Amazon stellt Deep Racer vor, ein kleines autonomes Auto, das das Fahren erst noch lernen muss. Das ist kein Defekt, sondern gewollt: Interessierte können dem Auto mit Deep Learning Räder machen und werden so spielend an die KI-Programmierung herangeführt.
Der Deep Racer kostet 250 US-Dollar für Vorbesteller und soll beim Marktstart regulär für 400 US-Dollar verfügbar sein. Er ist mit einer HD-Kamera und einem Intel Dual-Core-Prozessor ausgestattet. Was ihm fehlt: Fahrer-Skills.
Die müsst ihr Deep Racer erst noch beibringen – oder genauer: Ihr müsst ihm beibringen, sich das Fahren selbst beizubringen. Dafür setzt Amazon auf bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning – RL).
Reinforcement Learning trieb bereits Googles Allzweck-KI AlphaZero und OpenAIs Team-Bot Five an. Doch die Methode kann nicht nur Spiele spielen: Google nutzt RL, um Datenzentren energieeffizienter zu betreiben. OpenAI brachte mit dem Lernverfahren einer Roboterhand das Jonglieren bei.
Kürzlich erst gab es mit bestärkendem Lernen einen weiteren, entscheidenden Durchbruch: Eine KI lernte, sich anzuziehen. Nun also autonome Miniautos.
Ein echter Racer lernt virtuell
Bestärkendes Lernen setzt auf eine einfache Idee: Eine KI erhält positive Rückmeldung für positives Verhalten.
Beispielsweise wird ihr ein Ziel gesetzt und sie muss ihren Pfad zu diesem eigenständig finden. Für jede Aktion, die das Ziel näherbringt, wird die KI belohnt. Die richtige Belohnung zu formulieren, das ist für den Entwickler die große Herausforderung.
Es kann jedoch Millionen Versuche benötigen, bis die KI Erfolg hat – ohne Lernbeschleuniger müsstet ihr das Amazon-Auto wohl euren Kindern vererben, die dann irgendwann erleben, wie es flüssig durch das Wohnzimmer driftet.
Die Lösung: Die Künstliche Intelligenz trainiert in hohem Tempo in einer virtuellen Welt. Was sie in der Simulation lernt, wendet sie anschließend auf die echte Welt an.
So funktioniert OpenAIs Roboterhand und so soll auch Deep Racer lernen. Die virtuelle Umgebung, in der ihr eure KI trainieren könnt, ist Teil des Lieferumfangs.
Um die besten Algorithmen zu finden, plant Amazon eine eigene Rennserie. Dort sollen Deep-Racer-Besitzer gegeneinander antreten können.
Einstieg in das Reinforcement Learning
Deep Racer ist laut Amazon als Einstieg in das Reinforcement Learning gedacht:
„Es ist eine Technologie, die bisher für viele […] außer Reichweite war", sagt Amazon-Manger Matt Wood. „Wir haben alles etwas unkomplizierter gemacht.“
So sollen Entwickler RL kennenlernen und ihr Können später auch auf andere Probleme anwenden – und idealerweise so neue Geschäfte für Amazons-Cloud-Service generieren.
Neben Amazon fördern weitere Unternehmen die Computer-Lernmethode: Erst kürzlich veröffentlichte OpenAI seine kostenlose Bildungsressource „Spinning up“ zu Reinforcement Learning.
Auch Microsoft fördert RL-Forschung: Ein Team des Softwareriesen veröffentlichte Anfang 2017 einen Open-Source Simulator für autonomes Fahren (AirSim), der ebenfalls für RL-Experimente eingesetzt wird.
