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Künstliche Intelligenz : Per Velo zur Superintelligenz?

  • -Aktualisiert am

Bild: NPG Press

Chinesische Forscher haben einen Computerchip entwickelt, der an unser Gehirn erinnert, und behaupten, einen Durchbruch in Sachen KI erzielt zu haben. Das ist gewagt.

          Wie von Geisterhand fährt ein Fahrrad über den Parcours, überwindet spielend eine Bodenschwelle, weicht anderen Hindernissen aus und hört nebenbei noch auf Befehle, die ihm zugerufen werden. Auch eine Person zu erkennen und ihr auf den Fersen zu folgen, ohne sich von anderen Gegenständen ablenken zu lassen, ist kein Problem. Diese Kunststücke ermöglicht ein neuartiger Computerchip, den eine Gruppe chinesischer Forscher entwickelt hat – „Tianjic“ ist knapp vier mal vier Millimeter groß und unterscheidet sich auf den ersten Blick nicht von gewöhnlichen Halbleiterchips. Die Wissenschaftler berichten in der Zeitschrift „Nature“, dass sie sich vom menschlichen Gehirn haben inspirieren lassen. Sie haben dazu zwei verschiedene Systeme Künstlicher Intelligenz (KI), die sich beide an der Arbeitsweise unseres Gehirns orientieren, miteinander vereint und so die Leistung des Chips beträchtlich gesteigert.

          Unser menschliches Gehirn erscheint uns oft vergesslich, faul, unzuverlässig – mit einem Wort allzu menschlich. Aus Sicht der Entwickler von KI sind diese Unzulänglichkeiten hingegen Tugenden, die sie ihren Computern gern beibringen würden. Denn das Gehirn arbeitet flexibel, effizient, konzentriert sich auf das Wesentliche und verbraucht dabei am Tag nur etwa so viel Energie wie eine Glühbirne.

          Im Tianjic-Chip werden zwei Systeme vereint

          Die Forscher verwendeten für Tianjic zwei verschiedene Ansätze, KI nach Vorbild des Gehirns zu konstruieren. Künstliche Neuronale Netze (KNN) ähneln unserem Denkorgan nur grundsätzlich. Informationen werden hier mit Einheiten verarbeitet, die wie Neuronen in einem Netz verbunden sind. Die einzelnen Verknüpfungen können dabei verschieden gewichtet werden – Verbindungen, die besonders nützliches Output generieren, werden gestärkt. So lernt das System dazu, indem es das Muster in vielen versteckten Schichten immer wieder neu „schnitzt“ und gute Verbindungen vertieft. Solche Systeme sind schon jetzt allgegenwärtig. Sie werden bisher vor allem für spezifische Aufgaben verwendet: Ein trainierter Algorithmus kann mittlerweile erkennen, ob sich auf einem Bild eine Katze oder ein Hund befindet.

          Ein anderer Ansatz versucht, dem Vorbild des Gehirns noch näher zu kommen. Statt mit Einheiten zu arbeiten, die nur wie Neuronen vernetzt sind, orientieren sich gepulste neuronale Netze (SNN für „spiking neural network“) auch an deren Vorgehensweise. Neuronen haben eine Reizschwelle und erst, wenn die überschritten ist, senden sie ein Signal – das spart Energie. Informationen verbergen sich hier in der zeitlichen Aktivität der Nervenzellen. Systeme, die dieses Verhalten nachahmen, unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von den KNNs. Der wichtigste für die Entwicklung von Tianjic betrifft die Form des Outputs: SNNs kodieren wie Neuronen binär – sie feuern oder feuern nicht. KNNs hingegen verarbeiten Inputs mit Funktionen und geben daher Multibit-Werte heraus.

          Den Wissenschaftlern um Luping Shi ist es nun gelungen, beide Systeme auf ihrem Chip zu kombinieren und deren jeweilige Vorteile zu nutzen. Sie gestalteten jeden einzelnen Bestandteil des Tianjic-Chips so, dass er entweder im SNN-Modus oder im KNN-Modus arbeiten kann. Damit auch eine heterogene Mischung aus beiden Modi möglich ist, müssen deren Outputs ineinander übersetzt werden. Dafür entwickelten die Forscher einen Vermittler, der entweder im KNN-Modus ein Paket mit Multibit-Werten, oder im SNN-Modus einfach nur ein Paket (1) oder kein Paket (0) als binären Code weiterleitet. Wie ein guter Diplomat gibt er nur so viel Information weiter, wie die Gegenseite verarbeiten kann. So wird zwischen den zwei Modi übersetzt und ein äußerst flexibles System entsteht, das energiesparend, schnell und akkurat arbeitet.

          Ist das schon ein Durchbruch zur Superintelligenz?

          Ihre Erfolge demonstrierten die Wissenschaftler an einem autonom fahrenden Fahrrad, das direkt auf Sprachbefehle reagiert, Personen erkennt und ihnen folgt, Hindernissen bei Bedarf ausweicht und gleichzeitig spielend die Balance hält. Neben Sensoren, einem Motor und einer Batterie ist dafür nur ein einziger Tianjic-Chip nötig. Die Forscher geraten regelrecht ins Schwärmen: Ihnen sei mit Tianjic nicht nur ein leistungsstarker KI-Chip, sondern ein Schritt in Richtung menschenähnliche Intelligenz gelungen. Eine solche generelle KI wird auch „Artificial General Intelligence“ (AGI) genannt. Florian Gallwitz, Professor für Medieninformatik an der TH Nürnberg, meint dazu: „Der Begriff AI (KI) war noch nie vernünftig definiert und wird inzwischen für nahezu alles verwendet, was mit Informatik zu tun hat und nicht bei drei auf dem Baum ist. Das „G“ im Begriff AGI wurde dann vor einigen Jahren eingefügt, um deutlich zu machen, dass es hier nun tatsächlich doch wieder um menschenähnliche oder übermenschliche Intelligenz gehen soll.“

          Aber handelt es sich hierbei wirklich um einen Durchbruch auf dem Weg zu AGI? Marcus Liwicki, Leiter der Machine Learning Group der Luleå University of Technology, bezeichnet den Fortschritt in der Architektur des Tianjic Chips und dessen Effizienzsteigerung als enorm, rät aber zu Vorsicht: „AGI ist ein Hype-Begriff und wird gerne verwendet, um Papiere etwas auszuschmücken. Das vorliegende Papier würde auch sehr gut ohne ihn auskommen.“ Auch Kristian Kersting, Leiter des Fachgebietes Maschinelles Lernen der TU Darmstadt, hält die experimentelle Demonstration der chinesischen Forscher in Bezug auf eine generelle KI für begrenzt: „Es umfasst nur die Aufgabe Fahrrad zu fahren. Nicht Politik. Nicht Einkaufen. Nicht Schreiben.“ Die Ergebnisse seien zwar ein Schritt in die richtige Richtung, aber es müssen noch viele weitere folgen. „Der Traum einer allgemeinen KI sollte größer sein und geht weit über die derzeitigen Fähigkeiten der KI-Forschung hinaus.“

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