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Ärger mit Teslas „Smart Summon“ „Musk schadet der Entwicklung selbstfahrender Autos“

Teslas

Teslas autonome Parkplatzfunktion „Smart Summon“ sorgt für Blechschäden und verärgerte Kunden. KI-Experte Daniel Cremers kritisiert Musks Strategie und erklärt, warum selbst simple Manöver nicht fehlerfrei funktionieren.

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Daniel Cremers ist Professor für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz an der Technischen Universität München. Cremers betreibt selbst ein Start-up, das an selbstfahrenden Autos arbeitet.

WirtschaftsWoche: Elon Musk hat seinen Tesla-Kunden eine neue Software bereitgestellt, mit der die Wagen auf Parkplätzen selbständig ausparken und den Fahrer abholen. In den vergangenen Tagen hat diese „Smart Summon“ genannte Funktion für Verwirrung und Blechschäden auf Parkplätzen gesorgt. Kann Software eine solche Aufgabe heute überhaupt schon beherrschen?
Daniel Cremers: Aus meiner Sicht ist die Technik noch nicht so weit, dass man sie auf den Markt bringen kann. Wir sehen das an den Misserfolgen bei Smart Summon. Der Computer beherrscht die Navigation in der komplexen realen Welt der Parkplätze oder das Ausparken aus der eigenen Garage noch nicht fehlerfrei. Das liegt oft an Kleinigkeiten. Da steht eine Mülltonne, die am Vortag nicht da war. Oder das Auto ist zu dicht an der Wand geparkt, schrammt daran entlang. Aber Elon Musk ist ja bekannt dafür, sich unter Zugzwang zu setzen, bahnbrechende Innovationen in die Welt zu bringen.

Sie sind Experte für selbstfahrende Autos und haben mit Artisense selbst ein Start-up, das daran arbeitet. Was halten Sie von Musks Vorpreschen?
Musk schadet damit der Entwicklung selbstfahrender Autos. Wenn Technologien in den Markt kommen, die noch in der Testphase sind, gibt es Rückschläge. Dadurch entsteht in der Gesellschaft der Eindruck, die Technik funktioniere überhaupt nicht und selbstfahrende Autos würden es nie in den Markt schaffen. Das kann wiederum dazu führen, dass solche Technologien von der öffentlichen Hand weniger gefördert werden. Ich bin deshalb eher ein Freund davon, Sachen vernünftig zu evaluieren, bevor wir sie auf die Menschen loslassen.

Was hat Musk davon, dass er die Technologie früher anbietet?
Musk bringt Technik in den Markt und sammelt Feedback. So kann er sein Produkt verbessern. Er lässt den Kunden testen. Dabei kündigt er Smart Summon zwar als Beta-Version an. Wer sie verwende, der sei selbst Schuld, wenn das Auto danach kaputt ist. Wenn ich aber die Berichte im Netz verfolge, dann habe ich den Eindruck, dass das den Kunden nicht bewusst ist.

Daniel Cremers ist Professor für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz an der Technischen Universität München. Quelle: Presse

Brauchen wir eine Regulierung, die vorschreibt, wie lange eine Technik lernen muss, bevor sie marktreif ist?
Ich habe manchmal das Gefühl, dass wir das bräuchten. Wenn jemand dem Kunden sagt: Wenn du dieses Feature verwendest, übernimmst du selbst die volle Verantwortung für jegliche Schäden. Dann schiebt er zwar juristisch die Verantwortung ab. Die Frage aber, wer eigentlich moralisch verantwortlich ist, bleibt. Ist es nur ein Kratzer, ist das kein Problem, aber was, wenn die Katze oder gar die Kinder vom Nachbarn überfahren werden? Es gilt, schlimme Unfälle zu vermeiden. Da können wir keine halb ausgegorene Technologie auf dem Markt erlauben.

Was ist das größte Problem bei so einer Parkplatzsituation? Ist es der Fußgänger, ist es das andere Auto, oder ist es der Computer, der einfach noch nicht genügend gelernt hat?
Es ist eine Mischung der Faktoren. Wir leben in einer komplexen Umgebung, in der gibt es viele verschiedene Objekte, die sich unterschiedlich bewegen können. Und es gibt Ereignisse, die sich nicht immer so leicht vorhersagen lassen. Zu erwarten, dass das Auto all dies schon mal erlebt und erfahren hat, ist naiv. Es hat ja seinen Grund, dass Menschen erst mit 18 Jahren Autofahren dürfen und nicht schon mit fünf Jahren. Da fehlt ihnen einfach noch die Lebenserfahrung. Das fünfjährige Kind ähnelt ein bisschen dem selbstfahrenden Auto von heute. Das muss noch viel Erfahrung sammeln, bevor es im Verkehr mitmischen kann.



Das heißt, die Technologie wird erst in 13 Jahren soweit sein?
Die Künstliche Intelligenz wird das schneller hinbekommen. Der Vorteil bei Maschinen ist, dass sie im Kollektiv lernen können. Wenn ich einen Algorithmus in Hunderten Autos installiere, kann ein Auto von den Erfahrungen der anderen lernen. Das können Menschen nicht. Wenn mein Nachbar heute gegen einen Baum fährt, hat der zwar was draus gelernt, ich aber nicht, weil ich nicht dabei war. Beim selbstfahrenden Auto werden alle Erfahrungen auf einem Zentralrechner gesammelt, damit ein Fehler in Zukunft nicht noch einmal passieren kann.

Wie komplex ist denn der Parkplatz für selbstfahrende Autos?
Es gibt da einen Witz unter Informatikern: Kommt ein Roboter in eine Bar, setzt sich auf einen freien Platz und fängt an, mit dem Gegenüber über Philosophie zu diskutieren.
Das Unrealistische an diesem Szenario ist, dass der Roboter den freien Platz findet! Was für Menschen einfach ist, ist für Maschinen oft schwierig. Ein selbstfahrendes Auto auf dem Parkplatz muss erkundend herumfahren, sich zwischen anderen vorausfahrenden und manövrierenden Autos bewegen, ohne anzuecken. Und dabei ist der Parkplatz eigentlich noch eine überschaubare Situation.



Welche Standards zur Marktreife setzen Sie sich selbst?
Wir haben bei Artisense den Anspruch, Technologien erst dann einzuführen, wenn sie wirklich zuverlässig funktionieren. Wann das der Fall ist, ist natürlich nicht immer ganz leicht zu beantworten. Wie viel muss ich testen, bis ich sagen kann, dass die Software sicher genug ist?

Wie stellen Sie dann sicher, dass Sie genug testen?
Das ist eine große Herausforderung. Wir testen unsere Technologien auf vielen Kilometern Strecke. Die Entwicklung eines komplett selbstfahrenden Autos ist ein sehr anspruchsvolles Unterfangen. Deswegen haben wir uns auf bestimmte Komponenten fokussiert. Und die aus meiner Sicht wichtigste ist die Wahrnehmung der 3D-Welt: eine zuverlässige Wahrnehmung, wo in dieser Welt sich das Auto ganz genau befindet. Was sind die Objekte in dieser dreidimensionalen Welt? Wie weit sind sie vom Auto entfernt?



Die Wahrnehmung ist das eine. Sie sagten aber auch, dass Vorhersagen notwendig sind.
Wenn wir diese 3D-Welt analysieren, unterscheiden wir in Objektklassen wie Fußgänger, Fahrradfahrer, Automobile. So können wir modellieren, wie schnell und in welche Richtung diese sich wahrscheinlich bewegen. Und der Computer kann darauf aufsetzend frühzeitig Bremsmanöver einleiten.

Noch aber irrt sich der Rechner dabei ab und an?
Ja, gerade wenn die Sichtverhältnisse schlecht werden. Das ist etwas, womit wir aktuell sehr kämpfen. Wie können wir sicherstellen, dass unsere Verfahren auch noch bei schlechter Beleuchtung funktionieren, bei Regen, Schnee und Nebel? Nebel zum Beispiel ist schwierig. Wenn Sie mal selbst im Auto durch Nebel gefahren sind, dann wissen Sie, wie unsicher man sich fühlt, denn man fährt eigentlich auf gut Glück ins Nichts hinein. Wie wir im Auto durch Nebel fahren, kann man schon als unverantwortlich bezeichnen. Für die Maschine müssen wir da eine sichere Lösung finden.

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