Autonomes fahren - Machine learning "on the Edge"

Wenn Computer mittels Künstlicher Intelligenz (KI) selbst gute Spieler in Schach und Go sowie in Video-Strategiespielen schlagen, dann kann es doch nicht so schwer sein, ihnen das Autofahren beizubringen, oder? Dies haben sich mehrere Unternehmen, u.a Tesla, zur Aufgabe gemacht, indem sie mittlerweile eine KI für autonomes Fahren entwickelt haben. Dies wird mithilfe ihres FSD-Chips gewährleistet.

Folgende Methoden kommen hierbei zum Einsatz. Zum einen das supervised imitation learning. Hier untersucht die KI eine Vielzahl von richtig gelösten Aufgaben und lernt daraus, wie sie selbst diese Aufgaben hätte lösen können. Präsentiert man z.B einer KI 1000 Fotos von Hunden, analysiert & lernt die KI, woran man einen Hund erkennt.

Die zweite Technik nennt man reinforcement learning, ein "Versuch-und-Irrtum" Verfahren. D.h die KI führt eine zufällig gewählte Aktion aus, beobachtet deren Wirkung und lernt daraus, zu welchen Folgen das führt. Bezogen auf den Straßenverkehr, würde diese Methode jedoch schnell zu Unfällen führen, falls man jedoch beide Methoden kombiniert, d.h zuerst das Imitationslernen und dann das bestärkende lernen einsetzt, könnte sich daraus eine erfolgsversprechende Methode ergeben.

Aktuell ist es so, dass alle Tesla-Modelle ab 2016 eine Autopilot Software besitzen, bis 2020 sollen dann alle Autos autonom fahren können. Bislang wurden dafür etliche Daten gespeichert und ausgewertet, die Entscheidungen des Menschlichen Fahrers wurden dabei als richtige Problemlösung angesehen und anhand derer ergeben sich die Daten (Imitationslernen).

Doch nicht nur das Imitationslernen, sondern auch das bestärkende wurde bereits eingesetzt. In Israel ließ das Mobileye Unternehmen ein solches Auto autonom durch den chaotischen Verkehr von Jerusalem fahren. Darüber hinaus konnte OpenAl (Musk´s KI Unternehmen), dank diesem in einem Videospiel names Dota 2, ein Team menschlicher Spieler schlagen.

Offiziell bestätigt hat Tesla bisher nur den Einsatz des Imitationslernens, nicht die Verwendung des bestärkenden Lernens. Angesichts der großen Datenmengen, die Tesla zur Verfügung stehen, und wegen der Erfolge, die mit bestärkenden Lernen erzielt wurden, ist es jedoch wahrscheinlich, dass Tesla beide Techniken in naher Zukunft kombinieren könnte.

Ein aufregende Zukunft steht uns da bevor, jedoch hört man immer wieder: Ist autonomes Fahren überhaupt ethisch vertretbar? Und wie genau entscheidet der Computer in einer gefahren Situation, bzw. mit welchem Recht? Dies und vieles mehr, wird sich in naher Zukunft zeigen, man kann nur gespannt sein!

Den ganzen Artikel und mehr, gibt es hier zu lesen: https://towardsdatascience.com/teslas-deep-learning-at-scale-7eed85b235d3

Wie entscheidet KI? - Das erste sinnvolle Killer-Spiel

Ganz besonders wir, mitten im Herzen des Stuttgarter Speckgürtels, genährt durch den vom Automobil erbrachten Wohlstand, merken, dass wir vor großen Veränderungen stehen. Möglichst bald schon, ganz entscheidend wen man fragt, werden wir uns gar nicht mehr selbst durch die Rushhour lenken, sondern das Auto wird dies ganz alleine für uns tun. Wir lesen in der Zwischenzeit dann schon mal die Pflichtlektüre (natürlich daddeln wir in Wirklichkeit am Smartphone) für die Vorlesung.

Ganz zu schweigen davon, wie stark sich unser Mobilitätsverhalten in den kommenden Jahren bis Jahrzehnten ändern wird und muss, stellen sich noch bei weitem schwierigere Fragen. Je weiter die Entwicklung der Technologie für selbstfahrende Autos schreitet, desto dringlicher wird tatsächlich die Frage, wie viel Entscheidungsgewalt wir solchen Maschienen zumessen. Im Straßenverkehr treffen wir als Fahrer abertausende Entscheidungen, die meisten davon sind  Bagatellen und werden von uns unterbewusst getroffen. Dennoch würde man niemandem wünschen, tatsächlich in die präkere Situation zu kommen, in der entschieden werden muss, wie ein Unfall ausgehen soll. Reagieren muss Mensch wie Computer dabei im Bruchteil einer Sekunde. Im Ernstfall können Entscheidungen im Straßenverkehr tödliche Folgen haben. In manchen Fällen sind solche Ernstlagen auch gar nicht mehr zu vermeiden.

An dieser Stelle erleben wir seit langem wieder so eine richtige Ethik-Debatte. Dennoch sind alle Fragen, wie Maschinen über (menschliches) Leben richten sollen, noch weitestgehend ungeklärt. Das MIT in Cambridge möchte sich nun an der Schwarmintelligenz der Massen bedienen und herausfinden, wie wir Menschen in gewissen Situationen handeln würden, wenn es nur zwei Möglichkeiten gibt und wir die Zeit zum Darübernachdenken haben. Die Ergebnisse der Studie sollen tatsächlich anschließend in die Diskussion um Normen für selbstfahrende Autos einfließen.

Die Moral Machine ist somit das vielleicht erste wirklich sinnvolle Killer-Spiel. Wir als Nutzer haben die Qual, in einer Vielzahl von tödlichen Situationen, die grafisch dargestellt sind, zu entscheiden, wie das selbstfahrende Auto diese meistern sollte. Interessant ist, dass sich länderspezifisch Unterschiede feststellen lassen, wer im Spiel getötet wurde und wie sich daraus folgend die moralischen Vorstellungen der Menschen unterscheiden. Jetzt aber zu sagen, dass man niemanden tötet; tja, das geht nicht. Aber probiert´s am besten selbst!

Die Umfrage ist nicht verstörend und durchaus auch für Schülergruppen geeignet. Sie verursacht allerdings akutes Kopfzerbrechen!

Autonomes Fahren - Ein Mobilitätsmodell der Zukunft?

Das Thema "machine learning" bewegt bereits seit vielen Jahren auch die aktuell noch wichtigste Industriebranche in Deutschland - die Automobilindustrie. Viele sehen in autonomen Fahrzeugen, sowohl im individuellen als auch kollektiven Personentransport, die Zukunft. Schon heute können Autos einzelne Schritte eigenständig übernehmen. Beim Einparken und in nervigen Staus erleichtern uns die jeweiligen Assistenzsysteme das Handling und erhöhen somit den Fahrkomfort. Der ADAC beschreibt die Vorteile autonomer Fahrzeuge auf seiner Homepage wie folgt:

Für die Gesellschaft liegt die Chance darin, ältere oder leistungseingeschränkte Menschen besser einzubinden – und jeder Einzelne kann seine Zeit produktiv oder zur Erholung nutzen. Automatisierte Taxis oder Busse fahren vielleicht so günstig, dass sich auch der ländliche Raum besser erschließen lässt. Motoren laufen immer im effektivsten Betriebsmodus, und der Güterverkehr kann rationalisierter und umweltschonender organisiert sein.
Je nach Grad der Automatisierung werden sich auch die Unfallzahlen weiter reduzieren, denn für immerhin 90 Prozent aller Crashs ist menschliches Versagen die Ursache. Allerdings wird dieser Prozess langwierig sein, weil konventionelle und automatisierte Fahrzeuge noch sehr viele Jahre im Mischverkehr fahren werden. Und natürlich können auch die technischen Systeme versagen oder Verkehrssituationen einfach falsch einschätzen.
Die Entwicklung der besten Technologie fürs autonome Fahren hat also eine große Bedeutung. Und hier spielt im globalen Vergleich die europäische Industrie eine zentrale Rolle. Immerhin 52 Prozent aller weltweiten Patente zum automatisierten Fahren kommen aus Deutschland – angeführt von Bosch, Audi und Continental.

Neben den naheliegenden Sicherheitsrisiken sowie möglichen ethischen Konflikten und aufwendigen Gesetzesänderungen geben vor allem auch potentielle Hacker-Angriffe Anlass zum Nachdenken. Stand heute lassen sich noch keine verlässlichen Prognosen über Geschwindigkeit und Bedeutung dieser technischen Revolution treffen. Es bleibt jedoch eine der, wenn nicht sogar die spannendste Debatte der Zukunftsmobilität.

Autonomes Fahren

Nachdem ich heute Morgen von dem Unfall eines Tesla-Autos mit autonomen Fahren in den Nachrichten gelesen habe, in dem der Fahrer tödlich verunglückte, habe ich mich weiter zu dem Thema informiert und bin auf mehrere interessante Artikel gestoßen.

Beim autonomen Fahren fährt das Auto von selbst, ohne dass der "Fahrer" etwas dazu beitragen muss. Das autonome Fahren ist momentan ein großes Thema für die Autohersteller. Interessant ist, dass dabei nicht nur Autohersteller an dem Entwicklungsprozess teilnehmen. So haben sich zum Beispiel BMW (Autohersteller), Intel (Chiphersteller) und Mobileye (Kameratechnikspezialist) zusammengetan, um eine Software zu entwickeln, die das autonome Fahren ermöglichen soll. Weitere Informationen dazu hier. Doch auch andere Firmen, wie zum Beispiel Google, die eigentlich nichts mit der Autoindustrie zu tun haben, beteiligen sich an diesem Wettbewerb. Mehr dazu hier. 

Momentan befinden sich die selbstfahrenden Autos noch in den Testphasen. Dass noch viel getan werden muss, zeigt der heutige Unfall des Tesla-Autos. Zum Artikel über diesen Unfall geht es hier. Am 1. März diesen Jahres gab es schon einmal einen Unfall eines selbstfahrenden Autos. Dieser Unfall ohne großem Personenschaden wurde von einem Google-Auto verursacht. Den Artikel zu diesem Unfall findet man hier. 

Neben den notwendigen technischen Verbesserungen der Software für ein sicheres Fahren für alle Verkehrsteilnehmer, sind noch viele weitere Aspekte zu klären. Eine der größten ethischen Fragen ist die Frage, wie ein selbstfahrendes Auto angesichts eines wahrscheinlichen Unfalls verhalten soll. Je nach Programmierung kann die Software so reagieren, dass möglichst viele Menschen gerettet werden, oder so, dass die Insassen im fahrenden Auto möglichst gerettet werden. Umfragen aus den USA haben gezeigt, dass die Menschen ein selbstfahrendes Auto deutlich weniger oft kaufen würden, wenn es möglichst viele Leben statt vor allem erstmal das eigene Leben retten würde. Genaueres zum Nachlesen hier. 

Darüber hinaus führt das autonome Fahren zu einer großen Rechtsunsicherheit. Wenn ein Unfall von einem selbstfahrenden Auto verursacht wird, wer trägt die Schuld? Die Software oder der Insasse, der am Steuer saß? Weiteres dazu hier.

Zusammenfassend kann man sagen, dass das autonome Fahren ein großes Potential hat, aber auch viele Gefahren und ethische und rechtliche Fragen birgt.