News: Neu von Microsoft
Bereits jahrzehntelang versuchen KI-Forscher Rechnern das "Denken" beizubringen. Seit den Anfangsexperimenten mit "selbstlernenden Maschinen" sind Rechner irre viel leistungsstärker geworden, der Leistung eines menschlichen Gehirns aber nur unbedeutsam näher gerückt.
Alle Weile vermelden die KI-Experten allerdings Erfolgsergebnisse. Jetzt gibt es eins von Microsoft Research. Die Microsoft-Forscher haben ein selbstlernendes System namens Adam vorgestellt, das in der Lage ist Hunderasse mit hoher Trefferquote zu identifizieren.
Das dazu nötige Wissen hat sich Adam selbst beigebracht. Dazu wurde der "tief selbstständig" lernende Adam" erstmal mit einer gewaltigen Informationsmenge vollgestopft.
Der laut Angaben seiner Schöpfer "weltbeste Foto-Klassifizierer" wurde mit 14 Millionen Bildern aus 22.000 Kategorien gefüttert.
Im Bericht verweist Microsoft darauf, dass Google vor einigen Jahren bereits ein ähnliches Experiment präsentiert hat, bei dem ein aus 16.000 Rechnern bestehendes Netzwerk darauf trainiert wurde, Katzen zu erkennen.
Nachforschungen zufolge, die aktuell noch akademisch überprüft werden, soll Adam 50 mal schneller als das Google-Projekt sein und mehr als doppelt so viele zuverlässige Ergebnisse liefern. Gleichzeitig würde Adam 30-mal weniger Rechner als Google beim "Katzenprojekt" benötigen.
Anlässlich des Microsoft Research Faculty Summit 2014 wurde Adam jetzt erstmals öffentlich live vorgeführt. Hier das Video:
https://www.youtube.com/watch?v=zOPIvC0MlA4
Zum Verständnis des "maschinellen Lernens" gilt zu wissen, dass Adam wohl recht ausgiebig von menschlicher Vorarbeit profitiert hat. Er hat das umfangreiche Bildmaterial des Projekts image-net.org von der Standford und Princeton Universität nutzen dürfen.
Dieses Projekt ist sozusagen ein "Expertensystem", eine Datenbank, die Worte, verwandte Begriffe mit Bildern verknüpft. Zum Katzenexperiment (im Juni 2014) gilt noch festzustellen, dass Googles Bastelei an einem künstlichen Gehirn wohl etwas in eine andere Richtung ging.
Das neuronale Netzwerk erlernte sein Wissen durch Analyse von 10 Millionen Bildern aus Youtube-Videos und konnte danach 20.000 Gegenstände unterscheiden. Es ging also wohl nicht nur explizit um Katzen. Auch beim Projekt Adam besteht das finale Ziel darin, dass eine Software visuell jedes Objekt identifizieren kann.
