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Als Deepminds AlphaGo 2016 den weltbesten Go-Spieler Lee SeDol schlug, waren die KI-Forscher von Googles Mutterkonzern Alphabet in den Schlagzeilen. Vier Jahre später gibt es weniger Öffentlichkeit für Deepmind – aber weiter einen starken Fokus auf Wissenschaft.

2016 machte Deepmind weltweit Schlagzeilen: Die Brettspiel-KI AlphaGo schlug Go-Weltmeister Lee Sedol – der beendete ob der unbesiegbaren KI kürzlich seine Karriere. Netflix produzierte sogar eine Dokumentation über den Sieg. Ähnlich viel öffentliche Aufmerksamkeit erhielt Künstliche Intelligenz zuletzt 1997, als die Schach-KI Deep Blue über den Schachweltmeister Garry Kasparov triumphierte.

Der Go-Sieg über einen Weltmeister gilt als Meilenstein der KI-Entwicklung. Manche Experten hätten mit diesem erst in 100 Jahren gerechnet, sagt KI-Pionier Stuart Russell von der Universität Kalifornien, Berkeley. Besonders in Asien gelte das komplexe Brettspiel Go als Höhepunkt der menschlichen intellektuellen Leistungsfähigkeit.

Was viel weniger Menschen wissen: Aus AlphaGo wurden die noch effizienteren und vielseitigeren KI-Systeme AlphaGo Zero und schließlich AlphaZero – doch keine der neuen Versionen hatte die kulturelle Auswirkung von AlphaGo. Allein Deepminds Starcraft-KI AlphaStar schaffte es 2019 erneut in die Schlagzeilen, ohne jedoch die gleiche Aufmerksamkeit wie AlphaGo zu erzielen.

Es ging Deepmind nie um Spiele

Doch Deepminds Fokus auf öffentlichkeitswirksame Brett- und Videospiele war immer nur Mittel zum Zweck: maschinelle Intelligenz verstehen und so KI-Anwendungen schaffen, die in der echten Welt nützlich sind.

Die große Vision des Unternehmens ist eine generelle KI (Erklärung), die flexibel zahlreiche Probleme löst, anstatt nur in einem einzelnen Spiel zu triumphieren.

Schon lange arbeiten die mehr als 1.000 Angestellten von Deepmind – darunter hunderte Doktoranden – an viel mehr als Spiele-KIs. Sie forschen etwa an neuen KI-Trainingsmethoden, Fragen der KI-Sicherheit, einer KI-Diagnose von Augenkrankheiten, KIs, die Stromerzeugung von Windrädern prognostizieren oder die helfen, antike Texte zu übersetzen.

Über 1.000 wissenschaftliche Arbeiten hat Deepmind bisher veröffentlicht, 13 davon schafften es in die weltweit angesehenen Publikationen Nature und Science, die für ihren harten Auswahlprozess bekannt sind.

AlphaFold schlägt die Brücke in die Realität

2018 gelang Deepmind ein großer Schritt hin zu einer sinnvollen Echtwelt-Anwendung Künstlicher Intelligenz. Die KI AlphaFold triumphierte bei einem Proteinfalt-Wettbewerb mit fast 100 Teilnehmern mit großem Abstand.

Die KI-Proteinprognosesoftware sagt die Struktur von Proteinen voraus und unterstützt Forscher dabei, deren Funktion und Wirkung besser einzuschätzen. Das hilft, Krankheiten zu verstehen und so neue Medikamente zu entwickeln.

Deepmind-Gründer Demis Hassabis bezeichnete den Proteinfalt-Wettbewerb als “Schlüsselmoment”, der zeige, wie KI “fundamentale, sehr wichtige und reale wissenschaftliche Probleme” lösen könne. Zuletzt berechnete AlphaFold sechs Proteinstrukturen, die mit dem Erreger SARS-CoV-2 in Verbindung stehen sollen.

Für Deepmind ist AlphaFold ein Zeichen, dass KI helfen kann, die Kernfragen verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen zu beantworten. Die Forscher erhoffen sich von solchen wissenschaftsbezogenen KI-Projekten für die nächste Dekade große Fortschritte, die der Gesellschaft zugutekommen sollen.

Deepmind verschlingt Milliarden US-Dollar – ohne Umsatzgarantie

2017 schrieb Deepmind Verluste über 368 Millionen US-Dollar, 2018 sogar 571 Millionen US-Dollar. Die Google-Gründer Larry Page und Sergey Brin, die den Deepmind-Kauf 2014 verantworteten, stiegen Ende 2019 bei Alphabet aus. Muss Deepmind jetzt um den eigenen Status fürchten?

Wohl eher nicht: Google-CEO Sundar Pichai richtet den Konzern noch stärker auf KI aus als seine Vorgänger. Die Chancen stehen also gut, dass auch Pichai weiter hunderte Millionen US-Dollar in Deepmind investieren wird.

Diese hohen Investitionen lohnen sich nur mit Blick auf zukünftige Erfindungen: Das Wertschöpfungspotential einer generellen KI, sofern sie denn irgendwann entsteht, wäre unermesslich. Sie könnte das komplette Wirtschaftssystem auf den Kopf stellen und so die ganze Welt.

Laut Russell arbeitet Deepmind so wie OpenAI weiter an einer Super-KI – auch wenn das Unternehmen nicht mehr öffentlich über diese Pläne spricht. Deepmind sei wohl die Terminator-Vergleiche in den Medien leid, vermutet Russell.

Deepmind nur eine Luftnummer?

Deepmind-Kritiker wie der KI-Unternehmer und -Forscher Gary Marcus sehen die Firma dagegen seit Jahren auf der falschen Fährte.

Die etwa bei AlphaZero eingesetzte KI-Technik bestärkendes Lernen (Erklärung) funktioniere in realen Situationen bisher nicht zuverlässig. Deep Learning generell benötige mehr Daten, als für viele Probleme verfügbar seien, meint Marcus.

Er sieht die KI-Forschung daher in eine Sackgasse laufen, zumindest mit den aktuellen Ansätzen. Innerhalb von Deepmind habe ihm diese Kritik den Spitznamen “Anti-Christ” eingebracht, sagt Marcus.

Aber Marcus hat Deepmind nicht aufgegeben: Führende Persönlichkeiten in der KI-Forschung – auch bei Deepmind – hätten mittlerweile erkannt, dass aktuelle KI-Techniken nicht zu einer generellen KI führen könnten. Das sei vor zwei Jahren noch anders gewesen.

Für den Fall der Fälle haben Google und Deepmind bereits einen geheimen Ethik-Ausschuss eingerichtet. Der soll die Kontrolle über eine mögliche Super-KI erhalten – und im Notfall den Stecker ziehen dürfen.

Via: CNBC, Titelbild: Deepmind

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Filed under: Deepmind,Forschung,Google AI,KI und Forschung,Künstliche Intelligenz,Wandel - @ 7. Juni 2020 14:35