijke arm of been wordt bijvoorbeeld door spieren bewogen, terwijl een robotlid door motoren moet worden aangedreven. Elke bewegingsas waardoor het ledemaat moet bewegen, vereist meer motoren. Dit alles is haalbaar, zoals de robotarmen in fabrieken aantonen, maar de krachtige motoren, tandwielen en transmissies die erbij betrokken zijn, zorgen voor omvang, kosten, stroomvereisten en meerdere componenten die kapot kunnen en zullen gaan.
Nadat de gewenste beweging is gecreëerd, volgt de uitdaging van waarnemen en feedback. Als je bijvoorbeeld een stuk fruit oppakt, zullen de menselijke zenuwen in je hand je vertellen hoe zacht het voelt en hoe hard je het kunt veroorloven om erin te knijpen. Je proeft of het voedsel gaar is en ruikt of het aanbrandt. Geen van deze zintuigen is gemakkelijk te voorzien voor een robot, en voor zover ze mogelijk zijn, brengen ze meer kosten met zich mee. Machine vision en AI kunnen dit compenseren door te observeren of het fruit geplet is of dat het voedsel in de pan de juiste kleur heeft gekregen, maar ze zijn een onvolmaakt alternatief.
Dan is er nog de kwestie van de macht. Elke autonome machine heeft zijn eigen energiebron nodig. De robotarmen in fabrieken zijn aangesloten op het lichtnet. Ze kunnen zich niet verplaatsen. Een humanoïde robot zal hoogstwaarschijnlijk een batterij gebruiken, maar er zijn ook afwegingen op het gebied van omvang, kracht, sterkte, flexibiliteit, bedrijfstijd, bruikbare levensduur en kosten. Dit zijn slechts enkele van de problemen. Veel slimme mensen werken eraan om ze op te lossen en ze boeken vooruitgang. Maar het punt is dat dit fysieke uitdagingen zijn, die al lang bestaan en moeilijk zijn. Zelfs een revolutie in AI zorgt er niet voor dat ze verdwijnen.
Wat maakt AI dan mogelijk in de fysieke wereld? In plaats van je voor te stellen hoe de technologie nieuwe machines mogelijk zal maken, is het praktischer om je voor te stellen hoe bestaande machines zullen veranderen zodra AI erop wordt toegepast.
Het voor de hand liggende voorbeeld zijn zelfrijdende voertuigen. In dit geval hoeft de machine helemaal niet te veranderen: de beweging van een auto door de fysieke wereld en zijn krachtbron zullen werken zoals altijd, terwijl de waarneming die betrokken is bij het besturen van een auto bijna volledig visueel is. Met de nieuwe mode voor AI is de hypecyclus voor autonome voertuigen tot stilstand gekomen. Het zou eigenlijk het tegenovergestelde moeten zijn: zelfrijdend rijden is een enorme markt en het is de echte uitdaging die AI het gemakkelijkst kan aanpakken, een punt waar iedereen die in de verleiding komt om in andere toepassingen van robotica te investeren, zou moeten nadenken.
Het is ook zinvol om na te denken over hoe de robots die al bestaan – van industriële robotarmen tot robotstofzuigers – zullen evolueren. AI-aangedreven machine vision zal het scala aan taken dat een robotarm kan uitvoeren op subtiele wijze vergroten en het voor hen veiliger maken om naast mensen te werken. Lichtgewicht apparaten voor één doel, zoals robotstofzuigers, zullen geleidelijk bruikbaarder worden. In Chinese hotels is het bijvoorbeeld al heel gebruikelijk om een robot de bezorgingen naar je kamer te laten brengen. Dat soort beperkte en gecontroleerde autonomie is het gemakkelijkst te realiseren.
Op deze manier zal AI ons langzaam dichter bij de androïden brengen. Wat een robot als Pepper betreft die het toilet kan schoonmaken: helaas is het veel gemakkelijker om er een te maken die slechte poëzie schrijft, en het is onwaarschijnlijk dat dit binnenkort zal veranderen.
