Die Anwendung der Spieltheorie auf die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern
Was wäre, wenn Roboter mit uns zusammenarbeiten könnten, um uns bei Aktivitäten wie Sporttraining oder der körperlichen Rehabilitation zu unterstützten? Damit wir unsere Ziele erreichen können, müssten sie unser Vorgehen verstehen und ihr Verhalten entsprechend anpassen. Zwar werden Roboter zunehmend in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, die von der Fertigung bis hin zur medizinischen Chirurgie reichen, jedoch können sie sich nicht optimal individuellen Nutzern anpassen. Mit Unterstützung durch das EU-finanzierte Projekt CogIMon (Cognitive Interaction in Motion) sind die Forscher diese Herausforderung angegangen, indem sie spieltheoretische Werkzeuge anpassten, um die physische Interaktion zwischen einem Roboter und einem Menschen zu analysieren. Die Ergebnisse wurden kürzlich in der Fachzeitschrift „Nature Machine Intelligence“ veröffentlicht. Eine Pressemeldung des Imperial College London fasst das theoretische Rahmenwerk der Studie zusammen: „Um Spieltheorie erfolgreich auf deren Interaktion anwenden zu können, mussten die Forscher das Problem überwinden, dass Roboter die Absichten des Menschen nicht allein durch Logik antizipieren können.“ Menschliches Verhalten lernen Das Forscherteam untersuchte, inwieweit „ein Kontaktroboter gesteuert werden sollte, um verlässlich und angemessen auf einen Nutzer mit unbekannten Verhaltensweisen bei Bewegungen während Aktivitäten wie Sporttraining, körperlicher Rehabilitation oder gemeinsamem Fahren zu reagieren.“ Die Pressemeldung des Imperial College London gibt an, dass das Team „den Unterschied zwischen den erwarteten und tatsächlichen Bewegungen betrachtete, um die Strategie des Menschen vorherzusagen – wie also der Mensch bei der Aufgabe, neue Verhaltensweisen zu entwickeln, Fehler nutzt.“ Weiter heißt es: „Wenn zum Beispiel die Strategie des Menschen für die Bewältigung der Aufgabe nicht geeignet ist, kann der Roboter seine Bemühungen verstärken, ihm zu helfen. Wenn man dem Roboter beibringt, die menschliche Strategie vorherzusagen, ist es ihm möglich, seine Reaktion anzupassen.“ Die Wissenschaftler erprobten ihr Rahmenwerk sowohl in Simulationen als auch in Experimenten mit menschlichen Teilnehmern. Diese zeigten laut derselben Pressemeldung, „dass der Roboter sein Verhalten anpassen konnte, wenn die menschliche Strategie sich langsam ändert, wie wenn der Mensch zu alter Stärke zurückfindet, und wenn die menschliche Strategie sich ändert und unbeständig ist, wie nach einer Verletzung“. Das CogIMon-Projekt wurde ins Leben gerufen, um „die Art und Weise zu verändern, wie Roboter mit Menschen interagieren, indem flexiblere, nachgiebige, lernfähige und benutzerfreundliche Roboter eingeführt werden“, wie auf der Projektwebsite erklärt wird. „Das CogIMon-Projekt zielt auf eine grundlegende Veränderung der Mensch-Roboter-Interaktion in Richtung der systemischen Integration robuster, verlässlicher Interaktionskapazitäten für Teams aus Menschen und nachgiebigen Robotern, insbesondere dem nachgiebigen humanoiden COMAN, ab.“ Die Website gibt auch an, dass das Projekt „anspruchsvolle Robotervorführungen von interaktivem nachgiebigem Fangen und Werfen, von Interaktionen mit COMANs bei sich ändernden Kontaktpersonen und Teamkonstellationen sowie bei der modellgetriebenen vollständig technisierten Steuerung mehrerer Arme“ verwendet, um sein Ziel zu erreichen. Der Roboter COmpliant HuMANoid Platform (COMAN) wurde als Teil des im Zuge des 7. Rahmenprogramms durchgeführten Projektes AMARSi (Adaptive Modular Architecture for Rich Motor Skills) entwickelt, das von 2010 bis 2014 lief. Dank seiner physischen Robustheit kann er laufen sowie seine Balance halten und verfügt über eine vollständig autonome Stromversorgung, wie auf der (Projektwebsite von AMARSi) erklärt wird. Weitere Informationen: CogIMon-Projektwebsite
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