Overslaan en naar de inhoud gaan

Voetballende robots op zoek naar intelligentie

Jarenlang werd de speurtocht naar intelligentie gedomineerd door cognitieve aspecten met schaken als het grote voorbeeld. Al direct nadat als doelstelling werd voorgesteld om computerprogramma’s te gaan maken die de wereldkampioen schaken zouden moeten verslaan, haastte een aantal wetenschappers zich te verklaren dat dit nooit zou lukken.
Business
Shutterstock
Shutterstock

Hoewel inmiddels een computer de wereldkampioen schaken heeft verslagen, geven ook wetenschappers toe dat hiermee nog steeds onvoldoende fundamenteel inzicht is verkregen in het wezen van intelligentie. Vandaar dat men op zoek is gegaan naar voorbeelden van meer elementair gedrag dat gemakkelijker te bestuderen en te reproduceren is dan de cognitieve taken van intelligente mensen. In de jaren negentig ontstond een grote verandering in het denken door de ontwikkeling van kleine, autonome robots, die reactief gedrag vertoonden en waarin meer onderzoek werd gedaan naar de interactie tussen de robot en zijn omgeving. Het uitgangspunt was dat als we ons maar zouden concentreren op de eenvoudige gedragsregels van bijvoorbeeld mieren, we veel meer zouden kunnen leren over het handelen van mens en dier. Voetballen Schaken was dus uit en robots waren in. Maar wat is nu een representatief onderwerp waarmee het onderzoek aan een uitdagende doelstelling kan worden geholpen? Midden jaren negentig ontstond het idee om robots te laten voetballen. De doelstelling werd geleidelijk aan geformuleerd als het verslaan van de menselijke wereldkampioen voetbal met een team van humanoïde robots, te bereiken in 2050. Alle pogingen tot realisatie van dit doel worden gebundeld door de wereldomspannende wetenschappelijke RoboCup-organisatie. Deze doelstelling bracht een heel scala nieuwe problemen aan het licht, die als gemakkelijk werden beoordeeld, maar bij nader inzien aanzienlijk complexer bleken te zijn dan werd vermoed. Alledaagse dingen als kijken, horen, voortbewegen bestrijken, ieder voor zich, een compleet onderzoeksgebied, waar nog heel veel te leren valt. Robotvoetbal is een vruchtbaar onderwerp voor dit onderzoek. Het hebben van een lichaam en het moeten begrijpen van alle handelingen in termen van je positie in de omringende wereld, plaatst de robot in precies dezelfde omstandigheden als mensen en dieren. Deze positionering zorgt ervoor dat er een veel duidelijker beeld ontstaat van de te realiseren taken. Met het verschijnen van de film ‘I Robot’ wordt vaak gevraagd of de bekende drie wetten van de robotica een hanteerbaar instrumentarium zijn om robots mee uit te rusten. Hoewel de wetten zinvol lijken en dat uiteindelijk misschien ook zullen zijn, is het gebruik van begrippen als ‘een mens geen schade toebrengen’ te algemeen om in een echte robot te realiseren. Er zullen eerst veel fundamentelere zaken moeten worden opgelost, zodat de robot zijn omgeving beter kan interpreteren. Verschillende bekende uitspraken van Johan Cruijff zijn misschien wel veel hanteerbaarder. Een regel als: ‘Om te kunnen scoren moet je eerst de bal hebben’, wordt daadwerkelijk als een van de eerste regels in het programma van de robot opgenomen. Eerst moet de robot de bal zien te ontdekken, daarna moet hij er naartoe gaan en vervolgens proberen hem te pakken te krijgen. Dat is al moeilijk genoeg. Het probleem is, hoe ziet een bal er precies uit. Een bal is meestal rond, maar door de lichtinval lijkt een bal door het oog van een robot van boven vaak afgeplat en aan de onderkant lijkt hij samen te smelten met de ondergrond. Ballen kunnen een egale kleur hebben, maar ook wit met zwart zijn. Alleen al het betrouwbaar herkennen van de bal is een taak waaraan wetenschappelijk onderzoek wordt verricht. Dit is vooral moeilijk als je als doelstelling hebt om dit bij wisselende lichtomstandigheden, achtergronden, kleur van de bal en snelheid van voortbewegen van de bal te doen. Het tweede grote probleem dat een robot heeft is: te bepalen waar hij en zijn tegenstanders zijn. Om aan de hand van de eigenschappen van het speelveld, bijvoorbeeld de belijning, de kleur van het gras en de vorm van de doelen te bepalen waar je precies bent is geen eenvoudige opgave. Kortom, zelfs de meest elementaire dingen, die wij over het algemeen als vanzelfsprekend aannemen, werpen grote barrières op. Zo is het bijvoorbeeld voor robots alleen mogelijk om de tegenstander te herkennen aan zijn kleur. Mensen gebruiken veel meer kenmerken om een tegenstander te herkennen en weten ook precies wie die tegenstander is en wat ze van hem kunnen verwachten. Samenspel Een aantal zaken is redelijk goed onderweg. Het bepalen van de plaats van een bal en de eigen positie wordt over het algemeen goed gedaan. Steeds meer teams gaan ertoe over om ook de robots onderling hun positie-informatie uit te laten wisselen en op die manier een betrouwbaarder wereldbeeld te krijgen. Het samenspel tussen de robots onderling is nog niet best. Vaak zie je dat een aanvaller wordt gehinderd door spelers van het eigen team, die ook proberen de bal te pakken. Teams die dit proberen te voorkomen door hun aanvallers niet door andere teamleden te omringen, ontdekken dat het dan te veel tijd kost om te hulp te komen als de aanvaller de bal verliest. Datzelfde geldt voor het herkennen van de bal en veldposities onder veranderende lichtomstandigheden. De robots moeten nu voor iedere wedstrijd precies gekalibreerd worden. Als er ook maar iets aan de belichting verandert, kunnen de robots opeens hun positie niet meer goed bepalen. Er wordt daarom gewerkt aan manieren om de belichtingskarakteristieken aan te leren en die tijdens het spel voortdurend bij te stellen. Binnenkort zal RoboCup overwegen om de huidige egaal oranje bal te vervangen door een zwart-witte en de vaste verlichting te vervangen door daglicht. De huidige generatie robots kan daar nog niet mee omgaan, maar zodra dat wel het geval is, zullen de spelregels ongetwijfeld worden aangepast. Ieder jaar beslist de RoboCup-organisatie over die spelregels. Wanneer een probleem goed lijkt te zijn opgelost, en alle deelnemers er gebruik van maken, worden de spelregels aangepast om het wat moeilijker te maken. Dribbelen Zoals vliegtuigen niet vliegen als vogels, voetballen robots niet als mensen. De meeste robots rijden nu nog op wielen, waardoor er over het voetenspel niet veel wordt geleerd. De toepassing van zogenaamde omnidirectionele robots is momenteel zo’n nieuwe ontwikkeling. Een omnidirectionele robot kan in iedere richting rijden en wordt daardoor bijzonder wendbaar. Mensen zijn wendbaar door de opbouw van benen en de rest van hun lichaam. Dat nabouwen in een robot is vele malen moeilijker. In de beginjaren was het gebruikelijk om een laserscanner te gebruiken om de wanden van het speelveld op te sporen en zo te bepalen waar de robot zich bevindt. Hoewel dit betrouwbaar werkt, leert het ons niets over beeldverwerking en dus werden de wanden van het speelveld vervangen door paaltjes, waardoor een laserscanner onbruikbaar werd. Het gevolg was dat men camera’s moest gaan gebruiken. De plaatsbepaling werd veel moeilijker maar ging ook meer lijken op de manier waarop mensen en dieren dit doen. Tegenwoordig worden veel omnidirectionele camera’s gebruikt, die 360 graden kunnen zien. Hierdoor hoeft de robot geen hoofd en twee ogen te hebben die moeten kunnen draaien. Dat heeft tot gevolg dat er goed werkende oplossingen worden bedacht die helemaal niet lijken op de manier waarop mensen en dieren werken en daardoor weinig inzicht geven in de manier waarop de natuur werkt. In de nieuwe humanoïde league mogen alleen tweebenige robots meedoen die zijn uitgerust met een hoofd. Veel van de technieken die in de huidige robots zijn gebouwd zijn dan niet meer bruikbaar. Er zal nu echt geleerd moeten worden te dribbelen met de voeten. Bij het opsporen van de bal en het doel zal de robot zijn hoofd moeten bewegen en gebruik moeten maken van een stereobeeld. De fundamentele kennis die is vergaard met alle beeldverwerking op de andere soorten robots, zal zeker een goede basis zijn voor de tweebenige robots, maar er zullen ook veel nieuwe technieken moeten worden ontwikkeld. Ieder jaar na de competitie zijn alle teams verplicht hun ‘geheimen’ te publiceren en ook de gebruikte software ter beschikking te stellen aan de RoboCup-gemeenschap. Daardoor is ieder jaar een nieuwe uitdaging, met ook steeds weer nieuwe technieken. Het motto van RoboCup is: ‘Het is niet belangrijk of je wint, het gaat erom of je iets leert.’ En dat gebeurt bij voortduring bij de RoboCup-wedstrijden. Populair Al deze ontwikkelingen zijn van groot belang voor wetenschappers. Al jarenlang loopt de interesse voor techniek over de hele wereld achteruit. Het is dus belangrijk te proberen om vooral jongeren op een speelse manier wat meer vertrouwd te maken met techniek. Robots zijn een gewild onderwerp ook bij jongeren en er ontstond het idee om scholieren op een speelse manier met techniek te laten kennismaken door een nieuwe league te introduceren, waaraan ook jongeren en niet-wetenschappers kunnen meedoen. ‘RoboCup junior’ is de laatste jaren zeer in populariteit toegenomen met enige honderden teams van over de hele wereld. Nederland was in 2000 een van de eerste landen die hieraan meedeed, maar gebrek aan tijd heeft ervoor gezorgd dat er sinds 2001 geen Nederlands team meer bestaat. Dit jaar is een initiatief gestart door de UvA, HvA, Techniekmuseum Nemo en het Amstel Instituut om in Nederland meer aan RoboCup Junior te gaan doen. Tegelijk hiermee startte ook het AI Werkstuklab. Studenten kunnen bij het robotlab informatie, materiaal en begeleiding krijgen bij deelname aan RoboCup of bij het ontwikkelen van een profielwerkstuk, waarbij kunstmatige intelligentie en robots centraal staan. Peter van Lith RI (peter@lithp.nl) is onafhankelijk adviseur en gespecialiseerd in innovatieve ICT-oplossingen en robotica. Hij is als parttimedocent verbonden aan de UvA en de TU Delft.Wedstrijden Verschillende Nederlandse universiteiten doen mee met het RoboCup-initiatief. Er zijn verschillende categorieën waarin kan worden meegedaan. Een korte opsomming van de zogenaamde leagues: 1. Simulatieleague Hierbij strijden virtuele robotjes op het scherm van een computer met elkaar. De strategie van het team wordt geprogrammeerd en de beste strategie is degene die de meeste doelpunten scoort. Veel van de programma’s leren tijdens het spel iets over de strategie van hun tegenstanders en passen zich aan. Het programma TriLearn van Jelle Kok van de UvA was tot voor kort wereldkampioen in deze league. 2. Small size league In deze wedstrijden wordt een aantal kleine robots (18 cm doorsnee) via een overheadcamera door de computer bekeken en regelt een centraal programma de bewegingen van alle robots van één team. Hierdoor is de onderlinge communicatie tussen de robots gemakkelijk en is de spelsnelheid zeer hoog. Nederland doet momenteel niet mee in deze league. 3. Middle size league Hierbij strijden op centrifuges lijkende robots van zo’n 60 cm hoogte met elkaar in een veel groter speelveld. De snelheden liggen hier veel lager, maar er wordt met een ‘echte’ voetbal gespeeld. Ondanks de wielen komt dit het dichtst in de buurt van de uiteindelijke doelstelling. Nederland heeft een tweetal teams die al jaren meedoen: Clockwork Orange, bestaande uit de TU Delft en de UvA; en een tweede team bestaande uit medewerkers van Philips die hun eigen robot hebben ontwikkeld, zij hebben gedurende enkele jaren aan de top gestaan. 4. Humanoid league Hier gaat het uiteindelijk om, maar tot nu toe kunnen deze zeer dure robots alleen nog maar penalty’s schieten, iets waar ze overigens nog slechter in zijn dan mensen. Er is nog een hele lange weg te gaan voordat deze robots aan voetballen toekomen. Een Nederlands team is in opbouw, bestaande uit het BioRobotics Lab van de TU Delft, dat al lopende robots heeft gemaakt, Philips en een aantal kleinere organisaties die gezamenlijk een humanoïde robot willen gaan ontwikkelen. 5. 4 legged league Hierbij worden de bekende Sony Aibo-hondjes gebruikt. Het voordeel is dat iedereen dezelfde robot gebruikt en het dus aankomt op de strategie die in de robotjes wordt geprogrammeerd. Nederland heeft sinds dit jaar ook een team dat bestaat uit de Universiteit van Utrecht, TU Delft, TU Twente, UvA en het Decis lab in Delft. 6. Rescue league Enkele jaren nadat het RoboCup-initiatief van start was gegaan gingen er stemmen op dat voetbal misschien wel iets te frivool was en maatschappelijk minder relevant. Er is toen een nieuwe league toegevoegd waarbij de doelstelling is dat robots mensen in rampgebieden moeten opsporen en redden. Nederland overweegt om in deze league ook mee te gaan doen.

Lees dit PRO artikel gratis

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

  • Toegang tot 3 PRO artikelen per maand
  • Inclusief CTO interviews, podcasts, digitale specials en whitepapers
  • Blijf up-to-date over de laatste ontwikkelingen in en rond tech

Bevestig jouw e-mailadres

We hebben de bevestigingsmail naar %email% gestuurd.

Geen bevestigingsmail ontvangen? Controleer je spam folder. Niet in de spam, klik dan hier om een account aan te maken.

Er is iets mis gegaan

Helaas konden we op dit moment geen account voor je aanmaken. Probeer het later nog eens.

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in