Die Google-Tochter Deepmind beschäftigt sich seit Jahren mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und trainiert sie immer wieder mit unterschiedlichen Herausforderungen, die beim zusehen immer wieder für Freude sorgen. Jetzt haben die Entwickler ein interessantes Video veröffentlicht, das zeigt, wie die Intelligenz nach und nach das Absolvieren eines Hindernis-Parcours erlernt.
Am bekanntesten ist Deepmind derzeit vor allem für AlphaGo, das sich erst vor kurzem zum unangefochtenen König des Go-Spiels gekrönt hat. Doch das Spiel wurde nach diesem Erfolg in Rente geschickt, so dass sich die Algorithmen wieder auf andere Dinge konzentrieren können. Eine Herausforderung liegt nun derzeit darin, dass die Algorithmen von selbst das Laufen und überwinden von Hindernissen erlernen sollen. Und das klappt auf folgendem Video eigentlich schon ganz gut.
In dem Video ist eine Figur zu sehen, die von der einfachsten Grundform her einem Mensch entspricht. Zwar erinnert die Figur eher an eine laufende Salzstange, aber es sind alle wichtigen zur Absolvierung eines Parcours benötigten Gelenke vorhanden: Die Figur hat einen Körper und besitzt zwei Beine mit jeweils einem Knie und ein Fußgelenk. Alle Gelenke können natürlich nur so weit bewegt werden, wie es der menschliche Körper erlaubt. Die Figur muss nun sowohl durch Springen als auch durch Ducken Hindernisse überwinden.
Was in dem Video sehr einfach aussieht und an ein simples Jump’n’Run erinnert, ist tatsächlich das Ergebnis von langen Berechnungen. Natürlich haben die Entwickler der Figur nicht gezeigt, wie sie solche Hindernisse überwinden kann. Stattdessen sieht die Künstliche Intelligenz die Hindernisse und bekommt Sensor-Meldungen über den Status der Gelenke und der gesamten Figur. Anhand dieser hat sie dann vollautomatisch herausgefunden, wie gesprungen werden muss, an welchem Punkt am besten abgesprungen werden muss und wie sich die Figur am besten am oberen Rand der Mauer auffängt bzw. wie sie Limbo machen muss.
Das ganze dient aber natürlich nicht nur der Unterhaltung, sondern kann in Zukunft vor allem bei der Entwicklung von Robotern zum Einsatz kommen, die auch deutlich schwerere Hindernisse so einfach erkennen, analysieren und umgehen können. Deepmind selbst ist zwar nicht in der Roboter-Entwicklung tätig, kann seine Künstliche Intelligenz aber natürlich vielen weiteren Projekten zur Verfügung stellen. Da Alphabet gerade erst alle Robotik-Unternehmen verkauft hat, kommt ein solches Projekt dennoch zu einer Unzeit.
In der Vergangenheit haben die Algorithmen auch schon vollautomatisch gelernt, Lippen zu lesen, können sprechen und musizieren und sogar Kunstwerke zeichnen. Noch handelt es sich jeweils um einfache Anwendungsgebiete, aber man darf natürlich nicht vergessen dass all diese Dinge von 0 auf gelernt wurden – so wie auch jeder Mensch von 0 anfängt. Und bei dieser Geschwindigkeit ist es nur eine Frage der Zeit, bis die Algorithmen auch Lösungen ausspucken, auf die der Mensch vielleicht nicht gekommen wäre.
Einen großen finanziellen Erfolg konnte Google mit Deepmind bereits einfahren, denn die extrem teuren Kühlkosten für die Rechenzentren konnten von den Algorithmen um ganze 40 Prozent gesenkt werden.