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 Autonomes Fahren 2



Kurz wiederholt könnte man Tesla im Moment die größte Kompetenz in Sachen relativ energiesparender Erfassung realer Zustände im beinahe Welt-Straßenverkehr zuschreiben, muss aber offensichtlich von Leuten näher dran zur Kenntnis nehmen, dass dies bei Teslas FSD nicht die größte Rolle spielt. Wie läuft das zusammen?

Da wird also offensichtlich auf die Deutung von dem gesetzt, was eine gute Kamera erfasst. Womit wir mittendrin in einer Sparte der künstlichen Intelligenz gelandet wären. Ob wir das schon so nennen können, sollen Sie selbst anhand der beiden Bilder oben beurteilen. Zwei Mal ist hier ein Model S ausgeschnitten worden, oben mit Glättung der Kanten unten ohne.

Spätestens, wenn Sie das Bild vergrößern, werden Sie die Unterschiede erkennen. Der Vorgang des Ausschneidens war in beiden Fällen der gleiche, nur haben wir die Randschärfe im oberen Bild auf 5 und unten auf 0 gesetzt. Oben hat also das Grafikprogramm einen sanfteren Übergang zur weißen Umgebung eingefügt.

Wenn Sie so wollen, ist das untere Bild zwar exakt ausgeschnitten, aber oben wirkt der Wagen harmonischer zu seiner Umgebung. Da wird also etwas hinzugefügt, was so eigentlich gar nicht vorhanden ist. Wenn man das mit vielen Einzelheiten eines Bildes macht, wirkt es für das menschliche Auge harmonischer, die Einzelheiten besser erkennbar.

So geschieht das auch mit den 36 Bildern, die so ein Tesla in der Sekunde aufnehmen kann und als Paket in die Zentrale schickt, wenn es ihm durch seine(n) Besitzer nicht ausdrücklich verboten wird. Allerdings dürften die Bilder etwas großflächiger sein als unsere beiden hier. Und warum müssen die Bilder so vorbehandelt werden wie oben geschehen?

Weil die Einzelheiten auf den Bildern so für Menschen leichter erkennbar gemacht werden. Angeblich viele Tausende, auch und gerade bei Tesla, schauen die Bilder durch und markieren und benennen relevante Dinge auf den Fotos, die sie erkennen. Natürlich geht es immer um für den Straßenverkehr wichtige Bildteile.

Elon Musk behauptet, das von der Leistung für künstliche Intelligenz her dritt- oder viertstärkste Rechenzentrum der Welt zu haben.

Es folgt irgendwann die Probe, da werden weitere Bilder dem Computer vorgelegt und der versucht sich an der Benennung. Und wenn dies dann noch einmal von Menschenaugen kontrolliert wird, bildet sich bei dem Computer im Auto allmählich eine Art Vorstellung von den Dingen auf der Fahrbahn und in der Umgebung.

Die Trefferquote, ein Bild richtig zu analysieren, steigt allmählich. Es ist halt sehr wichtig, einen ungefährlichen Pappkarton auf der Fahrbahn von einem Eisenklotz unterscheiden zu können. Dies leitet über zum zweiten Schritt beim Autonomen Fahren: Darf man durchfahren oder was macht man mit dieser Entdeckung?

Und wenn der Computer im Auto diese als gefährlich einstuft, wie soll reagiert werden? Besteht die Möglichkeit der Umfahrung oder muss evtl. sogar scharf gebremst werden? Und hier kommt der Unterschied der in USA und in Europa zugelassenen Teslas zum Tragen. Denn Erstere dürfen eindeutig viel mehr.

Wenn also Testfahrer/innen bei uns festgestellt haben, dass eine gefährliche Situation entstand, weil der Tesla eine etwas schärfere Rechtskurve nicht geschafft hat und man ohne Korrektur auf die Gegenfahrbahn geraten wäre, so ist trotzdem die Frage zu stellen, ob der es nicht konnte oder es vielleicht nicht durfte.

Es scheint fairer zu sein, für solche Tests US-Modelle mit der neusten Version FSD-Beta zu nehmen, was natürlich hierzulande fast unmöglich ist. Auch bedeuten die Fehler bei der Schildererkennung keineswegs einen Rückstand. Es kann sein, dass die z.B. für Deutschland noch nicht weit genug entwickelt wurde.

Schauen Sie sich nur an, wie stark sich die Erkennung eines Ortschilds und damit den Beginn einer 50er-Zone von den Regeln in anderen Ländern unterscheidet. Außerdem haben wir schon im vorigen Teil darauf hingewiesen, dass bei Tesla die Beobachtung an erster und die genaue Karte an zweiter Stelle steht.

Schwierige Frage: Was zählt man alles zur künstlichen Intelligenz?







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