Wenn wir über das Thema Künstliche Intelligenz im Jahr 2019 reden, stellen wir uns vor allem zukünftige Aufgabenfelder für neue, intelligente Programme vor. Dabei gibt es bereits erste reelle Anwendungsbereiche wie die Kunst, in der KI-Programme ihre Muskeln spielen lassen. Doch mit dem Fortschritt rückt inzwischen auch die Frage nach der Forschungsethik immer mehr in den Fokus der öffentlichen Diskussion. Zusätzlich scheint es, als müsste man die Ansprüche an die hochintelligenten Programme ein wenig zurückschrauben. Denn die Entwicklung von KI-Programmen wird zunehmend kostspielig und umfangreich.

Facebook steckt fest

Eines der größten KI-Forschungsteams findet sich im Silicon Valley unter dem Dach des Social Media Riesen Facebook. Hier liegt der Fokus vor allem darauf, Programme zu entwickeln, die die User Experience auf der Seite angenehmer machen. So bastelt das Team an immer neuen Algorithmen, die zuverlässig gewalttätigen oder pornografischen Content auf Facebook sperren sollen. Zusätzlich arbeitet man im Moment daran, Künstliche Intelligenzen auch auf das Auswerten von Text-Postings zu programmieren, um zum Beispiel auch rassistische Posts automatisch zu erkennen. Wie der Leiter des Artificial Intelligence Entwicklerteams bei Facebook, Jerome Pesenti, jetzt in einem Interview mit Wired bekannt gab, stoßen die Entwickler und Entwicklerinnen seines Teams immer öfter auf die Grenzen ihrer Kompetenzbereiche.

Wenn es zum Beispiel darum ginge, dass man eine der menschlichen Intelligenz ebenbürtige KI erschaffen wollen würde, so sei noch nicht einmal klar, wie menschliche Intelligenz konkret definiert sei, so Pesenti. Somit sei auch die derzeitige Forschung in diesem Feld sehr limitiert und dementsprechend noch weit davon entfernt, sich einer realen menschlichen Intelligenz anzunähern.

Ein weiteres Problem der derzeitigen Forschung um Künstliche Intelligenz sind die hohen Kosten, die sich laut Wired jedes Jahr verdreifachen. Wer im Moment einige Millionen in die Projekte investiert, wird in den nächsten Jahren bereits Milliarden aufwenden müssen. Diese Entwicklung würde automatisch dafür sorgen, dass die Entwicklung stagniert. Zwangsweise müsse somit die KI-Forschung irgendwann kosteneffizienter gestaltet werden. Auch aufgrund der steigenden Personalkosten und dem schieren Arbeitsspeicher, der im Moment zum Ausführen der Programme in Benutzung ist, müsse man sich irgendwann neu organisieren.

Welche Fortschritte der Künstlichen Intelligenz gibt es 2019?

Trotz der derzeitigen Schwierigkeiten war das vergangene Jahr geprägt von Weiterentwicklungen bereits bestehender Technologien, aber auch ganz neuer Ansätze. Besonders im Fokus: Die Entwicklung der Generative Adversarial Networks (GAN), die unter anderem auch in Deepfake Videos zum Einsatz kommen. Als Beispiel für mögliche Anwendungsbereiche wurde im August dieses Jahres ein Datensatz mit 12,197 MIDI-Tracks veröffentlicht, welche komplett von einer KI entwickelt wurden, anhand von neuronaler Melodie-Verknüpfungen. Bereits im März hatten wir zudem über eine KI Namens AICAN berichtet, welche eigenständig Kunstwerke erstellen konnte. Letztlich bleiben die derzeitigen Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz jedoch hinter den Erwartungen der meisten KI-Enthusiasten zurück.

Ein besonderes Augenmerk liegt auf Deep Learning Technologien, die in Form von Service Bots oder anderen Formen des Kundendienstes bereits jetzt zum Einsatz kommen. Sie sind fähig, sich selbst Informationen anzueignen und aus den Daten, die sie bekommen, neue Muster zu erkennen. Doch auch für Firmen-interne Prozesse könnten Deep Learning Programme Einsatz finden. Die Anwendungsbereiche sind vielseitig, die Implementierung von Künstlichen Intelligenzen und Erforschung neuer Programme jedoch aufwendig und teuer. Kai-Fu Lee, der selbst in der Branche tätig war, beschreibt aus diesem Grund die derzeitige Entwicklung als „Age of Implementation“. Zunächst werden die neuen Techniken reale Anwendungen finden und verbessert, bevor die weitere Forschung vorangeht.

Intel prescht mit neuem Chip vor

Um Problemen in der Entwicklung von Künstlichen Intelligenzen 2019 entgegenzuwirken, stellte Intel vor kurzem einen neuen Computer-Chip vor. Mit diesem soll es nun möglich sein, deutlich schneller und vor allem effizienter große Datenmenge zu speichern und auszuführen. Das ist für die AI Forschung natürlich prädestiniert. Insgesamt soll der Chip mit Namen Nervana Neural Network bis zu zehn Mal mehr Leistung wie ein herkömmlicher Chip leisten. Diese Steigerung der Leistung könnte derzeitige Schwierigkeiten bei der Entwicklung Künstlicher Intelligenzen in Zukunft zumindest reduzieren.

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Schlagwörter: AI, Deep Learning, GNA, Künstliche Intelligenz