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SILICON VALLEY: Google will das künstliche Gehirn

Hoch qualifizierte Softwareentwickler sind rar auf dem Arbeitsmarkt. Unternehmen wie Google wollen nun erreichen, dass Algorithmen sich künftig selbst programmieren. Erste Experimente gibt es bereits.
Adrian Lobe
Als Vorbild für intelligente Computerprogramme dient das menschliche Gehirn. (Bild: Getty)

Als Vorbild für intelligente Computerprogramme dient das menschliche Gehirn. (Bild: Getty)

Adrian Lobe

Im Silicon Valley ist ein Wettrennen um die klügsten Köpfe entbrannt. Tech-Konzerne wie Facebook oder Google rufen astronomische Gehälter auf, um hoch qualifizierte Softwareentwickler anzuheuern. Die Fakultäten in Berkeley oder Stanford, für die Tech-Konzerne schon immer ein Talentpool bildeten, sorgen sich derweil um den wissenschaft­lichen Nachwuchs.

Laut Schätzungen gibt es weltweit lediglich rund 10 000 Informatiker, die über eine entsprechende Ausbildung und das nötige Know-how verfügen, die komplexen Algorithmen zu programmieren, die man beim autonomen Fahren oder bei der Entwicklung von Chatbots benötigt.

Künstliche Intelligenz ist ein Milliardengeschäft

Laut einer Analyse des McKinsey Global Institute haben Unternehmen im Jahr 2016 zwischen 26 und 39 Milliarden Dollar in die Forschung zu künstlicher Intelligenz (KI) investiert. An der Spitze: Google und Facebook.

Weil Fachkräfte knapp und teuer sind, hat Google eine clevere Strategie ersonnen. Statt die besten KI-Forscher mit hohen Gehältern und Boni anzulocken, sollen sich künstliche Intelligenzen künftig selbst programmieren. Der Internetkonzern hat vor ein paar Monaten sein Projekt AutoML vorgestellt. Es soll die Entwicklung maschineller Lernalgorithmen automatisieren. Ein Experiment lieferte nun viel­versprechende Ergebnisse. Grob ­gesagt, optimierte AutoML eine bereits bestehende Bilderkennungssoftware. Auf einem Strandbild konnte das Computerprogramm mit einer Genauigkeit von über 80 Prozent Strandspaziergänger von Kitesurfern unterscheiden. Auch Facebook tüftelt an einer automatisierten Gesichtserkennungssoftware, um die Profilbilder seiner über zwei Milliarden Nutzer mit Gesichtern auf Fotos zu verknüpfen.

Die Entwicklung eines neu­ronalen Netzwerks, das nach menschlichen Gehirnfunktionen modelliert ist, ist keineswegs trivial. Wissenschafter müssen nach der Methode «Trial and Error» ein riesiges Netzwerk mit Trainingsdaten füttern und bei Hunderten Experimenten jedes Mal aufs Neue überprüfen, ob der maschinell lernende Algorithmus Objekte erkennt und die Modelle optimieren. Mit AutoML will Google diesen Prozess automatisieren. Das Ziel: Der Algorithmus soll sich selbst Dinge beibringen.

Barret Zoph, einer der führenden Wissenschafter hinter AutoML, sagte in einem Bericht der «New York Times», dass die Methode auch für andere Auf­gaben wie Spracherkennung oder maschinelle Übersetzung funktionieren könnte.

Folgen für den Arbeitsmarkt sind ungewiss

Viele fragen sich, was es für den Arbeitsmarkt bedeutet, wenn sich KI künftig selbst programmieren. Bilden sich Roboterärzte oder -anwälte künftig selbst aus?

Der Konstruktionsfehler von KI besteht darin, dass manche für den Menschen offensicht­liche Probleme gar nicht darstellbar sind. Die Frage, ob eine Karikatur in den Schutzbereich der Meinungs- und Kunstfreiheit fällt, ist eine Wertung, die auch nach dem millionsten Bild, mit dem der Algorithmus gefüttert wird, nicht eindeutig zu beantworten ist, aber irgendwann entschieden werden muss.

Maschinen mögen die besseren Programmierer sein. Allein ethische Probleme lassen sich nicht in mathematischen Gleichungssystemen auflösen.

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