Menü

Google-Forscher will KI in produktivere Richtung bringen

Aktuelle Erfolge mit Maschinenlernen erwecken den Eindruck, Computer würden immer intelligenter. Doch ein wichtiger Experte für das Gebiet ist anderer Meinung.

Lesezeit: 1 Min.
In Pocket speichern
vorlesen Druckansicht Kommentare lesen 19 Beiträge

(Bild: metamorworks/Shutterstock.com)

Von

Der bei Google beschäftigte Forscher Francois Chollet spielt eine wichtige Rolle für die aktuelle Entwicklung im Bereich Deep Learning, denn er steht hinter der offenen Bibliothek Keras, die den Zugriff auf Werkzeuge wie Googles KI-Plattform TensorFlow erleichtert. Doch anders als viele andere zeigt sich Chollet keinesfalls begeistert von den jüngsten Fortschritten: Wie er in einem Fachaufsatz erklärt, sind Systeme für Künstliche Intelligenz im Kern immer noch dumm. Das berichtet Technology Review online in „KI: Noch dumm trotz viel Übung“.

„Wir können zwar Systeme entwickeln, die extrem gute Leistungen bei bestimmten Aufgaben zeigen, aber sie haben immer noch massive Einschränkungen. Sie sind instabil, datenhungrig, nicht in der Lage, Situationen zu verstehen, die leicht von ihren Trainingsdaten oder den Annahmen ihrer Entwickler abweichen, und nicht in der Lage, sich auf die Handhabung von neuartigen Aufgaben umzustellen“, fasst Chollet in der Einleitung die aktuelle Lage zusammen.

Zuletzt hatten Erfolge von Computer-Netzen bei schwierigen Strategie-Spielen wie Go, StarCraft oder Dota 2 für Aufsehen gesorgt und wurden laut Chollet als Entwicklungen in die Richtung von menschenähnlicher KI dargestellt. OpenAI etwa, die Organisation hinter der Dota-spielenden KI Five, schrieb dazu, das System sei ein Schritt zu KI-Systemen, „die mit der Komplexität und Unsicherheit der realen Welt zurechtkommen“. Chollet aber beeindrucken solche vermeintlichen Erfolge überhaupt nicht. Five zum Beispiel habe erst nach rechnerisch 45.000 Jahren Training die besten menschlichen Spieler bezwungen – und später hätten selbst nicht professionelle Spieler innerhalb von Tagen Strategien gefunden, mit denen sich die fleißige Maschine schlagen ließ.

Vor diesem Hintergrund schlägt der Google-Experte einen neuen Intelligenz-Maßstab für KI-Systeme vor: einen frei zugänglichen Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), vergleichbar mit einem psychometrischen Intelligenztest für Menschen. Keine bekannte Maschinenlern-Technik würde derzeit mit dem ARC zurechtkommen, schreibt Chollet. Aber die Orientierung daran biete die Chance, das Feld der KI in eine Richtung zu bringen, die es näher an sein Ziel von echter Intelligenz führt.

Mehr dazu bei Technology Review online:

(sma)