De Amerikaanse autobouwer Tesla komt met een humanoïde robot, een robot die op een mens lijkt. Dat kondigde Tesla-CEO Elon Musk donderdag aan. Hij is niet de eerste die met het idee speelt. Er zijn nog bedrijven die zo'n humanoïde robots proberen te ontwikkelen.
...

De Amerikaanse autobouwer Tesla komt met een humanoïde robot, een robot die op een mens lijkt. Dat kondigde Tesla-CEO Elon Musk donderdag aan. Hij is niet de eerste die met het idee speelt. Er zijn nog bedrijven die zo'n humanoïde robots proberen te ontwikkelen. Zo heeft Sophia uit Hong Kong sinds 2017 het ceremoniële burgerschap in Saudi-Arabië. Dat is merkwaardig. Niet omdat ze eruitziet als een ongesluierde vrouw, wel omdat ze een sociale, mensachtige robot is. Sophia is gebouwd door het technologiebedrijf Hanson Robotics. Dat commercialiseert robots voor diverse doeleinden. Ze was te gast in praatshows en er circuleren heel wat filmpjes met haar op het internet. Sophia wordt voorgesteld als de eerste slimme mensachtige robot. Een nieuw tijdperk lijkt aangebroken. Heeft binnenkort iedereen echt zijn eigen butler? "Toch niet", zegt UGent-professor Tony Belpaeme, die is gespecialiseerd in onderzoek naar de interactie tussen de mens en robots. "Eigenlijk is Sophia een mooie publiciteitsstunt van Hanson Robotics. Dat maakt al een tijdje erg realistisch lijkende robots met een speciale rubbersoort. Daar haken ze motortjes aan vast die gelaatsuitdrukkingen simuleren. Alleen is dat uiterlijk maar één aspect. Wat Sophia zegt, is gedeeltelijk vooraf afgesproken. Voor een niet-voorgeprogrammeerde vraag zit achter de schermen iemand klaar." Ook het aantal films over mensachtige robots is legio, maar de geromantiseerde versie van Hollywood (zie kader Robots in Hollywood) ligt mijlenver van de realiteit. "Dat leidt vaak tot optimistische inschattingen", zegt Francis Wyffels, robotspecialist aan de UGent. "Rethink Robotics ontwikkelde een decennium geleden een robotarm die flexibel kon samenwerken met mensen. Het bedrijf ging failliet omdat het te optimistisch was over de taken die zo'n robot zou kunnen uitvoeren. De artificiële intelligentie stond niet ver genoeg. Een recenter voorbeeld zijn de voorspellingen over autonome auto's. Wie een paar jaar geleden de uitspraken van Elon Musk voor waar aannam, dacht dat die autonome wagen tegen 2020 wel zou rondrijden. Dat is niet het geval." Heel wat industrietakken kunnen nochtans niet meer zonder robots in hun productieketen. Maar ook buiten de fabriekshal tekenen zich scenario's af waar robots hun nut kunnen bewijzen. In de ouderenzorg lopen experimenten met robots die het mogelijk moeten maken om ouderen langer zelfstandig te laten wonen. Ze fungeren als een gesprekspartner tegen vereenzaming of helpen bij routinetaken. Alleen geldt ook hier: ofwel blijven de vaardigheden beperkt, ofwel zit er achter de robot een team van mensen klaar voor de besturing op afstand. De autonomie van humanoïde robots is voorlopig nog beperkt. Een mensachtige robot die beslissingen neemt afhankelijk van de situatie en daarbij uitsluitend een beroep doet op artificiële intelligentie, bestaat nog niet. Daar staat tegenover dat bijvoorbeeld in de afhandeling van e-commerce, robots nu al een rol spelen bij de orderverwerking. Een ander voorbeeld zijn grijprobots die in de landbouw helpen oogsten. Pieter Abbeel, de directeur van het Berkeley Robot Learning Lab van de University of California, ziet het veld de komende jaren evolueren. "Daarbij maakt artificiële intelligentie het verschil, niet hoe een robot eruitziet", zegt hij. "In fabrieken zijn robots al decennia ingeburgerd, maar zij doen telkens dezelfde dingen. Ze staan nog mijlenver van de waaier aan taken die een butler moet kunnen uitvoeren. De grootste innovatie is momenteel gelegen in het vraagstuk hoe we robots intelligenter kunnen maken. De robots in warenhuizen, de recyclage en de landbouw werken nog wel in een duidelijk afgelijnde context, maar reageren daarbij op informatie die ze waarnemen via hun computer vision system." In de wereld van artificiële intelligentie en mensachtige robots is de Turing-test een begrip. De test ontstond in de jaren vijftig en laat toe om aan de hand van een aantal vragen uit te maken of een machine intelligent reageert. Een robot slaagt voor de test als een buitenstaander niet merkt dat hij tegen een machine praat. "De test is al een beetje achterhaald", zegt Francis Wyffels van de UGent. "Trouwens, een robot die in staat is om basisvragen te beantwoorden, beheerst maar één aspect van de menselijke intelligentie. Zelfs al is spraak verre van triviaal, je kunt Sophia bijvoorbeeld niet vragen haar veters te knopen, terwijl een kleuter dat wel al kan." De paradox van Moravec, in de jaren tachtig geformuleerd door de Oostenrijkse robotspecialist Hans Moravec, geldt dus nog altijd. Volgens die stelling is artificiële intelligentie erg goed in wat mensen moeilijk vinden, maar scoort ze slecht op wat voor mensen vanzelfsprekend is. Computers kunnen bijvoorbeeld al beter een hersenscan interpreteren dan de gemiddelde arts, maar een gesprek over koetjes en kalfjes lukt nog niet. Artificiële intelligentie is voorlopig goed in patronen herkennen, maar minder goed in het leggen van verbanden. Bovendien zijn de menselijke hersenen erg flexibel, terwijl robots voorlopig niets kunnen wat ze niet hebben aangeleerd. Dat aanleren duurt meestal ook langer dan bij een mens. Een van de onderzoeksprojecten van Wyffels gaat bijvoorbeeld over robotarmen die leren hoe ze kleren moeten vouwen. Een hoodie vouw je anders dan een T-shirt. Een mens kan die variatie makkelijker aanleren dan het algoritme achter een robotarm. Tony Belpaeme: "We praten in gestructureerde zinnen met robots, zodat artificiële intelligentie er de nodige informatie uit plukt. Een echt vlot gesprek met artificiële intelligentie bestaat nog niet. Dat is de reden waarom de onderzoeksafdeling van Amazon een prijs uitlooft voor wie software kan schrijven die Alexa zou toelaten een gesprek van twintig minuten over alles en niets te voeren." Dat is blijkbaar moeilijker dan gedacht, en eigenlijk is dat ook logisch. "Sociale interactie tussen mensen vergt veel cognitieve vaardigheden", zegt Belpaeme. "Je moet kunnen spreken, je moet zinnen horen en omzetten in woorden waarvan je begrijpt wat ze willen zeggen. Je gebruikt geheugen, leest emoties en interpreteert visuele signalen. Taal is slechts een klein stukje van wat wordt gezegd. Al die hersengebieden nabootsen, lukt artificiële intelligentie nog niet." En toch veroveren robots stilaan een plaats in ons dagelijkse leven. Denk maar aan de stofzuigerrobot en de autonome grasmaaier. Ze maken gebruik van een beperkte set variabelen. Ze zijn niet intelligent genoeg om van een humanoïde robot te spreken, maar ze verkleinen wel de afstand tussen de mens en de machine. Dat komt omdat ze probleemoplossende intelligentie van het niveau van vogels gebruiken, maar ook omdat we de neiging hebben om hun sociale eigenschappen toe te dichten. "Het is als bij onze huisdieren", zegt Belpaeme. "We vinden de stofzuigerrobot dom omdat hij weer eens vastrijdt, of juist slim omdat hij een tafelpoot weet te ontwijken. In elk geval noemt iedereen bij mij thuis hem een harde werker." Naast de artificiële intelligentie zijn de motorische beperkingen cruciaal voor de toekomst van de robotica. Een doorbraak als de dansende hond van het Amerikaanse roboticabedrijf Boston Dynamics, grotendeels in handen van het Zuid-Koreaanse Hyundai, toont dat ook op dat terrein vorderingen worden gemaakt. "Het versnelt", zegt Abbeel. "Tot een paar jaar geleden werd de motoriek nog geprogrammeerd, maar de jongste jaren kunnen robots zichzelf motorische vaardigheden aanleren via deep learning en training via grote neurale netwerken. Eigenlijk probeert de robot dingen uit en evalueert hij dan wat werkt. Op termijn is dat de betere aanpak." Dat uitproberen gebeurt niet echt met vallen en opstaan. Dan zouden die dure robots te vaak stukgaan. Robots testen die bewegingen virtueel in een simulatie. "Daarom zijn de doorbraken in motoriek voor de komende jaren ook een kwestie van artificiële intelligentie", zegt Abbeel. "De vraag is: krijg je genoeg data te pakken om het neurale netwerk te trainen? Zo werkt spraak- of beeldherkenning tegenwoordig niet slecht, maar blijven fysieke toepassingen moeilijker omdat er minder data voorhanden zijn." De dansjes van de robothond van Boston Dynamics zijn bovendien relatief. Dat gebeurt allemaal in een gecontroleerde fabriekshal en er is een heel team bij betrokken dat achter de schermen maakt dat de salto's vlot verlopen. De verwachting is dat de mechanische mogelijkheden van mensachtige robots de komende jaren trager evolueren dan de rekenkracht van robots. Dat denkt ook Jonathan Berte, de CEO van het Vlaamse roboticabedrijf Robovision, dat werkt aan robots in de landbouw, de zorg en de maakindustrie. "Een chatbot draait op software", zegt Berte. "Die evolueert mee met de capaciteiten van de microchips en de softwareversies. Mechanische problemen zijn veel minder snel opgelost dan een hapering in de software. Een update naar een miljard mensen sturen of duizenden auto's terugroepen wanneer er iets hapert, heeft een totaal ander prijskaartje. Dat maakt mechanische robots een lastiger verhaal. Een autonome, veelzijdige en energiezuinige humanoïde robot voor consumenten is niet meteen voor morgen. Er zullen de komende jaren wellicht robotjes op de markt komen die kinderen helpen studeren of met een kat kunnen spelen, maar daarmee zijn ze nog niet op het niveau van mensachtige robots. Zeker in het business-to-businesssegment groeit het aantal toepassingen. Mensen die niets van computers kennen, zullen robots kunnen trainen om taken over te nemen, maar voorlopig gaat dat om businesscases in een controleerbaar proces. Dat is nog wat anders dan een robot die flexibel huiselijke taken overneemt."