Deep Learning mit NVIDIAs Jetson-TX1-Board und dem Caffe-Framework
Tiefenschärfe
Für maschinelles Lernen sind Grafikprozessoren besonders gut geeignet. NVIDIAs Entwicklerboard Jetson TX1 mit CUDA-GPU ist auf Embedded-Umgebungen ausgelegt, und das freie Deep-Learning-Framework Caffe nutzt dessen Leistungsfähigkeit voll aus.
Der öffentlichkeitswirksamste Auftritt der Deep-Learning-Technik dürfte in der ersten Jahreshälfte 2016 AlphaGo gewesen sein: Die von der Google-Tochter DeepMind entwickelte Software schlug den koreanischen Go-Weltspitzenspieler Lee Sedol (9. Dan) mit 4 zu 1. Das in Asien beliebte Brettspiel Go galt nach Schach als kaum zu bewältigende Herausforderung für die künstliche Intelligenz. Grund dafür ist die schiere Anzahl an Zugmöglichkeiten, welche die Größe des Entscheidungsbaums kaum berechenbar erscheinen lässt.
Neben geeigneten Algorithmen zur Suchbaumbegrenzung und zur Stellungsbewertung waren folgende Aspekte für den Erfolg von AlphaGo verantwortlich:
