AI unplugged #2: So viel künstliche Intelligenz steckt in Autos

11. April 2019 Podcasts 0
AI unplugged #2: So viel künstliche Intelligenz steckt in Autos

Bei seinem KI-Podcast „AI unplugged“ spricht KI-Experte und Solvemate-Gründer Erik Pfannmöller regelmäßig mit Experten und Unternehmern über innovative Themen, Gründungen und Trends aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. In dieser Folge sind Holger Weiss von German Autolabs und Tobias Grosse-Puppendahl von Porsche Innovation zu Gast, um über KI und autonomes Fahren in der Automobilbranche zu diskutieren.

  • Künstliche Intelligenz am Lenkrad

    Was bedeutet KI im Auto?

    Viele denken bei Mobilität und künstlicher Intelligenz vor allem an Autonomes Fahren. Das ist nicht ganz falsch, aber auch nicht richtig. Es hilft, wenn man sich von einer anderen Seite nähert: dem Automatisierungsgrad. Das folgende Schaubild ist von der Bundesanstalt für Straßenwesen und Teil einer Analyse über die Rechtsfolgen von selbstfahrenden Fahrzeugen für den Verkehr (Link).

    Mit zunehmender Automatisierung steigt die (künstliche) Intelligenz des Autos oder des Systems. Dabei sind selbstfahrende Fahrzeuge, ob Autos oder LKW, nur das letzte Glied in der Automatisierungskette. Davon sind wir noch weit entfernt – in den meisten Fällen haben wir es heute im Auto mit Assistenzsystemen zu tun, der Mensch behält die Kontrolle.

    In vielen Fällen handelt es sich heute nicht um KI im Auto, sondern um Systeme, die sich in Echtzeit an Verhältnisse anpassen können. (Holger Weiss | CEO German Autolabs) (Link)

    Experten sprechen dann auch von Regelungstechnik. Tobias Grosse-Puppendahl (Link) Innovationsmanager bei Porsche (Link) führt als Beispiel „für eine solide Regelungstechnik“ das ACC an. Der Abstandsregeltempomat regelt dabei den Abstand zum Vordermann in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit und ist keine KI.

     

    Hinkt die Automobilbranche in Sachen KI hinterher?

    Zwei Faktoren machen das autonome Fahren, beziehungsweise maschinelles Lernen in der Automobilbranche zu einem heiklen Unterfangen. Fahrzeuge müssen bestimmte Sicherheitsstandards erfüllen. Diese sind einerseits technischer Natur, etwa funktionierende Bremsen oder die ausreichende Versteifung, so dass die Insassen bei Unfällen geschützt sind. Das heißt: jedes künstliche System ist hohen Sicherheitsanforderungen ausgesetzt, gerade wenn es sicherheitskritisch ist.

    Alle sicherheitsrelevanten Funktionen werden unheimlich stark getestet. Der Entwicklungszyklus dauert deswegen fünf bis sechs Jahre bevor ein Fahrzeug auf den Markt kommt. (Tobias Grosse-Puppendahl |Innovation Manager Porsche)

    Zu dieser technischen Komponente kommt eine ethische. Ein Autofahrer trifft viele Entscheidungen während er das Fahrzeug steuert (Menschen treffen täglich über 100.000 Entscheidungen). Dabei befolgt er einfach Regeln, etwa wenn er bei Rot stehen bleibt. Solche Entscheidungen lassen sich noch einfach programmieren: wenn a dann b. Schwieriger wird es beim grünen Pfeil. Jetzt muss zusätzlich die Bedingung erfüllt sein, dass es keinen Gegenverkehr gibt.

    Was aber, wenn es zu einer kritischen Situation kommt bei der ein System eine moralische Entscheidung treffen muss? Das bekannteste Beispiel einer Dilemma Situation ist das Trolley Problem (Link). Solche Dilemma Situationen sind die großen Herausforderungen und dafür braucht es ethische Standards. Die Ethikkommission hat 2017 einen Bericht vorgelegt und 20 Punkte erarbeitet, die als Grundlage für autonomes und vernetztes Fahren zu sehen sind (Link).

    So heißt es etwa unter Punkt 5:

    Die automatisierte und vernetzte Technik sollte Unfälle so gut wie praktisch möglich vermeiden. Die Technik muss nach ihrem jeweiligen Stand so ausgelegt sein, dass kritische Situationen gar nicht erst entstehen, dazu gehören auch Dilemma-Situationen, also eine Lage, in der ein automatisiertes Fahrzeug vor der „Entscheidung“ steht, eines von zwei nicht abwägungsfähigen Übeln notwendig verwirklichen zu müssen.

    Das Beispiel zeigt, wie hoch die Anforderungen sind (kritische Situationen erst gar nicht entstehen) – gleichzeitig wie schwammig (so gut wie praktisch möglich) die Formulierung. Die Automobilbranche hinkt bei der Implementierung von KI in Fahrzeugen nicht hinterher, Autobauer müssen viel höhere Sicherheitsanforderungen erfüllen als Entwickler anderer selbstlernender Anwendungen, etwa von Sprachassistenten, weil diese weniger sicherheitskritisch.

    KI im Auto: Assistenzsysteme à la Siri, Alexa und Chris

    Sprachassistenten sind Teil unseres Lebens: sie erzählen uns Witze, halten uns auf dem Laufenden und sorgen für musikalische Unterhaltung. Der Vorteil: wir haben unsere Hände frei und das macht die Assistenten zu idealen Begleitern in Fahrzeugen, denn dort sollen die Hände am Steuer sein. Sprachassistenten ersetzen den Beifahrer ist Holger Weiss überzeugt. Auch weil diese verständige Zuhörer sind.

    Der Computer versteht heute etwa 95 Sprache und setzt sich als Human Machine Interface dominant durch. (Holger Weiss | CEO German Autolabs)

    German Autolabs hat mit Chris einen Assistenten auf den Markt gebracht, der Funktionen wie Navigation, Chatten und die Steuerung der Musik übernimmt. Chris ist nicht mit dem Fahrzeug verbunden. Man habe sich bewusst für den After Market entschieden: die Entwicklungszyklen in der Automobilbranche dauern zu lange und passen nicht zu einem agilen Entwicklerumfeld. CEO Weiss sieht in den unterschiedlichen Entwicklungsgeschwindigkeiten eine große Herausforderung für die Automobilbranche.

    Die horizontale und vertikale Integration

    Der nächste Schritt auf dem Weg zu mehr KI in Fahrzeugen ist die Integration der verschiedenen (Assistenz)Systeme. So steht Chris in Konkurrenz zu anderen Sprachassistenten wie Siri oder Alexa. Außerdem haben natürlich auch die Fahrzeughersteller eigene Datensätze, mit denen eine KI gefüttert werden kann – ohne Daten ist eine KI schließlich nutzlos.

    CEO Holger Weiss sieht weniger eine Konkurrenz, sondern eine Ergänzung oder Integration und verweist auf die Vorgaben: so müsse Chris in erster Linie menschliche Befehle oder Absichten (Intends) verstehen, die sich aus der Funktion als Beifahrer ergeben. Siri oder Alexa hingegen sind eher Personal Assistents. Autobauer wiederum haben Interesse daran, den Fahrern einen Sicherheitsassistenten an die Hand zu geben. Dafür benötigt dieser Assistent technische Fahrzeugdaten.

    Am Ende werden diese Systeme zusammenwachsen. Weil viele der Daten im Fahrzeug bereitstehen und nicht vom Smartphone kommen, andere Daten wiederum vom Smartphone kommen müssen. (Tobias Grosse-Puppendahl | Innovation Manager Porsche)

    Dem stimmt Holger Weiss zu. Bevor Autos selbst fahren werden, werden diese für den Fahrer mehr und mehr Aufgaben übernehmen und dabei lernen, worauf es ankommt. Autofahrer müssen deswegen noch eine Weile selbst das Steuer in der Hand behalten. Unterhalten können sich Mensch und Maschine jetzt schon ganz gut – K.I.T.T. lässt grüßen.

  • Darum solltest Du reinhören

    Dieser Podcast gibt Dir einen guten Überblick über KI in der Automobilbranche. Du verstehst…

    • …wieviel KI in Fahrzeugen heute schon steckt
    • …warum manches wie KI aussieht, in Wahrheit jedoch Regelungstechnik ist
    • …weshalb Mobilität zunehmend ein Softwarethema wird
    • …wie die Roadmap zum Autonomen Fahren aussieht, warum es aber noch lange dauert
    • …welche Fortschritte Assistenzsysteme und vor allem Sprachassistenten im Auto gemacht haben
    • …wie man einen Sprachassistenten trainiert und klüger macht
    • …wie Sicherheit, Data Privacy und selbstfahrende Autos zusammenhängen
    • …in welchen Bereichen KI in der Automobilbranche vorkommt
    • …warum die echte Herausforderung nicht Bits und Bytes sind, sondern das Umdenken der Branche

    Last, but not least: Nach dieser Folge weißt Du, warum Privacy das nächste Luxusgut sein wird.

  • Darüber sprechen wir mit Holger Weiss und Tobias Grosse-Puppendahl

    Im „AI unplugged“-Podcast werden diese Themen rund um Künstliche Intelligenz behandelt (Links führen zum Track):

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Dauer: 39 Minuten

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Bildmaterial: digital kompakt


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