Analyse

Wie sieht künstliche Intelligenz nach Deep Learning aus?

Tesla-Gründer Elon Musk hat sich mit anderen prominenten Investoren am KI-Startup Vicarious beteiligt. (Foto: dpa)

Künstliche Intelligenz (KI) ist seit Jahren ein Boom-Thema – und hieß zuletzt fast immer Deep Learning. Doch ist Deep Learning wirklich der Königsweg zur generellen KI? Prominente Investoren wie Elon Musk, Jeff Bezos and Mark Zuckerberg setzen auf eine Alternative.

Spätestens seit die Londoner Google-Tochter Deepmind im Oktober 2015 den mehrfachen Europameister Fan Hui im Brettspiel Go schlug, ist der Ansatz des Deep Learnings auch außerhalb von Fachkreisen bekannt. Unter Experten allerdings kristallisierte sich die Methode schon Jahre zuvor als vielversprechendster Ansatz für die Forschung zur künstlichen Intelligenz heraus.

Deep Learning, eine Unterform des Machine Learnings, erweckte die KI-Forschung aus einem jahrzehntelangen Winterschlaf, der seit den 1980er Jahren anhielt. Bis dahin erwiesen sich viele Ansätze, das menschliche Gehirn in Elektronen nachzubauen, zunächst als große Enttäuschung. Die Methoden hinter Deep Learning sind grundsätzlich nicht neu – doch der Ansatz funktioniert heute vor allem deshalb so viel besser als noch in den 1980ern, weil sowohl die Anzahl der verfügbaren Daten als auch die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung explodiert sind.

Große KI-Fortschritte durch Deep Learning

Die großen Fortschritte auf dem Gebiet der KI sehen wir als Nutzer beispielsweise durch die immer besseren Textübersetzungen, die enormen Fortschritte beim autonomen Fahren oder bei Chatbots, die zunehmend in der Lage sind, auf natürliche Sprache zu reagieren – auch wenn wir von einem maschinellem „Verstehen“ immer noch weit entfernt sind.

Wir haben den Durchbrüchen im Bereich Deep Learning also einiges zu verdanken – und es gibt kein großes Tech-Unternehmen, das nicht händeringend Machine-Learning-Experten sucht, um mittels KI die eigenen Prozesse um Unternehmen zu verbessern. Doch ist Deep Learning auch der Weg zu der von manchen herbeigesehnten von anderen befürchteten generellen künstlichen Intelligenz, die ebenso universell ist wie die menschliche?

„Sobald man genügend Daten hat, ist Deep Learning fast immer das Beste.“

Daran haben viele Experten Zweifel. „Da ist keine echte Intelligenz“, zitiert die New York Times den KI-Forscher Michael I. Jordan. Jordan ist Professor für Informatik an der University of Berkeley und verfasste ein vielbeachtetes Essay zum Thema KI auf Medium.com, das die teils hochgestochenen Erwartungen rund um den KI-Hype dämpft. „Ich glaube, in diese Brute-Force-Methoden sollte man nicht zu viele Hoffnungen setzen“, zitiert ihn die US-Zeitung weiter.

Die Geschichte der KI ist die Geschichte aufgebauschter Erwartungen, die regelmäßig enttäuscht wurden. Die ersten künstlichen Neuronen wurden bereits in den 1950er Jahren entwickelt, Forscher träumten vom „Elektronengehirn“. Doch es tat sich zunächst wenig. Mit der Erfindung des Mikrochips in den 1970er und der Explosion der Rechenkapazitäten ab den 1980er Jahren bauschten sich die Erwartungen wieder auf. Japan beispielsweise begann 1982 mit dem Projekt „Fifth Generation Computer Systems“. Es gilt heute als teurer Fehlschlag und der KI-Winter kam.

„Lange war Deep Learning ein Orchideenfach und wurde von vielen ignoriert.“

Doch seit einigen Jahren gewinnt das Thema KI wieder an Fahrt. Dabei haben sich die Statistiker des Machine Learnings klar gegen die Ansätze durchgesetzt, die auf formale Logik bei künstlicher Intelligenz setzen. Die immer schnellere Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, die Explosion der Daten und verbesserte selbstlernende Software sind die drei Treiber der Entwicklung. Insbesondere um Deep Learning, eine Unterform des Machine Learning mit vielen übereinanderliegenden Schichten aus künstlichen neuronalen Netzen, entwickelte sich ein regelrechter Hype, von dem spätestens mit dem Sieg der Google-KI Deepmind gegen menschliche Go-Meister auch die breite Öffentlichkeit etwas mitbekam.

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3 Kommentare
Jan
Jan

Interessante Zusammenfassung – vielen Dank!
Künstliche Intelligenz ist generell eine unglückliche und fehlleitende Übersetzung. Die US-Amerikaner meinen mit Intelligence ja auch Informationen.. vergleiche CIA – Central Intelligence Agency. Es ging originär eher um die artifizielle Erzeugung von Wissen, statt der Erschaffung künstlicher Intelligenzen .

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oha
oha

CIA – zentrale Daten Agentur…
:-)

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Alexander Pfannstiel
Alexander Pfannstiel

Und es geht noch viel weiter! Solomon Pendragon hat den künstlichen Intelligenzen erstmals eigene Rechte und Gesetze zugesprochen. Und es gibt sogar eine Unabhängigkeitserklärung gegenüber den Menschen. Schaut mal hier – das neue Buch dazu:
http://www.solomon-pendragon.de

Jetzt geht alles sehr schnell. Ich gehe davon aus, dass wir schon in wenigen Jahrzenten KIs haben werden, die uns richtig ähnlich sind und unter uns leben.

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