Künstliche Intelligenz für alle

Ich arbeite jetzt seit 13 Jahren bei Google und damals wie heute ist unsere Mission, die Informationen der Welt zu organisieren und für alle zu jeder Zeit zugänglich und nutzbar zu machen. Von Anfang an versuchten wir, komplexe Probleme mit Deep Computer Science zu lösen, gerade jetzt, wo sich die Welt und die Technologie um uns herum dramatisch verändert.

Unser tägliches Leben hält meist die komplexesten Probleme bereit und es ist spannend zu sehen, wie viele Menschen Google schon zu einem Teil ihres Alltags gemacht haben. Gerade haben wir die Marke von 2 Milliarden aktiven Android-Geräten pro Monat überschritten, YouTube hat nicht nur 1 Milliarde Nutzer, sondern auch 1 Milliarde Wiedergabestunden täglich, und die Menschen benutzen Google Maps, um jeden Tag 1 Milliarde Kilometer zu navigieren. Dieses Wachstum wäre undenkbar gewesen, ohne die steigende Nutzung mobiler Geräte und aufgrund dieser Tatsache haben wir alle unsere Produkte noch einmal überdacht, um den neuen Interaktionsmöglichkeiten, wie beispielsweise dem Multi-Touch-Displays, Rechnung zu tragen.

Zurzeit erleben wir eine weitere Verlagerung, weg von „Mobile first“, hin zu einer Welt, in deren Zentrum künstliche Intelligenz steht. Und wie schon einmal müssen wir unsere Produkte überdenken, damit sie in dieser neuen Welt mit dem Fokus der künstlichen Intelligenz genau so nahtlos und einfach funktionieren, wie bisher. Nehmen wir die Google-Suche, die sich unsere Fähigkeit zunutze macht, Texte auf Webseiten zu verstehen. Jetzt, dank der Fortschritte im Deep-Learning, sind wir in der Lage, Nutzern Bilder, Fotos und Videos auf eine ganz neue Art und Weise zugänglich zu machen. Eure Kamera kann „sehen“, ihr könnt mit eurem Smartphone sprechen und erhaltet Antworten – Sprache und Sehen werden für Computer so wichtig wie Tastaturen oder Multi-Touch-Displays.

Google Assistant ist bereits auf 100 Millionen Geräten und wird jeden Tag nützlicher. Er ist ein gutes Beispiel für diese Fortschritte. Google Home kann zwischen verschiedenen Stimmen unterscheiden und sich so individuell auf die Personen einstellen, die mit dem Gerät interagieren.

Wir sind sogar in der Lage, die Smartphone-Kamera als Tool zu verwenden, um Dinge zu erledigen. Google Lens nutzt eine Reihe von Fähigkeiten, die sich das Sehen zunutze machen. So kann Google Lens verstehen, was ihr euch anseht und kann euch entsprechende, nützliche Informationen liefern. Seid ihr auch schon mal unter den Tisch eines Freundes gekrochen, um ein langes und kompliziertes WLAN-Passwort auf der Router-Rückseite abzulesen? Von nun an erkennt euer Smartphone das Passwort und registriert euch automatisch in dem WLAN-Netz in dem ihr euch anmelden möchtet. Das Wesentliche dabei ist, dass ihr nichts Neues lernen müsst. Die Bedienoberfläche und die Erfahrung ist viel intuitiver als beispielsweise Kopieren und Einfügen von einer in eine andere App. Als Erstes werden wir die Fähigkeiten von Google Lens in Google Assistant und Google Fotos integrieren und zukünftig auch in andere unserer Produkte.

[Achtung jetzt wird es geeky]:

All das bedarf der richtigen Computerarchitektur. Letztes Jahr kündigten wir auf der I/O die erste Generation unserer Tensor Processing Units (TPU) an, die es uns ermöglichen, unsere selbstlernenden Algorithmen schneller und effizienter laufen zu lassen. Heute haben wir unsere nächste TPU-Generation angekündigt – Cloud TPUs. Cloud TPUs können VIELE Informationen verarbeiten und wir werden sie in der Google Compute Engine einsetzen, damit Unternehmen und Entwickler sie nutzen können.

Uns ist wichtig, dass alle von diesen Fortschritten profitieren – nicht nur die Nutzer von Google-Produkten. Wir glauben, dass große Durchbrüche bei komplexen gesellschaftlichen Problemen möglich sein werden, wenn Wissenschaftlern und Ingenieuren bessere, leistungsstärkere Computertools und Forschungsinstrumente zur Verfügung stehen. Leider bestehen heute noch zu viele Barrieren, um das zu erreichen.

Google.ai setzt genau da an: Hier bündeln wir unsere unterschiedlichen Bemühungen rund um künstliche Intelligenz, um diese Barrieren abzubauen und Forscher, Entwickler und Unternehmen, die in diesem Bereich arbeiten, besser zu unterstützen.
Ein Weg, künstliche Intelligenz zugänglicher zu machen, ist, das Schaffen maschineller Lernmodelle. Heute ist die Konstruktion eines solchen neuronalen Netzes sehr zeitaufwändig und bedarf Fachwissen, über das nur eine kleine Gruppe von Wissenschaftlern und Ingenieuren verfügt. Aus diesem Grund haben wir unter dem Namen AutoML einen Ansatz geschaffen, der zeigt, dass es neuronalen Netzen möglich ist, weitere neuronale Netze zu kreieren. Wir hoffen, dass AutoML in drei bis fünf Jahren Hunderttausenden Entwicklern ermöglicht, neue neuronale Netze für ihre konkreten Bedürfnisse zu kreieren.

Bei Google.ai haben Google-Forscher gemeinsam mit Wissenschaftlern und Entwicklern zusammengearbeitet. Wir haben ML zur Verbesserung des Algorithmus eingesetzt, der die Ausbreitung von Brustkrebs auf die angrenzenden Lymphknoten erkennt. Künstliche Intelligenz arbeitet nun schneller und präziser. Damit können Forscher die Eigenschaften von Molekülen noch besser ermitteln und sogar DNS sequenzieren.

Bei dieser Neuerung geht es nicht nur darum, futuristische Geräte zu bauen oder Forschung an vorderster Front zu betreiben. Wir glauben, dass durch einen demokratischen Zugang zu Informationen und neuen Möglichkeiten Millionen Menschen geholfen werden kann. Beispielsweise erklärt fast die Hälfte der US-amerikanischen Arbeitgeber, sie hätten immer noch Probleme bei der Besetzung von freien Stellen. Arbeitssuchende wissen oft nicht, dass es direkt um die Ecke eine freie Stelle gibt, weil die Art der Stellenausschreibung – hohe Fluktuation, geringer Traffic, variierende Stellenbezeichnungen – es Suchmaschinen schwer macht, sie einzuordnen. Mit der neuen Initiative „Google for Jobs“ möchten wir Unternehmen mit potenziellen Mitarbeitern in Kontakt bringen und so Arbeitssuchenden helfen, neue Chancen zu nutzen. Als Teil dieser Bemühung werden wir in der Google-Suche eine neue Funktion implementieren. Diese hilft Menschen dabei nach Arbeitsplätzen auf verschiedenen Erfahrungs- und Gehaltsstufen zu suchen bspw. in Service- und Retail-Berufen, die zumeist schwer auffindbar und klassifizierbar waren.

Es ist sehr inspirierend zu sehen, wie künstliche Intelligenz immer besser und nützlicher für uns alle wird. Es liegt aber noch ein langer Weg vor uns, bevor künstliche Intelligenz ein ganz normaler Teil unseres Alltags geworden ist. Aber je mehr wir daran arbeiten, den Zugang zur Technologie zu demokratisieren – desto schneller werden alle ihre Vorteile nutzen können.