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Google arbeitet an neuer KI-Software

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Technology Review
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Google arbeitet seit einigen Monaten an neuen Verfahren auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Der Suchmaschinenriese hat eine Software entwickelt, die ohne menschliche Hilfe gelernt hat, in Online-Videos Katzen, Menschen und andere Objekte zu erkennen, berichtet Technology Review in seiner Januar-Ausgabe (seit Donnerstag am Kiosk oder online bestellbar).

Den Kern von Googles lernendem Computerprogramm bildet ein sogenanntes künstliches neuronales Netz (KNN): KNN sind stark vereinfachte Modelle vernetzter Gehirnzellen. Diese sind über künstliche Synapsen verbunden und antworten mit spezifischen Output-Daten auf den jeweils vorliegenden Input. Von einem Punktemuster kann ein KNN beispielsweise auf den zugehörigen Buchstaben schließen – und das entsprechende Signal ausgeben.

Auch wenn ein KNN die tatsächlichen Vorgänge im Gehirn nur ansatzweise abbildet, so ist es prinzipiell lernfähig. Man kann es trainieren, indem man ihm Daten eingibt und gleichzeitig das Ergebnis – also beispielsweise den gesuchten Buchstaben – vorgibt. Das System passt die Synapsen-Eigenschaften im neuronalen Netz so lange an, bis das Trainingsbild das richtige Resultat liefert. Einmal trainiert, ist ein KNN dann in der Lage, auch andere, den Trainingsdaten nur entfernt ähnliche Muster zu erkennen. Auf diese Weise kann man der Software sogar beibringen, Fotos und Videos zu durchkämmen, um etwa Gesichter aufzuspüren.

Allerdings benötigten die KNN dafür Hilfe – Menschen müssen dem System vorgeben, nach welchen Merkmalen es suchen soll. Google-Wissenschaftlern war das nicht genug. Damit ihr Netzwerk selbstständig lernen kann, entwickelten sie ein Computerprogramm, das Signale ähnlich verarbeitet wie die menschliche Sehrinde im Gehirn. Die ist in der Lage, neuronale Aktivitätsmuster zu sich ähnelnden Bildern zuzuordnen – Informatiker nennen diesen Mechanismus "sparse encoding".

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(bsc)