Google-Managerin Greene über KI

Das menschliche Gehirn bleibt vorerst überlegen

Heinrich Vaske ist Chefredakteur der COMPUTERWOCHE und verantwortlich im Sinne des Presserechts (v.i.S.d.P.). Seine wichtigste Aufgabe ist die inhaltliche Ausrichtung der Computerwoche - im Web und in der Zeitschrift. Vaske verantwortet außerdem inhaltlich die Sonderpublikationen, Social-Web-Engagements und Mobile-Produkte der COMPUTERWOCHE und moderiert Veranstaltungen. Weitere Interessen: der SV Werder Bremen, Doppelkopf und Bücher - etwa die von P.G. Woodhouse.
Angesichts der rasanten Fortschritte in der Artificial-Intelligence-(AI-)Entwicklung und warnender Worte von Prominenten wie Ray Kurzweil, Bill Gates, Elon Musk oder Steve Hawkings ist die Debatte, ob und wann die Maschinen übernehmen in vollem Gang. Google-Managerin Diane Greene glaubt nicht dran.

Auf der Code Enterprise Conference in San Francisco sagte Greene, die bei GoogleGoogle für das Cloud-Geschäft verantwortlich ist, zumindest zu ihren Lebzeiten werde maschinelle Intelligenz nicht die des Menschen überflügeln. Mit 61 Jahren gehört Greene allerdings schon zu den reiferen Semestern. Obwohl die Forschung gewaltige Fortschritte dabei mache, Rechnern Intelligenz einzuimpfen, sei noch ein weiter Weg zu gehen. "Es gibt eine Menge Aufgaben, die sich mit maschinellem Lernen nicht lösen lassen, die Menschen aber sehr gut erledigen können", sagte Greene. Alles zu Google auf CIO.de

Zwei AI-Expertinnen verstärken Google-Team

Stunden zuvor hatte Googles Cloud-Bereich angekündigt, zwei der weltweit führenden AI-Expertinnen angeworben zu haben: Fei-Fei Li, die an der Stanford University Spezialist für Machine Learning ist, und Jia Li, Forschungsleiterin bei Snap, dem Unternehmen, das die erfolgreiche Social-Network-Plattform SnapChat betreibt. "Niemand hat die Fortschritte, die wir in diesem Bereich machen, so schnell kommen sehen", so Greene. Aber die sogenannte technologische Singularität werde es zu ihren Lebzeiten wohl nicht mehr geben.

Diane Greene, Cloud-Chefin bei Google, erwartet nicht, dass Künstliche Intelligenz auf absehbare Zeit der menschlichen Intelligenz überlegen sein wird.
Diane Greene, Cloud-Chefin bei Google, erwartet nicht, dass Künstliche Intelligenz auf absehbare Zeit der menschlichen Intelligenz überlegen sein wird.
Foto: Google

Der Begriff geht auf den amerikanischen Erfinder und Futuristen Ray Kurzweil zurück, der heute ebenfalls als "Director of Engineering" für Google arbeitet. Technologische Singularität meint den Zeitpunkt, an dem sich Maschinen mittels AI selbst optimieren können. Der technische Fortschritt würde fortan derart beschleunigt, dass die Zukunft der Menschheit nicht mehr vorhersehbar wäre.

Digitale Bildung ist das A und O

Greene geht allerdings durchaus davon aus, dass manche Jobs durch Künstliche Intelligenz wegfallen werden. "Ich glaube, es ist wichtig unsere Bildungssysteme so umzubauen, dass wirklich jeder Mensch digital gebildet ist. Hier findet heute die Spaltung der Gesellschaften statt. Wer digital versiert ist, wird immer einen Job finden", sagte die Google-Managerin.

Dass es in Deutschland mit der digitalen Bildung nicht so weit her ist, hatte gerade erst - pünktlich zum gegenwärtig stattfindenden "Nationalen IT-Gipfel" in Saarbrücken - die Initiative D21 in einer Umfrage herausgefunden (PDF-Download hier). Demnach ist der "Digital-Index" bezogen auf die Gesamtbevölkerung leicht rückläufig (von 52 auf 51 Punkte), und viele Menschen sind der Komplexität der DigitalisierungDigitalisierung nicht gewachsen. Den Untersuchungen zufolge hält nur rund die Hälfte der Bevölkerung den steigenden Herausforderungen durch die Digitalisierung stand. Die von Greene diagnostizierte digitale Spaltung ist also hierzulande ein ernst zu nehmendes Problem. Alles zu Digitalisierung auf CIO.de

GPUs unterstützen Cloud-Angebote für maschinelles Lernen

Greene kündigte außerdem neue Cloud-basierende AI-Lösungen für verschiedene Aufgaben wie Textübersetzung oder den Recruiting-Bereich an. Außerdem soll es künftig Cloud-Instanzen geben, die Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia oder AMD nutzen. Sie sollen Anwendungen in den Bereichen Machine Learning und Predictive Analytics unterstützen. Nutzer der Compute Engine und der Cloud Machine Learning (ML) Platform können sie etwa dazu nutzen, ihre ML-Systeme schneller zu trainieren.

Während Google die GPU-Power aus der Cloud zum neuen Jahr freischalten will, kommt Microsoft mit einem ähnlichen Angebot schon Anfang Dezember 2016 heraus: Das Unternehmen will seine Azure N Series mit Grafikprozessoren freischalten, dabei aber ausschließlich auf Nvidia-Hardware setzen. Kunden können laut Anbieter zusätzlich Remote Direct Memory Access (RDMA) verwenden, um Jobs über mehrere Instanzen ausführen zu können. Als Anwendungen sieht Microsoft das Deep-Learning-Framework "Caffe", die Open Source Library für maschinelle Intelligenz "TensorFlow" und The Cognitive Toolkit vor.

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