| Re:AI, LLM und selbstfahrende Autos |  |
>Klingt alles sehr interessant! Aber läuft man dann nicht gefahr dass das LLM "interpoliert" wenn irgendeine Situation nicht genau gelernt ist, und tendiert dann dazu einen Fehler zu machen?
>
>Ich bin nicht so firm, aber interessiert :)
Ja natürlich eine KI interpoliert oft um sich den gegeben Umständen optimal anzupassen, je mehr Datensätze es gibt, desto genauer wird interpoliert und umso besser ist auch das Ergebnis.
Und das Wichtigste ist, dass eine KI aufgrund eines fehlenden Datenbereichs nicht extrapolieren muss, weil dann wird es u.U. gefährlich. Deswegen sind Trainingsdaten so wichtig.
Ein sehr gutes Beispiel wie AI und neuronale Netze auch bei den hiesigen Teslas funktioniert ist das Vision only Parking, das sie eingeführt haben, um die Parksensoren abzuschaffen.
Dabei wird durch die 8 Kameras am Auto eine Art 3D Punktwolke erzeugt, was eigentlich nur mit LIDAR möglich ist. Diese 3D Punktwolke wird mit Hilfe der 2D Bilddaten aus den 8 Kameras durch ein neuronales Netz in Echtzeit erzeugt. Das funktioniert wirklich gut vor allem deshalb weil alle 8 Kameras eine bekannte Position am Auto haben. Diese Point Cloud ist vollkommend ausreichend rein über den Blick auf den Screen aus engen Parklücken rauszunavigieren. Viele bevorzugen dennoch Parkpiepser, weil sie im Nahbereich (unter 5cm) noch exakter sind und man theortisch bis auf unter einen Zentimeter an andere Objekte ranfahren kann. Im Real-Life finde die optische Lösung für mich weitaus angenehmer.