Mehr als die Hälfte der deutschen E-Auto Fahrer bereuen den Kauf

hier noch eine herauskopierte Definition, wo klar ersichtlich ist, dass eben die aktuellen Navis, eine von den ersten massentauglichen ML-Anwendungen war, deshalb kommt dieses Beispiel auch oft in Trainings/Vorträgen zu AI/ML, weil für die Leute dann das ganze greifbarer ist:

Definition von Machine Learning im Detail

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Trainieren von Computern, um aus Daten und Erfahrungen zu lernen und sich stets zu verbessern – anstatt explizit dafür programmiert zu werden. Beim Machine Learning werden Algorithmen darauf trainiert, Muster und Korrelationen in großen Datensätzen zu finden und auf Basis dieser Analyse die besten Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Anwendungen für maschinelles Lernen verbessern sich mit ihrer Nutzung und werden umso genauer, je mehr Daten sie zur Verfügung haben.

Sie befinden sich überall um uns herum – in unseren Haushalten, in unseren Warenkörben, in unseren Unterhaltungsmedien und in unserem Gesundheitswesen.

Ich würde aber auch behaupten, dass hinter der BMW Navigation keine KI steckt, die aus dem Fahrverhalten der BMW-Fahrer lernt. Gerade so Dinge wie Tempolimits, Baustellen, gesperrte Durchfahrten etc. würden sonst viel schneller erkannt werden. Anders sieht es bei Google aus, wenn dort auf einmal alle Autos einen Umweg fahren, zeigt Maps das innerhalb von kürzester Zeit als Sperrung an.

Wo ich das auch bei BMW sehe, ist bei der Stauerkennung und Anzeige.

Da hatte ich mal mit Apple Karten eine interessante Situation:

Ich war auf der Landstraße unterwegs und das Navi hat immer genau über mir Stau angezeigt, obwohl es komplett leer war. 2-3 Minuten und ein paar Kurven später hab ich den Traktor vor mir gefunden, der tatsächlich eine Spur auf dem Navi hinterlassen hat, weil ca. 20 Autos dahinter festhingen. DAS ist schnell!

Ich hab es heute mal ausgerechnet, diesen Monat hab ich viel AC geladen via BMW App und DC bei Solarparks oder für 55cent/kWh hier im Ort.

Damit komme ich mit Ladeverlusten die ich mit 10% annehme und der Grundgebühr für Active auf 0,53cent/kWh im Durchschnitt.

Das heißt 12,19Euro/100km bei 23kWh/100km die ich jetzt einfach mal annehme. Für ein 500PS Auto eigentlich immer noch ziemlich gut. Und dank meinem Arbeitgeber, kann ich alles an Laden einreichen und muss es nur versteuern. Also komme ich effektiv bei etwa ~6Euro/100km raus.

Ich bin neu hier im Forum und stelle mich kurz vor. Ich bin BMW-Sammler und habe viele tolle Benziner, E3–E24, wem das noch etwas sagt: 3,3 LiA (1977) bis 635 CSi (1980). Das waren geniale, sportlich-elegante Autos mit phantastischen Motoren.

2019 habe ich mir einen i3s bestellt, und es war Liebe auf den ersten Blick. Allerdings waren längere Strecken (>300 km überland) ganz am Anfang, als ich noch unerfahren mit der E-Mobilität war, das mit Abstand Unentspannteste, das ich in meinen 30 Jahren Autofahren jemals erlebt habe. Auf der ersten Langstrecke fuhr der Stress im Nacken mit: Wird der Akku bis zur nächsten Ladestation reichen? Wird sie frei sein? Wird sie funktionieren? Aber das hat sich mit ein bisschen Erfahrung bald gelegt, zumal der i3s von vornherein eher ein reiner Stadtflitzer ist. Das Auto ist als futuristisches Designstatement und in seiner Technologie (die ja dem Stand 2013 entspricht) genial.

Ich warte nun mit großer Vorfreude auf meinen soeben gekauften i4 edrive40 in Sanremo Grün und Leder Cognac, einer der letzten mit dieser Farbe, EZ 04/2024, ein Dienstwagen von BMW mit 4.000 km. Ich habe mich bewusst für einen i4 und nicht für einen Benziner entschieden.

Eine Rückkehr zum Benziner (Diesel war nie meines) wäre für mich eher ein echter Rückschritt. Selbst der seidenweichste 8- oder 12-Zylinder kommt nicht an die souveräne Stille eines Elektroantriebs heran. Von den Fahrleistungen, dem Komfort des Rekuperierens ganz abgesehen. Das sind ebenso innovative wie komfortbetonte Merkmale.

Auch wenn sich sicherlich vieles an dieser Technologie noch optimieren lässt hinsichtlich Reichweite und Ladeinfrastruktur (und Komfort beim Laden: Warum z.B. müssen Ladestationen in der Regel in abgelegenen dunklen Gewerbegebieten sein und nahezu immer ohne Überdachung und ohne einen Hauch von "Hier bist du willkommen"?) – die Entwicklung ist unumkehrbar. Es macht auch einfach Spaß, vorne bei der technologischen Entwicklung mit dabei zu sein.

Ich bin BMW-Fan, weil BMW mit vielen Modellen, wie etwa zuletzt auch dem i3, spätestens seit den 1970er Jahren den Anspruch hatte, der Zeit ein Stück voraus zu sein. Ich bin jetzt also beides: Von BMW überzeugt und von der Elektromobilität.

Zitat von phchecker17

Ich würde aber auch behaupten, dass hinter der BMW Navigation keine KI steckt, die aus dem Fahrverhalten der BMW-Fahrer lernt. Gerade so Dinge wie Tempolimits, Baustellen, gesperrte Durchfahrten etc. würden sonst viel schneller erkannt werden. Anders sieht es bei Google aus, wenn dort auf einmal alle Autos einen Umweg fahren, zeigt Maps das innerhalb von kürzester Zeit als Sperrung an.

Wo ich das auch bei BMW sehe, ist bei der Stauerkennung und Anzeige.

Da hatte ich mal mit Apple Karten eine interessante Situation:

Ich war auf der Landstraße unterwegs und das Navi hat immer genau über mir Stau angezeigt, obwohl es komplett leer war. 2-3 Minuten und ein paar Kurven später hab ich den Traktor vor mir gefunden, der tatsächlich eine Spur auf dem Navi hinterlassen hat, weil ca. 20 Autos dahinter festhingen. DAS ist schnell!

deine Ausführung beruht darauf, was als Datenbank vorhanden ist, bzw. wie gut diese ist,

jedoch ist es trotzdem AI/ML,

aber klar, wie gut AI/ML funktioniert hängt immer davon ab, wieviele Daten sind vorhanden, bzw. auf welche Datenbank kann zugegriffen werden und wie gut der Berechnungsalgorithmus ist,
und hier ist Google oder Apple sicher besser als wie HERE,

selbst das beste AI/ML Programm ist Schrott, wenn es keine Daten hat,
warum bietet denn ChatGPT die Standardversion gratis an?
ganz einfach, weil sie dadurch extrem viele Daten sammeln und daraus lernen können,

wenn du aber ein Navi hast, das im schlimmsten Fall nur z.B. die eigene Marke auslesen kann, ist das was anderes, als wie ein Android basiertes Netz,
die andere Frage ist halt auch, dein Handy kommuniziert immer mit "daheim" und du bist somit gläsern,

aber es gibt eben nicht beides,
0 Kommunikation und 0 Daten, aber ein funktionierendes AI/ML System

Ich kann phchecker17 nur zustimmen, die aktuellen Navis haben nichts mit KI zu tun. Dieser Hype um KI sind größtenteils nur Werbeaussagen. Jeder setzt heute angeblich KI ein um den Aktienkurs hochzutreiben. Nur weil ein Programm intelligent geschrieben ist und ein paar sinnvolle Algorithmen enthält, ist das noch lange keine künstliche Intelligenz, sondern es war ein intelligenter Programmierer.

Maschinelles Lernen macht Sinn, aber dass das BMW-Navi irgend etwas lernt glaube ich nicht. Die Erfahrungen sprechen einfach dagegen. Ich nehme an, die greifen auf einen anderen Dienst wie Google-Maps oder ähnliches zurück und die bilden nur den aktuellen Stand ab. Und mit diesen Informationen eine Umleitung zu berechnen, dazu braucht es keine künstliche Intelligenz.

ich glaube, ihr wisst alle nicht, was mit AI/ML aktuell gemeint ist, bzw. wie es definiert ist oder habt eine falsche Erwartungshaltung an AI/ML,

wie hier zu sehen ist, viele Leute haben eine falsche Meinung davon, bzw. wissen gar nicht, dass es AI/ML schon seit zig Jahrzehnten gibt,

das war eben vielen Leuten nicht bewusst, inkl. mir bis vor 1 Jahr,

habe mich jetzt berufsmäßig intensiver damit beschäftigen müssen, daher hier ein paar Infos von mir aus den ganzen Trainings/Schulungen/Lehrgängen, die ich jetzt hinter mir habe:

AI/ML ist vereinfacht gesagt:
Daten sammeln und aus diesen Daten eine Vorhersage zu treffen, bzw. eine Entscheidung,

also im Grunde genommen ein intelligenter Optimierer mit dynamischen Parametern anstatt einem fixem Parameter

sprich an Hand vom Navi:
ohne AI/ML:
du willst von A nach B,

das Navi zeigt dir je nach Einstellung die kürzeste oder schnellste Strecke an und das wars,

Navi mit AI/ML kann auf eine Datenbank zugreifen und entsprechend zusätzlicher Infos die Strecke dynamisch anpassen, wenn er drauf kommt, das anhand von neuen Daten eine andere Strecke auf einmal schneller ist,

und wie gut oder schlecht, bzw. wieviele Daten gesammelt werden, das entspricht halt der Qualität der jeweiligen Lösung,

aber auch die schlechteste aktuelle BMW Lösung im i4 ist AI/ML

klar könnte die verbessert werden, indem er z.B. eine Baustelle oder ein neues Verkehrschild, nachdem du das 3. Mal dasselbe Szenario hattest, an das System melden und speichern,

und hier liegt das Hauptproblem der EU mit ihrer DSGVO und Digital Act,

viele Lösungen, die gehen würden, sind aktuell leider in der EU verboten, wo wir auch in Zukunft schauen müssen, dass uns nicht die restliche Welt links und rechts überholt,

bestes Beispiel: Apple´s neue KI-Funktionen (egal was man davon hält), sind überall auf der Welt erlaubt außer in der EU

andere Beispiele von AI/ML:

Suchmaschine,
du tippst 2 oder 3 Wörter ein und dann rätselt er anhand der gespeicherten Daten, was könnte deine nächste Eingabe sein (dies entspricht dem sogenannten LLM (large language model) Verfahren)

oder:

du hast eine Datenbank, wo drinnen steht, in der Stadt abc wird ein Haus mit x m² und y Zimmer zu Preis z gekauft,
wenn ich dann Haus mit 150 m² und 7 Zimmern verkaufen will, welcher Preis ist erreichbar

das ist einer der klassischsten Anwendungsfälle von ML,

genauso wie z.B. in der Entwicklung für Platinen,

du hast eine Datenbank mit zig Schaltplänen und einem dazugehörigen Layout für die Produktion,

du machst einen neuen Schaltplan, er sucht in der Datenbank um einen ähnlichen zu finden und falls er einen findet, schlägt er dir ein passendes Layout vor,

ohne dass du dieses selber noch erstellen musst

und nochmals AI/ML lernt nicht von sich aus, sondern nur von den Daten die sie sammelt und ist daher nur so gut wie die Datenbank wo alles drinnen liegt,
das was ihr alle meint, nämlich das ein System selbstständig lernen kann ohne zusätzliche Daten funktioniert ist aktuell bei AI/ML für den Massenmarkt nicht angedacht, bzw. ist wahrscheinlich nie wirklich möglich,

weil ein solches System kann auch nur wie unser Gehirn funktionieren und muss irgendwo Daten abspeichern bzw. auf Daten zugreifen können,
das einzige was möglich ist, per AI/ML System selbstständig mehr Daten zu generieren, was aber dann trotzdem jemand validieren muss

Naja, ich denke es gibt ein anderes Verständnis von KI als noch vor fünf Jahren beziehungsweise die Definition im landläufigen Gebrauch hat sich etwas gewandelt. Formal gebe ich dir zwar recht, aber wenn man heute von KI spricht, sind eigentlich immer Technologien auf Basis neuronaler Netze gemeint.

Nach dieser Definition nutzen die allermeisten Navis keine KI, wohl aber Technologien wie ChatGPT (LLMs im Allgemeinen), generative Bildgeneratoren, einige Sprachassistenten, in der Entwicklung befindliche Fahrassistenten usw.

Hmm, könnten wir das KI Thema eventuell auslagern? Ist doch ziemlich OT hier.

dann erkläre mir genau, wie ein neuronales Netz funktioniert

um wieder beim einfachsten zu bleiben,
Navi hat den Grundtyp eines neuronalen Netzes, es hat Daten und anhand von Eingangsparametern, wie Stauinfo, Verkehrsaufkommen, gerade passiertem Unfall, gesperrte Straßen etc.,
wird eine andere Lösung gesucht, als die zuvor angebotene,

sprich, Parameter sind miteinander verknüpft und wie vorher auch schon angesprochen,
das ist ja ein what/if Szenario,
ja genau, die neuronalen Netze (wie auch unser Gehirn) sind so aufgebaut,
was tun wir, wenn .......

klar, hier ist noch viel Potential, gerade im Bereich, wie könnte sich der Stau entwickeln, usw.

Google-Maps hat ja schon Grundfunktionen drinnen an Hand von alten Werten, wie z.B. wie war gestern der Verkehr um diese Zeit, bzw. was war gestern oder letzte Woche am selben Tag die schnellste Route,

nur bekommen wir das nur bedingt mit,

das ist dann eher das Erlebnis, warum schickt er mich heute so durch die Stadt

was beim E-Auto hier noch möglich ist, wären dann mehr Auswertungen, wie z.B. wenn ich dort und dort laden muss, wie wahrscheinlich ist es, dass eine Ladesäule frei ist,
basierend auf dem Verkehr dorthin, auf der aktuellen Auslastung und der Erfahrung von den letzten Monaten an diesem Wochentag um diese Uhrzeit, ....

das sind dann sicher die nächsten Schritte und ich habe schon gelesen, dass Here an dem gerade arbeitet

ich sehe es hier eher marketingmäßig,
wenn du sagst, es wird was optimiert oder angepasst, ist das halt nicht so cool, wie künstliche Intelligenz und neuronales Netzwerk, mit dem die wenigsten etwas anfangen können,

aber Hauptsache es ist neu und modern