Page - (000484) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Lernen autonome Fahrzeuge?466 22.1 Einleitung Mit dem autonomen Fahren wird ein technisches System den Menschen als Fahrer des Automobils ersetzen. Aktuell arbeiten die Automobilindustrie, Universitäten, aber auch große IT-Unternehmen an der Implementierung von Funktionen, die dem technischen System erlauben, die Fahrzeugführung umzusetzen. Dabei stehen die Aufgaben der Per- zeption, Kognition, Verhaltensentscheidung und die Verhaltensausführung, die auch der Mensch vollbringt, im Fokus. Zusätzlich besitzt der Mensch weitere Fähigkeiten, die nicht direkt mit dem Führen eines Fahrzeugs in Verbindung stehen. Beispielsweise verändert das Lernen des Menschen direkt die Leistungsfähigkeit, mit der er Aufgaben bewältigt. Diese Fähigkeit des Menschen im System Fahrer – Fahrzeug – Umwelt eröffnet die Frage, ob für das Ersetzen des Menschen das technische System ebenfalls Lernfunktionen aufweisen wird. In den verschiedensten Bereichen, getrieben vor allem durch die Informatik, existie- ren lernende und gelernte Systeme unterschiedlichster Form, die es mit herkömmlichen analytischen Systemen und deren Leistungsfähigkeit aufnehmen können. Das Besondere der Fahrzeugautomatisierung ist jedoch zum einen deren Sicherheitsrelevanz, zum anderen unterscheidet sich das Produkt Automobil zusätzlich durch seine Systemlebenszyklen von anderen Gütern aus der IT-Industrie. Diese beiden Besonderheiten mit ihren Herausforde- rungen und Lösungsansätzen werden diskutiert. Zusätzlich wird auf kollektives Lernen im Zusammenhang des autonomen Fahrens eingegangen, denn besonders der direkte Aus- tausch bzw. die Kopie von Gelerntem stellt einen der Vorteile des maschinellen Lernens gegenüber dem menschlichen Lernprozess dar. Das Nachbilden des menschlichen Lernens durch Maschinelles Lernen beschäftigt eine ganze Forschergemeinde, denn sowohl über die Prozesse des menschlichen Lernens als auch für Methoden des Maschinellen Lernens wird daraus ein weiterführendes Verständnis als Ergebnis erwartet. Mit dem Bewusstsein über den aktuell vorhandenen Unterschied zwischen beiden Formen des Lernens wird in diesem Kapitel Maschinelles Lernen als Algorithmus verstanden, der durch einen Menschen erzeugt wird. Die Ausführung der Software folgt diesen Algorithmen wie jede andere Software auch. Ziel dieses Beitrags ist es nicht, den lernenden Menschen mit einem lernenden Fahrroboter zu vergleichen. Viel- mehr wird diskutiert, warum, ob und mit welchen Herausforderungen und Lösungsansätzen Maschinelles Lernen in seiner aktuellen Form im autonomen Fahrzeug denkbar ist. Dabei stellt dieses Kapitel im Besonderen die Sicht der Fahrzeugtechnik auf diese Frage dar und basiert für den Bereich des Maschinellen Lernens auf Erfahrungen aus der Literatur. 22.2 Fahrzeug, Umwelt und lernender Fahrer Führt der Fahrer ein Fahrzeug in einer beliebigen Umwelt, handelt es sich dabei um eine zielgerichtete Tätigkeit. Nach Rasmussen [1, 2] zeigt der Mensch dabei ein Verhalten, das sich in drei Bereiche aufteilen lässt. Er handelt fertigkeits-, regel- und wissensbasiert (s. Abb. 21.6 in Kap. 21). Fertigkeitsbasiertes Verhalten wird von Rasmussen [1] als Reiz-