Ein Lernprozess, in dessen Folge sich der
Informationsumfang im Speicher von Robotern
erhöht, ist nicht nur denkbar, sondern Realität.
So können flexible Roboter im Teach- In oder im Play- Back- Verfahren lernen, genauso können
Roboter über verschiedenste Sensoren eine Umwelt
erkunden und jederzeit ge-
wünschte Informationen speichern.
Insofern wachsen sie geistig.
Körperliches Wachstum
Dass Maschinen nicht selbst über Stoffwechselprozesse
körpereigene Materialien bilden können, liegt auf der
Hand.
Denkbar sind jedoch Einzelteilelager, auf die der Roboter
Zugriff hat. So könnte die
Maschine ihre Gestalt an die jeweilige Umweltanforderung
anpassen.
Will man roboterautonomes Wachstum realisieren, warum
auch immer, so liefe das sicher auf ein Gesamtsystem
mehrerer Roboter hinaus, in dem jeder seine spezifische
Aufgabe hat. So könnte es u.a. Teilekonstrukteure,
Teileproduzenten und Montageroboter geben.
