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IBM und MIT wetten darauf, dass Materialien und Quantenfortschritte die KI überflügeln werden
IBM
Ein neues 240-Millionen-Dollar-Zentrum am MIT könnte dazu beitragen, den Bereich der künstlichen Intelligenz voranzubringen, indem es neuartige Geräte und Materialien entwickelt, um die neuesten maschinellen Lernalgorithmen zu unterstützen. Es könnte IBM vielleicht auch dabei helfen, seinen Ruf als Anbieter von hochmoderner KI zurückzugewinnen.
Das heute von IBM und MIT angekündigte Projekt wird neue Ansätze im Deep Learning erforschen, einer Technik in der KI, die zu großen Fortschritten in Bereichen wie maschinelles Sehen und Spracherkennung geführt hat. Aber es wird auch völlig neue Computergeräte, Materialien und physikalische Phänomene erforschen, einschließlich der Bemühungen, Quantencomputer – exotische, aber potenziell sehr leistungsfähige neue Maschinen – nutzbar zu machen, um die KI noch leistungsfähiger zu machen.
Viele Innovationen werden unter Verwendung von Standardsilizium und -architekturen durchgeführt, aber was ist mit den Geräten und der Materialwissenschaft? sagt Darius Gil , Vizepräsident für KI bei IBM Research. Es ist ein Bereich, den niemand berührt, und er hat das Potenzial für Verbesserungen in Größenordnungen.
Das Zentrum wird sich auch mit Möglichkeiten befassen, wie KI in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Sicherheit effektiver eingesetzt werden kann. Und es wird die wirtschaftlichen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Automatisierung untersuchen, einem enorm wichtigen Thema für die Gesellschaft.
Der Schritt ist für MIT von Bedeutung. Die Universität stand in den 1950er Jahren an der Spitze der KI-Forschung, aber der Schwerpunkt des Feldes hat sich in letzter Zeit nach Westen verlagert, wobei große Technologieunternehmen wie Google, Facebook, Microsoft und Amazon die Führung übernehmen.
Die Investition signalisiert auch eine Verschiebung für IBM. Das Unternehmen brachte KI voran, indem es Deep Blue entwickelte, eine Maschine, die 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte (siehe How the Chess Was Won). Der Watson-Supercomputer, der die Spielshow gewann Gefahr! im Jahr 2010 verwendete modernste Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache. In den letzten Jahren haben jedoch andere Unternehmen das Rampenlicht der KI-Forschung gestohlen, und dem Unternehmen wurde manchmal vorgeworfen, die unter der Marke Watson verfügbaren KI-Dienste zu übertreiben.
Insbesondere die Konzentration auf die Hardware kann eine gute Möglichkeit für einen Neustart sein. Obwohl es in den letzten Jahren dramatische Fortschritte in der KI gegeben hat, sind die meisten davon einer Handvoll Algorithmen sowie der wachsenden Verfügbarkeit leistungsstarker Supercomputer und großer Mengen an Trainingsdaten zu verdanken. Auch wenn neue Ansätze entstehen, bieten neuartige Materialien und Computerarchitekturen ein enormes Potenzial zur Verbesserung dieser KI-Algorithmen.
Modernstes maschinelles Lernen wird heute größtenteils auf herkömmlichen Computerchips durchgeführt, unabhängig davon, ob sie ursprünglich für die Grafikverarbeitung entwickelt wurden oder maßgeschneidert wurden, um die erforderlichen Berechnungen so effizient wie möglich zu bewältigen. Ein Überdenken der Chiparchitekturen und der Art der verwendeten Komponenten könnte die Leistung erheblich steigern. IBM hat bereits einen starken Forschungsschwerpunkt auf Materialwissenschaften und neuartige Computergeräte. So begeistert wir alle von KI sind, das Feld hat mehrere Jahrzehnte vor sich, sagt Gil.
Rafael Reif, Präsident des MIT (links), und John Kelly, Senior Vice President of Cognitive Solutions and Research bei IBM.
Eine dieser Möglichkeiten könnte sich aus dem Quantencomputing ergeben. Jahrzehntelang ein Forschungskuriosum, entwickelt es sich nun zu praktischen Maschinen, die in der Lage sind, echte Probleme anzugehen, insbesondere in Bereichen wie der chemischen Forschung. Seine möglichen Auswirkungen auf maschinelles Lernen und KI werfen faszinierende Fragen auf.
Gil sagt, es sei noch zu früh, um vorherzusagen, wie sich die Dinge entwickeln werden, aber er glaubt, dass Experimente für einige Überraschungen sorgen könnten. Das wird nur passieren, wenn Sie einen verdammten Quantencomputer haben, und den haben wir, sagt er.
Neben Hardware-Fortschritten wird das neue MIT-Zentrum neue Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen erforschen. Insbesondere werden Algorithmen untersucht, die es Computern ermöglichen, aus rohen oder unbeschrifteten Daten zu lernen, und solche, die es ermöglichen könnten, Lernen von einer Domäne auf eine andere zu übertragen.
Anantha Chandrakasan , Dekan der School of Engineering des MIT, sagt, dass Forschungsbemühungen in Hardware und Software idealerweise ineinandergreifen sollten. Wir werden keine Algorithmen entwerfen, die völlig unabhängig von den Architekturen sind, die wir verwenden werden, sagt er. Wir werden das Denken auf Systemebene sehen.
Das Labor wird auch untersuchen, wie KI in bestimmten Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Computersicherheit angewendet werden kann. Chandrakasan sagt, er freue sich besonders darauf, die praktischen Anwendungen von KI zu erforschen, und er hofft, dass dieses Unterfangen in den kommenden Jahren neue Spin-out-Unternehmen hervorbringen wird.
Dieses Interessengebiet könnte sich für das aktuelle Geschäft von IBM als besonders wichtig erweisen. Das Unternehmen fand es schwieriger als erwartet, Watson in Bereichen wie dem Gesundheitswesen einzusetzen (siehe A Reality Check for IBM’s AI Ambitions ).
Die Zusammenarbeit wird auch die Erforschung der Auswirkungen von KI auf den globalen Wohlstand vorantreiben. Francesca Rossi, eine angesehene Forscherin am IBM T.J. Watson Research Center, sagt, dass das Projekt mit der Arbeit an KI-Algorithmen verzahnt sein wird. Um den gemeinsamen Wohlstand durch KI zu fördern, müssen Sie auch die KI-Algorithmen verbessern, die Sie verwenden würden, sagt sie.
In ihrem Fokus auf den Einsatz von KI zur Erzielung wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Nutzens überschneiden sich die Bemühungen in gewisser Weise mit der Partnerschaft für KI , ein Konsortium, das IBM im September 2016 mitgegründet hat, um zu untersuchen, wie KI die Gesellschaft beeinflusst. Aber Rossi sagt, dass die MIT-IBM-Zusammenarbeit Forschung hervorbringen wird, während die Partnerschaft eine offene Plattform für die Diskussion dieser Themen bietet. Beispielsweise könnte die Partnerschaft für KI als allgemeine Richtlinie empfehlen, dass sich jedes KI-System selbst erklären kann. Aber KI-Experten verstehen immer noch nicht, wie Algorithmen Entscheidungen treffen (siehe The Dark Secret at the Heart of AI ). Das MIT und IBM könnten Wege finden, dieses Rätsel anzugehen, indem sie zusammenarbeiten, sagt Rossi.