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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 111 Intelligente Roboter in Medizin und Pflege Im Unterschied zur Landwirtschaft warten in Medizin und Pflege Herausforderungen ganz anderer Art auf KI und Robotik, denn hier sollen autonome Roboter mit Men- schen interagieren können. Selbstverständlich gibt es auch in diesem Bereich Ein- satzfälle einfacherer Art, z.  B. in der Gebäudereinigung, der Entsorgung von medizi- nischem Müll oder der Organisation medizinischer Güter (International Federation of Robotics 2017b). Solche Anwendungen unterscheiden sich jedoch wenig von ande- ren Aktivitäten in der Logistik generell. Hier liegt der Fokus daher auf Servicerobo- tern, die mit Menschen interagieren. Roboter können Menschen auf einer rein körperlichen Ebene behandeln, wie bei der Präzisionschirurgie, der intelligenten Prothetik oder auch bei chirurgischen Schulun- gen. Dabei erstreckt sich die Autonomie der Roboter hauptsächlich auf das Bereini- gen und Korrigieren, etwa zur Stabilisierung der menschlichen Bewegungen (Inter- national Federation of Robotics 2017b). Relevant für diese Anwendungsfälle sind hauptsächlich die KI-Technologien ML, Computer Vision, Aktionsplanung und Opti- mierung. Technologisch anspruchsvoller sind Systementwicklungen, die eine Mensch-Roboter- Interaktion beinhalten. Hierbei soll etwa ein Assistenz- oder Rehabilitationsroboter als autonomer Agent mit einem Menschen kooperieren (International Federation of Robotics 2017b). Zu unterscheiden sind dabei die physische Interaktion (Ikemoto et al. 2012), in der Mensch und Roboter einander berühren oder sich zusammen bewe- gen, und der verbale Austausch, bei dem Roboter und Mensch sich auch sprachlich verständigen. In der Mensch-Roboter-Interaktion ermöglichen neue KI-Methoden eine Flexibilisierung der sensorischen Datenverarbeitung (Wahrnehmung), der Akti- onsplanung und der Handlung. Zusätzlich zur Umgebung muss auch der Mensch als Akteur modelliert und interpretiert werden: menschliches Wohlbefinden wie Emoti- onen oder Gesundheit und menschliche Ziele wie Intentionen gilt es aus den Sensor- daten abzuschätzen und durch robotische Handlungen zu unterstützen. Auf sich schnell ändernde Bewegungen und Reaktionen des Menschen muss der Roboter in Echtzeit eingehen. Hierfür bedarf es neben Computer Vision, ML, Aktionsplanung und Optimierung auch neuer KI-Technologien in den Bereichen Kognitive Modellie- rung, Natural Language Processing (NLP) und Semantische Technologien (siehe Abbildung 5.7). In Japan, wo die Akzeptanz für robotische Assistenzsysteme sehr viel höher ist als in Deutschland, werden in der Altenpflege schon seit mehr als zehn Jahren robotische Haustiere eingesetzt, die sehr einfache Verhaltensschaltkreise haben (Rabe und Kohl- bacher 2015). Auch in anderen Bereichen können soziale robotische Assistenzsys- teme hilfreich sein, z.  B. bei autistischen Kindern, die in manchen Fällen die Interak- tion mit einem Roboter der Interaktion mit Menschen vorziehen (Feil-Seifer und