Künstliche Intelligenz: Facebook-Software versteht grundlegende physikalische Zusammenhänge
Nach Training mit vielen Beispielen sagt eine Software mit 90 Prozent Trefferquote voraus, ob ein virtueller Turm aus Blöcken stabil ist oder nicht. Derartige selbst gewonnene Erkenntnisse könnten Computer deutlich nützlicher machen.
(Bild: Sportsfile (Web Summit) / Flickr / cc-by-2.0)
- Sascha Mattke
Die Facebook-Forschungsgruppe für Künstliche Intelligenz hat einer Software anhand von vielen Beispiel-Bildern beigebracht, wann ein Turm aus virtuellen Blöcken einstürzen wird und wann nicht. Nach dem Training konnte das Programm einen Einsturz mit 90 Prozent Trefferquote vorhersagen – laut Facebook-CTO Mike Schroepfer ist das besser als die meisten Menschen. Derartiges Alltagswissen über Zusammenhänge aus Physik und anderen Bereichen könnte virtuelle Assistenten deutlich leistungsfähiger machen, berichtet Technology Review online in „Facebook lernt Physik mit Bildern“.
Das System zur Vorhersage einstürzender Türme zeige, dass sich mit komplexeren Simulationen möglicherweise auch grundlegende Prinzipien der Physik vermitteln lassen, sagt Yann LeCun, Leiter der Gruppe und zugleich Professor an der New York University: „Damit ist ein Ausgangspunkt geschaffen. Wir haben gezeigt, dass das System solche Sachen herausfinden kann, wenn wir es ohne Eingriffe trainieren lassen.“
Konkret könnte die lernende Software zusammen mit einem Facebook-System namens „Memory Network“ zum Einsatz kommen, das einfache Geschichten liest und auf dieser Grundlage grundlegendes Alltagswissen und sprachlogisches Denken erlernt. Das Gedächtnis-Netz wird bereits für M genutzt, einen experimentellen virtuellen Assistenten von Facebook, bei dem derzeit noch viele menschliche Helfer im Hintergrund Fragen beantworten. Je mehr das System aus den Antworten und Aktivitäten dieser Menschen lernt, desto weniger dürfte es auf sie angewiesen sein.
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(sma)
