Gehirnjogging für die App: Eigene Machine-Learning-Modelle mit CreateML
Dank Apples CoreML können Entwickler maschinelles Lernen in eigenen Apps verwenden. Ein neues Framework macht das besonders leicht – wir zeigen, wie's geht.
Von künstlicher Intelligenz träumt der Mensch, seit er den Computer erfunden hat. Bereits das britische Genie Alan Turing, einer der Wegbereiter der modernen Computertechnik, hat in den 50er Jahren des letzten Jahrhunderts mit seinem Turing-Test erste Überlegungen zur Intelligenz von Computern in den wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Diskurs eingeführt. 1966 hat Joseph Weizenbaum den ersten Chatbot der Welt erfunden, Eliza. Kaum vorstellbar, dass dies schon 50 Jahre zurückliegt; wollen einem die Auguren und Hersteller von Software doch heutzutage weismachen, dass künstliche Intelligenz der letzte Schrei und topmodern sei.
Da philosophisch und wissenschaftlich gar nicht restlos klar ist, was Intelligenz überhaupt ausmacht und wie demzufolge künstliche Intelligenz aussehen könnte, lautet das neue Trend-Thema in aller Munde "Machine Learning". Das klingt eine Spur kleiner und griffiger, aber immer noch gewichtig genug, um zu versprechen, die Maschinen können selbständig lernen und ihre Fähigkeiten ohne Zutun immer weiter verbessern. Der Terminator lässt grüßen. Im Grundsatz stimmt der Ansatz zwar, es bezieht sich aber immer nur auf ganz klar definierte, abgegrenzte Funktionalitäten. Vom Terminator sind wir also noch weit entfernt.
Gerüstet mit dieser Erkenntnis lässt sich das von Apple 2017 veröffentlichte ML-Framework CoreML und das 2018 in macOS Mojave veröffentlichte CreateML-Framework sinnvoll kombinieren. Damit eröffnet man seinen Apps für bestimmte Funktionen wirklich die Möglichkeit, sich selbstständig und kontinuierlich zu verbessern.
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