Wer hat noch nicht die Augen verdreht, wenn das eigene Auto auf einen simplen Sprachbefehl mit einem ratlosen „Das habe ich nicht verstanden“ antwortet?
Diese Momente des Missverständnisses zwischen Mensch und Maschine sind nicht nur frustrierend, sondern können, gerade wenn man versucht, während der Fahrt das Navi zu bedienen, auch gefährlich werden.
Besonders knifflig wird es, wenn in einem E-Auto die Suche nach der nächsten Ladestation über einen Touchscreen stattfinden muss.
Doch genau hier bahnt sich eine Revolution an.
Wir haben Christopher Burgahn von fronyx gefragt:
Wie können wir mit Maschinen so intuitiv sprechen wie mit Menschen?
Seit jeher träumen wir davon, mit Maschinen genauso mühelos und intuitiv zu kommunizieren wie mit unseren Mitmenschen. Nehmen Sie beispielsweise C3PO aus „Star Wars“, Marvin aus „Per Anhalter durch die Galaxis“ oder J.A.R.V.I.S aus den „Iron Man“ Filmen – all diese Science Fiction Assistenten verkörpern diese Vision.
„Large Language Models“, wie ChatGPT von OpenAI, revolutionieren die sprachbasierte Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Diese Modelle verarbeiten natürliche Sprache, ermöglichen überraschend menschenähnliche Dialoge und markieren so den Beginn einer neuen Ära der Nutzererfahrung, auch in der Interaktion zwischen Fahrern und Fahrzeug.
Welchen Mehrwert liefert diese Sprachtechnologie dem Automobilsektor?
Large Language Models (LLMs) bergen das Potenzial, unsere Autos von Transportmitteln zu proaktiven und vertrauenswürdigen Reisebegleitern zu wandeln, analog zur Rolle, die das Smartphone heutzutage als alltäglicher Begleiter einnimmt.
Stellen Sie sich vor, Ihr Auto versteht nicht nur, dass Sie Ihre Route ändern möchten, sondern fragt bei Unklarheiten nach und kommuniziert transparent, was es verstanden hat – anstatt einem „Wiederholen Sie bitte Ihre Anfrage”.
Ein fortgeschrittenes Szenario könnte beinhalten, dass Sie während der Fahrt einen Stopp mit sowohl Kiosk als auch Toilette einplanen können.
Im Laufe der Zeit lernt Ihr Fahrzeug Sie und Ihre Präferenzen durch Ihre Sprachbefehle und Konversationen immer besser kennen. Sagten Sie beispielsweise: „Ich könnte einen Kaffee vertragen“, könnte Ihr Auto die Route so anpassen, dass sie einen gemütlichen Café-Stopp inkludiert, und das, ohne dass Sie explizit nach Cafés entlang der Route fragen müssten.
In dieser Ära wird Technologie nicht nur assistieren, sondern aktiv den Alltag bereichern, indem sie uns nicht nur von A nach B befördert, sondern auch die Reise dorthin nahtlos und individuell gestaltet.
Wie werden LLMs aktuell in der Automobilbranche genutzt und welche Herausforderungen gibt es dabei?
Der aktuelle Stand der Automobilindustrie im Hinblick auf den Einsatz von LLMs in der Sprachtechnologie lässt sich als vielversprechend beschreiben, befindet sich allerdings noch in den ersten Anfängen.
Einige namhafte Akteure der Branche haben bereits erste Schritte zur Integration fortschrittlicher Sprachmodelle in ihre Systeme unternommen:
- General Motors hat beispielsweise eine Integration mit ChatGPT für die Nutzung innerhalb seiner Fahrzeuge verkündet.
- Mercedes hat sich auf die Technologie eingelassen und im Juli seine Sprachsteuerung in einem groß angelegten Testlauf durch die Integration von ChatGPT ins Fahrzeug erweitert.
- TomTom, hat ein Plugin in den Service von ChatGPT veröffentlicht, das es Nutzern ermöglicht, ihre Routen mittels sprachgesteuerter Interaktion zu planen.
Dennoch: Trotz dieser bahnbrechenden Entwicklungen und Implementierungen befinden wir uns noch in einer Phase, in der die Fähigkeiten der Systeme beschränkt sind.
Die Qualität der Konversation ist noch niedrig, da sie nicht auf den Anwendungsraum „im Auto“, sondern für Tätigkeiten am Schreibtisch ausgelegt ist.
Auch ist Wissen außerhalb der trainierten Sprachmodelle meist noch nicht Teil der Lösungen, wie z. B. bei ChatGPT, das jetzt auch auf Informationen aus dem Internet zugreifen kann. Dieses externe Wissen wie z. B. aktuelle Informationen über Ladepunkte oder Tankstellen ist allerdings notwendig und muss im Auto bereitgestellt werden.
Ein Grund dafür: die großen LLMs wie ChatGPT sind sogenannten Foundational Modells, die als Grundlage dienen. Um alle Anwendungsfälle im Auto mit bester Qualität erfüllen zu können, müssen diese Modelle spezifisch angepasst werden.
Die passende Ladeinfrastruktur zu finden, ist so ein Spezialfall.
Können LLMs dazu beitragen, die Akzeptanz von E-Mobilität zu erhöhen, indem sie benutzerfreundliche und interaktive Erlebnisse schaffen?
Der Schritt vom Verbrennungs- zum Elektromotor ist nicht nur für die Automobilindustrie eine Herausforderung. Mit dem Umstieg müssen sich auch die Fahrer mit einer komplett neuen Welt vertraut machen. Es gilt, neue Konzepte wie die Batteriekapazität und Ladeleistung des Autos sowie die Steckertypen und die Ladegeschwindigkeiten der Ladesäulen zu verstehen sowie nach geeigneter Ladeinfrastruktur zu suchen.
Wäre da nicht ein digitaler Assistent ideal, der die Neuankömmlinge in der Elektromobilitätswelt an die Hand nimmt, um Einstiegsbarrieren zu senken, Reichweitenangst zu verhindern und dabei zu helfen, durch den Dschungel der öffentlichen Ladeinfrastruktur zu navigieren?
Gerade das Finden von geeigneter Ladeinfrastruktur während der Fahrt ist nicht trivial: Aktuelle Navigationssysteme und Apps ermöglichen das in manueller Form.
Stellen Sie sich vor, Ihr Fahrzeug findet nicht nur die Stationen für Sie, sondern berücksichtigt dabei Fahrzeugdaten und Ihre persönlichen Bedürfnisse. Der Ladezustand des Autos, Ihr Bedürfnis zur Toilette zugehen, Ihre Lieblingsrestaurantkette und sogar die Stimmung der Familie im Auto wird berücksichtigt, sodass nur Orte mit einem Spielplatz zum Toben für die Kinder vorgeschlagen werden.
Hier eröffnen LLMs das Potenzial, den Fahrern ein nahtloses, reibungsloses Erlebnis zu bieten, indem alle Faktoren in einem interaktiven, dynamischen Dialog zwischen Fahrzeug und Fahrer miteinander verbunden werden.
Dieses Potenzial heben wir bei fronyx mit „ChargeGPT“. Versuchen Sie es selbst: ChargeGPT
Auf dem Weg zur Autonomie: Sprachmodelle als Brücke zur selbstfahrenden Technologie.
Wir stehen an der Schwelle zu einer Ära, in der unsere Autos zu aktiven Begleitern auf unseren Reisen werden. Sie werden mit uns kommunizieren, unsere Bedürfnisse vorausahnen und uns in unseren Mobilitätsbedürfnissen unterstützen. LLMs werden diese Schnittstelle zwischen Mensch und Technologie so nahtlos und intuitiv gestalten, dass die Interaktion mit dem Fahrzeug so natürlich wird wie das Gespräch mit einem Beifahrer. Erst diese Fähigkeit wird den Wandel hin zu autonomen Fahren ermöglichen, das uns sicher und zuverlässig an unser gewünschtes Ziel bringt.
Mehr Informationen gibt es unter: www.fronyx.io
Über Christopher Burgahn:
Christopher Burgahn ist Gründer und Geschäftsführer der fronyx GmbH. Er ist ein passionierter Unternehmer und Produktentwickler im Bereich der Software-as-a-Service, mit Fachexpertise in der Elektromobilitätsbranche und künstlicher Intelligenz. Seine Leidenschaft ist es, die Mobilität der Zukunft nachhaltig zu gestalten und die Automobilindustrie auf ihrem Weg in eine grünere und nachhaltigere Zukunft zu unterstützen.
Quellen für den 3. Abschnitt:
- GM explores using ChatGPT in vehicles
- Mercedes-Benz hebt Sprachsteuerung auf ein neues Level | Mercedes-Benz Group
- TomTom’s Location-informed ChatGPT plugin | TomTom Newsroom