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Ich habe heute Morgen ein Funktelefon gehört. „Würden Sie in ein fahrerloses Auto einsteigen?“ war das Thema. Wie Sie sich vorstellen können, würden die meisten Menschen dies in diesem Stadium nicht tun.

Die meisten Antworten basierten auf einer fast völligen Unkenntnis der fahrerlosen Autotechnologie. Das mache ich den Hörern nicht übel: Es ist ein Thema, das ein Verständnis für Nischentechnologie und sogar eine gewisse Philosophie erfordert. Was übrigens die Marketingabteilungen der Autohersteller wahrscheinlich beachten sollten.

Ich bin gläubig. Ich denke, wir werden in naher Zukunft vollautonome Autos haben. Zeitungen lieben autonome Autos, weil sie gruselige Geschichten über sie schreiben können, die ihre Leser erschrecken. Die Realität sieht anders aus, aber sie ist nuanciert und letztendlich positiv.

Hier sind sehr schnell die wichtigsten Dinge, die Sie über fahrerlose Autos verstehen müssen.

Sie sind noch nicht fertig

Volle Autonomie ist unglaublich anders. Für jeden bestehenden Fall von autonomer Fähigkeit (zum Beispiel das Fahren auf einer gut beleuchteten Autobahn mit deutlichen Fahrbahnmarkierungen) ist es sehr einfach, sich Situationen vorzustellen, in denen ein autonomes Auto mit der aktuellen Technologie versagen würde.

Es ist viel einfacher, ein fahrerloses Fahrzeug unter kontrollierten Bedingungen zum Laufen zu bringen. Selbst einige der einfachsten Alltagsumgebungen stellen eine Herausforderung für die Autonomie dar und werden es noch einige Zeit bleiben. Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein fahrerloses Auto arrangieren, das Sie irgendwo abholt. Wo genau hält das Auto? Das ist bei Uber schon schwer genug, und sie haben menschliche Fahrer – im Moment.

Wir müssen massive Verbesserungen sehen, bevor wir zu einer vollständigen, sicheren Autonomie gelangen. Aber wir werden dorthin gelangen, und es gibt einen Weg dorthin.

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Tesla-Autos sind nicht vollständig autonom, aber sie haben das Bewusstsein für solche Technologien in den Vordergrund gerückt. Bild: Tesla

KI und maschinelles Lernen

KI ist an sich ein sehr großes Thema, und weil es technisch und etwas schwierig ist, wird es von der Öffentlichkeit weithin missverstanden – und gefürchtet.

Aber es ist ziemlich einfach, die Rolle der KI in fahrerlosen Autos zu verstehen. Es ist das System, das die Situation des Autos „sieht“ und in Echtzeit darauf reagiert. Man könnte fast sagen, dass es auf alles reagiert, was es wahrnimmt.

Ich verwende den Begriff „bewusst“ hier vorsichtig, denn das Auto ist nicht selbstbewusst. Es ist nicht bewusst.
Es muss genaue Informationen darüber haben, was um ihn herum passiert. Einige dieser Informationen sind einfach: die Geschwindigkeit des Autos, seine Position auf einer Karte, die Fahrtrichtung und andere Dinge, die bereits in jedem heute produzierten Auto verfügbar sind.

Schwieriger ist es, auf andere Verkehrsteilnehmer, Fußgänger und unerwartete Gefahren und Hindernisse aufmerksam zu machen. Menschliche Fahrer haben nur ein paar unvollkommene Augen, auf die sie sich verlassen können. Fahrerlose Autos werden alle möglichen Sensoren und Referenzen haben, die sich irgendwann zu einem dynamischen digitalen Bewusstsein addieren, das der menschlichen Wahrnehmung überlegen ist. Diese Fahrzeuge werden nicht müde und sie werden nicht abgelenkt. Sie werden sich bestimmt nicht betrinken.

Was ihnen derzeit fehlt, ist die menschliche Fähigkeit, eine sich schnell ändernde Situation im 3D-Raum zu interpretieren. Dies ändert sich jedoch sehr schnell, da sich die Techniken verbessern.

Es gibt alle möglichen Diskussionen – und Argumente – über das Niveau des sensorischen Inputs, der für fahrerlose Autos benötigt wird. LIDAR, ein laserbasiertes Echtzeit-Bildverarbeitungssystem, erstellt eine 3D-Karte der Umgebung. Es ist teuer, aber gut. Die meisten selbstfahrenden Autos nutzen dies. Tesla jedoch nicht und verlässt sich stattdessen auf Videokameras, die an strategischen Punkten um das Auto herum platziert sind. Die Zeit wird zeigen, welches System besser ist. Beide Systeme und Kombinationen davon sind auf eine sehr leistungsstarke und spezialisierte Verarbeitung angewiesen, um all diese situativen Daten zu verstehen.

Die Entscheidungsfindung in Bezug auf gefährliche Umstände steht im Mittelpunkt der technischen und ethischen Machbarkeit autonomer Autos.

Ein wichtiger Teil der KI ist Machine Learning. Auf diese Weise kann die Technologie über die Anforderung hinausgehen, dass ein Entwicklerteam alle Eventualitäten vorausdenkt und in ihre Software einbaut, was nie passieren wird.

Was stattdessen passieren wird, ist, dass KI und maschinelles Lernen Millionen von Fahrstunden von echten Menschen ausgesetzt sind und aus ihren guten Gewohnheiten und ihren Fehlern lernen. In Verbindung mit Aufzeichnungen der „Awareness“-Daten des Autos wird dies alles in eine riesige Wissensdatenbank eingespeist – so dass es für alle zukünftigen Fahrzeuge verfügbar ist. Diese Daten sind kumulativ. Es verbessert sich mit der Zeit.

Und es passiert bereits. Genau so verbessert Tesla sein eigenes Autopilot-System.

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Das autonome Auto von Waymo ist vielleicht eines der bekanntesten Beispiele für ein Testfahrzeug. Bild:  Grendelkhan

Infrastruktur zur Unterstützung autonomer Fahrzeuge

Fahrerlose Autos können sofort in Schwierigkeiten geraten, wenn sie das Bewusstsein für ihre Situation verlieren. Es wäre, als würde man durch ein tiefes, schlammiges Schlagloch fahren und schmutziges Wasser über den Bildschirm spritzen. Im Moment sind Menschen – erfahrene und sichere Fahrer – wahrscheinlich besser im Umgang mit schwierigen Situationen. Stellen Sie sich vor, Sie fahren auf einem wenig befahrenen Feldweg, wenn es eine scharfe Kurve gibt, aber es ist ein kontrastarmer, nebliger Tag und die Hecken am Straßenrand sind zugewachsen. Dies ist schwierig, aber für eine Person möglich, aber es gibt möglicherweise nicht genügend Hinweise für ein autonomes Auto.

Wir brauchen möglicherweise eine andere Ebene der Beschilderung für autonome Autos: maschinenlesbare Anzeigen und Warnungen. Diese müssen nicht teuer sein, aber sie würden sicherlich helfen, wenn die vorhandene Beschilderung nicht ausreicht. Das gleiche gilt für Straßen, auf denen die Markierungen undeutlich sein könnten. Es ist alles ein riesiges Unterfangen, aber die Arbeit, diese physische Infrastruktur zu installieren, könnte dazu beitragen, einige der Arbeitsplätze zu kompensieren, zu denen fahrerlose Autos unweigerlich führen werden.

Über das neue Netzwerk physischer Hilfsmittel für selbstfahrende Autos würde eine „virtuelle“ Infrastruktur mit drahtloser Netzwerkkommunikation gelegt, die für selbstfahrende Autos optimiert ist.

Einige davon wären drahtlose Warnbaken und Informationspunkte – möglicherweise eine Kombination aus physischen Zeichen und drahtlosen Indikatoren. Diese Strukturen könnten ein lokalisiertes, aber hochpräzises Signal-zu-Fahrzeug-System beinhalten, das beim Straßenmanagement helfen und auch allen vorbeifahrenden Fahrzeugen lokale Daten zur Verfügung stellen würde.

Der letzte Teil dieser Infrastruktur ist möglicherweise nicht wirklich als solcher zu qualifizieren, da er sich bewegt. Jedes autonome Auto wird über ein standardisiertes Car-to-Car-Vernetzungssystem verfügen müssen, das fast wie eine Telepathie zwischen den Fahrzeugen wirkt. Es überträgt Informationen an andere Autos wie: „Ich habe gerade mein Bremspedal gedrückt“, „Das ist meine aktuelle Geschwindigkeit“, „Ich werde langsamer und bewege mich auf die rechte Linie, bevor ich abbiegen kann“, und vor allem: „Ich komme gleich um die Ecke, wo du mich noch nicht sehen kannst“.

Die Kombination aus intelligenter physischer Infrastruktur und drahtloser Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation würde wie „Smart Rails“ für autonome Autos wirken. Es wäre, als würde eine unsichtbare Hand sie führen.

Statistiken

Alle praktischen und ethischen Dilemmata rund um fahrerlose Autos werden schließlich durch den Nachweis von Statistiken gelöst. Irgendwann – und es ist extrem schwer zu sagen, wann – die Beweise zeigen werden, dass fahrerlose Autos sicherer sind als von Menschen gefahrene Autos. An diesem Punkt fallen die meisten, wenn nicht alle Argumente aus dem Blickfeld.

Sie wissen, dass dies passiert ist, weil Ihre Versicherung Ihnen mehr in Rechnung stellt, wenn Sie darauf bestehen, manuell zu fahren.

Es gibt heute autonome Autos, aber Sie müssen sie immer noch „fahren“, indem Sie am Steuer sitzen und jederzeit bereit sind, die Kontrolle zu übernehmen. Mit der Verbesserung der Technologie wird fahrerlosen Autos in immer mehr Fahrsituationen vertraut.

Bis zur vollständigen Autonomie müssen Fahrer und Autos einen gemeinsamen Bewusstseinszustand aufrechterhalten. Dies wird wahrscheinlich einen schwierigen Punkt erreichen, an dem das Auto die meiste Zeit wirklich gut fährt, aber anfällig für schwerwiegende Fehler ist. Für menschliche Fahrer wird es zu diesem Zeitpunkt nicht einfach, denn mit zunehmender Autonomie – und nähert sich der Leistungsparität mit dem Menschen, wird es für echte Fahrer schwieriger, ihre Übernahmebereitschaft aufrechtzuerhalten.

Und es besteht immer die Gefahr, dass menschliche Fahrer schnell dequalifiziert werden.

Wann wird es passieren?

Es ist extrem schwer vorherzusagen, wann vollautonome Autos zum Mainstream werden. Die Technologie hat sich in den letzten Jahren stark verbessert – und gelernt – und dennoch scheinen wir in gewisser Weise so weit wie eh und je von vollständiger Autonomie entfernt zu sein.

Aber Tesla-Autos auf Autopliot haben wissenschaftlich und statistisch bereits gezeigt, dass sie in weniger Unfälle verwickelt sind. Autopilot ist hochentwickelt, aber noch behauptet niemand, dass er für die vollständige Autonomie bereit ist.

Aber eines Tages, bald oder in zehn Jahren – es ist sehr schwer zu sagen, dass Sie einen Briefumschlag mit einem Zettel von einer Versicherungsgesellschaft durch Ihren Briefkasten bekommen, die Ihnen mitteilt, dass Sie, wenn Sie versprechen, nicht zu fahren, Ihnen eine viel auf die Prämie des nächsten Jahres.

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