Forscher der University of Colorado Boulder arbeiten an Robotern, die ihre Entscheidungen bei der Erledigung vorgegebener Aufgaben an menschliches Verhalten anpassen. Das Team um Morteza Lahijanian und seiner Doktoranden Karan Muvvala und Qi Heng Ho hat hierzu einen Algorithmen entwickelt, der Robotern helfen soll, aus Situationen, die mit Unsicherheit und Risiken verbunden sind, das Bestmögliche zu machen, ohne Menschen dabei zu gefährden.
Das Verfahren basiert auf der Spieltheorie. Das mathematische Konzept hat seinen Ursprung in der Wirtschaftswissenschaft und analysiert, wie Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen Entscheidungen in einem System treffen, in dem auch andere "Spieler" Entscheidungen vornehmen, die das Endergebnis beeinflussen. Ein Roboter ist in diesem Kontext einer von zahlreichen Spielern, die alle gewinnen wollen.
Für alle Beteiligten, auch Menschen, bedeutet Gewinnen, eine Aufgabe erfolgreich zu erledigen. Aber der Sieg ist nie garantiert - vor allem dann nicht, wenn ein Mensch im Spiel ist, dessen Sicherheit oberste Priorität hat. Der Roboter muss also zurückstecken. Der neue Algorithmus sorgt dafür, dass er als Reaktion auf eine überraschende menschliche Aktion eine neue Strategie anwendet, mit der er so viel wie möglich von seiner Aufgabe erledigt und gleichzeitig jeglichen Schaden minimiert, vor allem für den Menschen.
"Bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter geht es darum, komplementäre Stärken zu kombinieren: Menschen bringen Intelligenz, Urteilsvermögen und Flexibilität ein, während Roboter Präzision, Kraft und Zuverlässigkeit bieten", sagt Lahijanian. Das sei nicht nur für den industriellen Einsatz von Robotern wichtig, sondern auch bei direkten Kontakten, etwa wenn der Roboter Pflegeaufgaben übernimmt.
