Neuronales Netzwerk

Google arbeitet derzeit an einem neuen Chatbot, der bisherige Programme übertreffen soll. Erste Tests bestätigen zumindest: Meena ist schon fast so überzeugend wie echte Personen. Kein Wunder, denn die Software wurde auf Basis von 341 GByte reinem Text trainiert.

Optical Character Recognition ist praktisch, solange der Text schön gerade ist. Bei krummer Schrift und Logos haben diese Systeme noch Probleme. Das wollen Amazon-Forscher ändern, indem sie einen Zwischenschritt entwerfen, der die Form eines Schriftzuges als Rahmen erkennt.

Deepminds KI Alphastar hat klein angefangen. Mittlerweile spielt sie in der Grandmaster-Ladder gegen die besten menschlichen Starcraft-2-Spieler. Dabei beherrscht das System Terraner, Protoss und Zerg - jeweils als eigenes neuronales Netzwerk.

Aus Willem Dafoe wird ein ähnliches, aber für Gesichtserkennung schwer identifizierbares Abbild: Forscher entwickeln ein Machine-Learning-Programm, das die Gesichter von Menschen so verändert, dass sie vor Erkennungsalgorithmen möglichst gut geschützt werden. Das soll auch in Videos funktionieren.

Zuerst in Tausenden parallelen Simulationen, dann in der echten Welt: Der Roboterarm von OpenAI kann bereits einen Zauberwürfel einhändig lösen. Gesteuert wird er von einer Software, die sich den Ablauf selbst beigebracht hat. Trotzdem ist das in der echten Welt noch eine Herausforderung.

Das Machine-Learning-Framework Tensorflow von Google ist um das sogenannte Neural Structured Learning erweitert worden. Damit können auch Graphen und anderen strukturierte Eingabesignale aus Lerngrundlage genutzt werden.

Huawei macht seine Ankündigung zur Realität und hat den KI-Chip Ascend 910 fertiggestellt. Kunden können den ARM-Prozessor als vorgefertigten Server kaufen. Dort arbeiten 1.024 der Chips parallel an neuronalen Netzwerken. Passend dazu gibt es mit Mindspore ein Framework.

Amazon Polly wird um Neural Text-to-Speech erweitert. Dieses soll natürlicher klingen als traditionelle Ansätze. Das System kann etwa Nachrichtenmoderatoren imitieren. Erste Audiobeispiele klingen bereits recht überzeugend, auch wenn einige Dinge die synthetische Herkunft verraten.

Mit Photoshop lassen sich Porträts mitunter sehr subtil, aber aussagekräftig bearbeiten - und für menschliche Betrachter nicht feststellbar. Ein Forscherteam hat ein neuronales Netzwerk darauf trainiert, die Fälschungen zu erkennen.

In Kooperation mit Samsung stellen Forscher eine Software vor, die mit möglichst wenigen Quellbildern Gesichter auf andere Gesichter in Videoclips übertragen kann. Das funktioniert bei echten Menschen und Gemälden - und lässt etwa die Mona Lisa zu einer sprechenden Person werden.

Wie sieht ein Labrador in Katzenform aus? Nutzer können es mit dem Nvidia-Tool Petswap herausfinden. Es basiert auf dem neuronalen Netzwerk Funit, das menschliche Vorstellungskraft imitieren soll - teils mit skurilen Ergebnissen.

Die Xe genannte GPU-Architektur von Intel soll eine Hardware-Unterstützung für Raytracing im Server-Segment aufweisen. Was damit gemeint ist, lässt der Hersteller aber noch offen - vom Denoising bis hin zu Beschleunigung der Bounding Volume Hierarchy gibt es viele Optionen.

Mit Omnitek hat Intel ein weiteres Unternehmen übernommen, das programmierbare Schaltungen (FPGAs) entwickelt. Omnitek entwirft Hard- und Software für Videokonferenzsysteme oder Projektoren.

Artikel mit Zitaten zu belegen, ist eine wichtige Regel auf Wikipedia. Ein selbst entwickeltes KI-System soll helfen, Beiträge ohne Zitate oder mit schlechter Quellenlage zu finden. Dafür hat das Team mit Autoren und Lesern zusammengearbeitet.

Als ein Erfinder von Generative Adversial Networks ist Ian Goodfellow ein Experte im Bereich neuronaler Netze. Er wechselt zu Apple und tritt eine leitende Position an, nachdem er zuvor bei Google an diversen Projekten gearbeitet hat.

Entwickler können sich mit den AWS DL Containers die Einrichtung einer Umgebung für ihre Machine-Learning-Programme sparen. Die Docker-Container sind zu gängigen Frameworks wie Apache MXnet und Google Tensorflow kompatibel.

Die Forscher Yann LeCun, Geoffrey Hinton und Yoshua Bengio gelten als Pioniere der Erforschung neuronaler Netzwerke und des sogenannten Deep Learnings. Die ACM hat die drei Informatiker mit dem Turing Award ausgezeichnet.

Wissenschaftler entwickeln Tossingbot, einen Roboterarm, der verschiedene Objekte selbstständig werfen und greifen kann. Dabei muss er Flugeigenschaften beachten. Nach 14 Stunden Training wirft er trotzdem genauer als ein Mensch.

GTC 2019 Anhand eines kleinen Bildeditors stellt Nvidia das neuronale Netzwerk Gaugan vor. Dieses erstellt Felsen, Wasser und Wälder aus einfachen Flächen. Das funktioniert auf den ersten Blick schon ganz gut.

Etwa die Hälfte der KI-Systeme könnte nicht intelligent handeln. Das wollen Wissenschaftler der TU Berlin und anderer Universitäten herausgefunden haben. Dazu nutzten sie ein eigenes System und den Vergleich zu einem Pferd, das angeblich rechnen konnte.

OpenAI entwickelt ein MMO-Spiel für neuronale Netzwerke. Dabei treten viele unabhängige KI-Agenten gegeneinander an - mit dem Ziel, so lange wie möglich zu überleben. Dabei erkennen die Forscher Parallelen zum Verhalten von Tieren und Menschen.

Emotionen in Stimmen zu erkennen, ist für die Forscher von Affectiva durch die wenigen Trainigsdaten nicht leicht. Trotzdem konnten sie ein neuronales Netzwerk trainieren, das verschiedene Sprachen versteht. Das soll für viele Dinge hilfreich sein, etwa für die Erkennung psychologischer Störungen.

Facebook-Forscher arbeiten an einem Programm, das die Toneigenschaften von Sprachen lernt und Gesprochenes in andere Sprachen umwandeln kann. Erste Ergebnisse klingen schon relativ glaubwürdig. Allerdings gibt es Einschränkungen.

Ein System, das Sprachlosen die Möglichkeit zu kommunizieren gibt, indem es Gedanken erfasst und als Sprache ausgibt - so weit ist die Forschung noch nicht. Aber Ansätze dafür gibt es: Drei Forschergruppen ist es gelungen, mit Hilfe von KI Hirnströme zu analysieren und daraus zuvor geäußerte oder gehörte Sprache zu rekonstruieren.

Tesla-Chef Elon Musk hat neue Funktionen für das Assistenzsystem der Elektroautos angekündigt, die Ampeln, Haltestellen und Kreisverkehre erkennen und darauf reagieren sollen. Am Ende soll das vollständige autonome Fahren stehen.

Deepminds Alphazero-KI konnte sich durch Trial and Error drei der bekanntesten Strategiebrettspiele selbst beibringen und die jeweiligen Meister deutlich besiegen - und die sind schon seit einiger Zeit keine Menschen mehr.

Um risikoreiche Filmprojekte sicherer finanzieren zu können, entwickeln Forscher von 20th Century Fox ein neuronales Netzwerk, das die Vorlieben von Kinogängern analysieren soll. Daraus errechnet das System Filmtrends des kommenden Jahres.

Kann Software Kunst erstellen? Eine erfolgreiche Auktion beweist, dass es zumindest Abnehmer dafür gibt. Allerdings hat sich das Entwicklerteam Obvious wohl stark bei anderen KI-Systemen bedient.

IBM entwickelt eine Software, die automatisch die Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehen und eventuelle Vorurteile herausfinden kann, etwa wenn bestimmte Ethnien in einer Untersuchung offensichtlich benachteiligt werden. Das System zeichnet dazu Daten und den Quellcode auf.

Seit Jahrzehnten sucht Seti den interstellaren Raum nach Signalen ab, die von Außerirdischen stammen könnten. Dabei empfangen die Forscher auch andere astronomisch interessante Daten, wie etwa schnelle Radioblitze. KI hilft bei der Suche.

Das soziale Netzwerk Facebook arbeitet an einem KI-System, das Text im Bild erkennen und den Sinn von diesen Texten verstehen und filtern kann. Rosetta soll dabei helfen, die Flut an Memes zu analysieren. Als Trainingsdaten dienen gepostete Motive und künstlich erstellte Memes.

Huawei hat endlich erklärt, wie der GPU Turbo für die eigenen Smartphones funktioniert: Der Hersteller lädt je Spiel ein trainiertes neuronales Netz auf die Geräte, um Takt und Spannung der Kirin-Chips zu optimieren.

Beben nach dem Beben prognostizieren, ist schwierig. Forscher der Harvard-Universität und von Google haben ein KI-System entwickelt, das das können soll. Maschinelles Lernen soll besonders gut geeignet sein, die komplexen Muster aufzudecken, die Nachbeben vorangehen.

Nicht nur ein Ohrwurm aus den 90ern: Everybody Dance Now ist eine KI, die Posen von Tänzern auf beliebige Menschen überträgt und daraus einen Videoclip erstellt. Die Forscher nutzen je ein neuronales Netzwerk für Gesicht und Körper. Die Ergebnisse sind vielversprechend, wenn auch nicht perfekt.

Gamescom 2018 Nvidia plant exklusives Anti-Aliasing für die Geforce RTX mit Turing-Technik und Tensor-Cores. Die glätten die Darstellung auf Basis vorher trainierter Referenzbilder, was wenig Leistung kosten und gut aussehen soll.

Amazon Rekognition steht wieder in der Kritik: Aclu hat die US-Kongressabgeordneten von der Bilderkennung analysieren lassen und kritisiert Voreingenommenheit. Das System erkennt unverhältnismäßig viele dunkelhäutige Personen falsch. Amazon rechtfertigt sich.

Zwar produziert der KI-gestützte Chemie-Roboter an der Universität Glasgow kein Gold, allerdings kann er sehr schnell chemische Reaktionen austesten und diese mit hoher Genauigkeit sogar vorausberechnen. Auch noch nicht zuvor entdeckte Reaktionen konnte der Roboter bereits finden.