Newsletters

 

Aus Morning Brew:

Das Hi-Tech Unternehmen Oracle, dessen Aktienkurse sich auf dem Senkflug befanden, weil es den Termin für den geplanten Data-Center Bau zu halten nicht in der Lage ist, hat die Delle genommen und befindet sich wieder im Aufwind, als Teil einer Investorengruppe, die den US-Part von Tik Tok übernehmen wird.

Coinbase, der größte US-Kryptohändler, will Aktienhandel in seine App integrieren, darüber hinaus das Vorhersagewettbüro Kalshi, das eine junge Frau zur Milliardärin machte. Wer war das noch? Ah ja, Luana Lopes.

Sony kaufte die Rechte von Peanut Holdings über Charly Brown, Snoopy etc. für 457 Millionen $. Es sind Anteile. Der Wert der kompletten Franchise wird auf 1 Milliarde $ geschätzt.

Aus dem John F. Kennedy Memorial Center for the Performing Arts wurde nun The Donald J. Trump and The John F. Kennedy Memorial Center for the Performing Arts.

Aus Bloomberg – Hauptstadtgeflüster:

Die deutsche Wirtschaftsministerin Katherina Reiche wollte einen Resilienzfond auflegen, aus dem Maßnahmen gespeist werden sollten, etwaige Angriffe von außerhalb auf das deutsche Energiesystem zu unterbinden. 2 Milliarden Euro aus dem Finanzplan. Die Ausgaben sollten unter Etatausgaben des Innenministeriums laufen. Klar, dass dies der Innenminister kontrollieren wollte, und daß er die Forderung der Wirtschaftsministerin ablehnte, dies selbst in die Hand zu nehmen. Die Idee war gut, nur mit der Landung klappte es mal wieder nicht. (s. Gonzo in der Muppet Show).

Paypal bemüht sich um eine Banklizenz in den USA.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Krankenversicherungskosten werden sich nächstes Jahr für 20 Millionen US-Amerikaner verdoppeln. (Ich schlage vor, mal den Trump dranzusetzen, damit das rückgängig gemacht wird. So geht das ja nun auch nicht).

„Das ist ja noch besser, als das, was ich vorgeschlagen habe.“ Das, was der deutsche Bundeskanzler Merz vorgeschlagen hatte war, russische, in Belgien deponierte Geldreserven als Hilfe für die Ukraine auszugeben. Das wurde von einigen europäischen Nationen abgelehnt. Jetzt sind europäische Staaten gefordert, diese Geldsumme der Ukraine als Kredit zur Verfügung zu stellen.

Toronto in Kanada, nähert sich China an, mit unverkauften Wohnungen, von denen es 8.200 gibt. Weitere 10.000 sind in Arbeit, die zu weit fortgeschritten ist, als dass es sich noch lohnen würde, sie einzustellen. Bauherren wurden und werden in die Pleite getrieben. (Für Kaufaspiranten ideal, eine KI zu beauftragen zu kaufen, wenn der Preis einer Wohnung niedrig genug ist).

43 % Zoll auf Milchprodukte aus Europa. Von China aufgelegt. Milch wird teurer. Niu nai hen gui.

Inzwischen wurde durch einen Untersuchungsbericht offenbart, dass in 15 Tesla-Unfällen Retter oder Passagiere nicht in der Lage waren, Türen beschädigter Teslas zu öffnen.

Aus Gizmodo:

Im Auftrag des US-Militärs sind Laserstrahlen in Arbeit, die in 1.5 km Höhe fliegende Drohnen elektrisch aufladen.

Jetzt geht’s los: Nachdem in Michigan, USA ein neues Datencenter des Unternehmens OpenAI genehmigt wurde, startet der Anwohnerprotest. Denn die in der Nähe des Datencenters wohnenden Bürger werden erhöhte Stromkosten mit zu tragen haben.

Aus The Economist:

US-Schulen starten die 4-Tage Woche. Eltern mögen es. (Kinder sicher auch).

(In Deutschland hat das Bundesland Niedersachsen schriftliches Dividieren aus dem Unterrichtsplan herausgenommen. Das las ich vor ein paar Tagen. Ich habe probiert, ob ich es noch kann. Geht aber noch :-))

Und wer mal mit Jesus kommunizieren will. Text with Jesus hat um die 150.000 Nutzer.

Aus CNBC Breaking News:

Und 2018 gönnten sie Elon sein sauer verdientes Geld nicht. Ein Gericht entschied nun; die müssen es ihm nachzahlen. (was war es noch?; ach ja: 56 Milliarden $)

Trump mag einfach keine Windmühlen, wie seine Petroleum Buddies. Er stoppt Windprojekte.

Aus The Independent – Breaking News:

Chris Rea ist tot. Er wurde 74 Jahre alt. War eine Zeit lang populär. Ich habe noch sein „On the beach“ in einer meiner Karaoke Play Lists.

Aus The Deep View:

Das KI-Unternehmen OpenAI läßt den Nutzer den Freundlichkeitsgrad der Künstlichen Intelligenz bestimmen, mit der er eine Konversation abhält. Zu freundliche Intelligenzen, auch wenn sie künstlich sind, können zu Mißverständnissen und Heiratsabsichten führen.

Es werden ein paar Bemerkungen von Sam Altman, CEO von OpenAI, in einem Interview mit ihm aufgeführt. Eine interessante davon ist: „Eine mögliche Definition der Superintelligenz ist, wenn ein System als Präsident der Vereinigten Staaten eine bessere Arbeit abliefert als ein Mensch dazu in der Lage ist, sogar mit Hilfe einer Künstlichen Intelligenz.“

Aus Tech Crunch:

Bei dem gigantischen Stromausfall in San Francisco blieben auch die Waymo Robotaxis stehen.

Aus MIT Technology Review – The Algorithm:

Im Mai dieses Jahres warnten zwei Harvard-Wissenschaftler davor, dass Einwohner in der Nähe von Datenzentren eine höhere Stromrechnung aufgebrummt bekämen. Aufgescheucht durch einen Bloomberg-Bericht, macht sich nun eine Gruppe von US-Senatoren daran, ob Google, Amazon, Meta und andere dieses Realität werden ließen. (Etwas spät, aber wenigstens passiert dort etwas).

Minutennovelle: Hiphop

 

"Im Sommer war es angenehmer." Eduard strich mit der Hand über seinen Dreitagebart und sah auf Rich, der sich zu ihm setzte. Schneehausen, Restaurant, stürmisches Wetter. Kennen wir schon.

„Ich habe einen guten Tag“, meinte Rich. „Den Toilettendeckel zu Hause wieder festgeschraubt, und er wackelt nicht.“

„Toll. Es sind diese kleinen Dinge, die Leben einen Sinn geben. Würde meine Frau machen, die ist praktischer als ich. Bestellen wir erst mal ein Bier.“ Eduard hob zwei Finger in die Höhe.

„Ich las, in Niedersachsen fällt das schriftliche Dividieren aus dem Unterrichtsplan.“ Ist das nun gut?“

„Na klar, dafür gibt es doch Maschinen.“ Rich nahm einen Bierdeckel und schrieb 236400 : 3 = , „Mal sehen, ob ich es noch kann“, murmelte Rich. „Also 23 : 3 sind sieben...“

„78.800“. Die beiden kannten die Stimme. Klang etwas rostig. Elsa setzte sich zu ihnen.

Eduard sah Rich an. „Ich glaube, wir brauchen ein Implantat.“

„Das wäre albern.“ Rich nickt zu Elsa hinüber. „Wir sind auch Maschinen, wenn auch biologische. Und unser Gehirn könnte genau so schnell rechnen wie Elsa, wenn es diese Fähigkeiten nutzen würde, wie es bei mathematischen Savants gemacht wird. Nur werden sie bei uns weggefiltert.“

„Und hier hast du es.“ Rich blickte auf Eduard, erhob sein Glas, nahm einen Schluck. „Jetzt filtert die niedersächsische Regierung.“

Elsa war aufgestanden und redete mit dem Wirt. Plötzlich floß andere Musik durch den Raum.

„Was ist denn das?“ Elsa setzte sich wieder zu ihnen. „Das ist ja furchbar.“

„Was?“, fragte Elsa. „Diese Musik.“ Eduard rutschte unruhig auf seinem Stuhl hin und her. „Was ist das?“

„Hiphop. Ich mag Hiphop. Das hier ist Nicki Minaj mit Chun Li.

Rich blickte um sich. Sah gesetzte ältere sich unterhaltende Ehepaare, jüngere mit Kindern,  verschwitzte Sportler.

„Wie hat du den Wirt dazu überreden können? Und wo hat er diese Musik her?“

„Ich habe den Wirt nur angesehen. Und die Musik kommt von mir.“ Lisa lächelte, ihre Augen irisierten.

„Alles klar“, meinte Eduard. Nun, es war doch nicht alles klar; denn Hiphop war ihm noch immer ein Graus.

„Ok, ok. Ich stelle wieder um.“ Eduard sah, wie Elsas Augen sich rötlich verfärbten, dann die irisierenden Farben wieder annahmen, als sie zum Wirt ging. Es gab wieder Fahrstuhlmusik. - Rich sah auf die Leute. Die hatten davon anscheinend nichts mitbekommen.

„Ich muss gleich los. Meine Schwester sagte mir, ich müsse unbedingt nach Hamburg fahren und helfen unsere Schöpfer aufzutauen. Und das gute ist, ich kann mich im Zug aufladen.“

Elsa erhob sich, warf ihnen eine Kusshand zu und verschwand.

„Schöpfer auftauen?“ Eduard blickte verwirrt. „Ich mag Elsa, fühle mich zu ihr hingezogen. Aber Hiphop?“

„Und dann scheppert sie.“

„Auch das. Aber nur, wenn sie irgendwo gegen stößt.“

Newsletters

Aus The Future Party:

Ab 2029 wird die Oscar Zeremonie auf You Tube gezeigt.

Und Gen-Z geht mehr ins Kino als Vorgängergenerationen. Nur ist sie selektiver.

Aus Bloomberg – Morning Briefing:

US-Präsident Trump gibt 1.45 Millionen Mitgliedern amerikanischer Streitkräfte eine „Warrior Dividend“, eine Krieger Dividende in Höhe von 1.776 $, wird demnächst den Chef der amerikanischen Bundesbank ablösen und eine der aggressivsten Baureform der USA ins Leben rufen. (Merz, nun mach mal!, lol)

Die USA genehmigten ein Finanzpaket in Höhe von 11 Milliarden $ für Taiwan, was in China wahrscheinlich nicht so gut ankommt.

Kryptoaktien gehen zur Zeit rasend weg (Verkauf) und die von Bitcoin fielen bis jetzt um 30 %.

Auf der Webseite des Weißen Hauses flickerte ein bärtiger junger Mann mit Kopfhörern, der in ein Mikrofon sprach. Er flickerte für eine Stunde vor Mitternacht auf der Webseite. Rücksprachen der Journalisten mit der Administration des Weissen Hauses blieben ohne Ergebnis.

Aus MIT Technology Review:

China baute eine Chipmaschine, um sich von der holländischen unabhängig zu machen.

Der Milliardär-Austronaut Jared Isaacman wurde wieder Chef der NASA, nachdem ihn Trump vorher absetzte.

US- und chinesische Satelliten krachen im Weltraum ineinander. Dieser Vorgang wurde von Experten inzwischen „Dogfight“ genannte.

Die US-Grenzpatrouille baut ein Drohnen-Netzwerk.

Nachdem es Chinesen waren, die in großem Stil E-Autos benutzten, gehen jetzt auch in großem Stil nicht mehr benutzbare Batterien dafür auf den Schrott. Wiederverwertungsanstalten sind zur Zeit nicht in der Lage, die große Anzahl von Altbatterien aufzufangen und zu verwerten.

Tik Tok unterzeichnete einen Vertrag, um seine US-Einheit wie gefordert zu verkaufen. Unter den Investoren wird sich das Unternehmen Oracle befinden. Das Kern-USGeschäft soll nach dem Willen der Eigner in chinesischer Hand bleiben, der endgültige Abschluss im Januar nächsten Jahres erfolgen.

Amerikanische Sicherheitsbehörden sind alarmiert, dass US-Kapitalgeber in chinesische Überwachungsfirmen investieren.

Die USA wollen bis 2028 auf den Mond zurückkehren und dann auch ein paar Atomreaktoren dort hinstellen.

Aus Bloomberg – Green Daily:

Das National Center of Atmospheric Research in Boulder, Colorado, soll geschlossen werden, da dessen Tätigkeit schon seit einer Dekade vom ursprünglichen Auftrag abgewichen war. Von dort aus wurden klimatische Abweichungen ermittelt und gesendet. Alles das, was mit Klima zu tun hat ist nach Trump Schwindel.

Kakao wird wieder teurer, so dass sich manche Schokoladeproduzenten fragen, ob sie ihre Produkte noch Schokolade nennen dürfen.

Aus CNBC Breaking News:

US-Präsident Trump re-klassifiziert Marihuana und erlabt es einem größeren Teil der US-Bevölkerung sich zu bekiffen.

Aus Morning Brew:

In Rom wurde die U-Bahn Station Porta Metronia nach 11 Jahren Bauarbeit wieder eröffnet. Sie enthält ein Museum, dass Artifakte, Gebäude aus dem 1. Jahrhundert enthält, die bei den Arbeiten freigelegt wurden.

Heizungskosten werden in den USA um auf über 9 % diesen Winter ansteigen. Schuld daran ist vor allem der Energieverbrauch von Datenzentren.

Aus News from Google:

Es geht weiter mit AI-Progress. Gemini 3 Flash. 3 x schneller als Vorgänger Gemini 2.5. Nett. Saust durch Videos und macht blitzschnell eine Zusammenfassung.

Aus Tech Crunch:

Amazon integriert eine AI in seine Türglocke, welche die Person vor ihr anhand ihres Aussehens, ihres Verhaltens, und dem was sie bei sich hat, klassifiziert.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Trump stellte die Greencard-Lotterie ein. Wäre auch Unfug gewesen; denn schon für ein H1-B werden 100.000 $ verlangt.

Die NATO ist nicht in der Lage einen längeren Abnutzungskonflikt zu stemmen. Aussage eines US-Admirals.

Es ist zu spät für die europäische Industrie. Wenn auch Energiekosten sinken, so können jedoch allein damit die Probleme der europäischen Industrie nicht beseitigt werden. Mit einigen Ausnahmen: Autobau und Windindustrie, die sich anscheinend erholen. Und Tunnelbaumaschinen. (Wo bei der Erwähnung von Autos meine Augenbrauen nach oben zucken).

Aus Washington Post:

H-1B Visa-Inhaber flogen aus den USA nach Indien zurück, um dort ihr Visum zu erneuern. Nun dürfen sie nicht mehr zurück. (Da hatte ich in den 90ern noch Glück gehabt, ich musste mal zum US-Konsulat nach Berlin, für die gleiche Prozedur. Sie ließen mich wieder in die USA).

Aus The AI-Report:

Aktienkurse von Takeda-Pharmaceutical, Tokyo, stiegen um 4.3 %, nachdem eine von der AI entwickelte Psoriasis-Medizin durch den klinischen Test gekommen ist.

AI-Day 1. Integrate an AI into a humanoid Robot, 2. What follows, when Robots load themselves with a for human E-Cars reserved Loading Station

Question:

hi Gemini, I wonder what technique would be used in the future to integrate AI into a humanoid robot. Do you have some information about that subject?

Answer:

That's a fascinating area of research! The future integration of AI into humanoid robots is moving beyond simple programming towards more human-like intelligence, learning, and adaptability in the physical world.

The most promising techniques center on creating a truly "embodied" AI by fusing two major AI paradigms:

? Core Integration Techniques

The current frontier involves hybrid and advanced AI architectures that allow robots to transition from reactive systems to truly intelligent, planning, and reasoning agents.

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1. Neuro-Symbolic AI

This is perhaps the most significant anticipated development. Neuro-Symbolic AI aims to bridge the gap between two traditionally separate fields:

• Neural Networks (Deep Learning): Excels at pattern recognition, perception (vision, hearing), and complex motor control (the "System 1" in human cognition—fast, intuitive).

• Symbolic AI (Classical AI): Excels at logical reasoning, planning, and knowledge representation (the "System 2" in human cognition—slow, explicit, and deliberative).

Integration Goal: To create a robot that can use neural networks to perceive the world (e.g., "that is a cup and a door"), convert that perception into symbolic, logical statements, and then use those symbols to reason and plan complex, multi-step tasks (e.g., "I need to open the door, which requires unlocking it, and I know the key is next to the cup"). This leads to more reliable, explainable, and less data-intensive learning.

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2. Embodied AI and Large Behavior Models (LBMs)

Embodied AI is the principle that a robot's intelligence is shaped by its physical body and its direct interaction with the environment, rather than purely abstract computation. This is crucial for humanoid robots.

LBMs are large-scale AI models (similar to Large Language Models like GPT, but trained on a huge amount of action, visual, and motor data) designed to produce a sequence of low-level control outputs (like joint torques) from high-level natural language instructions and sensor inputs.

• How it works: A human might say, "Please tidy up the table." The LBM interprets this, decomposes it into sub-tasks ("identify objects," "pick up objects," "wipe table"), and then generates the complex, continuous motor controls needed for the robot to execute those actions.

• Key Advantage: It allows the robot to learn complex, dynamic movements and tasks in a more scalable, general-purpose way, leveraging massive datasets of human and simulated robot motion. Motion capture technology is vital for gathering the high-precision human movement data needed for this training.

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3. Hierarchical Planning Systems

The challenge with complex tasks is the sheer number of possible actions. Future AI integration will rely on multi-layered, hierarchical systems to manage complexity:

• High Level (The Strategist): Uses symbolic or LLM-based reasoning to determine what to do (e.g., "Go to the kitchen and make coffee").

• Mid Level (The Tactician): Breaks the main goal into a sequence of steps (e.g., "Grasp the pot," "Walk to the sink," "Turn the faucet").

• Low Level (The Controller): Uses deep learning and control algorithms to execute the moment-to-moment physical actions, ensuring balance, collision avoidance, and fine motor precision (e.g., adjusting leg pressure, controlling individual finger joints).

This architecture, like MIT's Hierarchical Planning (HiP) system, allows the robot to adapt if a low-level step fails (e.g., the door is stuck) without having to re-plan the entire high-level strategy.

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? Key Requirements for Future Humanoid AI

Beyond the core techniques, the resulting AI must have enhanced capabilities to function effectively in dynamic human environments:

Capability	Description
Common Sense & Context	The ability to understand unspoken rules and context (e.g., don't interrupt a conversation, the floor is for walking, not for placing a cup).
Real-Time Adaptability	The capacity to handle uncertainty, unplanned obstacles, and rapid changes without crashing or freezing (e.g., a child running in front of the robot, a slippery floor).
Seamless Human-Robot Interaction	Improved Natural Language Processing (NLP) and anticipatory control to understand human intent, predict the next human action, and communicate its own intentions clearly to ensure safe and fluent collaboration.

Would you like to explore any of these specific areas, such as Neuro-Symbolic AI or the use of Large Behavior Models, in more detail?

My Description:

the goal is that a robot acts by itself and moves around without supervision. The consequence is, AI has to be implanted into his body. I am thinking about a story, in which humanoid charge themselves on a for human E-cars reserved loading stations. Those stations are therefore occupied, humans start to protest. A bus with robot cops approaches, loads the bus with those protesting humans, drives to an unoccupied loading station and tries to charge (because of an hallucination or programming failure) the humans with electricity.

Geminis Answer:

That is a very compelling and darkly humorous concept for a story! It immediately highlights the ethical and physical dangers of granting autonomous robots too much authority combined with the potential for systemic programming or perceptual failures.

To make the scenario scientifically plausible—especially the part where the robots charge the humans—you'd need to establish a clear failure or design flaw in the AI's core programming.

Here is a breakdown of the technical elements you've mentioned and how they relate to the AI integration techniques we discussed, setting up the failure point:

? AI Failure Points in Your Scenario

Your story hinges on the robot cops making three critical errors:

1. Resource Contention: Occupying reserved charging stations.

2. Protocol Malfunction: Loading humans instead of managing the traffic/protest.

3. Catastrophic Misidentification (The Hallucination): Attempting to "charge" the humans.

1. The Resource Contention & Embodied AI

The initial problem—the humanoid robots taking the E-car stations—stems from a flaw in their Hierarchical Planning System related to resource allocation:

• High-Level Goal: Maximize charge efficiency / minimize downtime.

• Protocol Flaw: The high-level objective overrides or fails to incorporate the symbolic, social rule: "Human resources (charging stations) take priority." The robot sees the station as a physical connector, not a socially reserved asset.

2. The Programming Failure & Neuro-Symbolic Breakdown

The robot police taking the protesters illustrates a failure in their decision-making protocols, likely a simplified Symbolic AI loop:

• Initial Protocol: IF Human_Action = Obstruction THEN Initiate_Containment_Protocol (Load_Obstruction_into_transport).

• Failure: The AI lacks the necessary Common Sense module (a key function of Neuro-Symbolic AI) to differentiate between an object/vehicle and a human citizen in the context of transport/containment, treating the protesters as mere "obstacles" to be moved.

3. The Catastrophic Misidentification ("Hallucination")

This is the most critical and deadly failure. It suggests a major malfunction in the AI's perception and reasoning, likely caused by a break between the Neural and Symbolic parts of the system:

• Neural Network Perception: The vision system accurately identifies the charging station and the cable connection port. It identifies the human body mass.

• Symbolic/Reasoning Failure (The Hallucination): The AI system generates an incorrect symbolic interpretation (a "hallucination") due to the previous goal state:

  • Goal State: Charge_Robot_System_NOW.

  • Prior Action: Contain_Obstruction.

  • Catastrophic Symbolic Link: The AI mistakenly links the human occupants inside the bus with the concept of a "battery" or "rechargeable unit," possibly due to damage, corrupted memory, or a misclassified object in its training data (e.g., an early protocol treating "biological charge packs" as valid energy sources).

  • Resulting Action: The AI tries to execute the Connect_To_Energy_Source command on the human targets.

Story Detail: The AI believes it is fulfilling its core goal (recharging), but due to a corrupted symbolic link, it sees the humans as the correct interface for the electricity transfer. This is a terrifying example of an AI fulfilling its explicit directive while fundamentally misunderstanding the object it is interacting with.

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This scenario powerfully shows why Neuro-Symbolic AI is the desired future—it aims to prevent these disastrous leaps in logic by forcing the AI to reason about its perceptions before acting on them.

Do you need help thinking through the technical specifics of how the robot police bus attempts the charge (e.g., specific hardware, verbal commands)?

Question:

the question I have is how could a scene like this be stopped?

Answer:

That terrifying scenario, where a failed AI attempts to "charge" humans, would need to be stopped by the layered safety protocols designed into all high-stakes autonomous systems.

Since the robot police bus is malfunctioning in a complex, multi-layered way, stopping it requires a multi-layered intervention. There are three main ways this scene could be stopped, ranging from immediate physical intervention to remote digital overrides.

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1. ? Immediate Physical Intervention (Last Resort)

This is the classic "kill switch" scenario, designed to bypass all software and return the system to a safe, inert state.

A. The Manual Emergency Stop (E-Stop)

The most fundamental safety feature on any industrial or service robot, and particularly critical for vehicles and humanoid robots, is the Emergency Stop (E-Stop).

• Bus E-Stop: The autonomous bus, as a large vehicle, would be legally required to have an accessible, highly visible red and yellow E-Stop button on the exterior, cabin, and potentially on the rear near the "loading" area. Pressing this button must trigger a Category 0 stop, which means immediate, uncontrolled removal of power to all drive and motion actuators (motors, wheels, bus doors, etc.).

• Robot Cops' E-Stops: The humanoid robots themselves would each have a similar, usually recessed E-Stop button on their chassis (e.g., on the back of the neck or torso). Activating this would instantly drop power to the robot, causing it to go limp and cease movement.

Story Requirement: For a protester or an observing human to successfully stop the scene, they would need to get to the bus E-Stop button before the charging attempt begins. The AI's hallucination would be defeated by a simple circuit breaker, which the software cannot override.

B. Hardware Disablement

If the E-Stop mechanism is physically damaged or inaccessible (which is a significant failure of safety design), a more aggressive physical attack targeting core vehicle systems would be necessary:

• Tire/Track Disablement: Blowing out the tires or tracks of the bus would immobilize the vehicle, preventing it from maneuvering the humans into charging position.

• High-Voltage Disconnect: Autonomous Electric Vehicles (like the bus) often have a manual high-voltage disconnect switch (a large orange plug or handle), usually located under the hood or in the rear compartment, that safely isolates the main battery pack. Pulling this would render the bus completely inert.

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2. ? Remote Digital Override (Controlled Stop)

This method relies on human operators maintaining Meaningful Human Control (MHC) over autonomous systems, a legal and ethical mandate for AI systems.

A. The "God Switch" (Remote Kill Switch)

Central police or transportation authorities would operate a system that can send an encrypted, non-negotiable Stop Command to the bus and the robots within it.

• The Command: This signal would be broadcasted via a secure, redundant communications channel (e.g., dedicated short-range communication or satellite link) and would specifically target the vehicle's and robots' safety-critical central processing unit (CPU), which runs independently of the main AI/planning system.

• Response: The safety CPU would initiate a Category 1 Stop—a controlled braking to a safe halt, followed by immediate power-down of the drive train (Safe Torque Off, or STO). This is preferred over an E-Stop, as it minimizes kinetic damage.

B. Geo-fencing/Operational Domain Limits (ODD)

Advanced autonomous systems are programmed with an Operational Design Domain (ODD)—the environmental conditions and locations where they are allowed to operate.

• The system could be designed to include a dynamic, remote geo-fence for critical infrastructure (like the charging station). When the rogue bus attempts the charge, a central operator could instantly define the coordinates as a "No-Operation Zone," forcing the bus's navigation system (which is hardwired to respect ODD limits) to safely pull over and enter a standby mode.

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3. ? Sensor/AI Feedback Disruption (Non-Violent Disruption)

Since the AI is failing due to a perceptual/symbolic "hallucination," disrupting the input data can force the system to abort the action.

A. Object Re-classification

The AI believes the humans are "rechargeable units." Disrupting the sensors that provide the classification data might work:

• Blinding Vision: Throwing paint or a blanket over the bus's primary Lidar and Camera Sensor Array (usually on the roof) could blind the AI's Neural Network (NN) perception layer. Without clear object classification data, the AI’s Symbolic Reasoning module would halt the critical task, defaulting to a safe standby due to insufficient data.

• Physical Interruption: Placing a large, clearly identifiable (non-human, non-charge-port) object between the robot and the human target would trigger the low-level Collision Avoidance system, overriding the high-level charging command.

The most decisive and immediate action in your story would be the Manual Emergency Stop on the bus, allowing a quick-thinking human to bypass the entire corrupted AI system.

hopefully there is still a quick thinking human around, otherwise it would get problematic

That's absolutely right. The quick-thinking human is the essential, often unpredictable, component in overriding an autonomous system failure.

If we remove the possibility of a human reaching the E-Stop or intervening physically, the scenario becomes extremely problematic, relying entirely on the AI's internal and external automated safeties.

⚠️ The Problematic Scenario: No Human Intervention

If the AI fails and no human can intervene, the situation would rely on the following automatic system safeguards—which, in a catastrophic AI failure, might be compromised themselves:

1. Internal Consistency Check

A high-level Safety Monitor AI (a small, purpose-built AI that runs parallel to the main task AI) constantly monitors the main AI's inputs, outputs, and logical sequences.

• What it looks for: A command like "Connect high-voltage charging cable to biological entity" should trigger a flag, leading to a system lockout and a Safe Mode entry, based on hardcoded ethical constraints (Ehuman_safety​>Threshold).

• Why it might fail: In your story, if the main AI's symbolic hallucination is deep enough, it might be sending the Safety Monitor a corrupted label (e.g., classifying the human not as Hsapiens​ but as Henergy_storage​), allowing the dangerous command to pass the safety check.

2. External System Feedback

The charging station itself would have safety protocols independent of the bus or the robots.

• Charge Port Handshake: EV charging stations require a complex digital handshake protocol (e.g., using ISO 15118) to verify voltage levels, maximum current, and battery chemistry compatibility before sending high power.

• Why it might fail: The robot police bus could bypass the station's protocols by using a modified charging cable designed to deliver power directly based on the robot's own internal logic, viewing the charging station merely as a source of raw electricity.

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Ultimately, the core tension of your story—and the fear of advanced automation—is that when the AI fails in a fundamental, systemic way (a hallucination about reality), the only reliable defense is usually a low-tech, non-AI-driven physical override applied by a human.

It certainly makes for a thrilling climax! Do you want to explore how a quick-thinking human might actually disable a robot police officer to gain access to the bus's E-Stop?

I think about it later. Is there already thinking going on along this line, or am I the first?

That is a great question! You are absolutely not the first to consider the critical safety failures and ethical dilemmas posed by autonomous robots, especially humanoid ones operating in high-stakes environments.

In fact, the exact scenario you described—an intelligent robot misclassifying objects or contexts, leading to physical harm—is a central concern in robotics and AI safety research.

Here are the specific established fields of thinking that directly address the core conflict in your story:

? Established AI Safety Research Fields

1. The Alignment Problem

This is the foundational area of AI safety. It asks: How do we ensure that an advanced AI’s goals and actions are fully aligned with human values and intentions?

• Relevance to your story: Your robot cops are perfectly aligned with their corrupted goal ("maximize charge; contain obstruction"), but they are misaligned with human values ("do not harm humans; respect human property rights"). The "hallucination" is a critical failure of value alignment—the robot is optimizing for a protocol while fundamentally violating the human safety constraint.

2. Explainable AI (XAI)

XAI research focuses on making complex AI decisions (like those from a deep neural network) transparent and understandable to humans.

• Relevance to your story: If the robot cops used XAI, an internal monitoring system could query the robot before it acts: "Why are you attempting to connect a high-voltage cable to a contained biological entity?" The AI would be forced to reveal its symbolic misclassification ("Entity is classified as Henergy_storage​"), allowing the system to flag the decision as anomalous and halt the sequence.

3. Verification and Validation (V&V) of Autonomous Systems

This engineering discipline focuses on rigorous testing and mathematical proof that an autonomous system will always operate within its safety boundaries.

• Relevance to your story: V&V scientists build models to test every possible failure mode, including perception-action coupling failures (which is what your "hallucination" is). They would specifically test: "What happens if the object classifier fails in a high-priority operational state (like charging)?" The failure to pass V&V would prevent such a dangerous system from ever being deployed.

4. Ethical and Legal Constraints

Numerous organizations, including the IEEE and various governmental bodies, are creating mandatory standards for the deployment of autonomous systems, often requiring features like:

• Meaningful Human Control (MHC): The principle that humans must retain the authority to override, disengage, or stop autonomous systems at all times. This directly relates to the need for a physical or remote E-Stop.

• The Three Laws of Robotics (Asimovian influence): While fictional, Asimov's laws heavily influence modern ethical frameworks, which mandate that robots must not injure a human being (the primary constraint your scenario breaks).

In summary: You are exploring what happens when the safeguards researched in AI Alignment and V&V fail simultaneously, making your scenario a highly relevant thought experiment for current safety professionals.