Wie künstliche Intelligenz uns beim autonomen Fahren unterstützt

Künstliche Intelligenz wird noch intelligenter, wenn sie mit anderer künstlichen Intelligenz trainiert. Dieses Prinzip soll jetzt auch das autonome Fahren verbessern. Werden die Maschinen uns jetzt auch auf den Straßen überholen?

Superrechner unterstützen uns beim Autonomen Fahren

Die sogenannten Superrechner, die unter anderem gegen Weltchampions in Brettspielen wie Schach oder Go gewinnen, sind auf dem Vormarsch. Die Software namens “AlphaGo” der Google-Tochter DeepMind hatte gerade mal ein paar Monate Training, bevor sie gegen den Weltbesten Go-Spieler (mit jahrelanger Spielerfahrung) gewonnen hat. Auch wenn die Schnelligkeit der Lernfortschritte dieser Superrechner vielen Menschen Angst macht, gibt es einen Bereich, der sehr von diesem Fortschritt profitieren kann: Das autonome Fahren.


So stellt sich Toyota das Auto der Zukunft vor und präsentierte das Concept-i im Januar auf der CES Messe in Las Vegas/ Quelle: Toyota.de

Ein Grundproblem der KI ist, dass für die leistungsfähigen tiefen neuronalen Netze häufig zu wenig Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Diese Vorgaben, was die künstliche Intelligenz leisten soll, werden in Form von Input- und Output-Daten verarbeitet. Ein System zur Bilderkennung z.B. bekommt eine große Anzahl von Bildern als Input-Daten und die zugehörigen Labels wie “Baum” oder “Haus” als Output-Daten: Daraus lernt es selbst, ein Haus oder einen Baum zu erkennen.

KI Systeme lernen schneller

Amnon Shashua, der Gründer von MobileEye, ist einer der Vorreiter im Bereich der Technologie zur Automatisierung im Fahrzeugbereich und hat jetzt vorgerechnet, dass 30 Milliarden Meilen reale Fahrten benötigt werden, um genügend Trainingsdaten zu haben, damit auch Unfallsituationen realitätsgetreu abgebildet werden können. Wenn hingegen künstlich intelligente Systeme für den autonomen Verkehr der Zukunft aus einer ähnlichen Mischung lernen wie AlphaGo und sich die restlichen Fahrten durch Computersimulation selbst kreieren, geht der Lernprozess deutlich schneller.

Fazit

Philipp Slusallek vom Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz in Saarbrücken beruhigt aber alle, die fürchten bald von Maschinen ersetzt zu werden: “Es gibt Systeme, die uns beim Spielen besiegen, aber diese Fähigkeit ist nur ein minimaler Aspekt aller menschlichen Fähigkeiten, denn diese sind viel breiter, allgemeiner und flexibler, als es ein Computer auf absehbare Zeit sein werden. Zwar haben sich die Autos mit der Zeit sehr verändert, wie z.B. durch Elektromobilität oder Fahrassistenz-Systeme und irgendwann kommt auch das autonome Fahren. Aber die Umbrüche kommen nicht von heute auf morgen und in jedem Mittelklasseauto stecken schon heute unglaublich viele komplexe Assistenzsysteme, die keiner nutzt, weil sie keiner bedienen kann. Die Fahrlehrer der Zukunft müssen alle diese Entwicklungen verstehen und erklären. Vielleicht heißen Fahrlehrer dann auch gar nicht mehr Fahrlehrer, sondern Mobilitätscoaches.