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22.09.2017

Künstliche Intelligenz – mehr als ein neuronales Netzwerk

11.08.2017
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Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.
Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.
Diese Dynamik ist nur durch immer schneller werdende Prozess-Geschwindigkeiten von IT-Systemen und stets wachsender Rechenleistungen und stark degressiver Kosten für Speichermedien möglich. Der Forscher Peter Norvig gilt als einer der weltweit angesehensten Experten bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Er hat bei Sun Microsystems gearbeitet;  danach war er Forschungsdirektor bei der amerikanischen Weltrraumbehörde NASA und hat das Standardwerk für Künstliche Intelligenz auf 1200 Seiten verfasst. Mit seinem umfassenden Wissen passt Peter Norvig zum Entwicklungsprofil von Alphabet. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz beschäftigt Alphabet eine weltweit einzigartige Gruppe von Wissenschaftlern.

Kognitive Intelligenz
Bei der kognitiven Intelligenz ist die Maschine dem Menschen schon in vielen Bereichen überlegen. Zu diesem Bereich gehört das Schachspiel, das Spiel von Go und sonstige Brettspiele. Letztlich das Aufnehmen und Erlernen von Wissen, das Kombinieren aus diesem Wissen und das Schlussfolgern aus diesem Wissen. Das entspricht oft dem, was Menschen sich in einer akademischen Ausbildung aneignen.

Sensormotorische Intelligenz
Bei dieser Intelligenz ist der Mensch der Maschine noch überlegen. Zwar sind Maschinen in den einzelnen Sensoren überlegen. Grundsätzlich ist das menschliche Auge sehr gut ausgebildet. Aber eine Videokamera kann auch im Infrarotbereich und UV-Bereich Wellenlängen wahrnehmen, wo ein Mensch dies nicht kann. Bei der Akustik können Mikrofone wesentlich besser aufnehmen als das menschliche Ohr. Viel stärker gilt dies noch bei Geruch- und Geschmackssinn, wo maschinelle Sensoren deutlich überlegen sind. Jedoch kann ein Mensch diese Sinneseindrücke kombinieren (Sensorfusion), was eine Maschine bislang nur wenig kann. Dies könnte sich jedoch innerhalb weniger Jahre ändern

Emotionale Intelligenz
Auf diesem Gebiet leistet die Maschine bislang fast nichts. Der Mensch kann sich in einen anderen Menschen hineinfühlen, Sympathie und Empathie, Mitgefühl, Mitleid, Trauer, Angst, Freude empfinden, Liebesgedichte schreiben, Zornausbrüche haben usw. Das menschliche Gehirn wird dazu stark von Hormonen gesteuert, also chemischen Prozessen. Bislang kann man aber nur die elektrischen Prozesse (neuronalen Netze) simulieren, nicht die chemischen (Hormone). Was Maschinen heute allerdings schon können, ist die sog. Sentimentanalyse, d. h. durch Beobachtung der menschlichen Körpersprache, also des Gesichts, der Gestik usw. die Emotionen eines Menschen „lesen“.

Die Maschine wird im Spiel unschlagbar
Der 19 Jahre alte Chinese Ke Jie gilt als der Weltbeste im traditionsreichen asiatischen Brettspiel Go. Kürzlich traf er im Frühsommer auf einen besonderen Gegner. Er stand Alphago gegenüber, einer Software von Alphabet. Der Chinese verlor 3 Spiele hintereinander und zeigte sich frustriert. Vor einem Jahr habe der Computer noch wie ein Mensch gespielt, aber diesmal sei er „wie ein Gott“ angetreten. Bei der kognitiven Intelligenz ist die Maschine dem Menschen schon in vielen Bereichen überlegen. Zu diesem Bereich gehört das Schachspiel, das Spiel von Go und sonstige Brettspiele. Letztlich das Aufnehmen und Erlernen von Wissen, das Kombinieren aus diesem Wissen und das Schlussfolgern aus diesem Wissen. Das entspricht oft dem, was Menschen sich in einer akademischen Ausbildung aneignen.
In diesem Jahr hat die Alphabet-Tochtergesellschaft Deepmind, die Alphago entwickelt hat, erheblich ausgebaut. Das Programm bekam Millionen von Spielzügen aus Duellen menschlicher Spieler eingespeist. Im nächsten Schritt begann Alphago damit, gegen sich selbst zu spielen. Das führte das Programm millionenfach durch und wurde damit Zug um Zug zu einem immer intelligenteren und besseren Go-Spieler.
Mittlerweile ist diese Software von Menschen nicht mehr zu besiegen und zeigt die Entwicklung auf, wozu Künstliche Intelligenz schon heute imstande ist.
Der Wettstreit Mensch gegen Maschine ist nicht neu. Schon 1997 gelang es IBM mit seinem Supercomputer Deep Blue den damaligen russischen Schachweltmeister Gary Kasparow zu bezwingen.
2011 gelang IBM der nächste Coup mit dem Hochleistungsrechner Watson, der öffentlichkeitswirksam seinen menschlichen Gegner keine Chance ließ.
Go gilt als ein Quantensprung, da es wesentlich komplexer als Schach ist und mehr mögliche Zugvarianten im Spiel erlaubt.
Für Google bedeutet Künstliche Intelligenz mehr als ein werbewirksames Spektakel. Bei der Tochtergesellschaft Waymo werden selbstfahrende Autos weiterentwickelt, die mittelfristig mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz autonom und sicher im Verkehr fahren sollen.
Auch bei der Kerngesellschaft Google zu der neben der führenden Suchmaschine auch das Handy-Betriebssystem Android und die Videowebsite YouTube gehören, spielt die Künstliche Intelligenz eine immer wichtiger werdende Rolle.
Während die letzten 10 Jahre von der Smartphone-Entwicklung geprägt waren, wird die Interaktion mit der Informationstechnik künftig noch breiter und vielfältiger werden. Als Beispiel aus dem Hause Google zählt heute der digitale Assistent „Google Home“  und die zugehörige Software „Google Assistent“ die auf Sprachbefehle reagieren. Die deutsche Version dazu kam am 8. August auf den Markt.
Neue Produkte wie „Google Lens“ sind in der Lage, Objekte wie Blumen zu identifizieren, wenn man die Kamera darauf richtet. Der E-Mail-Dienst GMail zum Beispiel schlägt jetzt Antworten auf Nachrichten vor. Googles Foto-Software regt beispielsweise an, mit welchem Bekanntenkreis man bestimmte Bilder teilen könnte.
Auch existierende Produkte werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz weiter entwickelt. Als besonders beeindruckendes Beispiel gilt dafür der Übersetzungsdienst „Google Translate“. Diese Software gibt es seit vielen Jahren, galt aber als fehleranfällig. Für die neue Version setzte Google künstliche neuronale Netze  und dabei ein Konstruktionsprinzip, die sicher hinter dem Kürzel LSTM verbirgt.

Deep Learning
Während die alte Version von „Google Translate“ Sätze in mehrere Phrasen und Wörter unterteilte, für die dann weitgehend unabhängig voneinander eine Übersetzung geliefert wurde, erlaubt es die neue Version, einen ganzen Satz als einzelne Einheit zu betrachten.
Neben einer deutlichen Fehler-Reduzierung ist die neue Version der Qualität menschlicher Übersetzer deutlich näher gekommen. Google bildet tausende Mitarbeiter in einem auch für hochqualifizierte IT-Techniker anspruchsvollen Trainingsprogramm in Künstlicher Intelligenz intern aus. Dabei stehen die enorm wichtig gewordenen Methoden des Deep Learning und der künstlichen neuronalen Netze, die dem Netzwerk von Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind.
Der Kauf von Deepmind, einem britischen Unternehmen, mit einer Kaufsumme von 500 Millionen $ im Jahr 2014, hat sich bereits auch in internen Anwendungsbeispielen bei  Google bewährt. Deepmind hat mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz eine Anwendung entwickelt, das Google dabei geholfen hat, 40 Prozent weniger Energieverbrauch bei der Kühlung seiner Rechenzentren zu erreichen.
Software, die von selbst immer weiter verknüpft und lernt, steht im Zentrum der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

Google Brain
Neben Deepmind beschäftig sich auch die Forschungsgruppe „Google Brain“ mit der Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz.
Diese wurde 2011 gegründet und machte 2012 mit einer Softwarentwicklung von sich reden, bei der ein grob an das menschliche Gehirn angelehntes Computersystem aus Youtube-Videos von selbst lernte, Katzen zu identifizieren. Und dies, ohne zuvor gewusst zu haben, wie eine Katze aussieht. Google Brain ist auch für den neuen Übersetzungsdienst „Google Translate“ verantwortlich.
Außerhalb seiner eigenen Forschungsaktivitäten hat Google auch kürzlich mit dem Unternehmen Gradient Ventures eine eigene Wagniskapitalgesellschaft ins Leben gerufen, die sich auf Investitionen rund um Künstliche Intelligenz konzentrieren soll.
Die Gesellschaft soll Start-up-Unternehmen mit technischem Support, aber auch mit Kapital, helfen. Der Zugriff auf den mächtigen Fachbereich an führenden KI-Fachleuten gibt dabei diesen Start-ups einen wichtigen Wissenstransfer beim Aufbau von neuen KI-Produkten.
Googles Forscher vertreten zuweilen auch einsame  Ansichten wie der Futurist Roy Kurzweil. Er erwartet, dass etwa 2050 intelligente Maschinen den Menschen in nahezu jeder Sicht überholt haben. Er hält es langfristig für mich, dass Menschen ihr Gehirn über Implantate sogar mit Hochleistungs-Computern verbinden können.
Roy Kurzweil gründete während seiner Karriere mehrere Unternehmen, eines für Bilderkennung, ein anderes im Bereich der Musik-Technik. 1999 wurde er vom amerikanischen Präsidenten Bill Clinton mit der höchsten Auszeichnung für technische Leistungen geehrt. 2012 veröffentlichte Kurzweil das Buch „How to Create a Mind“. Darauf hin wurde Google auf ihn aufmerksam.
Bedenken, wie sich diese Entwicklungen auf das Arbeitsleben und auf die gesellschaftliche Dynamik auswirken könnten, quälen diese Forscher nicht.
Vielmehr wenden sie sich – nach den beeindruckenden Ergebnissen im direkten Vergleich beim Go-Wettbewerb zwischen Mensch und Maschine – komplexeren Aufgabenstellungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz wie zum Beispiel Krankheiten zu heilen oder revolutionäre neue Materien zu erfinden zu. Außergewöhnliche, brillante Forscher stehen bei Google in wachsender Zahl dafür zur Verfügung.
 -karma-

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