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Heiße Ware
Andrej Karpathy hält ein Klassenzimmer voller Stanford-Studenten und -Studenten, die mit seiner Beschreibung der Vor- und Nachteile verschiedener Arten von Algorithmen, die zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks zum Erkennen von Objekten in einem Bild verwendet werden, hingerissen sind. Plötzlich ertönt aus der Mitte des Raums die unverwechselbare künstliche Stimme von Apples Siri: Ich bin mir nicht sicher, was du gesagt hast.
Siri, wahrscheinlich versehentlich aktiviert, sorgt für große Lacher. In diesem Raum, in dem die Schüler tief in die Feinheiten des Lernens eintauchen, wie man Software entwickelt, die Menschen und unsere Daten besser versteht, erinnert die Fehlermeldung an die explodierenden realen Anwendungen der Technologie.
Andrej Karpathy
Es gibt eine enorme Nachfrage nach KI-Experten von Unternehmen mit tiefen Taschen wie Siris Muttergesellschaft Apple sowie von IBM, Google und Facebook. Infolgedessen werden die Schüler in Karpathys Klasse wahrscheinlich einen günstigen Arbeitsmarkt erreichen. Heutzutage ist es nicht ungewöhnlich, dass große Unternehmen ganze Startups kaufen, um Talente zu bekommen. Der Wettbewerb ist so hart, dass kleinere Unternehmen damit beginnen, die Rekrutierung über Informatik-Majors hinaus auf Bereiche wie Kosmologie und Physik auszudehnen. Beim KI-Startup Maluuba lässt CEO Sam Pasupalak Rekrutierungsspezialisten für die Forschung über den täglich veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeiten brüten, nach Autoren suchen, die gute Mitarbeiter abgeben könnten, und zu Konferenzen gehen, um führende Forscher nach ihren Vorträgen zu löchern. Joshua Clarke, ein Partner des Personalvermittlers Heidrick & Struggles, sagt, dass ein KI-Hintergrund heute einen hohen Stellenwert einnimmt, da Technologieunternehmen nicht die einzigen sind, die um diese Kandidaten konkurrieren. Fortune-500-Unternehmen bewerten auch, wie sich KI auf ihr Geschäft auswirken wird.
Heutzutage ist es nicht ungewöhnlich, dass große Unternehmen ganze Startups kaufen, um an Talente zu kommen. Der Wettbewerb ist so hart, dass kleinere Unternehmen nicht nur Informatik-Majors, sondern auch Absolventen in Bereichen wie Kosmologie und Physik einstellen.
Niemand verkörpert den Krieg um KI-Talente besser als Karpathie sich selbst. Der 29-jährige Doktorand ist ein aufgehender Stern auf dem Gebiet der neuronalen Netze, einem Trendgebiet der künstlichen Intelligenz. Wenn er im Mai seinen Abschluss macht, wird er einer der Gründungsforscher bei OpenAI, einem gemeinnützigen Forschungs-Startup. Karpathy hat gesehen, wie es ist, bei Start-ups zu arbeiten, und er hat zwei Sommer beim Giganten Google verbracht. OpenAI, das die Möglichkeit bietet, eine neue Institution von Grund auf aufzubauen, verspreche auch die intellektuelle Freiheit der Wissenschaft und das Geld, um die Arbeit zu ermöglichen, sagt er. OpenAI hat bereits Spenden in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar von Peter Thiel, Elon Musk und Unternehmen wie Amazon Web Services angekündigt.
Seit er denken kann, interessiert sich Karpathy für Computer. Als er gerade fünf oder sechs Jahre alt war, flehte er in Kosice, Slowakei, seine Eltern um einen PC an; er war der erste in der Stadt, der einen bekam. Er erinnert sich, wie er mit MS Paint Spiele gespielt und Bilder gemacht hat. Programmieren sei auch ein Schöpfungsakt, sagt er.
1 Milliarde Dollar
Finanzierung von OpenAI, Karpathyu2019s nächstem Arbeitgeber
Nachdem Karpathy als Teenager nach Kanada gezogen war, schrieb er sich an der University of Toronto ein und erwartete, an Quantencomputern zu arbeiten. Er änderte seine Meinung, nachdem er einen Kurs von Geoffrey Hinton, einem Experten für maschinelles Lernen, einem Pionier in der Programmierung neuronaler Netze, besucht hatte.
Während ältere KI-Ansätze Computer durch Brute-Force-Datensuche intelligent machten, sind neuronale Netze so konzipiert, dass sie auf eine Weise lernen, die dem Gehirn entspricht, sagt Karpathy. Diese Programme stellen Assoziationen her und erkennen Muster, wodurch sie andere Arten von KI-Technologien in Tests zur Bilderkennung, Arzneimittelentdeckung und Siris Brot und Butter schlagen können – indem sie wie Menschen zuhören und sprechen.
Computer zu machen, die Menschen ähnlicher lernen und verstehen können, ist das ultimative Metaproblem in der Computertechnik, sagt Karpathy. Wenn Computer menschenähnliches Verständnis mit ihrer Fähigkeit kombinieren können, enorme Datenmengen zu speichern und darauf zuzugreifen, wird KI den Weg für große Fortschritte in der Robotik, selbstfahrenden Autos, Sicherheitssystemen, die Gesichter und Stimmen erkennen, Kunst und so weiter ebnen alles, was Sie sich vorstellen können.
Durch ein Nebenprojekt, das er während seiner Doktorarbeit übernahm, erregte Karpathy die Aufmerksamkeit von Greg Brockman, dem Gründer von OpenAI.
Zum Spaß hatte Karpathy ein neuronales Netzwerk programmiert, das lernen kann, Text in jedem Stil zu generieren – Shakespeares, Obamas, was auch immer es trainiert hat. Ein Stück Code von nur 100 Zeilen Länge kann Muster in Gedichten, Mathematik oder einem Strom von Symbolen finden, sagt Karpathy. Sein Netzwerk kann dann Zeichenfolgen in diesem Stil erzeugen. Für eine menschliche Lektüre, sogar einigermaßen genau, ist das, was das Netzwerk derzeit produziert, meistens Unsinn mit einem Klang von Shakespeare oder Präsidentenreden. Aber Karpathy sagt, dass es immer besser wird, je mehr Trainingstext es bekommt.
Karpathys Entscheidung, den zugrunde liegenden Code des Netzwerks online zu veröffentlichen, damit jeder ihn verwenden kann, beeindruckte Brockman. Die Einbindung der Öffentlichkeit ist eine Möglichkeit, wie OpenAI Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen erzielen möchte, sagt er.
Sobald Brockman Karpathy auf der Liste der Leute hatte, die er für OpenAI an Bord holen möchte, begann er, jeden neuen Mitarbeiter zu nutzen, um Karpathy zum Beitritt zu bewegen. Die besten Leute wollen mit den besten Leuten zusammenarbeiten, sagt Brockman. In der Tat, sagt Karpathy, wird er im Allgemeinen von Ingenieuren rekrutiert, die er kennt, und er nimmt keine Anrufe von Personalvermittlern entgegen. Einer der wichtigsten Mitarbeiter war John Schulman, ein frischgebackener PhD-Absolvent der University of California, Berkeley. Als Schulman sagte, dass er mit Brockman zusammenarbeiten würde, sagte Karpathy, habe er gewusst, dass das Projekt ernst sei. Auch der Fokus auf Kreativität und das Potenzial von KI zum Nutzen der Menschheit waren ansprechend. Wir wollen sicherstellen, dass kein Unternehmen ein Monopol auf KI hat, und das Feld so lenken, dass es für die breite Öffentlichkeit am vorteilhaftesten ist, sagt Karpathy.
Im Unterricht hat Karpathy ein Händchen dafür, die Technologie zum Leben zu erwecken. Nachdem er 60 Minuten lang die Vor- und Nachteile von Bildverarbeitungsalgorithmen analysiert hat, beschreibt er ein Google-Projekt, das aufzeigt, welche Teile eines Bildes ein neuronales Netzwerk priorisiert, wenn es sichtbare Objekte identifiziert. Auf dem Bildschirm erscheint ein lustiges Foto eines Schafs, das das Programm mit einem Hundegesicht verschönert hat. Die Datensätze, die zum Trainieren neuronaler Netze verwendet werden, enthalten so viele Bilder der Tiere, dass neuronale Netze Hunde halluzinieren, sagt er.