KI macht grosse Schritte

KI macht grosse Schritte

4. Dezember 2021 - Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist in den letzten Jahren mit schnellen Schritten vorangekommen. Jetzt nähert sich KI der Funktionsweise des menschlichen Gehirns an und gewinnt weiter an Bedeutung.
Artikel erschienen in IT Magazine 2021/12
Der Autor: Robert Haas, Leiter Systemforschung für Hybrid Cloud und künstliche Intelligenz, IBM Research. (Quelle: IBM Research)
Man stelle sich vor, dieser Artikel wäre von einer Maschine geschrieben worden. Ein Mensch hätte nur den Titel oder die einleitende Frage vorgegeben. Wenn wir bereit sind, KI-gesteuerte Autos für uns fahren zu lassen, dann sollten wir nicht überrascht sein, wenn KI auch beim Schreiben von Artikeln mit dem Menschen mithalten oder uns dereinst sogar übertreffen könnte, oder?

Durch die rasante Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in den letzten zehn Jahren ist sie heute nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Der Startschuss dieser Entwicklung fiel allerdings schon wesentlich früher. 1958 schuf Frank Rosenblatt das erste künstliche neuronale Netz. Es konnte lernen, indem es iterativ die Gewichte der Eingaben verstärkte, die für das Erreichen eines gewünschten Ergebnisses wichtig waren, während es die anderen verringerte. «Ein IBM 704 – ein 5 Tonnen schwerer Computer von der Grösse eines Zimmers – wurde mit einer Reihe von Lochkarten gefüttert. Nach 50 Versuchen brachte der Computer sich selbst bei, links markierte Karten von rechts markierten Karten zu unterscheiden», so Rosenblatt. Dies war die Demonstration des einschichtigen Perzeptrons, oder, wie sein Schöpfer sagte, «die erste Maschine, die in der Lage war, eine originelle Idee zu haben».

Aber die KI brauchte ihre Zeit, um zu reifen. Mehrere Schlüsselkomponenten mussten erst auf breiter Basis verfügbar werden. Darunter etwa grosse Datenmengen als Treibstoff für die KI. Big Data brachte eine praktisch kostenlose Versorgung mit strukturierten und unstrukturierten Daten mit sich. Mit GPUs (Graphics Processing Units) wurden leistungsstarke Rechenmaschinen entwickelt, die diese Inhalte effizient verarbeiten können. Beides zusammen verlieh der KI einen veritablen Entwicklungsschub.

Verantwortungsvolle Entwicklung von KI

Dies wird besonders deutlich, wenn man sich die ersten neuronalen Netze ansieht, die mit der Bilddatenbank Imagenet trainiert wurden: 2012 waren solche Netze durch 60 Millionen Parameter definiert und erreichten bei der Klassifizierung von Bildern in verschiedene Klassen eine Top-5-Genauigkeit von 84,6 Prozent. Mittlerweile haben die besten Modelle 480 Millionen Parameter und erreichen eine Top-5-Genauigkeit von 98,8 Prozent – besser als Menschen. Für anspruchsvollere Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache, wie zum Beispiel für die Vorhersage oder Zusammenfassung von Texten, gibt es inzwischen gigantische Modelle mit 1 Billion Parametern oder mehr.

Dies bringt auch Herausforderungen mit sich, beispielsweise bezüglich Bias, Robustheit oder Erklärbarkeit, die in den Fokus von Experten gerückt sind. Denn eines ist klar: Um das Potenzial von KI für Industrie und Gesellschaft zukünftig auszuschöpfen, darf KI keine Black Box sein. Es braucht die Zusammenarbeit von Industrie, Politik und Wissenschaft, um die Rahmenbedingungen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung von KI zu definieren. IBM hat sich als erstes Technologieunternehmen grundlegenden Prinzipien für eine vertrauenswürdige KI verschrieben und frühzeitig seine Forschung und Entwicklung danach ausgerichtet. Tools und Best Practices für die Entwicklung vertrauenswürdiger KI aus der IBM-Forschung macht das Unternehmen regelmässig frei zugänglich und für alle nutzbar.
 
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