In Facebooks KI-Fabrik

HBM November 2017

Mit­ten im ver­schach­tel­ten Ge­bäu­de 20 bei Fa­ce­book, etwa auf hal­b­em Weg zwi­schen Lob­by (Pan­ora­ma­blick über die Sumpf­land­schaft von Ra­vens­wood) und Kü­che (war­mes Früh­stück, Smoo­thies, Gour­met­kaf­fee), ver­sucht Joa­quin Can­de­la in ei­nem klei­nen Kon­fe­renz­raum mit dem Na­men „Lol­la­pa­loo­za“ ei­nem Lai­en die künst­li­che In­tel­li­genz zu er­klä­ren.
Can­de­la – kahl, un­ter­setzt, nach­denk­lich – lei­tet die Ab­tei­lung für an­ge­wand­tes ma­schi­nel­les Ler­nen (Ap­p­lied Ma­chi­ne Lear­ning, kurz AML) bei Fa­ce­book. AML ist so­zu­sa­gen der Ma­schi­nen­raum der künst­li­chen In­tel­li­genz, und die wie­der­um wird all­mäh­lich zum Ma­schi­nen­raum für ganz Fa­ce­book. Nach­dem Can­de­la ei­ni­ge Mo­men­te nach den rich­ti­gen Wor­ten ge­sucht hat, setzt er an:
"Also: Ein Al­go­rith­mus für das ma­schi­nel­le Ler­nen ist ei­gent­lich eine Nach­schla­ge­ta­bel­le, klar? Der In­put ist der so­ge­nann­te Schlüs­sel­wert, also zum Bei­spiel ein Bild, und der ent­spre­chen­de Wert ist ein Eti­kett für den In­put, also viel­leicht 'Pferd'. Ich habe jede Men­ge Bei­spie­le, in die­sem Fall Pfer­de­bil­der. Ich gebe dem Al­go­rith­mus da­von so vie­le wie mög­lich: 'Das ist ein Pferd. Das ist auch ein Pferd. Das hier ist kein Pferd. Aber dies ist wie­der ein Pferd'. Und der Al­go­rith­mus hält das al­les in der Ta­bel­le fest. Wenn dann ein neu­es Bei­spiel kommt – oder ich den Be­fehl gebe, nach neu­en Bei­spie­len Aus­schau zu hal­ten –, dann sieht sich der Al­go­rith­mus die gan­zen Da­ten an, die wir ihm ge­ge­ben ha­ben. In wel­chen Spal­ten se­hen die Bil­der ähn­lich aus? Auf wel­che Wei­se ähn­lich? Das Pro­gramm ver­sucht zu ent­schei­den: 'Ist das hier ein Pferd? Ich glau­be: ja.' Falls die Ent­schei­dung rich­tig ist, kommt das Bild zur Grup­pe der Pfer­de­bil­der, falls nicht, kommt es zu den Bil­dern ohne Pfer­de. Beim nächs­ten Mal ste­hen dem Pro­gramm dann mehr Da­ten zur Ver­fü­gung.
Für uns be­steht eine Her­aus­for­de­rung dar­in, zu ent­schei­den, wie groß die Ähn­lich­keit ei­nes neu­en Bil­des mit den an­de­ren in der Ta­bel­le sein muss. Ein Aspekt des ma­schi­nel­len Ler­nens be­steht dar­in, Ähn­lich­keits­funk­tio­nen zu ler­nen. Ein an­de­res Pro­blem: Was pas­siert, wenn die Ta­bel­le rich­tig groß wird? Dann wür­de es bei je­dem neu­en Bild eine Un­men­ge Ver­glei­che geben ... Des­halb be­steht ein an­de­rer Aspekt des ma­schi­nel­len Ler­nens dar­in, sich den Bil­dern in ei­ner großen Ta­bel­le mit­hil­fe ei­ner ma­the­ma­ti­schen Funk­ti­on zu nä­hern, statt je­des Bild ein­zeln zu ver­glei­chen. Die­se Funk­ti­on kann un­ge­fähr schät­zen, wie der ent­spre­chen­de Wert sein soll­te. Ge­nau das ist der Kern des ma­schi­nel­len Ler­nens – sich ei­ner rie­si­gen Ta­bel­le mit­hil­fe ei­ner Funk­ti­on zu nä­hern. Dar­um geht es beim Ler­nen."
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