Mensen zeggen zelden precies wat ze bedoelen, en meestal hoeft dat ook niet. Als je een huisgenoot met een kop koffie toeroept "niet op mijn laptop morsen", snapt die dat je telefoon ernaast ook liever droog blijft. Een robot snapt dat niet vanzelf. Onderzoekers van MIT en New York University bouwden daarom FLEX, een systeem dat een robot helpt de bedoeling achter een opdracht in gewone taal te begrijpen.

Van één opmerking naar een vuistregel

Robots plannen hun bewegingen met wiskunde. Wie een robotarm wil bijsturen, moet die nu vaak elk object apart laten vermijden. Dat lijstje wordt snel lang en raakt verouderd zodra er iets op tafel verandert. FLEX pakt dat in drie stappen aan:

  • Toevoegen: het object uit je opmerking, zoals een mok, komt op de lijst van dingen om te ontwijken. Zo werkten eerdere methoden ook al.
  • Generaliseren: een taalmodel, in dit onderzoek GPT-4o, zoekt het patroon achter je correcties. Van "pas op de mok" maakt het "pas op breekbare dingen".
  • Opschonen: de camera van de robot kijkt welke objecten er niet meer staan en haalt die van de lijst.

Volgens de onderzoekers duurt die hele cyclus ongeveer vijf seconden. Hoofdonderzoeker Andreea Bobu zegt dat een robot zo uit een zin of twee kan oppikken wat jij belangrijk vindt, zonder dat je elke regel hoeft uit te schrijven.

Getest in simulatie, nog niet in huis

Het team liet vrijwilligers een virtuele robotarm bijsturen bij drie klussen: koffie serveren, een kaars verplaatsen en een bowlingbal dragen. Na opmerkingen als "blijf weg bij de stapel papier" hield de robot niet alleen afstand van het papier, maar volgens MIT ook van andere brandbare spullen. Bij de koffie meed hij alle elektronica.

Belangrijk om te weten: dit zijn simulaties, geen tests met een echte robot in een echte keuken. Het onderzoek wordt deze maand gepresenteerd op de Conference on Robot Learning. Ook leunt het systeem op het gezonde verstand dat een taalmodel uit internetteksten heeft opgepikt. Dat werkt goed voor "vloeistof en apparaten gaan slecht samen", maar taalmodellen trekken ook weleens verkeerde conclusies. Hoe FLEX daarmee omgaat, staat niet in de aankondiging.

Waarom dit telt voor robots in huis

Het onderzoek komt op een moment dat bedrijven robots de huiskamer in willen krijgen. Apple werkt volgens berichten aan een robot voor thuis die mogelijk pas in 2028 verschijnt. Zulke apparaten worden pas bruikbaar als gewone mensen ze zonder handleiding kunnen bijsturen. Een week eerder liet MIT ook al zien hoe een robot kan twijfelen aan wat hij denkt te hebben gezien. Samen schetsen die projecten de puzzel die nog opgelost moet worden: een robot die zowel zijn omgeving goed onthoudt als begrijpt wat zijn gebruiker wil.