Künstliche Intelligenz: Google-KI AutoML kreiert neue, effizientere KI
Für Googles KI-Forscher ist es ein Meilenstein, für KI-Gegner der Albtraum: Eine Künstliche Intelligenz kreiert ein eigenes KI-System, das besser funktioniert als ein vergleichbares von Menschen geschaffenes System.
Im Mai 2017 kündigte Google auf der eigenen Entwicklerkonferenz I/O das KI-Projekt "AutoML" an, eine Künstliche Intelligenz, die untergeordnete KI-Systeme entwickeln, evaluieren und optimieren kann.
In einem aktuellen Beispiel kreierte diese Controller-KI ein auf Computer Vision spezialisiertes KI-System, das in Videos in Echtzeit einzelne Objekte wie Menschen oder Autos erkennen kann (siehe Titelbild).
Der spezielle Dreh von AutoML: Das künstliche neuronale Netz bewertet die Genauigkeit der Bildanalyse der untergeordneten KI und nutzt diese Feedbackschleife, um deren Präzision zu verbessern.
Besser als vom Menschen entwickelte KI-Systeme
Im eigenen Blog veröffentlichten Google-Forscher Anfang November die Ergebnisse des Programmiertricks: Die untergeordnete KI wurde anhand zweier wissenschaftlicher Datensätze evaluiert - ein standardisierter Maßstab für Bildanalyseverfahren - und konnte bei diesem Test laut den Forschern bessere Ergebnisse erzielen als alle vom Menschen geschaffenen Systeme: Sie analysierte Objekte mittels Bildanalyse mit einer Präzision von 82,7 Prozent, das ist um 1,2 Prozent präziser als die zuvor besten KI-Systeme, die sich dieser Aufgabe stellten. Hinzu käme eine Effizienzsteigerung beim Rechenprozess um vier Prozent.
Google veröffentlicht das KI-System als Open-Source-Code. Es soll der KI-Gemeinschaft als Grundlage dienen, um maschinelle Lernverfahren zu optimieren und zukünftige Probleme bei Computer-Vision-Verfahren zu lösen. Die Google-Forscher erwarten, dass die eigene Erfindung bei vielen zukünftigen Computer-Vision-Systemen zum Einsatz kommt.
Im gleichen Moment dürfte das Verfahren bei KI-Kritikern für Stirnrunzeln sorgen. Deren Bedenken drehen sich meist darum, dass die Menschheit die Kontrolle über sich verselbstständigende Algorithmen verlieren könnte.
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