Künstliche Intelligenz - KI erschafft neue KIs und übertrifft dabei Experten

Google hat einen Ansatz für die Entwicklung Künstlicher Intelligenzen vorgestellt, bei der eine KI neue KIs entwickelt und dabei in einem Bereich bereits die Experten des Unternehmens übertrifft.

von Georg Wieselsberger,
22.05.2017 13:47 Uhr

Googles AutoML lääst KIs bessere KIs erschaffen. (Bildquelle: Google)Googles AutoML lääst KIs bessere KIs erschaffen. (Bildquelle: Google)

Google-CEO Sundar Pichai hat auf der I/O-Konferenz auch über die Fortschritte bei der Forschung an Künstlicher Intelligenz gesprochen. Einen Ansatz namens AutoML nannte er sogar scherzhaft »KI Inception«, denn hier entwickelt eine Künstliche Intelligenz bessere KI-Systeme. Neuronale Netzwerke sind laut Pichai eine komplizierte Aufgabe, daher hätten sich die Entwickler entschieden, eine KI zu erschaffen, die das übernehmen könnte.

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Kontroll-KI schlägt verbesserte »Kinder« vor

Bei AutoML gibt es ein neuronales Netzwerk, das als Kontrollstelle funktioniert und eine als »Kind« bezeichnete neue KI-Architektur vorschlagen kann. Diese neue KI wird dann trainiert und darauf getestet, wie gut sie eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann.

Das Feedback dieses Tests wird dann der Kontroll-KI bereitgestellt und die KI so darüber informiert, wie der Vorschlag der nächsten "Kind"-KI verbessert werden kann. »Wir wiederholen diesen Prozess Tausende Male - neue Architekturen erstellen, sie testen und der Kontroller-KI Feedback geben, von dem sie lernen kann.«

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KI übertrifft bereits die Ansätze von Experten

AutoML kam bisher zum Einsatz, um neuronale Netzwerke zu erstellen, die Bilder und Sprache erkennen sollen. Die KIs, die Bilder erkennen können, wurden auf diese Weise schon so gut wie die Arbeiten der Experten bei Google. Bei der Spracherkennung hingegen hat die KI die Experten schon übertroffen und erstellt bessere neuronale Netzwerke als die Google-Mitarbeiter.

Google sieht in AutoML auch eine Möglichkeit, neuronale Netzwerke und Deep Learning zu »demokratisieren«, da es nur wenige Experten in diesem Bereich gibt. Mit AutoML könnten auch Nicht-Experten neuronale Netzwerke erstellen, die ihren Anforderungen entsprechen.

Quelle: Googleblog.com


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