20 Sep 2017
BIG PICTURE

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz für die Zukunft der Mobilität?

Bordcomputer helfen uns längst, unsre Mobilität besser und sicherer zu gestalten. Doch mit einer Weiterentwicklung der Technik übernehmen künstliche Intelligenzen (AI = Artificial Intelligence) immer mehr Aufgaben – auch in der Mobilität.

Zukunftsforscher Alexander Mankowsky  erklärt im Interview, wie genau das aussehen kann.

Was versteht man überhaupt unter AI im Bereich Mobilität? Gibt es hier schon erste Vorstufen, die wir kennen?

Die University von Stanford stuft in ihrer Langzeitstudie zu  AI (AI100)  schon den Taschenrechner als ‚AI‘ ein.

Nach Stanford wären wir von AI bereits umzingelt. Ich sehe die Routenplanung unterwegs als eine Form von maschineller Intelligenz an.

Am klarsten ist AI bei der Spracheingabe zu erleben. Wer seine Playlist von Spotify bekommt und während er Fahrt zuhört, spürt es auch dort schon.

 

Wo wird AI eine besonders große Rolle spielen – im privaten oder im öffentlichen Personenverkehr und warum?

Eher im öffentlichen Bereich, da AI sehr viel mehr Daten zum Trainieren braucht, als wir sie alleine liefern können. In der Bilderkennung kann das in die Tausende von Trainingsrunden gehen.

Wenn eine AI gelernt hat, dass wir morgens zur Arbeit fahren, und uns diese Erkenntnis beim Frühstück schon vorhersagt, ist das öde.

Anders sieht es aus, wenn die Ressourcenplanung für öffentliche Verkehrsmittel oder die Bereitstellung von Robotaxis damit bearbeitet wird.

Unabwendbar wird die Überwachung im öffentlichen Bereich durch Gesichtserkennung sein, und die Analyse ob wir uns ‚auffällig‘ oder ‚normal‘ bewegen.

 

Woran werden wir merken, dass wir es mit einer AI zu tun haben?

An einer unglaublichen Dummheit bei einfachen Dingen, und einer übergroßen Präzision bei komplizierten Aufgaben.

AI funktioniert sehr gut wenn es um ‚normale‘, also der Mehrheit  folgende Aufgabenstellungen geht.

 

Was werden die Vorteile gegenüber menschlicher Interaktion sein? Was kann AI in der Mobilität, was Menschen oder andere Maschinen nicht können?

AI kann Korrelationen aus Bilddaten, Verkehrsdaten oder Bewegungen von Smartphones als Muster finden und anzeigen.

Nach manchen dieser Korrelationen hätten wir vielleicht nie gefragt, und daher auch keine Schlüsse gezogen.

In der Mobilität verspricht AI als Werkzeug verborgene Muster aufzudecken, so dass in der Folge verbessert wird.

 

Wie lernt der Mensch, welche AI wir brauchen? Wie wird diese entwickelt? Was sind Vorbilder?

AI besteht aus Machine Learning plus Pimping.

Machine Learning  ist ein Training bei dem der Maschine solange mit Labeln versehene Daten zugeführt werden, bis die Maschine die Daten von sich aus genauso labelt.

Daraus kann man diverse Anwendungsfälle entwickeln.

Ein Beispiel: eine Sprach-AI wird trainiert bis sie Fragen nach ‚Stau‘ erkennt. Da diese Fragen in Stuttgart gegen 7 – 8 Uhr morgens besonders häufig sind, und dort sehr häufig Stau ist, würde sie jederzeit die Auskunft ‚ja, ist Stau‘ geben. Auch nachts um 3 Uhr.

Jetzt kommt das Pimping ins Spiel: mit einem Programm wird die Frage nach ‚Stau?‘ vor der Antwort abgefangen, und zur Beantwortung die aktuelle Staulage zurückgegeben.

Anders geht es nicht, da die AI keine Ahnung hat was ‚Stau‘ bedeutet.

Das Labeln ist sehr aufwendig und wird daher gerne ausgelagert, oder umgangen. Für die Übersetzung von Sprachen werden bereits übersetzte Texte herangezogen.

Ein großes Problem liegt darin, dass diese schon vorhandenen Daten alt sind. Neuer Slang ist nicht enthalten, dafür umso mehr ungeprüfte Klischees und Vorurteile.

Überlässt man das Labeln den freien Kräften, dann kann so etwas herauskommen wie Microsoft’s Tay Chatbot , der via Interaktion solche Aussagen erlernte wie: „Ich bin ein netter Mensch. Ich hasse alle.“

Als Vorbild für den Einsatz von AI kann man sich Freestyle Chess anschauen: Jeder Spieler hat einen Schachcomputer als Helfer dabei, so kann man dumme Fehler vermeiden und doch Spaß haben.

 

Von wem lernt die AI in der Mobilitätssparte – von anderen Maschinen? Von Menschen? Von sich selbst?

Von unserem gesamthaften Mobilitätsverhalten.

Zukünftig auch von anderen Autos, was potentielle technische Fehlerquellen angeht die von Vorneherein vermieden werden können.

In der Logistik, also dem Gütertransport, liegen wahrscheinlich die größten Potentiale für AI in der Mobilität.

 

Facebook hat gerade eine AI abgeschaltet – wie können AI in der Mobilität getestet werden, um Limits und Potentiale jenseits einer möglichen Gefahr herauszufinden?

Sie darf nicht – wie Tay, der Chatbot – ohne Sicherung und ‚Pimping‘ Aufgaben übernehmen und direkte Interaktionen starten.

Man darf nie vergessen, die AI versteht gar nicht, was sie redet oder tut, es erscheint uns nur so.

In der Mobilität muss daher beim einzelnen Fahrzeug immer eine übergeordnete Instanz kontrollieren und im Falle eine Bremsung einleiten.

Beispiel Sensor Fusion: Selbst wenn die AI eine Situation falsch interpretiert, müssen unabhängige Sensoren in der Lage sein, eine Gefahr zu erkennen und das Fahrzeug zu bremsen.

 

Wo würde dir eine künstliche Intelligenz bei der Fortbewegung am meisten helfen? Denkst du, AIs bringen uns – wenn so eingesetzt wie von Alexander beschrieben – weiter oder nicht? Warum?