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Neuronale Netze: Maschinen mit menschlicher Manier

Künstliche Intelligenzen werden uns zusehends ähnlicher: Neben einer schnellen Auffassungsgabe und Kreativität verfügen erste Algorithmen nun auch über die Fähigkeit, ihre Umgebung zu verstehen.
Artificial ImaginationLaden...

In den letzten Jahren haben Maschinen in vielen Bereichen eine ähnliche Leistungsfähigkeit wie wir Menschen erreicht, etwa wenn es darum geht, Gesichter zu erkennen oder Texte in andere Sprachen zu übersetzen – ganz zu schweigen von ihren Erfolgen in Brett- und Arcade-Spielen. Daher könnte man vielleicht erwarten, dass Computerwissenschaftler anfangen, auf die menschliche Intelligenz herabzublicken. Aber ganz im Gegenteil geraten die Forscher geradezu ins Schwärmen, wenn es um das menschliche Gehirn geht: Vor allem dessen Anpassungsfähigkeit und das breite Spektrum an Fähigkeiten erstaunt sie immer wieder.

Von solchen Eigenschaften sind Maschinen nämlich noch weit entfernt. Wenn eine künstliche Intelligenz (KI) auf eine Aufgabe trainiert wurde, fällt es ihr schwer, eine zweite, wenn auch ähnliche zu erlernen. Zudem ist nicht immer klar, wie sie zu ihrem Ergebnis kam; der rechnerische Vorgang ist ziemlich undurchsichtig. Doch das wohl bedeutendste Hindernis für zukünftige Entwicklungen ist, dass die meisten Programme nur sehr langsam lernen und dazu auch noch enorme Datenmengen brauchen, die nicht immer vorliegen …

12/2019

Dieser Artikel ist enthalten in Gehirn&Geist 12/2019

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  • Quellen

Finn, C. et al.: Model-agnostic meta-learning for fast application of deep networks. ArXiv 1703.03400, 2017

Goodfellow, I. et al.: Generative adversarial networks. ArXiv 1406.2661, 2014

Higgings, I. et al.: beta-VAE: Learning basic visual concepts with a constrained variational framework. International conference on learning representations 5, 2017