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Oct 09, 2023

Wird KI Handwerker wie Klempner ersetzen? Noch nicht

Welche Einschränkungen gibt es zu Beginn dessen, was manche als vierte industrielle Revolution mit künstlicher Intelligenz bezeichnen, wenn es um die Reparatur eines Rohrs geht? Ein Klempner installiert einen Küchenhahn

Welche Einschränkungen gibt es zu Beginn dessen, was manche als vierte industrielle Revolution mit künstlicher Intelligenz bezeichnen, wenn es um die Reparatur eines Rohrs geht?

Ein Klempner installiert einen Küchenhahn an einem im Bau befindlichen Haus in Sacramento, Kalifornien. (AP Photo/Rich Pedroncelli)

Diese Geschichte stammt von The Pulse, einem wöchentlichen Gesundheits- und Wissenschaftspodcast.

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Im Jahr 1981 leitete Roger Wakefield ein Hamburger-Restaurant, als ihm sein bester Freund eine lebensverändernde Frage stellte.

„Er sagte: ‚Wirst du das für immer machen?‘“ sagte Wakefield.

Wakefield war damals 16 Jahre alt und hatte schon immer lieber mit seinen Händen als mit anderen Menschen gearbeitet. Aber an diesem ruhigen Dienstagabend in Texas sagte er seinem Freund, dass der Auftritt zu gut sei, um ihn jemals loszulassen.

„Und er sieht mich an und sagt: ‚Was passiert also, wenn du kündigst oder gefeuert wirst?‘ Wer wird Sie einstellen?' Und darüber habe ich nie nachgedacht“, sagte Wakefield. „Es waren die 1980er Jahre. Wir sprachen davon, dass Roboter die Macht übernehmen würden. Sie werden alle Fertigungsaufgaben erledigen, sie werden alle Industrieaufgaben erledigen.“

Es sei nur eine Frage der Zeit, bis ihre Jobs überflüssig oder irrelevant würden, sagte sein Freund.

Sie hatten die Wahl zwischen zwei Zukunftsaussichten: eine für diejenigen, die die Roboter gebaut und besaßen, und eine für diejenigen, die durch sie ersetzt wurden.

Wakefield ging nie zur Schule, daher schien sein Schicksal damit verbunden zu sein. Doch dann erzählte ihm sein Freund von einem dritten Weg, den sein Vater und seine Brüder gewählt hatten: Klempner zu werden.

Er sagte: „‚Roger, schauen Sie, Roboter werden niemals in der Lage sein, Klempnerarbeiten durchzuführen‘“, sagte Wakefield.

Bisher hatte sein Freund Recht.

Wakefield ist seit über 40 Jahren Klempnermeister, und während Fast-Food-Ketten weiterhin auf Technologie setzen, hat Wakefield noch nie erlebt, dass ein Roboter das versucht, was er und seine Handwerkskollegen können.

Aber wie lange wird dies noch so bleiben, da jetzt die von manchen so genannte vierte industrielle Revolution mit künstlicher Intelligenz beginnt?

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Nehmen wir zum Beispiel Atlas – einen großen humanoiden Roboter von Boston Dynamics. Es sieht ein bisschen aus wie ein lebensgroßes Transformer-Spielzeug, dessen schlummernde Tarnung ein Minikühlschrank sein könnte.

In einem in diesem Jahr veröffentlichten Werbevideo geht der Roboter auf zwei Beinen und navigiert gekonnt auf einer Baustelle, indem er mit großen, zangenartigen Händen eine große Tasche voller Werkzeuge aufnimmt und durch ein Gerüst wirft. Es führt sogar einen perfekten Salto aus.

Atlas scheint ein fantastischer Assistent zu sein (abgesehen von den zahlreichen mutmaßlichen OSHA-Verstößen, die im Video dargestellt werden).

Die offensichtliche Frage bleibt bestehen: Wenn Maschinen sich jetzt wie ein Athlet bewegen und wie ein Liebhaber kommunizieren können, was hindert sie dann daran, ein Rohr wie Roger Wakefield zu reparieren?

Laut Nikhil Krishnaswamy, Assistenzprofessor für Informatik an der Colorado State University, eine ganze Menge.

„Ich habe das Gefühl, dass die Menschen nicht unbedingt gut darüber informiert sind, was KI eigentlich ist und was sie tut und was nicht“, sagte Krishnaswamy.

Wenn ein Roboter-Klempner – wie einer, der vor der Haustür der „Jetsons“ auftauchen könnte – in Sicht wäre, würde Krishnaswamy davon wissen. Sein Hauptforschungsgebiet umfasst künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung mit „verkörperten Agenten“, die Sprache verwenden, um mit Menschen zu interagieren.

Aber Krishnaswamy sagte, dass diese Art von Technologie aus mehreren Gründen noch in weiter Ferne liegt.

Erstens, weil sich in den Bereichen künstliche Intelligenz und Robotik seit den 1980er Jahren zwar viel weiterentwickelt hat, aber selbst die fortschrittlichsten Modelle, die diese Roboter und komplexen Programme steuern, so etwas wie einen eingleisigen Verstand haben.

„Die Modelle, wie sie derzeit existieren, sind aufgabenbasiert. Das heißt, ich baue ein Modell, um etwas [sehr Spezifisches] zu tun.“ Sagte Krishnaswamy.

Ein Roboter wie der Atlas von Boston Dynamic könnte den Anschein erwecken, als könne er sich seinen Weg durch alle Arenen bahnen – bereit, einzuspringen und einem Menschen bei jeder Aufgabe zu helfen, die er zu erledigen hat. Aber Krishnaswamy sagte, das sei eine Illusion.

„In solchen Fällen ist die Umgebung im Voraus bekannt und wird kontrolliert“, sagte er.

Auch wenn es so aussieht, als ob Atlas besser auf Gerüsten navigieren kann als ein echter Mensch, bewegt sich der Roboter in Wirklichkeit wie ein Zug auf unsichtbaren Gleisen durch die Umgebung. Seine Aktionen werden sorgfältig geplant, bevor die Kamera läuft.

Krishnaswamy sagte, dies sei der Grund, warum die meisten autonomen Roboter, die heute auf realen Baustellen eingesetzt werden, in kontrollierten Räumen arbeiten, die vorhersehbar und kartierbar sind – wie Lagerhallen.

„Sobald Sie den Schaltplan des Lagers haben und wissen, wo sich alle Artikel befinden, haben Sie den problematischen Raum auf vielleicht Dinge wie Hindernisvermeidung und ähnliches reduziert. Und das macht es viel weniger haarig“, sagte Krishnaswamy.

Stellen Sie sich all die unterschiedlichen Umgebungen vor, denen ein Klempner ausgesetzt ist, von einem engen Reihenhaus in der Stadt mit alten rostigen Rohren bis hin zu einer eleganten, modernen Eigentumswohnung mit brandneuen Armaturen und Geräten.

„Es ist nicht ausgereift genug, um mit diesen kontinuierlichen und dynamischen Umgebungen wirklich zurechtzukommen.“ sagte Krishnaswamy. „Und dann stellt sich auch die Frage: Können wir ‚große Sprachmodelle‘ verwenden, um dabei zu helfen?“

Auch dies bleibt eine offene Frage.

Große Sprachmodelle wie ChatGPT nutzen erweiterte Statistiken, um vorherzusagen, wie ein Wort einer Folge anderer Wörter folgen sollte, um überzeugende Antworten auf bestimmte Eingabeaufforderungen zu erzeugen. ChatGPT kann bereits eine ziemlich kompetente Anleitung zum Reparieren einer Pipe und zum blitzschnellen Schreiben von einfachem Code bieten, der beim Erstellen von Computeranwendungen hilft.

Könnten diese Fähigkeiten es einem kompetenten autonomen Roboter in Zukunft ermöglichen, dieses Rohr für Sie zu reparieren? Um schnell eigene maßgeschneiderte Anweisungen zur Erledigung von Aufgaben zu generieren, für die es nicht unbedingt optimiert wurde?

Vielleicht, sagte Krishnawamy, aber nicht, bevor viele andere komplexe Probleme gelöst sind.

„Es muss immer noch eine ganze Menge Infrastruktur aufgebaut werden, um alle Teilaufgaben auszuführen, die das große Sprachmodell im Rahmen seines Plans möglicherweise vorstellt. Und dann kann es immer noch nur in Bereichen und Umgebungen durchgeführt werden, die für Aufgaben geeignet sind, die diese bestimmten Unteraufgaben enthalten.“ Sagte Krishnaswamy.

Große Sprachmodelle nutzen Mathematik, um ein Dokument überzeugend zu strukturieren oder eine Tabellenkalkulation zu sortieren. Für diese Aufgaben ist es nicht erforderlich, dass die Maschine, die sie ausführt, über räumliches Denken oder ein dem Menschen innewohnendes Raumgefühl verfügt – und das gilt auch für die meisten Handwerksberufe wie Klempnerarbeiten.

„[Handelsjobs] erfordern wirklich Überlegungen zum Raum und zum Körper in der Welt, zu denen die meisten aktuellen KI-Technologien wirklich nicht in der Lage sind, das gut zu leisten“, sagte Krishnaswamy. „Das räumliche Denken ist also wirklich eine dieser Fähigkeiten, die bei Menschen sehr gut verankert sind. Und interessanterweise gibt es Hinweise darauf, dass es nicht völlig angeboren ist, sondern etwas, das aus Erfahrung gelernt wird. So gibt es zum Beispiel eine kritische Phase in der Entwicklung kleiner Kinder, in der sich ihr Raumgefühl wirklich entwickelt, und oft durchlaufen kleine Kinder diese Phase, in der sie Angst vor Dingen wie dem Abfluss in der Badewanne haben, weil sie es nicht tun Nehmen Sie die Tatsache wahr, dass es viel kleiner ist als sie und es sie nicht wirklich heruntersaugen kann.“

Dies ist eine Angst, aus der Menschen ganz natürlich herauswachsen. Mit der Zeit entwickeln die Menschen ein Gespür dafür, wo sich Dinge im Raum befinden und wie sie sich auf sie selbst und ihre Umgebung auswirken – etwa intuitiv zu verstehen, dass sich ein Objekt links von der einen Person und rechts von der anderen Person befinden kann, wenn sich zwei Menschen gegenüberstehen.

Obwohl dies ein grundlegender Teil unserer Wahrnehmung ist, ist es schwierig, dieses Verhalten in Maschinen nachzuahmen.

„Computer benötigen sehr präzise numerische Werte, um schlussfolgern zu können, was Menschen nicht können.“ sagte Krishnaswamy. „Wenn wir also davon sprechen, sagen wir mal, jemand versucht, ein Rohr zu reparieren, dann gibt es einige Regeln, die man befolgen könnte und die ein Sprachmodell vielleicht lernen könnte, wie zum Beispiel: Drehen Sie sich nach rechts, um es festzuziehen, und drehen Sie es nach links, um es zu lösen.

„Aber das hängt alles davon ab, wo Sie relativ zum Objekt positioniert sind. Wenn ich zum Beispiel versuche, zwei Rohre zusammenzustecken, muss ich mich dabei auf eine knifflige Art und Weise orientieren, möglicherweise muss ich das eine Rohr tatsächlich so drehen, dass es als links empfunden wird. Aber das ist linksorientiert zu machen, aber im Uhrzeigersinn, gegen den Uhrzeigersinn orientiert an den beiden Rohren.“

Eine Möglichkeit, dieses Problem zu umgehen, könnte darin bestehen, unsere reale Architektur für die automatisierte Wartung zu optimieren, sodass Roboter über eine zuverlässige Karte verfügen, auf der sie sich positionieren können.

Dies wäre jedoch sehr teuer und zeitaufwändig.

„Im Prinzip, wenn wir alle unsere Gebäude abreißen und sie nach dem Schema wieder aufbauen würden, das die KI navigieren kann, ja, könnten wir wahrscheinlich Roboter mit räumlichem Denken haben, die unsere Sanitäranlagen in Bürogebäuden reparieren, sobald das fertig ist.“ “, sagte Krishnaswamy. „Aber stellen Sie sich natürlich vor, was es tatsächlich braucht, um die gesamte Gesellschaft auf der Grundlage einer Art KI-freundlichem Schema wieder aufzubauen.“

Ein weiteres großes Problem sind Daten. Wenn ein Roboter einmal gebaut ist, der zuverlässig durch ein Haus navigieren und sich unter einem undichten Waschbecken abstützen kann, wie soll er dann wissen, was er mit all den Informationen tun soll, die er von seinen verschiedenen Sensoren sammelt?

Es müsste in allen möglichen Szenarien speziell für den Sanitärbereich geschult werden. Woher sollen diese Informationen kommen? Müssten Klempner Go-Pros tragen und alle Videos, die sie bei der Arbeit aufnehmen, an mehr Klempner zurücksenden, um zu kennzeichnen, welche Art von Daten sie sehen?

„Ich kann mir vorstellen, dass dies eine plausible Möglichkeit ist, so etwas wie eine Videoversion von ChatGPT für Klempner zu bekommen. Ich konnte sehen, dass diese Daten sehr nützlich sind“, sagte Krishnaswamy.

„Aber auch hier denke ich, dass wir immer noch auf das Problem stoßen könnten, wenn man in eine Situation gerät, die ausreichend außerhalb der Trainingsdaten liegt, was einfach sein könnte: ‚Ich betrachte etwas aus einem seltsamen Blickwinkel.‘ Plötzlich wird darauf hingewiesen, dass etwas falsch ist oder dass die Szene nicht verarbeitet werden kann. Und ich denke, wir könnten auch über den Preis der GoPros nachdenken und die vermutlich ausgebildeten Klempner dafür bezahlen, diese Daten zu kennzeichnen, ganz zu schweigen davon, wie viel Rechenleistung nötig wäre, um das Video zu verarbeiten und dann die Ausgabe zu generieren. Wäre es nicht einfacher, einen echten Klempner zu bezahlen?“

Deshalb hat Roger Wakefield auch nach vier Jahrzehnten immer noch das Gefühl, dass sein Job vor Robotern sicher ist.

Die Installation ist zu kompliziert, als dass ein Roboter sie ersetzen könnte. Zu menschlich.

„Ich denke, es wird lange dauern, bis ein Roboter auf das Feld gehen, einen Graben ausheben, das Rohr hinübertragen, es zusammenfügen, richtig verbinden und die Anschlüsse richtig drehen kann“, sagte Wakefield. „Und soll ich sagen, dass es nie passieren wird? Absolut nicht. Soll ich sagen, dass es bald passieren wird? Ich habe diesen Roboter noch nicht gesehen.“

Das heißt nicht, dass die Technologie die Branche im Laufe der Jahre nicht verändert hat – und dies auch weiterhin tun wird.

Während die Zahl der Unternehmen, die Sanitärdienstleistungen anbieten, weiter wächst, nimmt auch die Konsolidierung innerhalb der Branche zu.

Große Unternehmen kaufen kleinere Unternehmen auf und erzielen Größenvorteile.

„Das Unternehmen, das mich aufgekauft hat, erwägt nun, andere Unternehmen aufzukaufen“, sagte Wakefield, der vor über anderthalb Jahren glücklich sein eigenes Sanitärunternehmen verkaufte. „Je größer Ihr Umsatz wird, desto größer wird Ihr Multiplikator. Sie lernen, ihre Leute im Verkauf zu schulen. Sie vermarkten besser als alle anderen. Sie haben die besten Uniformen, die schönsten Lastwagen, das beste Marketing, das beste Fernsehen, das beste Radio, das Beste von allem. Und sie sind nicht das billigste Unternehmen in der Stadt. Sie sind die teuersten.“

Auch wenn diese Unternehmen in absehbarer Zeit keine autonomen Roboter-Klempner auf den Markt bringen werden, nutzen sie die Technologie auf eine Weise, die Wakefield sich zu Beginn seines Geschäftseinstiegs nie hätte vorstellen können.

„Die meisten dieser großen Sanitärunternehmen haben iPads dabei, sie sind Computer, sie machen ihre Rechnungen, sie schätzen ihre Abrechnungen.“ sagte Wakefield. „Alles wird über einen Computer erledigt. Wenn du mir vor 10 Jahren gesagt hättest, dass der Computer das wichtigste Werkzeug sein wird, das du jeden Tag bei dir hast, hätte ich dich für verrückt gehalten.“

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Grant Hill ist Multimedia-Reporter für WHYYs „The Pulse“ und Schöpfer/Moderator von „Serum“.