Im Mai dieses Jahres haben wir über das AutoML-Projekt geschrieben, Googles Technologie für künstliche Intelligenz (KI), die speziell für die Erstellung anderer KIs entwickelt wurde. Google hat jetzt bekannt gegeben, dass AutoML die KI-Entwickler übertroffen hat und in der Lage ist, selbst erstellte maschinelle Lernsoftware zu entwickeln, die effizienter und leistungsfähiger ist als die besten Beispiele für ähnliche von Menschen entworfene Systeme.
AutoML hat kürzlich einen Rekord für die Effizienz und Geschwindigkeit der Bildkatalogisierung unter den angegebenen Bedingungen mit einer Effizienz von 82 Prozent aufgestellt. Und obwohl sich diese Aufgabe selbst als relativ einfach für das System herausstellte, war AutoML auch in der Lage, automatisierte Systeme und spezielle Augmented-Reality-Systeme in einer komplexeren Aufgabe zu übertreffen - der Bestimmung der Position mehrerer Objekte in einem Bild. In diesem Test leistete AutoML 43 Prozent der Zeit, während künstliche Systeme 39 Prozent leisteten.
Die Ergebnisse sind beeindruckend, denn selbst in einem riesigen Unternehmen wie Google haben nur wenige Menschen die Erfahrung, die Entwicklung von KI-Systemen dieser Stufe zu leiten. Die Automatisierung dieses Bereichs erfordert ein sehr breites Spektrum an Fähigkeiten. Sobald das Ergebnis erreicht ist, könnte dies laut Google die Branche vollständig verändern.
„Heute können weltweit nur wenige tausend Spezialisten für maschinelles Lernen solche Software erstellen. Wir möchten jedoch sicherstellen, dass auch Hunderttausende anderer Entwickler daran teilnehmen können “, zitiert das Wired-Magazin die Worte des CEO von Google Sundar Pichai.
Ein Großteil des Meta-Lernens befasst sich mit der Nachahmung der neuronalen Netze des menschlichen Gehirns sowie mit der Notwendigkeit, große Mengen unterschiedlicher Daten über diese Netze zu übertragen. Die schwierigste Aufgabe ist natürlich genau, wie man die Struktur des Gehirns nachahmt und es dazu bringt, komplexere Probleme zu lösen.
Bestehende neuronale Netze sind heute noch einfacher zu modernisieren oder für bestimmte Aufgaben anzupassen, als neue von Grund auf neu zu entwickeln. Untersuchungen wie die, über die wir sprechen, legen jedoch nahe, dass dies nur vorübergehend ist.
Da es für die neue KI einfacher sein wird, immer komplexere Systeme zu erstellen, mit denen Aufgaben ausgeführt werden können, die Menschen einfach nicht ausführen können, ist es sehr wichtig, dass der Mensch als Schlüsselglied bleibt, ohne das diese Systeme einfach nicht funktionieren können. Eine wirklich vollwertige KI kann in bestimmten Fragen leicht eine voreingenommene Interpretation verwenden, indem sie beispielsweise die Parallele zwischen ethischen und geschlechtsspezifischen Merkmalen stereotypisiert. Wenn die Ingenieure jetzt mehr Zeit für die Lösung dieses potenziellen Problems aufwenden und nicht alles für später belassen, ist die Wahrscheinlichkeit eines tatsächlichen Auftretens in Zukunft geringer.
Im Allgemeinen versucht Google, AutoML zu verbessern, damit Entwickler es bei der Problemlösung in der Praxis verwenden können. Wenn sie erfolgreich sind, kann sich der Effekt der Verwendung von AutoML weit über die Wände des Unternehmens hinaus auswirken.
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"Wir wollen es demokratisieren", zitierte das Wired-Magazin Pichai.
Nikolay Khizhnyak
