Künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch – dank Deep Learning

Seit über 50 Jahren beschäfti­gen sich Wis­senschaftler rund um den Globus mit der Entwick­lung von kün­stlich­er Intel­li­genz. Bish­er kon­nten viele vielver­sprechende Ideen zwar noch nicht umge­set­zt wer­den. Doch in den let­zten Jahren wer­den die Fortschritte immer größer. Die ersten Entwick­lun­gen kön­nten tat­säch­lich schon bald Einzug in den All­t­ag hal­ten. Ein Grund für uns, mal genauer hinzusehen.

Kennst Du das Video von Wat­son? Nein, gemeint ist nicht der Assis­tent von Sher­lock Holmes, son­dern der Super­com­put­er von IBM. Mit Hil­fe von Big Data, maschinellem Ler­nen und Spracherken­nung trat er im Jahr 2011 gegen zwei Cham­pi­ons der Show „Jeop­ardy!“ an – und gewann ein­deutig. Zuvor wurde der Com­put­er mit diversen Enzyk­lopä­di­en und dem Wis­sen der gesamten Wikipedia gefüt­tert. Das gespe­icherte Wis­sen kon­nte er dann dank sein­er Soft­ware selb­st­ständig untere­inan­der verknüpfen und anwen­den. Diese Art des Ler­nens ist für Com­put­er nichts Neues und dem neu­ronalen Net­zw­erk des men­schlichen Gehirns nachempfunden.

Stichwort Deep Learning

Nun machen sich auch immer mehr Forsch­er diese Meth­ode zu Eigen. So ler­nen Com­put­er­sys­teme jet­zt automa­tisch, wie ein Men­sch aussieht, indem man ihnen Mil­lio­nen von Bildern zeigt. Anhand ein­deutiger Charak­ter­is­ti­ka ver­ste­ht das Sys­tem dann, was einen Men­schen ausze­ich­net. Das Ganze funk­tion­iert selb­stver­ständlich auch mit Katzen, Hun­den oder Autos. Auch ein­fachere Vorgänge wie das Zusam­men­fal­ten der Wäsche oder das Öff­nen ein­er Flasche erlernt die Soft­ware mit nur ein­er Hand­voll an Vor­führun­gen. Je mehr Erfahrung und Dat­en der Com­put­er sam­melt, desto bess­er passt er sich an die jew­eilige Sit­u­a­tion an. Diesen Vor­gang nen­nt man Deep Learn­ing.

Künstliche Intelligenz im Alltag

Seit eini­gen Monat­en gibt es bere­its die ersten Apps für das Smart­phone, die Sprache in Echtzeit über­set­zen kön­nen. Voraus­set­zung ist eine ständi­ge Inter­netverbindung, da die Sätze und Wörter in der Cloud von leis­tungsstarken Rech­n­ern analysiert und über­set­zt wer­den müssen. Doch schon bald sollen die ersten Com­put­er­chips für Deep Learn­ing mark­treif sein, die direkt im Smart­phone ver­baut wer­den. Diese sind vor­erst auf die Bild­ver­ar­beitung spezial­isiert. Damit kön­nte der Chip beispiel­sweise Fotos von Fam­i­lie und Fre­un­den erken­nen und automa­tisch auf Face­book ver­linken oder in entsprechende Fotoal­ben ablegen.

Ausblick und Risiken

Die heutige Tech­nik macht fast alles möglich, doch es gibt auch Geset­ze, die einge­hal­ten wer­den müssen. Soll­ten kün­ftig etwa Smart Glass­es mit dem Chip aus­ges­tat­tet wer­den, kön­nten die Kam­eras jed­erzeit Men­schen unbe­merkt aufze­ich­nen und möglicher­weise gle­ichzeit­ig iden­ti­fizieren, indem das Bild mit Face­book abgeglichen wird – eine große Her­aus­forderung für den Umgang mit den Möglichkeit­en der neuen Tech­nik, vor allem in Hin­sicht auf das Per­sön­lichkeit­srecht. Auf der anderen Seite ließen sich zum Beispiel Pro­duk­te im Super­markt allein am Ausse­hen erken­nen, ohne dass der Bar­code ges­can­nt wer­den müsste. Daraus ergeben sich neue Möglichkeit­en für inter­ak­tive Einkauf­szettel und Preisver­gle­iche. Selb­st­fahrende Autos, die jet­zt schon Men­schen und Straßen­schilder erken­nen, kön­nten sich mit Hil­fe von Deep Learn­ing selb­st­ständig an neue Gegeben­heit­en wie Umleitun­gen durch Baustellen anpassen. Zahlre­iche weit­ere Anwen­dungs­ge­bi­ete sind inzwis­chen in konkreter Pla­nung. Es scheint, als wäre kün­stliche Intel­li­genz tat­säch­lich auf dem Weg, erwach­sen zu werden.

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