Tesla Autopilot vs. Systeme anderer Hersteller
Sehr interessant: "The best or nothing" gegen den "Prügelknaben"
Beste Antwort im Thema
Zitat:
@radio schrieb am 27. Februar 2020 um 06:51:50 Uhr:
............sei es durch Kinder, Ehefrau, mittleren Alterns oder mal wieder zu wenig geschlafen.
Dann solltest du dir eine Alternative zum fahren suchen.
Besonders wenn du zu wenig Schlaf hast. 🙂
4138 Antworten
Stand heute - von den Machern von AlphaGo - google:
https://www.youtube.com/watch?v=XaQu7kkQBPc 😁
Von der problemlosen Klassifizierung der Schildkröte - sogar bis hin zur Untergattung - durch (gezielte) Modifikationen die einem Menschen nicht mal auffallen zur eindeutigen Identifizierung "das ist ganz klar ein Gewehr" .... Und das ist sicher eine der besten AIs für den Bereich optisch basierter AI Klassifizierung.
Man kann heute nicht ansatzweise eine Mindestqualität bei einem NN garantieren - und das ist eine völllig andere Herausforderung als Schach oder AlphaGo zu spielen, wo man sich durchaus Fehler erlauben kann - nur nicht zu viele.
Zitat:
@MartinBru schrieb am 5. Mai 2018 um 00:44:19 Uhr:
Das haben sie über Schach und Go auch gesagt und wir wissen wie das geendet hat.
Dass das ein vollkommen andere Problemstellung ist, als in Echtzeit Verkehrssituationen zu erfassen, zu analysieren und entsprechen zu reagieren ist die schon klar, oder?
Alleine die Erfassung: eine endliche Anzahl von Steinen liegt klar definiert auf einem Spielbrett vs. eine reale Umgebung muss über Sensoren erfasst und in ein digital verarbeitbares Modell umgesetzt werden. ...
Dass ihr immer alles so wörtlich nehmen müsst. Die konkrete Aufgabenstellung ist vollkommen egal. Es geht ums Prinzip.
Hast du vergessen wie der Prozess war mit der Go KI? Alle "Fachleute" haben den Google Ingenieuren erklärt, dass es völlig unmöglich ist, weil man für Go Intuition und andere menschliche Eigenschaften braucht. Nur die dürften das Memo nicht bekommen haben und wussten daher nicht, dass es unmöglich ist und haben es einfach gemacht.
Jetzt passiert genau das gleiche mit den selbstfahrenden Maschinen. Alle sind sich einig, dass es nicht geht, weil sie es selbst nicht können. Weil sie in alten, eingefahren Denkmustern an die Sache herangehen. Woher willst du wissen, dass nicht morgen irgendein Startup im Silicon Valley den gordischen Knoten löst?
Vielleicht schreibt einer eine KI, die sich selbst das Fahren beibringt, so wie AlphaGo Zero sich Go selbst beigebracht hat und nach zwei Tagen besser war, als die von Menschen programmierte Variante.
Zitat:
@MartinBru schrieb am 5. Mai 2018 um 17:47:57 Uhr:
Dass ihr immer alles so wörtlich nehmen müsst. Die konkrete Aufgabenstellung ist vollkommen egal. Es geht ums Prinzip.Hast du vergessen wie der Prozess war mit der Go KI? Alle "Fachleute" haben den Google Ingenieuren erklärt, dass es völlig unmöglich ist, weil man für Go Intuition und andere menschliche Eigenschaften braucht. Nur die dürften das Memo nicht bekommen haben und wussten daher nicht, dass es unmöglich ist und haben es einfach gemacht.
Jetzt passiert genau das gleiche mit den selbstfahrenden Maschinen. Alle sind sich einig, dass es nicht geht, weil sie es selbst nicht können. Weil sie in alten, eingefahren Denkmustern an die Sache herangehen. Woher willst du wissen, dass nicht morgen irgendein Startup im Silicon Valley den gordischen Knoten löst?
Vielleicht schreibt einer eine KI, die sich selbst das Fahren beibringt, so wie AlphaGo Zero sich Go selbst beigebracht hat und nach zwei Tagen besser war, als die von Menschen programmierte Variante.
Auch wenn es so sein sollte, finde ich es persönlich nicht erstrebenswert.
Wenn jemand gerne aktiv Auto fährt, ist die Vorstellung an Langeweile nicht zu überbieten.
Für die Fahrer, welche gezwungen viele KM beruflich zurücklegen müssen, vielleicht eine Traumvorstellung.
Wenn ich mal nicht mehr selbst fahren kann, nehme ich mir lieber einen Chauffeur - mit dem kann man sich bei Bedarf unterhalten. 🙂
Gruß,Butl
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Kann man ja machen. Autos werden sicher noch länger Lenkräder haben und nicht ausschließlich vollautomatisch fahren.
Wenn ich Lust habe, fahre ich selbst und wenn es im Stau langweilig wird oder ich auf der Autobahn den Drang verspüre MT zu checken, schalte ich den Autopilot ein.
Die Lösusng von AlphaGo trägt wenig oder gar nichts nichts dazu bei anders gelagerte Probleme zu lösen, damit ist weder die Heilung von Krebs sicher, eine Zeitmaschine noch dass man Level 5 Fahren kann 😁 - vor allem ohne Messwerte wie durch Lidar,
Vor allem bei der optischen Erkennung also dem autonomen Fahren nur per Kamera hat man nicht gelöst was esentielle Vorausstzung ist - das ist eine immer garantierbare Mindestzuvelässigkeit der korrekten Interpretation.
Ein System das auf Basis von NN und AI eine Mindestzuverlässigkeit von 99,999999% garantieren(!) kann das bräuchte man.
Mit Lidar ok - da braucht man für die Basisdatenwolke nicht zu interpretieren da kann man Messungen als Basis nehmen und darauf dann die Optik mappen - also schon extrem viel durch Plausibilität ausschliessen. Ein Objekt das 1m hoch und 1m Breite Stirnfläche ist kann z.B. kein Strassenbelag sein- ein Objekt das 80cm über der Fahrbahn ist auf Höhe der Windschutzscheibe kein Strassenschild etc.
Die Überschätzung von den heute genutzte Systemen auf Basis von neuronalen Netzen fängt schon damit an dass man sie als künstliche Intelligenz bezeichnet. 🙄
Intelligenz ist bei den Systemen überhaupt nicht im Spiel, denn sie können nichts anderes als auf ein bestimmtes Muster ein Ergebnis liefern. Ist das Muster geringfügig anders dann kann schon ein völlig anderes nicht erwartetes Ergebnis herauskommen. Ein Beispiel dafür sind die bekannten Fehlergebnisse der Verkehrszeichenerkennung wenn man die Bilder geringfügig manipuliert. Da wird dann aus einem Stop Schild auch mal eine Geschwindigkeitsbegrenzung.
Bei Spielen stört so ein Fehldetektion nicht weiter, da verliert das System halt. Wenn es aber wie beim autonomen Fahren um Menschenleben geht darf man sich nicht leichtfertig auf das Ergebnis verlassen. Selbst für relativ einfache Aufgaben im Straßenverkehr, wie die Verkehrszeichenerkennung liegt die Trefferrate bei nur 99 %. Wie schon geschrieben wurde braucht man für ein autonomes Fahrzeug insgesamt eine weit höhere Zuverlässigkeit um mindestens so gut wie ein Mensch zu fahren. Wenn man daran denkt dass man noch 10-mal besser werden will, erkennt man schnell dass die Herausforderung noch viel größer ist.
Die nichtvorhersehbaren Ergebnisse sind das größte Problem. Aus diesem Grund werden heute DNNs nur für bestimmte Aufgaben eingesetzt und für kritische Aufgaben eine Hybridstrategie mit konventionellen Algorithmen eingesetzt.
Klar werden mit immer leistungsfähigeren Rechnern auch immer größere und komplexere DNNs möglich. Heute erreichen DNNs vielleicht die Fähigkeiten einer Biene. Die Evolution hat viele Millionen Jahre gebraucht bis das menschliche DNN mit der Fähigkeit zum autonomen Fahren und mehr entstanden ist. Es kann nicht nur Muster in Verkehrssituationen erkennen, sondern auch mit anderen gespeicherten Informationen verknüpfen und so auch auf unerwartete Situationen noch sinnvoll reagieren.
EM setzt beim autonomen Fahren auf diese Technologie und hat dabei das Ziel supermenschliche Fähigkeiten zu erzielen. Dies steht im Widerspruch zu seinen ständigen Warnungen vor AI.
Zitat:
@egn schrieb am 6. Mai 2018 um 18:57:30 Uhr:
Intelligenz ist bei den Systemen überhaupt nicht im Spiel, denn sie können nichts anderes als auf ein bestimmtes Muster ein Ergebnis liefern.
Ähhh, dir ist aber schon klar, dass das exakt die Definiton von Gehirn bzw. Intelligenz ist? 😁
https://de.wikipedia.org/wiki/Mustererkennung
Zitat:
Mustererkennung (Pattern Recognition) ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen hingegen von der Informatik.
Zitat:
@MartinBru schrieb am 6. Mai 2018 um 19:21:15 Uhr:
Zitat:
@egn schrieb am 6. Mai 2018 um 18:57:30 Uhr:
Intelligenz ist bei den Systemen überhaupt nicht im Spiel, denn sie können nichts anderes als auf ein bestimmtes Muster ein Ergebnis liefern.
Ähhh, dir ist aber schon klar, dass das exakt die Definiton von Gehirn bzw. Intelligenz ist? 😁
Zitat:
@MartinBru schrieb am 6. Mai 2018 um 19:21:15 Uhr:
Zitat:
Mustererkennung (Pattern Recognition) ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen hingegen von der Informatik.
Wenn das eine exakte Definition von Intelligenz/Gehirn ist, dann hätte ich das Bier nicht trinken sollen...
Bitte nochmal die eigene Quelle lesen.
Das Gehirn ist eine reine Mustererkennungsmaschine. Wenn man nun eine Software schreibt, die Muster erkennt, dann ist das künstliche Intelligenz. Wenn diese kurze Implikationskette zu komplex ist, bleib lieber beim Bier. 😁
Das Menschliche Gehirn ist das komplizierteste Konstrukt in diesem Universum.
Falls diese Erkenntnis für dich zu komplex ist, hast du vielleicht schon ein paar Bier zu viel getrunken 🙂
Zitat:
@316!RHCP schrieb am 6. Mai 2018 um 20:02:41 Uhr:
Das Menschliche Gehirn ist das komplizierteste Konstrukt in diesem Universum.
Wow, was für ein Erkenntnis. Nur was hat das mit dem AP und mit KI zu tun? Kannst du bitte noch andere zusammenhanglose Dinge posten? Aber bitte im OT Thread. 😉
Fakt ist, dass autonomes Fahren mit KI reine Mustererkennung ist. Ob die Rechenleistung dafür bereits ausreicht, oder gerade mal eine gemeine Fruchtfliege simulieren kann, werden wir hier nicht klären können. Das wissen eher nVidia und Tesla. So oder so ist es aber nur eine Frage der Zeit und kein prinzipielles Problem.
Kindererziehung und Altenpflege ist auch nur Mustererkennung.
Kannst dich auf deinen Roboter Altenpfleger freuen 😉
Zitat:
@MartinBru schrieb am 6. Mai 2018 um 20:27:40 Uhr:
Fakt ist, dass autonomes Fahren mit KI reine Mustererkennung ist.
Wo hast du denn dieses Faktum her? REINE Mustererkennung nicht, aber ohne wird es kaum funktionieren.
Naja, ein bisschen Stellmotoren ansteuern ist natürlich auch noch dabei. 😉