Zukunft der Mobilität:Der Durchbruch kam mit einem lernenden Algorithmus

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Auch im Auto machen die vermeintlich intelligenten Beifahrer Fortschritte: Nuance hat im BMW 7er erstmals eine cloudbasierte Spracherkennung realisiert, die einem natürlichen Sprachverstehen nahe kommt. Entscheidend ist aber weniger die Online-Anbindung als vielmehr der Übergang vom programmierten zum selbst lernenden System: "Seit 1998 arbeiten wir an einer Bilderkennung für Fußgänger, in Serie gegangen ist das System 2013 als Notbremssystem", sagt Uwe Franke, Leiter Bildverstehen bei Daimler. Bisher versuchte das Kamerasystem hinter der Windschutzscheibe, bestimmte Muster in Millionen von Bildpunkten zu erkennen: ein Auto, einen Fußgänger oder einen Radfahrer. Weil die Rechenleistung und die Zahl der programmierten Objekte beschränkt war, konnte das System vieles nicht erkennen, was für den Menschen offensichtlich ist.

Der Durchbruch kam im vergangenen Jahr mit einem lernenden Algorithmus: "Das Faszinierende ist, dass sich das System jetzt nicht auf einen einzelnen Aspekt konzentriert, sondern das Ziel hat, jeden Bildpunkt einer von 30 Klassen zuzuordnen - im Prinzip also 30 Klassifikationsprobleme parallel zu lösen", erklärt Franke. Das neuronale Netzwerk hat die Leistung der Mustererkennung um zehn Prozent auf 75 Prozent gesteigert. Das scheint nicht besonders viel zu sein. Doch beim Erkennen von Bildinhalten schneidet die selbstlernende Software mittlerweile sogar besser ab als der Durchschnitt der menschlichen Probanden. Zumal Verwechselungen meistens innerhalb einer Klasse stattfinden: Das System erkennt eine Mauer als Haus, einen Omnibus als Lastwagen. Oder einen Elefanten als Fußgänger. Das ist zwar grotesk-komisch, aber nicht wirklich sicherheitsrelevant.

Sensoren und Bilderkennung allein reichen nicht aus

Nun soll eine entsprechende hochleistungsfähige Grafikkarte Automobil-tauglich werden. "In zwei bis drei Jahren werden die Zulieferer die elektrische Verlustleistung von 250 Watt auf 10 bis 25 Watt reduziert haben. Damit haben wir die Hardware-Voraussetzungen für ein solches System im Auto", ist Franke zuversichtlich. In Bezug auf die starke künstliche Intelligenz ist der erfahrene Entwickler aber eher zurückhaltend: "Man spricht von lernenden Maschinen, das bessere Wort wäre aber: trainieren mit einer definierten Zielstellung." Das hätten die Forscher schon seit Jahrzehnten gemacht, "doch die Rechenleistung ist heute mit einem Terraflop pro Chip enorm viel größer".

Bisher sind software-basierte Maschinen in der Lage, logische Schlüsse zu ziehen und entsprechende Handlungen abzuleiten. Schon jetzt zeichnet sich ab, dass lernende Maschinen künftig zunehmend auf unerwartete Ereignisse reagieren können. Dadurch kommt das autonome Fahren in Sichtweite: Dafür genügt es nicht, wie bei Teslas Autopiloten, die Umwelt durch Sensoren grob zu erfassen. Ähnlich wie ein routinierter menschlicher Pilot müssen hoch automatisierte Fahrzeuge lernen, das Verkehrsgeschehen zuverlässig einzuschätzen. "Bilderkennung allein reicht dafür nicht aus", sagt Franke. "Das System muss auch die Semantik der Szene verstehen, um den Verlauf vorhersagen zu können."

Enorm gesteigerte Komplexität im Straßenverkehr

Diese vorausschauende Fahrwegsplanung ist im Prinzip nichts anderes als ein Schach- oder Go-Spiel. Der Unterschied liegt in der enorm gesteigerten Komplexität: Im Straßenverkehr ist die Zahl der möglichen Varianten um ein Vielfaches höher als in einem regelbasierten Spiel - eben weil sich die Verkehrsteilnehmer nicht notwendig an die Regeln halten. Trotzdem werden die Autohersteller 2017 mit großen Flottentests zum autonomen Fahren in der Stadt beginnen.

Die intelligenten Systeme lassen viele Teilnehmer der CES bereits von einer "neuen Ära der Menschheit" träumen. So auch Jen-Hsun Huang, den Gründer und Vorstandschef des US-Grafik-Chipherstellers Nvidia: "Künstliche Intelligenz wird einen größeren Einfluss auf unser Leben haben als die Erfindung des Computers, des Internets oder des Mobiltelefons zusammen."

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