François Chollet, KI-Forscher und der einflussreiche Entwickler des KI-Frameworks Keras, verlässt Google nach einem Jahrzehnt, um ein eigenes Unternehmen zu gründen.
Das von ihm entwickelte Keras hat sich mit mehr als zwei Millionen Nutzern zu einem Grundpfeiler der KI-Entwicklung entwickelt und wird in zahlreichen wichtigen Anwendungen eingesetzt.
Die Technologie steckt unter anderem in den Empfehlungssystemen von YouTube, Netflix und Spotify, in der Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen und in den selbstfahrenden Autos von Waymo. Chollet bleibt dem Open-Source-Projekt Keras auch nach seinem Weggang eng verbunden und wird die Entwicklung von außen weiter mitgestalten.
Die Leitung des Keras-Teams bei Google übernimmt Jeff Carpenter, den Chollet selbst als idealen Nachfolger bezeichnet. Google bekräftigt in einem Blogbeitrag sein Engagement für das Framework und will besonders die neue Version Keras 3 weiterentwickeln, die mit JAX, TensorFlow und PyTorch kompatibel ist. Mit dem kürzlich gestarteten Keras Hub will Google zudem den Zugang zu KI-Werkzeugen weiter vereinfachen.
Chollet sieht die KI-Zukunft jenseits von LLMs
Während seiner Zeit bei Google hat Chollet nach eigenen Angaben miterlebt, wie sich Deep Learning von einem akademischen Randthema zu einer Industrie mit Millionen von Beschäftigten entwickelt hat. Details zu seinem neuen Unternehmen will er in Kürze bekannt geben. Der KI-Forscher ist auch verantwortlich für den schwierigen ARC-Benchmark und den dazugehörigen ARC-Preis, der derzeit mit einem Preisgeld von einer Million US-Dollar versucht, die KI-Entwicklung weg von reinen Sprachmodellen und wieder hin zur Entwicklung allgemeiner KI zu lenken. Die Aufgaben des ARC-Benchmarks sind für Menschen einfach zu lösen und erfordern keine speziellen Kenntnisse. Moderne KI-Systeme haben damit jedoch Schwierigkeiten, da die Aufgaben so gestaltet sind, dass sie sich einer Lösung durch Auswendiglernen widersetzen.
Ähnlich wie der Deep-Learning-Kritiker Gary Marcus und der KI-Chef von Meta, Yann LeCun, sieht Chollet die aktuellen LLMs bestenfalls als Teil der Lösung. Erst kürzlich gab es erste Methoden, die sich im ARC Preis der durchschnittlichen menschlichen Leistung annähern. Der Abstand zu den besten menschlichen Leistungen ist aber immer noch sehr deutlich.
