Als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet man im Allgemeinen eine „menschenähnliche“ Intelligenz. Damit ist eine Programmierung gemeint, die einem Computer oder einer Maschine die Fähigkeit verleiht eigenständig Probleme zu bearbeiten. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist die Antizipation, gemeint ist damit die Fähigkeit Abläufe und Absichten vorauszusehen oder vorauszuberechnen. Denn das ist genau das was routinierte Autofahrer bei der Beobachtung des Umfelds intuitiv tun.
Rechnersysteme mit KI werden schneller lernen als Menschen
Viele Entwickler, die am Autonomen Fahren arbeiten, beschäftigen sich intensiv mit künstlicher Intelligenz. Denn was nützen alle Kameras und Sensoren, wenn der Rechner, der die gewonnen Daten auswertet, immer nur den Ist-Zustand ermittelt, zwar blitzschnell aber eben nicht vorausplanend oder sollte man besser „vorausahnend“ sagen. Ein Beispiel aus unserer heutigen Fahr-Erfahrung: Ein PKW-Fahrer im Stadtverkehr plant einen Radfahrer zu überholen. Das ist kein Problem solange der Radfahrer einigermaßen geradeaus fährt und genügend Raum nach Links für einen ausreichenden Sicherheitsabstand frei ist.
Vorausahnen reicht nicht – Vorausberechnen wird Standard
Der Radfahrer selbst wiederum hat genügend Abstand zu den längs parkenden Autos am rechten Straßenrand. Dennoch zögert unser PKW-Fahrer, verringert sein Tempo und bleibt kurz hinter dem Fahrradfahrer. Und exakt in dem Moment wird plötzlich eine Fahrertür schnell geöffnet, der Radfahrer weicht mit einem wilden Schlenker nach links aus und vermeidet so ganz knapp die Kollision und einen folgenden Sturz. Die drohende Auto-Fahrrad-Kollision hat hingegen der PKW-Fahrer durch seine Temporeduzierung vermieden. „Uii! Noch mal Glück gehabt“, wird er vielleicht kurz denken und dann auf die Frage warum er so vorausschauend gehandelt hat, möglicherweise gar keine konkrete Antwort geben können.
Gefahren voraussehen können bald auch Computer mit KI
Intuitiv, ja vielleicht sogar vollkommen unbemerkt hat sein Autofahrer-Gehirn die optischen Informationen zusammengesetzt und dann den Verkehrsablauf vor ihm „vorausberechnet“. Das verlöschende Bremslicht des Parkers hatte er gesehen, vielleicht auch nur unbewusst wahrgenommen, die rasche unscharfe Kopfdrehung des Fahrers hatte er gesehen und er hatte auch gewusst, dass kurz vor Geschäftsschluss um 18.30 Uhr bei manchen Einkäufern Hektik aufkommt. Aus all den Informationen leitete er das einzig richtige Verhalten ab und hielt Abstand. Die Beschreibung zeigt auf, was autonom fahrende Mobile bzw. ihre Rechner können müssen, bevor sie genau so sicher ein Fahrzeug führen wie ein erfahrener, aufmerksamer, menschlicher Autolenker.
Kein Autofahrer ist immer top-konzentriert
Und genau hier melden sich die Befürworter des Autonomen Fahrens, denn sie haben natürlich recht, wenn sie sagen, dass kein Mensch immer aufmerksam und konzentriert sein kann. Von Intuition und Erfahrung ganz zu schweigen. Eine rechnergesteuerte automatisierte Maschine hingegen wird nicht müde und lässt sich auch nicht ablenken. Sie trinkt auch keinen Alkohol, nimmt keine Drogen oder Medikamente. Und, was besonders wichtig ist, sie hat keine Schrecksekunde und liefert damit immer eine schnellere Reaktionszeit auf Gefahren oder Veränderungen als ein guter Fahrer. Das beweisen ja schon heutige Notbrems-Assistenten.
Fachleute sind sich deshalb sicher: hochautomatisiert oder gar autonom fahrende Mobile werden zwangsläufig zu weniger Unfällen oder zu weniger schweren Unfällen führen. Sie fahren immer defensiv und vor allem halten sie sich immer an die Verkehrsregeln. Sie fahren also auch niemals zu schnell. Für die Zeiten des Marktumbruchs sehen Forscher allerdings das Problem der Kompatibilität. Es wird ja einige Übergangsjahre geben in denen autonome Fahrzeuge auf von Menschenhand individuell gesteuerte Autos treffen. Und deren Verhalten in kritischen Situationen zu antizipieren, kann selbst einen künstlich intelligenten Rechner vor ein Problem stellen.
(Thomas Wüsten/AutoAmbition)
