Autonome Fahrzeuge, die mit grossen Sprachmodellen wie ChatGPT ausgestattet sind, können schwammige Anweisungen wie "so schnell wie möglich" richtig interpretieren und den Fahrgast tatsächlich auf dem schnellsten Weg zum Ziel bringen. Das haben Ingenieure der Purdue University herausgefunden.
Laut Forscher Ziran Wang sollten autonom fahrende Fahrzeuge alles verstehen müssen, was ihre Nutzer befehlen, auch wenn der Befehl impliziert ist. Obwohl heutige autonome Autos mit Funktionen ausgestattet sind, die eine Kommunikation mit ihnen ermöglichen, muss sich der User klarer ausdrücken, als wenn dieser zu einem Menschen sprechen würde. Im Gegensatz dazu können grosse Sprachmodelle auf eine menschlichere Art und Weise interpretieren und Antworten geben, da sie darauf trainiert sind, aus riesigen Mengen von Textdaten Zusammenhänge herzustellen und im Laufe der Zeit weiter zu lernen.
"Die herkömmlichen Systeme in unseren Fahrzeugen haben eine Benutzeroberfläche, bei der man Knöpfe drücken muss, um zu vermitteln, was man möchte, oder ein Audioerkennungssystem, bei dem man sehr deutlich sprechen muss, damit das Fahrzeug einen versteht. Die Stärke grosser Sprachmodelle liegt jedoch darin, dass sie alle möglichen Dinge, die man sagt, auf natürlichere Weise verstehen können", ergänzt Wang.
Das Spracherkennungssystem des Fahrzeugs, das mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet war, analysierte während der Experimente Befehle des Passagiers anhand von vorher erlernten Reaktionen und setzte sie in Anweisungen für das Drive-by-Wire-System des Fahrzeugs um, das mit dem Gaspedal, den Bremsen, dem Getriebe und der Lenkung verbunden ist.
Die Passagiere verwendeten sowohl Befehle, die die grossen Sprachmodelle gelernt hatten, als auch solche, die neu waren. Anschliessend nach ihren Eindrücken befragt waren sie mit den Entscheidungen des autonom fahrenden Autos zufriedener als mit denen eines herkömmlichen autonomen Fahrzeugs.
