Humanoïde robots worden steeds beter, maar lopen nog flink achter op de razendsnelle ontwikkeling van grote taalmodellen. Dat blijkt uit nieuw onderzoek van de University of California, Berkeley. In twee artikelen in Science Robotics stelt professor Ken Goldberg dat robotica te maken heeft met een “datakloof van 100.000 jaar” – een groot verschil dat ervoor zorgt dat robots veel langzamer nieuwe vaardigheden leren dan AI-chatbots taal leren begrijpen en gebruiken.
Goldberg legt uit dat grote taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst – vergelijkbaar met wat een mens in 100.000 jaar zou kunnen lezen. Voor robots bestaat er niets wat daarbij in de buurt komt. Sommige onderzoekers denken dat online video’s of simulaties een oplossing kunnen zijn, maar volgens Goldberg leveren die niet de fijne motoriek op die nodig is voor simpele dagelijkse handelingen, zoals een glas oppakken of een lamp vervangen. Data verzamelen via teleoperatie – waarbij mensen robots op afstand besturen – gaat veel trager.
Volgens de artikelen wordt het verschil binnen de robotica zelf ook steeds duidelijker. De ene groep onderzoekers richt zich op datagestuurde methodes, zoals bij taalmodellen, terwijl de andere groep vasthoudt aan traditionele technieken gebaseerd op natuurkunde en wiskunde. Goldberg denkt dat een combinatie van beide benaderingen nodig is. Robots moeten uiteindelijk goed genoeg kunnen functioneren in de echte wereld om zelf nieuwe data te verzamelen.
Voorbeelden van zo’n stapsgewijze aanpak zijn er al. Zo leren de zelfrijdende auto’s van Waymo bij door data te verzamelen tijdens het rijden, en worden de magazijnrobots van Ambi Robotics steeds beter door herhaald gebruik.
Goldberg heeft zo zijn twijfels bij de voorspellingen van techbazen als Elon Musk en Jensen Huang. Zij beweren dat humanoïde robots binnenkort beter zullen zijn dan chirurgen of als huishoudhulp ingezet kunnen worden. Goldberg denkt dat we daar voorlopig nog niet op moeten rekenen, vooral door de beperkte hoeveelheid data en de technische uitdagingen rond motoriek.
Over werk zegt hij dat beroepen in de bouw of installatietechniek voorlopig nog redelijk veilig zijn, omdat die sterk draaien om fysieke handigheid. Witteboordenbanen zoals het verwerken van formulieren of het analyseren van medische scans lopen juist meer risico. AI kan taken zoals radiologie of klantenservice wel ondersteunen, maar in situaties waar empathie of gevoelige communicatie nodig is, blijft de mens onmisbaar.
Volgens Goldberg blijft de robotica zich zeker ontwikkelen, maar is het belangrijk om realistisch te blijven. Te hoge verwachtingen kunnen leiden tot teleurstelling en een terugslag voor het vakgebied.
