Warum AIC der einzige Weg zu zertifizierbaren Robotern ist

Die Robotikindustrie steht an einem Wendepunkt. Die Regulierung durch den Artificial Intelligence Act der Europäischen Union zwingt Unternehmen dazu, undurchsichtige neuronale Netzwerke zugunsten von transparenten, physikbasierten Architekturen für künstliche integrierte Kognition (AIC) aufzugeben. Dies markiert eine entscheidende Phase in der Entwicklung der Robotik. Einerseits beeindrucken uns humanoide Roboter, die durch komplexe neuronale Netzwerke angetrieben werden; andererseits sind wir konfrontiert mit einer harten Realität: der Notwendigkeit der Nachvollziehbarkeit und Zertifizierung ihrer Verhaltensweisen. Während die Optik eines Roboters ansprechend sein kann, steht im Vordergrund, ob sein Verhalten erklärbar und auditierbar ist.

Ein zentrales Problem, das sich aus der Nutzung von sogenannten Black-Box-KI-Modellen ergibt, ist das „blind giant problem“. Solche Systeme sind zwar hochperformant, doch sie liefern keine Erklärungen für ihre Entscheidungen und garantieren keine verlässlichen Verhaltensweisen. Das macht sie grundsätzlich ungeeignet für den Einsatz in riskanten, regulierten Umgebungen.

AIC bietet ein anderes Paradigma

Die AIC-Architektur basiert auf physikgetriebenen Dynamiken, funktionaler Modularität und kontinuierlicher interner Beobachtbarkeit. Diese Strukturen ermöglichen es dem System, seinen internen Zustand und seine Stabilität zu überprüfen, bevor es Aktionen ausführt. Solch eine Herangehensweise steht in Einklang mit den Anforderungen von Zertifizierungssystemen. Der Übergang von blinder Optimierung zu reflektierender Kontrolle ist entscheidend: Das System agiert nicht nur, um Belohnungen zu maximieren, sondern bewertet auch die Kohärenz und Erklärbarkeit seiner Handlungen in Anbetracht seines aktuellen inneren Zustands.

Regulierungsbehörden werden physikalische Modelle den statistischen Verfahren vorziehen. Denn diese bieten eine transparente Basis für formale Verifizierung, vorhersehbare Leistungsabfälle und klare Verantwortungsstrukturen – Merkmale, die statistische Black-Box-Modelle nicht gewährleisten können. Unternehmen, die ab dem ersten Tag auf Erklärbarkeit setzen, werden sich in regulierten Umgebungen durchsetzen.

Zusammenfassung: AIC und zertifizierbare Robotik

• AIC bietet transparente, physikbasierte Architekturen, die den Anforderungen der EU AI Act entsprechen.
• Transparente kognitive Architekturen ermöglichen Erklärbarkeit und Auditierbarkeit von Entscheidungen.
• Zertifizierung, nicht bloße Leistungsdemonstration, ist entscheidend für den realen Einsatz von Robotern.

Was Operations-Profis wissen sollten

Daher ist das Thema AIC für Operations-Manager von höchster Relevanz, da es die zukünftige Entwicklung und den Erfolg in der Robotikbranche entscheidend beeinflusst. Der Umstieg auf physikbasierte Modelle erfordert eine Anpassung in der Produktentwicklung und Schulung der Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass neue Systeme den Zertifizierungsanforderungen genügen. Die Implementierung von transparenten Architekturen führt zu klaren Verhaltensweisen und einer erhöhten Vertrauenswürdigkeit der Systeme – Aspekte, die im täglichen Geschäft von entscheidender Bedeutung sind.

Robert Reseneder – Interim Manager und Mentor
Tel. +49 175 265 6522

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Why AIC is the only path to certifiable robotics
Quelle: The Robot Report