Een robot die je heg snoeit en de vuilnisbak buitenzet. Hoe gek is die gedachte?

Twee van de drie bestaan al

In 2024 zijn er wereldwijd bijna twintig miljoen robots voor consumenten verkocht, en huishoudelijke klussen, stofzuigen en gras maaien, zijn daarvan veruit de grootste groep. Een robot die je gazon doet is geen toekomstbeeld maar een product met een schap.

Zit je hier zelf mee? Leg het me in twee zinnen voor. Ik lees het zelf.

Onkruid wieden bestaat ook al, alleen niet in je tuin. Op het land rijden machines die per seconde duizenden keren beslissen of iets een plant of een onkruid is, en het onkruid vervolgens wegbranden zonder de grond of het gewas te raken. Eén fabrikant heeft er ruim vijfhonderd draaien, een andere levert aan honderden bedrijven in vijftien landen. Dat is geen proef meer.

Waarom is die vuilnisbak dan zo moeilijk?

Omdat het de moeilijkste klus van de vier is, en dat komt niet door de bak. Het komt door de deur, de drempel, de fiets die er tegenaan staat en het feit dat het gisteren anders was dan vandaag. Gras maaien is een vlak met een rand. Een vuilnisbak buitenzetten is een wereld die elke keer een beetje anders is.

Daar is een naam voor: de paradox van Moravec. Hij schreef het in 1988 al op, en het klopt nog steeds: het is betrekkelijk eenvoudig om een computer te laten presteren op het niveau van een volwassene bij redeneren, en heel moeilijk om hem de vaardigheden van een kind van één te geven als het om waarnemen en bewegen gaat.

Zijn verklaring is evolutionair. Rekenen en redeneren zijn evolutionair jong; lopen, kijken en met je handen iets pakken is honderden miljoenen jaren geoptimaliseerd en zit zo diep dat we niet eens weten hoe we het doen. Wat we niet kunnen uitleggen, kunnen we ook niet nabouwen.

Het gat van honderdduizend jaar

Er is een modernere manier om hetzelfde te zeggen. Een taalmodel leert van een paar terabyte tekst en kan daarna lezen als een volwassene. Maar geen enkele robot heeft ook maar in de buurt van de fysieke ervaring die een kind van drie in zijn lijf heeft zitten, en die ervaring staat nergens opgeschreven om van te leren.

Dat is de reden dat een systeem wel een examen haalt en niet betrouwbaar een onbekend voorwerp van een rommelig aanrecht kan pakken. Het is niet een kwestie van meer rekenkracht. Het is een kwestie van gegevens die niet bestaan.

Dus wat komt er wél, en wanneer?

Klussen op volgorde van voorspelbaarheid. Een afgebakend vlak met een vaste rand: allang. Een gestructureerd stuk land met één soort beslissing: nu. Een taak met wisselende vormen en oordelen, snoeien is bepalen wáár je knipt, nog niet. Een taak in een omgeving die elke dag anders is: het langst.

Dat is bruikbaarder dan een jaartal. Wie wil weten of een klus binnenkort te automatiseren is, hoeft niet naar de techniek te kijken maar naar de klus: hoe voorspelbaar is de omgeving, en hoeveel oordeel zit er in.

En als het er wél komt, is dat dan erg?

Voor het werk dat niemand mist: nee. De grootste groep consumentenrobots doet nu al de klus die mensen het minst leuk vonden. Wie zijn gazon niet meer hoeft te maaien, is geen baan kwijt maar een zaterdagochtend rijker. Dat is precies de goede kant van dit verhaal, en die wordt zelden verteld.

Waar het wel iets betekent is in beroepen die uit veel van dat soort klussen bestaan. Maar ook daar geldt wat op de rest van deze hub staat: het zijn taken die eruit gaan, en het gaat om welk deel. Een hovenier die niet meer hoeft te maaien houdt tijd over voor het ontwerp, en dat is het deel waarvoor mensen hem eigenlijk vragen.

De cirkel is rond

De klussen die voor een robot het moeilijkst zijn, fysiek, plaatsgebonden, onvoorspelbaar, zijn precies de beroepen waarvan het World Economic Forum verwacht dat ze tot 2030 in absolute aantallen het hárdst groeien. Bouw, techniek, zorg, landbouw. Dat is geen toeval maar dezelfde eigenschap, van twee kanten bekeken.

De optimistische pagina komt dus uit op dezelfde uitkomst als de nuchtere: het vakwerk blijft, en het papierwerk eromheen is wat er weggaat. Alleen is het hier goed nieuws in plaats van een waarschuwing.

Waar deze cijfers vandaan komen

Drie bronnen, en één daarvan is bijna veertig jaar oud, wat op zich al iets zegt. De paradox van Moravec is sinds 1988 niet weerlegd en verklaart nog steeds waarom een computer eerder een examen haalt dan dat hij je was opvouwt.

• International Federation of Robotics · World Robotics 2025, Service Robots, oktober 2025. Bijna twintig miljoen robots voor consumenten verkocht in 2024, waarvan huishoudelijke taken zoals stofzuigen en grasmaaien veruit de grootste groep zijn.
• Hans Moravec · de paradox van Moravec, sinds 1988, nog steeds geldig. Waarom een computer wel een examen haalt en niet een onbekend voorwerp van een rommelig aanrecht kan pakken.
• Ken Goldberg · het gegevensgat van honderdduizend jaar, Berkeley, aangehaald in 2026. Een taalmodel leert van een paar terabyte tekst; geen robot heeft in de buurt van de fysieke ervaring die een kind van drie heeft opgedaan.
• World Economic Forum · Future of Jobs Report 2025, januari 2025. Ruim duizend werkgevers met samen meer dan veertien miljoen werknemers in vijfenvijftig economieën.

De cijfers over onkruidrobots komen uit openbare opgaven van de fabrikanten zelf en zijn dus geen onafhankelijke meting. Ik noem ze omdat de orde van grootte klopt met wat de robotfederatie meldt over landbouwrobots, niet omdat ik ze op de komma geloof.