Je nachdem, wen man fragt, gilt künstliche Intelligenz entweder als Antwort auf sämtliche Probleme oder als die Technologie, die die Menschheit vom Planeten fegen wird – was als eigenes Ziel schon ziemlich absurd wäre. Man stelle sich vor: Die angeblich klügste Spezies der Erde entwickelt eine fühlende KI, nur um dann von einem Terminator erledigt zu werden, der gleichzeitig eine Uni-Hausarbeit plagiiert und auf Facebook ein Bild eines grotesk muskulösen Jesus Christus veröffentlicht. Ein wahrhaft passendes Finale.
Tatsächlich wissen wir nicht, wozu KI am Ende fähig sein wird. Das hindert Tech-Start-ups allerdings nicht daran, sie in jeden denkbaren Bereich unseres Alltags einzubauen. Im Auto begegnet uns das meist in zwei Varianten: als nervtötender KI-Assistent im Cockpit, der Kinoprogramme sucht, oder als unterschiedlich ausgereifte Technik für autonomes Fahren. Wer selbst gern fährt, hat von beidem nicht besonders viel.
KI-Fahrcoaches in Rennsimulationen
Doch im Hintergrund läuft eine leise Revolution an, deren erste unsichere Schritte derzeit in Rennsimulationen stattfinden. iRacing und Assetto Corsa Competizione dienen den ersten KI-Fahrcoaches als Testfeld. Statt das Lenkrad zu übernehmen und einem das Fahren abzunehmen, sollen sie einen zu einem besseren Fahrer auf der Rennstrecke machen. Noch ist das vor allem ein Werkzeug für die virtuelle Welt, doch mit Telemetrie im Fahrzeug und echten Trackdays wurde bereits experimentiert.
Das bekannteste System heißt trophi.ai. Weil es unter Sim-Racern besonders verbreitet ist, profitiert es zugleich von der größten Menge an Runden-Daten, die sich zu hilfreichen Empfehlungen bündeln lassen. Während der Fahrt erteilt eine synthetische Stimme vor einer Kurve Anweisungen und beurteilt die Fahrtechnik beim Herausbeschleunigen. Das funktioniert ziemlich gut ... zumindest bis zu einem gewissen Punkt.
trophi.ai: Bremsen lernen mit Telemetrie
Ich stieg in meine bevorzugte Kombination aus Auto und Strecke in iRacing und war zunächst beeindruckt. Das System erkannte sofort Schwächen bei Bremsdruck und Bremseinsatz und formte meine Bremsspuren über mehrere Runden hinweg zu etwas, das annähernd die richtige Gestalt hatte. Besonders gefiel mir, dass mein digitaler Beifahrer mir bestätigte, gute Arbeit zu leisten, wenn ich zufällig die korrekte Linie oder den passenden Bremsdruck traf. Jede Anerkennung nehme ich gern mit.
Grenzen gegenüber einem menschlichen Coach
Gegenüber einem menschlichen Coach zeigt sich die Schwäche darin, dass die KI nicht wahrnehmen kann, was man in einem konkreten Moment selbst sieht. Ihre Einschätzungen beruhen ausschließlich auf Telemetrie; visuelle Referenzpunkte, die beim Erlernen einer Strecke entscheidend sind, kann sie daher nicht empfehlen. Außerdem ist sie nicht schnell genug, um einen während der Fahrt durch eine Kurve zu führen. Die Hinweise müssen vorher aufgenommen und anschließend umgesetzt werden – was in schnellen Kurvenkombinationen noch schwieriger wird.
Als Ausgangspunkt ist das dennoch faszinierend, vor allem wegen des Potenzials für den Einsatz in der realen Welt. Ich bin überzeugt, dass das System mit seiner Weiterentwicklung reaktionsschneller und präziser wird. Und wenn ChatGPT mir irgendwann meinen Job wegnimmt, was offenbar unausweichlich ist, bleibt mir immerhin deutlich mehr Zeit, diese Bremspunkte zu üben.
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