Von acht auf 56 Prozent: Der Haushaltsroboter nimmt die schwierigste Hürde

Bis vor kurzem galt als ausgemacht, dass ein Roboter jede Wohnung einzeln lernen muss. Figure hat am 17. September Zahlen veröffentlicht, die das erledigen. Der Humanoide des kalifornischen Herstellers räumte Spielzeug weg, machte Betten und faltete Tücher, in 30 fremden Wohnungen der Bay Area, die das Modell nie gesehen hatte und ohne eine Minute Training vor Ort. 237 von 420 Versuchen gingen vollständig durch. Das sind 56 Prozent. Dieselbe Architektur ohne das neue Vortraining schafft acht.

Der Sprung kam Jahre früher, als die meisten in der Branche gerechnet haben. Brisant ist, woher er kommt: nicht aus besserer Mechanik, sondern aus 16 Millionen Handyvideos, die 44'000 bezahlte Leute aus ihren eigenen Küchen und Schlafzimmern hochgeladen haben.

Wie gut die Zahl wirklich ist, zeigt erst der Testaufbau, und der ist härter als das, was Hersteller sonst vorrechnen. In allen 30 Wohnungen lief derselbe eingefrorene Modellstand. Gewertet wurde nur die komplett erledigte Aufgabe, und griff ein Mensch aus Sicherheitsgründen ein, galt der Versuch als gescheitert. Beim Bettmachen kam der Roboter auf 67 Prozent, beim Falten auf 62, beim Aufräumen von dreizehn bis fünfzehn herumliegenden Gegenständen noch auf 40. Wer schon einmal gesehen hat, wie ein Greifer an einem zerknautschten Frotteetuch scheitert, weiss, was diese Zahlen wert sind. Eine Einschränkung bleibt allerdings zentral: Die drei Tätigkeiten selbst hatte der Roboter vorher gelernt. Neu waren die Wohnungen und die Dinge darin, nicht die Aufgabe.

Der Hebel dahinter heisst Index und ist eine kleine Gesellschaftsgeschichte für sich. Seit August liegt eine App in den Stores, mit der jeder seinen Haushalt filmen und dafür Geld bekommen kann. 264'000 Downloads in 108 Ländern, gut 15 Millionen Dollar bereits ausbezahlt. Figure nimmt damit rund 35 Minuten menschliche Erfahrung pro Sekunde auf, umgerechnet 50'000 Stunden Material pro Tag oder knapp sechs Menschenjahre, Tag für Tag. Über eine Milliarde Dollar sollen in den nächsten zwölf Monaten in Daten fliessen, dazu 3,5 Milliarden in Rechenleistung. Es ist der bislang teuerste Versuch, einer Maschine den Alltag abzuschauen, statt ihn ihr beizubringen.

Damit lässt sich zum ersten Mal halbwegs seriös rechnen, wann so ein Gerät ohne Aufsicht auskommt. Figure hat vier Modelle auf gestaffelten Datenmengen über einen Bereich von Faktor acht trainiert und berichtet, der Fehler sinke mit jeder Verdopplung so verlässlich, dass sich der Wert des grössten Laufs vorab auf vier Nachkommastellen vorhersagen liess. Den Exponenten dieser Kurve veröffentlicht die Firma nicht, und daran hängt alles. Rechnet man mit den Werten, die in der Literatur üblich sind, braucht es für 95 Prozent Erfolgsquote zwischen der 77-fachen und der 50'000-fachen Datenmenge. Die Spanne sieht absurd aus, ist aber die ehrliche Antwort: Der Unterschied zwischen einem günstigen und einem ungünstigen Exponenten entscheidet über Jahre.

Legt man die Sammelrate daneben, wird es konkret. Wächst Index weiter so schnell wie bisher, verdoppelt sich der Datenberg etwa alle sechs Monate, und die nötigen sechs bis elf Verdopplungen wären in drei bis fünf Jahren erreicht. Bleibt die Rate dagegen stehen, wo sie heute ist, dauert dieselbe Strecke Jahrzehnte, weil jede weitere Verdopplung doppelt so lange braucht wie die vorherige. Für die letzten Prozente gilt ohnehin etwas anderes. 99 Prozent allein über mehr Videos zu erreichen, verlangt je nach Exponent das Zweitausend- bis Hundertmillionenfache der heutigen Daten. Das wird nicht passieren. Diese Strecke muss anders zurückgelegt werden, über Fehlererkennung, über zweite Versuche, über einen Roboter, der merkt, dass das Tuch danebenliegt, und es einfach nochmal nimmt.

Dass es auch anders geht, führt Sunday Robotics aus Mountain View vor. Die Firma meldete im August 99,1 Prozent beim Wäschefalten, 778 von 785 Versuchen in 25 fremden Wohnungen. Eine einzige Aufgabe, ein fahrbarer Roboter, dafür nahezu perfekt. Figure geht den umgekehrten Weg, breit statt tief, und nimmt dafür in Kauf, dass jede zweite Aufgabe noch scheitert. Welcher Weg zuerst im Wohnzimmer ankommt, ist offen. Sicher ist nur, dass der schwierigere Teil erledigt ist: Ein Modell, das eine fremde Wohnung überhaupt versteht, war vor zwei Jahren Forschungsgegenstand und ist heute ein Produkt im Test.

Für die Schweiz heisst das zweierlei. Verkaufen lässt sich ein solches Gerät noch nicht, und bis es soweit ist, muss neben der Quote auch geklärt sein, wer haftet, wenn der Arm die Vase der Nachbarin erwischt, und wie ein Roboter im Wohnraum die Konformitätserklärung bekommt. Das ist keine Formalie und nicht in drei Jahren erledigt. Die andere Seite ist unmittelbarer. Die Index-App lädt auch hier herunter, wer mag. Wer seine Küche filmt, arbeitet an einem System mit, das irgendwann in dieser Küche stehen soll. Bezahlt wird nach Minuten, nicht nach Anteilen.