Serie zu „Künstliche Intelligenz“ Teil 4: Google „Deep Mind“

Spricht man mit Informatikern über Künstliche Intelligenz (KI), sagen sie häufig: „Das ist doch alles ein Alter Hut, neuronale Netzwerke gibt es schon seit den Fünfzigern, doch intelligent kann man das nicht nennen. Mit Bewusstsein und weiterführender Erkenntnis hat das nichts zu tun“. Im Jahr 2014 hat Google das KI-StartUp Deep Mind gekauft, und seitdem folgt eine Schlagzeile nach der Anderen. Warum es sein kann, dass neuronale Netzwerke in Computern dank der Forschung von Deep Mind nun tatsächlich einen Selbstlern-Sprung getan haben – und warum die Giganten Google, Facebook, Amazon, IBM und Microsoft nun im Bereich Künstliche Intelligenz offiziell zusammenarbeiten, versuche ich im Folgenden ein wenig aufzuschlüsseln.

Das Besondere von DeepMind: „Try and Error“

2014 wollte nicht nur Google das StartUp DeepMind unbedingt kaufen – auch Facebook gab Angebote ab. Der Kaufpreis blieb geheim, wird aber zwischen 400 und 600 Millionen Dollar betragen haben. DeepMind wurde gegründet von drei Wissenschaftlern: Demis Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman. Im Unterschied zu anderen KI-Forschungseinrichtungen beschäftigt sich DeepMind nicht mir der Lösung von Problemen, indem Ziele ganz klar formuliert werden – sondern mit Fragestellungen, in die sich der Computer eigenständig hineinarbeiten soll.

So wurde bei alten Atari-Spielen (wo man zum Beispiel ein Labyrinth durchlaufen muss oder gegnerische Punkte zerstören) dem Computer die Aufgabe gestellt, die Regeln des Spiels zu begreifen und es zu spielen. Das System ging also wie ein kleines Kind an das Spiel heran, war erst völlig tollpatschig und lernte durch „Try and Error“. Innerhalb weniger Stunden konnte der KI-Computer einfache Spiele erlernen und es bis zur Meisterschaft bringen.

Was sich so einfach anhört, ist ein unglaublicher Fortschritt im Bereich der neuronalen Netzwerke. Das DeepMind-System beruht darauf, dass der Computer ein Gedächtnis hat, vergleichbar mit dem menschlichen Kurzzeitgedächtnis. Er fängt also nicht bei jder Aufgabenstellung wieder von vorn an, wird mit Unmengen von Daten gefüttert und zieht Schlüsse aus den Daten – er probiert etwas aus, macht Fehler und lernt, diese Fehler in Zukunft zu vermeiden. Auch wenn dieses Kurzzeitgedächtnis noch extrem kurz und unzulänglich ist, kann es in vielen Bereichen eingesetzt werden, um bisher unvorstellbae Leistungen zu erbringen. Die Forscher wissen oft selbst nicht mehr, wie das System zu den hervorragenden Ergebnissen kam. Es ist nicht mehr nachvollziehbar.

DeepMind DQN: AlphaGo schlägt Europameister im Brettspiel Go

Der IBM Schachcomputer Deep Blue ist schon seit Ende der neunziger Jahre leistungsfähiger als jeder Mensch. Da haben wir uns längst dran gewöhnt. Doch was ist das Aufsehenerregende daran, dass der DeepMind Go-Computer AlphaGo Anfang 2016 den dreifachen europäischen Go-Meister Fan Hui in dem chinesischem Brettspiel besiegen konnte?

Go beruht auf Strategien aus der Kriegskunst. Ein gegnerischer „General“ soll durch einkesseln seiner Spielsteine besiegt werden. Das Besondere an diesem Spiel ist, dass man den Computer nicht mit unzähligen Go-Partien füttern kann (so wie bei einem Schachcomputer), um den besten nächsten Zug vorzuprogrammieren. Bei Go ist immer alles anders und muss aus dem Moment heraus erfasst werden.

Zwar wurde AlphaGo zunächst mit 30 Millionen Spielzügen gefüttert, doch Strategien entwickelte das System dadurch, dass es immer wieder gegen andere neuronale Netzwerke spielte, dass weitere neuronale Netzwerke aus den Spielzügen und Spielen Wahrscheinlichkeits-Analysen erstellten – und dass schließlich keiner der Forscher selbst mehr nachvollziehen konnte, warum AlphaGo zu der entsprechenden Strategie kam – das System hatte durch Try and Error selbstständig gelernt.

DeepMind Google senkt Energiekosten der Rechenzentren um 40%

Im Juli 2016 gab Google bekannt, dass DeepMind Computer die Kontrolle über die Rechenzentren übernommen haben – und den Energieverbrauch für die Kühlung bisher um 40 Prozent senken konnten. Aus historischen Daten der Google Rechenzentren zu Einflüssen auf die Kühlungsanforderungen wie Wetterdaten und Temperatur, Stromverbrauch, Stromschwankungen, Geschwindigkeit der Pumpen, Luftfeuchtigkeit etc. errechneten die neuronalen Netzwerke logische Zusammenhänge und lernten eigenständig immer optimaler, die idealen Kühlungen mit möglichst geringem Energieaufwand zu bewältigen. Allein durch diese Leistung des selbstlernenden Algorithmus hat Google den Kaufpreis für DeepMind wohl schon wieder durch Einsparungen erwirtschaftet.

DeepMind WaveNet: Sprachprogramm lernt, wie ein Mensch zu sprechen

Auf den ersten Blick könnte man meine, dass die Fähigkeit eines Computers, wie ein Mensch zu sprechen, überflüssiger Luxus sei. Kann doch dem Nutzer relativ gleichgültig sein, ob sein Sprachassistent erkennbar eine Computerstimme ist – oder sich anhört wie ein wirklicher Mensch. Doch bei näherem Betrachten ist das zu kurz gedacht.

Viele Menschen nutzen Google Now und füttern somit Google mit ihren individuellen Spracheingaben. DeepMind Systeme haben ja nun die Besonderheit, nicht aus vorgefertigten Daten Ergebnis-Daten „auszuspucken“ – sonder per Try and Error das System die Aufgabe zu geben, sich ständig zu verbessern. Anfang September 2016 stellte Google WaveNet vor – ein Sprachprogramm, das sich grundlegend von anderen Sprachprogrammen unterscheidet.

WaveNet hat im ersten Schritt gelernt, die Eigentümlichkeiten der menschlichen Sprache (Atmen, Stocken, Sprchmelodie etc.) zu lernen, – natürlich indem es mit Daten gefüttert wurde. Erst dann kamen beim Training des neuronalen Netzwerks Wörter, Silben und Sätze hinzu. Nun kann WaveNet schon Erstaunliches an menschenähnlichen Äußerungen hervorbringen – nicht nur mit gesprochener Sprache, sondern auch bei Kompositionen von Musik.

Wie lange wird es dauern, bis wir unseren Sprachassistenten auf unsere eigene Stimme programmieren können, so dass zumindest bei einfachen Dialogen Gesprächspartner nicht mehr erkennen können, ob wir selbst sprechen – oder der Sprachcomputer? Da auch der Google Übersetzer immer perfekter mit Künstlicher Intelligenz funktioniert, werden wir sicher von Monat zu Monat überrascht werden von den enormen Fortschritten bei der Kunst, dass Computer über Sprachgrenzen hinweg menschenähnlich kommunizieren können. Und selbstverständlich sind sie dabei dem Menschen immer überlegen, wenn es um abrufbares, verfügbares Wissen geht.

DeepMind Health: Mit Patientendaten den Gesundheitssektor revolutionieren

Google hat im Frühjahr 2016 mit der englischen Gesundheitsbehörde NHS einen Vertrag geschlossen, um auf Patientendaten aus Londoner Krankenhäusern zugreifen zu können. Ziel der Kooperation ist es, aus den Patientenaktien und Dokumenten der letzten fünf Jahre die Versorgung der Patienten zu verbessern, Kosten zu reduzieren, Risikoprognosen zu erstellen und Echtzeitanalysen zu erstellen. So wird zur Zeit daran gearbeitet, bei Krebserkrankungen in Kopf und Hals mittels Künstlicher Intelligenz schneller und sicher zu differenzieren, welches Gewebe gesund – und welches erkrankt ist. Auch die Diagnose von Augenerkrankungen wird dank der selbstlernenden Algorithmen erforscht. Das Projekt wird bereits in der iOs-App „Streams“ umgesetzt, um Ärzten und Klinikpersonal Unterstützung bei Diagnose, Behandlung und Prozessoptimierung zu geben.

Partnership on AI: Google, Facebook, Amazon, Microsoft und IBM schließen sich zusammen

Die Giganten des Internetzeitalters besitzen gemeinsam unzählige Daten, die sich zwar häufig überschneiden – aber auch häufig ergänzen. Darum ist es bei allen BigData-Unternehmen üblich, im kooperierenden Wettbewerb zu stehen, um ihre Angebote zu optimieren. Siehe „Rund 1.000 Datenhändler verfolgen unser Verhalten im Web komplett“.

Es ist also keine Überraschung, wenn sich Google, Facebook, Amazon, Microsoft und IBM trotz des harten Wettbewerbs im Bereich der Künstlichen Intelligenz zsuammenschließen, um rasch weitere Fortschritte zu erzielen. Erstaunlicher ist eher, dass Apple noch nicht dabei ist – doch angeblich laufen da weiterhin Verhandlungen. Man wird sehen.

Im August 2016 erfuhr die Öffentlichkeit, dass es zu einer Allianz namens „Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society “ gekommen ist. In dieser Allianz wollen die Konzerne ihre Ergebnisse im Bereich KI regelmäßig austauschen, wollen die Öffentlichkeit über Fortschritte informieren, wollen die Diskussion über die ethischen Konsequenzen von KI führen – und natürlich sollen Studenten und Wissenschaftler gefunden, gefördert und integriert werden, um die Technologie weiter zu beflügeln.

Es gibt zurzeit international erst sehr wenige wirkliche Experten in KI, und der rasante Fortschritt bei der Entwicklung neuer Anwendungsfelder hängt insbesondere davon ab, ob ausgezeichnete Programmierer und Neurowissenschaftler für die Forschung der großen Unternehmen angeworben werden können. Schon beim Kauf von DeepMind forderten die drei Gründer erfolgreich die Einrichtung eines Ethikrats bei Google, um die in gewisser Weise unkontrollierbare Entwicklung der selbstlernenden Neuronalen Netzwerke zu kontrollieren. Ohne eine ethische, philosophische und politische Auseinandersetzung würden womöglich viele kluge Köpfe Skrupel haben, sich für kommerzielle Unternehmen forschend einzusetzen.

Künstliche Intelligenz: Serie in den SteadyNews