Machine Learning und künstliche neurale Netze sind schon seit einiger Zeit viel diskutierte und hochspannende Themen der aktuellen Forschung. Google ist es nun gelungen, eine künstliche Intelligenz (AI von engl. Artificial Intelligence) zu erschaffen, die ihre eigenen „Kinder“, also ebenfalls künstliche Intelligenzen, hervorbringen kann. Und die sind verlässlicher und präziser als alle vergleichbaren, durch Menschen geschaffene AIs.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning bedeutet im Grunde genau das, was das Wort vermuten lässt: Lernen, also die Generierung von Wissen aus Erfahrung. Allerdings wird das Wissen automatisiert durch ein Computersystem gewonnen. Durch die Automatisierung der Datenanalyse lassen sich große Datenmengen zur Mustererkennung schnell verarbeiten – viel schneller und genauer als es ein Mensch könnte.

Das Projekt AutoML

Auf Basis dieses Ansatzes hat Google nun eine eigene künstliche Intelligenz geschaffen, die Kinder erzeugen kann. Die AI AutoML schlägt für ihre AI Kinder bestimmte Softwarearchitekturen und Algorithmen vor. Diese werden anschließend getestet und auf Basis der Testergebnisse verbessert. Dabei wird die Methodik des Reinforcement Learning verwendet. Das bedeutet, die AI erstellt ohne Vorgaben eines Menschen einen Vorgehensplan oder eine Strategie und passt diese durch entsprechendes positives und negatives Feedback an. Zusammen mit der iterativen Verbesserung durch mehrere Zyklen werden die AI Kinder in der Ausführung ihrer Aufgaben somit immer besser.

Aufgaben der AI

Das Ziel des Google-Supercomputers ist die Erkennung von Objekten wie Menschen, Tieren oder Autos in einem Video. NASNet, wie das AI Kind heißt, ist dabei sehr erfolgreich: Es ist dazu in der Lage 82.7% der Objekte in den ihm gezeigten Videos korrekt zu erfassen. Damit ist es besser als alle AIs, die unter ähnlichen Bedingungen von Menschen implementiert wurden.

Die automatische Erkennung von Objekten, die damit gelungen ist, ist für viele Branchen von Interesse. Denn die so erzeugten Systeme sind nicht nur genauer, sie können auch deutlich komplexer sein. Erste Anwendungen finden sich zum Beispiels in selbstfahrenden Autos. Und auch andere Unternehmen werden davon profitieren, dass sie AIs für schwierige Aufgaben, beispielsweise für Operationen, schneller und präziser entwickeln können.

Der ethische Aspekt

Trotz der vielversprechenden Zukunftsaussicht müssen sich große Unternehmen, die momentan im Bereich künstlicher Intelligenz forschen, mit ethischen Fragen auseinandersetzen. Was passiert beispielsweise, wenn AutoML zu schnell AI Kinder erzeugt, als die Gesellschaft nachziehen kann? Oder was passiert, wenn die AI zu irgendeinem Punkt ein Eigenleben entwickelt? Wichtige Vorantreiber der Forschung, neben Google unter anderem auch Amazon und Facebook, beschäftigen sich daher mit der verantwortungsbewussten Erzeugung von künstlichen Intelligenzen.