Flottentests mit Robotertaxis – Das größte Hindernis ist die Bürokratie

Die Welt ist voller Wunder, zumindest aus Sicht einer Kamera. Da wird der Zirkuselefant zum Fußgänger und der Steinlöwe zum braven Haustier. Jedes Kind wüsste es besser als die Bilderkennung. Was nicht im voraus etikettiert ist, muss die künstliche Intelligenz erraten. Deshalb erscheinen rosa Elefanten auf dem Bildschirm und die Statuen vor der Einfahrt leuchten rot. Die Signalfarbe warnt vor Tieren. Da die Löwen schön Sitz machen, fährt das autonome Auto weiter durch seine schwer verständliche Welt.

"Wir müssen uns Stadt für Stadt erobern", erläutert Uwe Franke. Der Leiter Bildsemantik bei Daimler trainiert sein Kamerasystem gezielt auf das jeweilige Einsatzgebiet. Ob exotische Verkehrsschilder, verwickelte Kreuzungen oder Hydranten, die wie Kinder aussehen: "Was bei Testfahrten nicht richtig erkannt wird, klassifizieren wir im Nachgang. Dadurch verbessern wir die Erkennungsleistung um einige Prozente." Anders als beim maschinellen Lernen im Internet kann jeder Fehler gravierende Folgen haben.

Ein tödlicher Tesla-Unfall hat die Weltöffentlichkeit vor zwei Jahren aufgerüttelt: Per Autopilot war ein Model S in einen querenden Lastwagen gerast. Die Kamera hielt den weißen Lkw für eine Brücke, unter der man durchfahren kann. Tesla konnte die Schuld auf den Fahrer abwälzen, weil es sich um ein Assistenzsystem handelt (Level zwei). Bei einem autonomen System müssten die Autohersteller jedoch haften. Deshalb nutzen sie viele verschiedene Sensoren.