Vortrag Künstliche Intelligenz und Industrie 4 0 Andreas Wagener Hochschule Hof

Industrie 4.0, Datenökonomie und Künstliche Intelligenz: Wie Daten und Algorithmen Wirtschaft und Gesellschaft verändern – Prof. Dr. Andreas Wagener, Hochschule Hof mehr unter: www.nerdwaerts.de Der Einsatz Künstlicher Intelligenz bestimmt bereits heute schon unseren Alltag, oft ohne dass wir dies bemerken. Dieser Trend dürfte in der nahen Zukunft noch deutlich zunehmen. Daten und Algorithmen - und damit Computer, Maschinen und Roboter - werden die Bedingungen des unternehmerischen Erfolges wie auch das gesellschaftliche Miteinander maßgeblich bestimmen. Welche Chancen und welche Risiken leiten sich daraus ab? Und wie stellen wir die Weichen dafür richtig?

2.12.2016 : Googles Maschine lernt ihre eigene Sprache

Gleichwohl sind die Forscher immer wieder selbst überrascht, wozu die von ihnen programmierten Maschinen schon fähig sind. Deep Mind hat einen Computer gebaut, der (kleine) Probleme lösen kann, ohne sie vorher zu kennen. Der „differentiable neural computer“ (DNC) könne beispielsweise eigenständig die schnellste Route zwischen zwei Stationen der Londoner U-Bahn bestimmen. Und das kann er gleich auf die französische Metro anwenden.

Auch das Übersetzungsprogramm hat nun einen lernenden Algorithmus

Auch Google Translate, das Übersetzungsprogramm, das nach zehn Jahren inzwischen 103 Sprachen übersetzt, hat seit September ein eingebautes neuronales Netzwerk, also einen lernenden Algorithmus. Die Google Neural Machine Translation (GNMT, nicht zu verwechseln mit Heidi Klums Modelnachwuchs-Suche GNTM) hat seinen Erschaffern nun bewiesen, dass sie sogenannte Zero-Shot-Übersetzungen möglich macht. Das sind Übersetzungen zwischen zwei Sprachpaaren, die es vorher nicht gab. Ein Beispiel: Google trainiert seine Maschine darin, von Englisch in Koreanisch zu übersetzen und umgekehrt. Gleiches gilt für Englisch und Japanisch. Doch GNMT kann jetzt auch von Japanisch nach Koreanisch übersetzen - ohne dass der Maschine das erklärt wurde.

Die Entwickler folgern in einem Blogbeitrag daher, dass das neuronale Netz deshalb eine eigene Sprache entwickelt hat, eine Interlingua. Denn die Algorithmen ordnen die übersetzten Sätze nach ihrer Bedeutung in Gruppen ein und erkennen damit semantische Zusammenhänge. Und nicht nur bloße Wörter.

Maschine ersetzt Mensch

Freilich setzt Google nicht alleine auf eigene Forschung. So hat der Risikokapitalarm des Unternehmens mehr als 40 Millionen Dollar in Duolingo investiert, eine Sprachlern-App von Luis von Ahn. Von Ahn hat das Captcha erfunden, das Internetnutzer daher kennen, dass sie sich mit dem Code als Mensch identifizieren, um Spam und Missbrauch zu verhindern.

Schon früher arbeitete von Ahn mit Google zusammen und hat dem Unternehmen geholfen bei Übersetzungen und Spracherkennung. Inzwischen arbeiten seine 80 Mitarbeiter verstärkt an künstlicher Intelligenz, um Übersetzungen und Sprachlernen zu vereinfachen. Anders ausgedrückt: Google hat ein Ziel und sucht an vielen Ausgrabungsstätten nach einer Lösung.

Gleichwohl steht die Entwicklung dieser Technologie noch am Anfang. Auch darauf weisen alle immer wieder hin, die dazu forschen. Das kann als Beruhigung derjenigen verstanden werden, die sich davor fürchten, dass ihre Berufe von Maschinen übernommen werden. Oder wie es Sundar Pichai schreibt: „Maschinelles Lernen steckt noch in den Kinderschuhen - Computer können heute noch nicht das, was ein 4-Jähriger ohne Probleme beherrscht: Verstehen, wie ein Dinosaurier heißt, nachdem er ein paar Beispielbilder gesehen hat.“  Doch zeigen die zumeist unerwarteten Fortschritte der Maschinen, dass es mit Prognosen in der künstlichen Intelligenz besonders schwierig wird. Manchmal geht es auch schneller als gedacht.