Eine von einer KI entwickelte KI schlägt alle menschengemachten KIs

Der Kontrollverlust der Menschheit durch die Entwicklung Künstlicher Intelligenzen (KI) ist einen weiteren Schritt vorangekommen. Eine KI, die von der Google Brain-Forschungsgruppe entwickelt wurde, hat selbst eine weitere KI gebaut, die auch noch besser funktioniert als jedes bisher von Menschen programmierte System. Die Mutter-KI wird AutoML genannt. Google-Forscher stellten diese im vergangenen Mai erstmals der Öffentlichkeit vor. AutoML war bereits darauf ausgelegt, selbst KI-Systeme zu konstruieren. Sie besteht dafür aus einem neuronalen Netzwerk, das die jeweiligen zu bewältigenden Aufgaben analysieren kann und sich daraufhin daran macht, statt selbst an einer Lösung zu arbeiten, eine Tochter-KI zu entwickeln, die möglichst gut auf das jeweilige Problem optimiert ist.

In einem konkreten Fall wurde von dem Google-Algorithmus nun eine KI entwickelt, die als NASNet bezeichnet wird. Ihre Aufgabe liegt in der Bildanalyse und hier insbesondere in der Erkennung und Kennzeichnung diverser Objekte, die in den Frames von Videos zu sehen sind. Und dies möglichst in Echtzeit. Im ersten Schritt funktioniert die Sache dann wie bei anderen Maschinenlern-Algorithmen auch: NASNet wird anhand großer Datenmengen auf die jeweilige Aufgabe trainiert.

Standard-Tests glänzend bewältigt

AutoML wertet aber auch die Ergebnisse aus, die tausende Instanzen der Tochter-KI in jeweils leichten Variationen zurückliefern und kann so das Design des Systems immer weiter optimieren. Das Ergebnis ließen die Google-Forscher dann auf standardisierte Test-Sets los, die eingesetzt werden, um die zahlreichen Bildanalyse-Tools, die in den letzten Jahren entstanden sind, zu bewerten.

Und hier zeigte sich nun, dass NASNet besser funktioniert als jede menschengemachte KI. Beim ImageNet-Testverfahren erreichte das System eine Genauigkeit bei der Echtzeit-Erkennung von Objekten von 82,7 Prozent - das sind 1,2 Prozentpunkte mehr als die bisher beste KI. Und auch hinsichtlich der Effizienz, also der benötigten Rechenleistung schnitt NASNet am besten ab.