Warum autonome Autos noch nicht existieren – Vier Hauptgründe laut Dan Bulwinkle

Key Takeaway
Ein vollständig autonomes Fahren existiert noch nicht, weil die komplexen Umweltbedingungen, die Notwendigkeit redundanter Sensorik, die inhärente Nichtdeterminismus von neuronalen Systemen und das Fehlen einer wirklich bewussten KI die Grenzen der heutigen Technologie setzen.

Summary

Autor & Kontext
Dan Bulwinkle, Software‑Entwickler und Robotikenthusiast, schreibt aus einer realistischer‑Optimisten‑Perspektive. Ziel: drei Hauptgründe erläutern, warum autonome Autos immer noch nicht existieren und warum Tesla schlechter dasteht als Waymo.

Grund 1 – Komplexe Umgebung

• Autonome Fahrten sind per Definition (fast) perfekt definiert, die Umwelt jedoch nicht: unvorhersehbare Wetterbedingungen, Menschen, Tiere, Straßenzustände, Verkehr.
• Vergleich mit einfachen robotischen Aufgaben (Poolreinigung) verdeutlicht den Unterschied zwischen Engineering‑ und Fantasy‑Grenzen.

Grund 2 – Sensorfusion & Redundanz

• Debatte um Kamera‑Basis vs. Lidar: Musk und der ehemalige CEO von Cruise favorisieren Kameras, Tesla hat Radarsensoren entfernt, Waymo nutzt Lidar.
• Sensorfusion ist notwendig, um in „störungsanfälligen“ Situationen zuverlässig handeln zu können.
• Fehlende Redundanz, z. B. das Fehlen von Windschutzscheiben‑Wischern oder Lidar, kann zu Abstürzen führen.

Grund 3 – Softwareverifikation & Stochastik

• Neuronale Netze sind per Definition stochastisch; unterschiedliche Lichtverhältnisse oder Reflektionen führen zu unterschiedlichen Output.
• Tesla‑Beispiele zeigen Bugs in der Konsole und das Fehlen einer formalen Verifikation.
• Diese Unsicherheiten machen ein umfassendes Testen der kompletten Software unmöglich.

Grund 4 – Sentience (Bewusstsein)

• Für uneingeschränkte Autonomie wird laut Bulwinkle ein echtes Bewusstsein benötigt.
• Der Autor verweist auf Film‑ und Literaturbeispiele („Short Circuit“, „I, Robot“) und argumentiert, dass aktuelle LLMs keine Authentizität besitzen.
• Aktuell sind alle autonomen Systeme „Human‑in‑the‑Loop“, z. B. Cruise‑Tester, die im Notfall einen Knopf drücken müssen.

Reale Beispiele & Tests

• Waymo‑Autos in LA, die von Protesten misshandelt wurden.
• Google‑Testfahrzeug (STANLEY) hatte Schwierigkeiten mit Radfahren und musste vom Tester „neustarten“.
• Die Unfähigkeit, mit unerwarteten Ereignissen wie Menschen auf der Straße umzugehen, bleibt ein kritischer Schwachpunkt.

Lösungsvorschlag – Teilautonomie & Netzwerke

• Statt „Full Self‑Driving“ empfiehlt Bulwinkle ein Netzwerk von teilweise autonomen Fahrzeugen mit einer subsumptions‑Architektur.
• Ziel: Insbesondere Unfallsituationslimitierung durch koordiniertes Verhalten, nicht individualisierte KI.
• Ein Geschäftsmodell könnte Versicherungsunternehmen als Hauptnutzer einbinden, um gemeinsame Sicherheit und Kostenreduktion zu fördern.

Kommentare von Experten

• Rodney Brooks kritisiert den Hype, betont realistische Ansätze, erwähnt STANLEY und die Subsumption‑Architektur.
• Bulwinkle selbst bezieht sich auf die 1956‑Dartmouth‑Konferenz und hebt die kontinuierliche Skepsis gegenüber unmenschlicher „Intelligenz“ hervor.

Schlussbetrachtung

…Ein stärkerer Fokus auf Teilautonomie, vernetzte Systeme und sicherheitsorientierte Sensorfusion könnte den Weg in Richtung vertrauenswürdiger Road‑Safety-Technologien ebnen.

Quelle: https://dan.bulwinkle.net/blog/full-self-driving-cars/