Quer gelernt
KI-Systeme müssen bisher jede Aufgabe getrennt lernen. Mit Transfer Learning soll nun das Querdenken gelingen.
Die Überraschung war groß, als Google im vergangenen Jahr seinen Assistenten Duplex vorstellte: eine künstliche Intelligenz, die öffentlichkeitswirksam telefonisch einen Friseurtermin vereinbarte und dabei nicht von einem Menschen zu unterscheiden war. Sogar „Ähms“ und „Hmms“ fügte sie passend in das Gespräch ein und antwortete auf alle Nachfragen korrekt. Das Thema der Sprachsynthese sowie der Interaktion mit Menschen schien gelöst. Nutzer können Duplex vorschicken, wenn sie eine Reservierung im Restaurant machen wollen: Die KI ruft dann an und klärt alles Weitere. Doch wie nun eine Recherche der „New York Times“ zeigte, ist es häufig eben nicht die KI, die anruft, sondern ein Mitarbeiter von Google.
Man wolle ein gutes Nutzererlebnis erzielen, verteidigte sich Google, schließlich verstehe die KI nicht jeden Spezialfall. Und das genau ist die große Schwäche künstlicher Intelligenz: Sie funktioniert nur dann gut, wenn es für einen Anwendungsfall große Mengen an Trainingsdaten gibt – und die gibt es für viele Spezialfälle eben nicht. Auch Facebook scheitert nach wie vor daran, Aufgaben an Systeme des maschinellen Lernens abzugeben, die der Konzern schon vor langer Zeit als automatisierbar angekündigt hat, allen voran das Erkennen von Hassrede.