Roboter, Autos und der Investor — warum Digitalisierung eine andere Diskussion verlangt

Midea kauft KUKA. Und ein Tesla Model S baut halbautomatisch einen tödlichen Unfall. Zwei Ereignisse, die enger in Verbindung stehen, als es auf den ersten Blick scheint. Nicht technologisch. Gesellschaftlich.

Midea kauft KUKA?

Industriepolitisch kann das interessant sein, und natürlich bestehen Bedenken eines Abflusses von Know-how in einen sehr anders aufgestellten Markt. Andere wiederum sehen Potentiale, einen wichtigen Markt noch besser zu erschließen.

Das ist eine Problemstellung, die sicherlich für KUKA selbst, als auch für Investoren, Kunden von KUKA wie etwa Automobilfirmen betrifft, und auch Wirtschaftspolitiker. Sind doch Konzerne im 21. Jahrhundert auf dem aufstrebenden Ast, Politik ganzer Kontinente zu beeinflussen.

Die öffentliche Diskussion jedoch geht am eigentlichen Thema vorbei, obwohl die Investorenpräsentation auf der Akquise-Website das Warum deutlich anspricht.

Ein Interview mit Armin G. Schmidt, CEO bei ATS Advanced Telematic Systems GmbH im VDI Blog, weist eher in die richtige Richtung:

»[…] kann man das Car Sharing bis zu autonomen Flotten hier gut weiterdenken. Darauf sollten sich Hersteller einstellen.«

Weiterdenken.

Auto im Schneetreiben

Wie sich die Hersteller auf das autonome Fahren einstellen können, habe ich im Beitrag 44 Fragen… bereits aufgezeigt, und das Thema insgesamt in meiner Artikelserie über autonomes Fahren beleuchtet.

Klassische Industrieroboter reichen nicht

Wir haben hierzulande — übrigens in meiner Heimatstadt Augsburg — mit KUKA ein Unternehmen, dass Roboter und Robotersysteme bauen kann wie kaum ein zweiter: Schwere Lasten in vielen Freiheitsgraden präzise und absolut reproduzierbar bewegen, mit hoher Geschwindigkeit Trajektorien — Bewegungsabläufe — abfahren und dabei komplexe Aufgaben erfüllen.

Auch studentische Teams beim RoboCup — das Finale der Weltmeisterschaft übrigens vergangene Woche in Leipzig — nutzen für eine Liga (RoboCup@Work) diese Roboter in einer kleineren Ausgabe für Aufgaben aus der Industrie 4.0. Doch etwas ist anders: Die Roboter haben außen am orangen Arm zusätzliche Kabel dran, wie Nervenbahnen und Nervenstränge ziehen sie sich über die gesamte Außenhaut, bis hin zu zusätzlichen Sensoren und Kameras nahe dem Kopf. Denn etwas fehlt dem klassischen Industrieroboter: Eine Vorstellung seiner Umwelt.

Der Roboter macht genau das, was ihm vorher beigebracht wurde. Deswegen sind die meisten Industrieroboter heute auch noch in Käfigen untergebracht, um die Menschen vor den Bewegungen zu schützen.

Industrie 4.0 erfordert kooperatives Arbeiten: Roboter und Mensch gemeinsam, im selben Arbeitsbereich. Dafür braucht der Roboter eine Vorstellung seiner Umwelt, der Objekte und somit Personen im Umkreis. Seine Bewegungen müssen sich dynamisch auf veränderte Bedingungen einstellen.

Als Kombi-Lösung gibt es das mittlerweile. DLR, die Deutsche Luft- und Raumfahrtgesellschaft, forscht daran, wie auch viele Universitäten und Forschungseinrichtungen weltweit. Kommerziell geht das ebenfalls schon, wie etwa Euclid Labs aus Italien zeigt.

Euclid Labs KUKA Bin Picking Robot

Das muss großflächig in die Industrieroboter, damit eben nicht mehr hauptsächlich gesteuert (offene Regelung), sondern Feedback-geregelt wird (geschlossener Regelkreis). Dafür braucht es Sensoren, Kameras, und Intelligenz im Gerät und in der Umgebung. Industrie 4.0 ist eine Hardware- und Softwaresache und eine organisatorische ebenso wie eine menschliche.

Und genau das ist die Chance der KUKA-Akquisition: Viel mehr Marktzugang, damit mehr Kundenbedürfnisse, neue Märkte, und neue Technologien, verbunden mit den klassischen Tugenden und Stärken von KUKA. Das wird was.

Ist das nicht an anderer Stelle ebenso?

Ein bisschen Assistenz fürs Auto reicht nicht

Viel wird von Telematik geschrieben, während die neuen Oberklassemodelle der Autohersteller und auch Tesla zunehmend Assistenten in die Fahrzeuge einprogrammieren, die Autos teilweise autonome Aktionen ausführen lassen. Vom Einparken bis zur Spur halten und im Stau fahren ist bereits vieles realisiert.

Tesla und die deutschen Premiumhersteller bieten in ihren aktuellen hochpreisigen Fahrzeugmodellen viele Fahrerassistenzsysteme, die weitgehend selbständiges Fahren erlauben. Technisch erlauben. Denn das, was bei Mercedes Drive Pilot bzw. Spurwechsel-Assistent und bei Tesla etwas amerikanisch-großspuriger Autopilot heisst, kann zwar ziemlich gut autonom fahren, darf es aber nicht. Der Fahrer muss jederzeit die Kontrolle behalten und die Hände am Lenkrad lassen.

Im konkreten Todesfall mit Tesla hatten sowohl Fahrer als auch Auto das Hindernis wohl nicht als solches erkannt.

Das alles ist offiziell noch Fahrerassistenz, aber das reicht nicht.

Denn wenn im Zweifelsfall immer noch der Mensch die Verantwortung trägt, wird trotzdem jeder die Schuld beim Auto vermuten. Also muss es zum vollständigen autonomen Fahrzeug kommen. Was wiederum ein großes Marktpotential für so manchen Autohersteller bietet: Taxi-Killer Uber hat sich beispielsweise eine Option auf 100000 Mercedes Benz S-Klasse Autos gesichert (Quelle: Reuters), für einen Schätzwert von 7 Milliarden Euro.

Situatives Erkennen und vollautomatische Entscheidungen

Der kooperative Roboter weiß, was zu tun ist, und erkennt menschliche Kollegen so sicher, dass die beiden sich nicht ins Gehege kommen. Er erkennt die Bewegung des Menschen und kann so sogar vorhersagen, wo sich dieser gerade hinbewegt und wohin er greift. Das erkennt er nach einigem Training (Stichwort Machine Learning) schneller und sicherer als ein Mensch das je könnte.

Das autonome Auto weiß, wohin es zu fahren hat, und erkennt Verkehrssituationen schneller und zuverlässiger als der Mensch, vor allem aber deutlich besser als der durchschnittliche Fahrer.

Wer schon einmal hinter einem LKW herfuhr, der nur noch schwer die Spur halten konnte, und beim Überholen dann am übermüdeten Fahrer auch sah warum, der wird mir zustimmen: Es ist eine dämliche Idee, ein 30-Tonnen-Gefährt mit 90 Sachen auf der Autobahn längere Zeit von einen Menschen steuern zu lassen.

Es ist eine dämliche Idee, ein 30-Tonnen-Gefährt mit 90km/h von einen Menschen steuern zu lassen.
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Während ein 30-Tonnen-LKW ausreicht, um ein ganzes Stauende zu pulverisieren, reicht der Impuls eines 2-Tonnen-PKW auch bei Stadtgeschwindigkeit immer noch gut aus, um Fussgänger und Fahrradfahrer zu töten und um andere Autos zu falten. Es ist eine doofe Idee, auf Dauer ein 2-Tonnen-Gefährt durch nur unwesentlich angelernte Menschen mit bisweilen zweifelhaften Ernährungs- und Schlafgewohnheiten und noch zweifelhafteren Egoismen steuern zu lassen.

Auf der Autobahn gilt das übrigens noch mehr, denn die Energie steigt mit dem Quadrat der Geschwindigkeit. Ein 2,5-Tonnen-PKW mit 200 km/h hat 3,1 Megajoule kinetische Energie, und ein 15-Tonnen-LKW mit 82 km/h genau dieselbe Energie. Der Mensch ist kognitiv nicht wirklich dafür gemacht, und das Training reicht eigentlich nicht.

Beinahe alle Unfälle werden durch nicht angepasste Geschwindigkeit oder durch Unaufmerksamkeit verursacht.

Der Mensch muss raus aus dem Fahrersitz.
 
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Der Computer kann das besser, und wenn nicht schon heute, dann in wenigen Jahren. Die Zahl der im Straßenverkehr getöteten und schwerverletzten Menschen wird drastisch abnehmen.

Aber sie wird wohl nicht auf Null fallen, und da liegt ein Problem: Denn das bedeutet, dass wir, die Gesellschaft, akzeptieren lernen müssen, dass auch autonome Fahrzeuge Unfälle bauen werden, und das dabei hin und wieder ein Mensch sterben wird. Genauso, wie wir jetzt im Moment akzeptieren, dass in Deutschland jeden Tag durchschnittlich 10 Menschen im Straßenverkehr sterben und über 1000 verletzt werden (Quelle: DeStatis).

Weil immer der Unterton mitschwingen wird: Eine Maschine hat einen Menschen getötet. Aber Fakt ist dann: Kaum ein menschlicher Fahrer wird diese Art Unfälle verhindern können. Wir sagen ja auch nicht, die Haushaltsleiter hätte als Gerät einen Menschen getötet, wenn er herunterfällt (ausser sie brach zusammen).

Und genau dasselbe wird mit kooperativen Robotern passieren. Weniger in der Fabrik, da ist zumindest in einigen Teilen der Welt heute schon so viel Sicherheit vorhanden, dass kaum jemand zu Tode kommt.

In anderen, gefährlicheren Einsatzgebieten von Robotern und Menschen mag das noch anders aussehen. Auch hier wird das normale Betriebsrisiko, das wir momentan für den Menschen akzeptieren, mit zunehmender Robotisierung der Maschine angelastet werden, obwohl es ja wahrscheinlich deutlich sicherer für den Menschen wird.

Das liegt an der Absence Blindness, also dem Unvermögen, etwas nicht vorhandenes in die Überlegungen mit einzubeziehen.

Wir sehen also nicht die tausenden Verkehrstoten, die es dank autonomen Fahren nicht mehr geben wird, sondern nur die wenigen, die nach wie vor zu beklagen sein werden.

Bei allem, was wir deshalb in Regeln und Gesetze zu gießen gedenken, sind wir als Gesellschaft gut beraten, uns Daniel Kahnemans Schnelles Denken, langsames Denken zur Hand zu nehmen.

Akzeptanz folgt dem Geschäftsmodell

Gottseidank sind viele Menschen — besonders hierzulande — sehr stark preisgesteuert. Sobald es also einen Dienst autonomer Autos gibt, die man einfach über eine Smartphone-App rufen kann, und der aufgrund der besseren Fahrzeugauslastung ganz natürlich deutlich billiger sein wird als ein eigenes Auto, wird ein Umdenken einsetzen.

Und wer heute noch über Roboter, egal ob in Industrie oder als Teil des täglichen Lebens im Service schimpft, der wird aus Bequemlichkeit und Budgetgründen die Assistenten ebenso akzeptieren, wenn sie Kleidung zusammenlegen und verräumen, das Geschirr im Restaurant abräumen und spülen. Andere Roboter, wie etwa zur Müllsortierung, holen noch das Beste aus dem Abfall heraus.

Schon heute akzeptieren wir rein virtuelle Roboter, mit denen wir über Web-Oberflächen Hotels buchen, unser Konto führen und günstigere Versicherungen abschließen.

Das autonome Fahrzeug wird kommen. Ganz sicher. Die Akzeptanz folgt dem Geschäftsmodell.
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Die Akzeptanz folgt dem Geschäftsmodell, dessen bin ich sehr zuversichtlich.

Wie sehen Sie das?

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Photos: Joachim Schlosser, License Creative Commons Attribution Share-Alike.
 Title Photo: Steve Jurvetson on Flickr, License Creative Commons Attribution


Originally published at Dr. Joachim Schlosser.