Das Konzept von Predictive Coding und das Konzept hinter Waabi, einer auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Technologie für autonomes Fahren, weisen interessante Parallelen und Unterscheidungen auf. Beide Ansätze nutzen die Kraft von Vorhersagen, allerdings in unterschiedlichen Kontexten und mit unterschiedlichen Zielen.

Predictive Coding im Bewusstsein:

• Grundprinzip: Predictive Coding basiert auf der Idee, dass das menschliche Gehirn ständig Vorhersagen über sensorische Eingänge macht. Diese Vorhersagen werden aufgrund früherer Erfahrungen generiert und laufend aktualisiert, um die Wahrnehmung zu verbessern. Unterschiede zwischen erwarteten und tatsächlichen sensorischen Eingängen (sogenannte Vorhersagefehler) werden genutzt, um die internen Modelle der Welt anzupassen.
• Ziel: Das Hauptziel dieses Modells ist es, zu verstehen, wie Bewusstsein und subjektive Erfahrungen aus der Informationsverarbeitung des Gehirns entstehen können. Es bietet einen Rahmen, um zu erklären, wie Wahrnehmung, Aufmerksamkeit und andere kognitive Prozesse funktionieren.
• Anwendungsbereich: Dieser Ansatz wird vorwiegend in der Neurowissenschaft und Psychologie erforscht, um menschliches Bewusstsein und Verhalten besser zu verstehen​

Waabi’s KI-Ansatz für autonomes Fahren:

• Grundprinzip: Waabi nutzt einen AI-first Ansatz für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Dieser Ansatz verwendet hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens und der KI, um komplexe Fahraufgaben zu lösen. Die Software von Waabi kann durch tiefe Lernverfahren, probabilistische Inferenz und komplexe Optimierung sehr komplexe Überlegungen anstellen und ist in der Lage, end-to-end trainiert zu werden​
• Ziel: Waabi strebt danach, die kommerzielle Machbarkeit und Skalierbarkeit autonomer Fahrtechnologien zu erhöhen. Der Einsatz von fortschrittlichen Simulatoren wie Waabi World ermöglicht es, unzählige Fahrszenarien virtuell zu testen und zu lernen, was die Sicherheit und Effizienz der Technologie vor der realen Implementierung verbessert.
• Anwendungsbereich: Waabi konzentriert sich auf die praktische Anwendung in der Automobilindustrie, insbesondere im Bereich des autonomen Fahrens. Ziel ist es, die Logistik und Personenbeförderung durch sichere und effiziente selbstfahrende Fahrzeuge zu revolutionieren.

Gegenüberstellung:

• Gemeinsamkeiten: Beide Ansätze nutzen die Idee von Vorhersagen und dem Lernen aus Fehlern, um ihre jeweiligen Systeme zu verbessern. Sie bauen auf der Annahme auf, dass die Effizienz und Leistung durch kontinuierliches Anpassen und Verfeinern von Vorhersagemodellen gesteigert werden kann.
• Unterschiede: Während Predictive Coding sich auf das menschliche Bewusstsein und die grundlegenden kognitiven Prozesse konzentriert, ist Waabi auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen für autonome Fahrzeuge ausgerichtet. Der theoretische Rahmen und die Zielsetzungen unterscheiden sich somit erheblich.
• Anwendung vs. Theorie: Predictive Coding bietet vor allem theoretische Einblicke in die Funktionsweise des menschlichen Geistes, während Waabi praktische Lösungen für technische Herausforderungen im Bereich des autonomen Fahrens anbietet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Konzepte zwar den Einsatz von Vorhersagen betonen, sich jedoch in ihrem Anwendungsbereich, ihren Zielen und ihrer Herangehensweise grundlegend unterscheiden. Während Predictive Coding tiefe Einblicke in die Natur des menschlichen Bewusstseins bietet, treibt Waabi die technologische Innovation und Anwendung im Bereich des autonomen Fahrens voran.

Waabi – The next generation of self-driving technology starts here.

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