Elektronisches Auge: Kameras von Mobileye behalten den Verkehr im Blick. Foto: Kfir Ziv Photography LLC

Mobileye-Chef Amnon Shashua ist überzeugt, dass der Verkehr durch autonomes Fahren sicherer wird. Dazu soll auch künstliche Intelligenz beitragen.

Stuttgart - Hemdsärmelig wirkt der Mann hinter dem Rednerpult im wahrsten Sinne des Wortes: Amnon Shashua ist in Jeans und grauem Hemd gekommen, er stützt sich auf das Rednerpult, lacht gerne und wirkt ansonsten recht unprätentiös. Nicht wie ein Mann, von dem manche ­sagen, ohne ihn werde es so bald keine autonomen Autos geben. Aber er ist dieser Mann: Amnon Shashua, Vorstandschef und technischer Direktor der Firma Mobileye, die im März von Intel für 15,3 Milliarden Dollar gekauft wurde.

Es war die teuerste Übernahme in der Geschichte Israels und Intels zweitgrößter Kauf. Deshalb ist Shashua nun auch Vize-Seniorpräsident von Intel und zudem Informatikprofessor der Hebrew University in Jerusalem. Und er hat ganz klar ein Heimspiel hier am Max-Planck-Institut für intelligente Systeme in Stuttgart.

Es war eine geniale Idee und vielleicht auch die Angst vor dem eigenen Untergang, die ihn zu einem Vorreiter auf dem Feld des autonomen Fahrens gemacht hat. Sein Unternehmen Mobileye produziert Chips für Kameras, die in Autos verbaut sind. Fast jedes neue Auto fährt inzwischen mit so einer Kamera – 80 bis 90 Prozent davon kommen von Mobileye. Ihre Aufgabe ist es, Fahrerassistenzsysteme zu unterstützen, die etwa automatisch den richtigen Abstand einhalten oder bei drohenden Kollisionen eine Notbremsung einleiten.

Milliarden von Kamerabildern

Shashuas Technologie liefert dafür die Grundlagen. Hightechkameras könnten auch den entscheidenden Schritt dazu beitragen, dass sich autonome Autos künftig in der harten Realität zwischen unberechenbaren Menschen und chaotischem Großstadtverkehr bewegen können. Autonome Autos können aus Milliarden von ­Kamerabildern lernen, wie ihre Umgebung aussieht, und sich darin orientieren.

Im Vortrag versteht Shashua es meisterlich, sowohl die Alternativlosigkeit autonomer Autos an sich zu erklären („reguläre Autos stehen zu 96 Prozent herum, sie sind eine unserer größten Investitionen“) als auch die seiner Technologie. Autonome Autos sollen „nicht fahren wie meine Oma“, findet er. Das tun sie aber, wenn sie sich an alle ­Regeln halten. Allein der vorgeschriebene Sicherheitsabstand führt dazu, dass sie auf der Autobahn ständig bremsen müssen und sich beim Spurwechsel schwertun. Allerdings haben es auch menschliche Fahrer nicht immer leicht. Das zeigen amüsante Filme, die Shashua mit einer Drohne gedreht hat. Sie zeigen Autofahrer, die sich im dichten Verkehr abdrängen lassen oder es nicht schaffen, einen Kreisverkehr zu verlassen, weil sie zu höflich sind, um zu drängeln.

Autonome Autos können allerdings schlecht datenbasiert lernen – etwa mittels einer der Methoden des Deep Learning. Schlicht, weil es dafür zu viele Daten braucht, wie Shashua vorrechnet. In den USA passieren 35 000 tödliche Unfälle im Jahr, die Wahrscheinlichkeit eines solchen Unfalls bei einer Autofahrt von einer Stunde beträgt zehn hoch minus sechs, also eins zu einer Million. Aber wie viele von autonomen Autos verursachte tödliche ­Unfälle toleriert die Öffentlichkeit?, fragt Shashua: „10 000? – Nein.“ Grinsen ins Publikum. „1000? – Nein.“ Wieder ein Grinsen. „100? – Nein. Zehn? – Das könnte funktionieren.“

Eins zu einer Milliarde

Das entspricht einer Wahrscheinlichkeit von zehn hoch minus neun – oder eins zu einer Milliarde. Um ein solch seltenes Ereignis durch maschinelles Lernen adäquat planen zu können, brauche es zehn hoch neun Stunden Fahrzeit als Trainingsdaten, das sind 30 Milliarden Meilen oder 50 Milliarden Kilometer. Kann das sein? Schon jetzt lacht das Publikum. Aber überhaupt, was ist das für eine Wahrscheinlichkeit, die die Öffentlichkeit demnach akzeptieren würde? „Zehn hoch minus neun“, ruft Shashua, „mit der gleichen Wahrscheinlichkeit fallen beide Flügel eines Flugzeuges plötzlich ab!“

Das vermutete Sicherheitsbedürfnis in der Gesellschaft scheint damit auf einmal absurd. Shashua hat die Öffentlichkeit vorgeführt, aber gleichzeitig gezeigt, dass dieser datenbasierte Ansatz eine Sackgasse ist. Wie sollen autonome Autos aber dann lernen, adäquat und sicher zu fahren? Viele Konzepte, die derzeit kursieren, beruhen auf einem zentral verwalteten System, in dem Infrastruktur und Fahrzeuge miteinander kommunizieren. Dabei funkt etwa eine Ampel ihren aktuellen Status an das Auto. Verkehrszeichen melden sich ebenfalls per Funk. Das sei unrealistisch, sagt Shashua, die Städte haben kein Geld für ­Investitionen in teure Infrastruktur. Skeptisch betrachtet er auch die Idee, dass Autos untereinander kommunizieren und so die beste Route für alle berechnen. Das funktioniere nicht, solange auf den Straßen auch noch konventionelle Fahrzeuge mit Fahrer unterwegs sind – diese bleiben unberechenbar.

Partner aus der Autoindustrie

Deshalb bleibe eigentlich nur eines, ist Sahashua überzeugt: Alle Autos mit Mobil­eye-Kameras senden ihre Daten in eine Cloud, in der daraus mithilfe künstlicher Intelligenz eine Karte entsteht, die den Autos den Weg weist und zudem Fahrspuren, Radfahrer und Fußgänger erkennt. Eine Software hilft zu berechnen, mit welcher Geschwindigkeit das Fahrzeug auf der Nachbarspur fährt und ob man selbst noch vor dem Wagen einscheren kann oder lieber erst dahinter. Shashua hat dafür bereits viele Partner gewonnen, unter anderem BMW und Volkswagen.

2021, ist Shashua überzeugt, soll das alles marktreif sein – wenn nicht die Regulierungsbehörden dazwischenfunken: „Dann haben wir viel Geld investiert und ein Problem.“ Viel verständnisvolles Nicken erntet Shashua immer dann, wenn er über die Behörden spricht, die akademische Diskussionen führten wie jene über ethische Dilemmata – etwa wenn es um die Frage geht, ob ein autonomes Auto bei einem unvermeidlichen Unfall eher das Leben seines Fahrers oder eines Fußgängers opfert. „Das ist unrealistisch und hilft nicht weiter.“

Informatiker und Hirnforscher

Experte Amnon Shashua ist Vorstandsvorsitzender und technischer Direktor des israelischen Unternehmens Mobileye, eines Spezialisten für Kamerasysteme. Seit 2003 ist er Professor für Informatik an der Jerusalemer Hebrew University.

Ausbildung Seinen Master in Informatik, den er 1989 in Israel erhielt, ergänzte Shashua um einen Doktortitel in Hirnforschung am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den USA, an dessen Labor für künstliche Intelligenz er 1993 arbeitete.

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