Neuronale Netze: Wie Studenten autonome Autos schlau machen

Daimler und Bosch setzen bei ihren selbstfahrenden Autos auf künstliche Intelligenz. Doch das Trainieren der neuronalen Netzwerke ist mühselig und mit viel Handarbeit verbunden.

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Die Sensorsysteme müssen zwischen den verschiedenen Objekten im Straßenverkehr unterscheiden.
Die Sensorsysteme müssen zwischen den verschiedenen Objekten im Straßenverkehr unterscheiden. (Bild: Daimler)

Einer der vielen Mythen zur künstlichen Intelligenz besteht darin, dass die Systeme nur mit genügend Daten gefüttert werden müssen, um sie lernen zu lassen. "Der Google-Translator etwa übersetzt täglich maschinell circa 100 Milliarden Wörter und wird dadurch stetig trainiert und optimiert", sagte der CDU-Abgeordnete Hansjörg Durz Ende Juni 2018 im Bundestag. Doch so einfach ist es nicht. Ein Übersetzungsprogramm lernt nicht dadurch, dass es selbst übersetzt, sondern menschliche Übersetzungen analysiert. Auch beim autonomen Fahren ist viel Handarbeit erforderlich, um sichere Systeme zu entwickeln.


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