Die Matchserie ist noch nicht zu Ende und doch hat Go-Meister Lee Sedol bereits verloren. Erstmals besiegte mit AlphaGo von Google eine Maschine einen Menschen in dem über 2000 Jahre alten Brettspiel - und das gleich in drei Spielen in Folge. Go galt bislang als zu komplex, für Systeme mit künstlicher Intelligenz. Nun erstaunte AlphaGo selbst Kenner mit Zügen, auf die ein Mensch nie gekommen wäre. In Sachen künstlicher Intelligenz dürfte Google also zweifelsfrei in Zukunft eine entscheidende Rolle zukommen.
Woran Google und Alphabet gerade tüfteln
Überall ist Android
Auf Smarpthones, Tablets, Smartwatches und TV-Geräten ist Android bereits zuhause - langsam kommen PCs, Autos, VR-Headsets und Internet-of-Things-Devices hinzu. Es könnte sein, dass Google die besten Teile seines Betriebssystems Chrome OS mit Android-Komponenten zusammenwirft und ein All-in-one-Android-System herausbringt. Besonders im Automobilbereich, wo man mit der App Android Auto schon erste Ansätze sieht, könnte ein gepimptes Android-Betriebssystem spannend werden.
Android N
Google arbeitet an Android N - aber noch niemand weiß, was das genau ist. Vermutlich ein größeres Android-Update oder vielleicht auch das schon erwähnte Hybrid-Betriebssystem aus Android und Chrome OS, das dann wohl noch etwas länger auf sich warten lassen würde als das "einfache" nächste Android-Update, für das bereits so nette Spielerein wie einer neuen Messaging-App mit Chatbots oder Split-Screen-Fähigkeiten für Tablets erwartet werden.
Das fahrerlose Auto
Für dieses Jahr wird eine größere Google-Kampagne für das autonome Fahren erwartet. Google ist kurz vor Jahresfrist ein Joint Venture mit Ford eingegangen, um gemeinsam ein Roboterauto zu entwickeln und das fahrerlose Auto endlich massentauglich zu machen. Google stellt das Design, Ford setzt es um und ein Dritter liefert hochtehnische Zusatzkomponenten wie das "Lidar"-System zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung. Dieser unbekannte Partner könnte Gerüchten zufolge Samsung sein, das erst küzrlich eine eigene Division für Auotomotive-Komponenten gegründet hat.
Google Glass
Die vielzitierte Virtual-Reality-Brille Google Glass befindet sich noch immer unter der Führung von Nest-Gründer Tony Fadell - sein Team nennt sich mittlerweile "Project Aura". Es soll sowohl einer Unternehmens- als auch eine Privatpersonenversion geben - letztere ist Insiderinformationen zufolge bereits für 2016 geplant.
Airborne-Projekte
In Gegenden, die für das Internet noch immer nicht erschlossen sind, plant Google mit seiner Airborne-Technik Abhilfe zu schaffen. So ist der Ausbau von "Project Loon" geplant, einem Ballon-gestützten Mesh-Netzwerk. Es könnte mit dem US-Regierungsprojekt "Titan" verbunden werden, in dem solarbetriebene Drohnen entwickelt werden. So wäre eine funkzellenbasierter Internetzugang von überall möglich. Das Google-Invest in das SpaceX-Projekt, das satellitengestützten weltweiten Internetzugang möglich machen will, geht in eine ähnliche Richtung.<br /><br /> Mit "Project Wing" geht man in Mountain View auf direkten Konfrontrationskurs zu Amazon, was das Geschäft mit Lieferdrohnen angeht. Und mit Makani arbeitet man zudem an Windturbinen, die auf am Boden befestigte Flugdrachen montiert werden. Dadurch, dass diese Drachen in Lagen steigen, in denen der Wind strker ist, lässt sich hier mehr Energie gewinnen als mit herkömmlichen Windturbinen. Damit sollen Energieprobleme gelöst werden.
Virtuelle Realität
Mit dem Ausbau des Produktangebots auf Basis der "Do it yourself"-VR-Brille Google Cardboard, bei der ein Android-Smartphone als Display dient, wird das Thema Virtual Reality wieder interessant. So soll sich Google in Verhandlungen mit Komponentenherstellern befinden, um gemeinsam leistungesfähige Chipsätze für VR- und Augmented-Reality-Anwendungen zu produzieren.
Internet der Dinge
Zur Veröffentlichung des Google-eigenen WLAN-Router "OnHub" blieben eine Menge Fragen offen. Warum unterstützt er kein Bluetooth? Welche weiteren neuen Produkte sind für die Google-On-App noch zu erwarten? Manche vermuten ein Smart-Home-Projekt dahinter, bewiesen ist jedoch nach wie vor nichts. Sicher ist aber, dass Google im IoT-Umfeld bereits eine Menge Initiativen an den Start gebracht hat. So gibt es "Brillo", ein Android-basiertes Betriebssystem für vernetzte Alltagsgeräte, "Weave", eine IoT-Kommunikationsplattform und "Thread" ein Schwachstrom-Netzwerkprotokoll, das mit Zigbee und Z-Wave konkurriert. Sobald diese Projekte den Betastatus verlassen, werden auch andere Projekte wie Android TV im IoT-Bereich einschlagen.
Youtube Services
Im vergangenen Jahr startete der werbefreie "Youtube Red Streaming Service", der Netflix durch ein eigenes Angebot an Filmen und TV-Serien den Streaming-Thron streitig machen soll. Derzeit beschränkt sich das Angebot von Youtube Red auf Pemium-Content von Youtube-Stars und kostet 10 Dollar im Monat.
Neue Smartphones
Das modulare Smartphone des <a href="http://www.projectara.com/" target="_blank">"Projekt Ara"</a> könnte in diesem Jahr endlich auf den Markt kommen. Das Konzept eines Endoskeletts, auf das die Module wie Chip, Batterie, Kamera und Display aufgesetzt werden, erlaubt einen schnellen Komponentenwechsel und eine hohe Individualisierung des Geräts. Ara wurde bereits mehrfach verschoben und noch ist nicht klar, ob dieses Konzept überhaupt funktioniert. Auch das Projekt Tango ist in in Arbeit, eine Palette von Smarpthones und Tablets, die mit visuellen Sensoren arbeiten. Dadurch erhalten die Devices Möglichkeiten für Indoor-Motion-Tracking, Tiefenerkennung und Augmented Reality. Auf der CES kündigten Google und Lenovo an, dass die ersten kommerziellen Tango-Produkte im Sommer auf den Markt kommen werden.
Roboter mit Supercomputer-Technologie
Auf der ITK-Messe in Hannover sorgt beim Thema KI auch IBM für Aufmerksamkeit: Der kleine Roboter "Pepper" eroberte bereits die Herzen der Messe-Besucher des Mobile World Congress in Barcelona im Sturm. Entwickelt wurde er von der französischen Firma Aldebaran, die inzwischen dem japanischen Mobilfunk-Konzern Softbank gehört. Die Technologie, die dem Roboter seine künstliche Intelligenz verleiht, entstammt IBMs Supercomputer Watson. In Japan sind von dem 1,20 Meter kleinen Roboter mit den schwarzen Knopfaugen bereits 10.000 Stück in Unternehmen und privaten Haushalten im Einsatz - rund acht Monate nach dem Verkaufsstart. "Wir erwarten, dass die technologische Entwicklung rasant fortschreitet", sagte Martina Koederitz, Chefin von IBM Deutschland, gegenüber der dpa. Der Einsatz werde in den jeweiligen Ländern auch von kulturellen Faktoren abhängen.
"Pepper" spricht 20 Sprachen und erkennt anhand des Gesichtsausdrucks die Emotionen seines Gesprächspartners. Auch auf der CeBIT ist er wieder mit seinem "kleinen Bruder" namens "Nao" unterwegs. Der soll künftig in Hilton Hotels bei der Betreuung der Gäste aushelfen. In McLean, Virginia, soll der dort "Connie" genannte Roboter auf touristische Attraktionen hinweisen und die Ausstattung der Zimmer erklären.
CeBIT-Impressionen
Der coolste Messebesucher
Das Gastland Schweiz brachte des Menschen treusten Freund mit.
Bundesministerin Wanka vergibt den CeBIT Innovation Award
Preisträger des CeBIT Innovation Award sind Felix Kosmalla und Frederik Wiehr, die Entwickler von "climbtrack". Damit können Klettersportler ihren Trainingsfortschritt dokumentieren.
Sigmar Gabriel ohne Manuskript
Die Digitalisierung ist für ihn inzwischen offenbar eine Herzensangelegenheit: Bundeswirtschaftsminister Sigmar Gabriel.
Der Schweizer Bundespräsident Johann Schneider-Ammann
Der Schweizer Bundespräsident Johann Schneider-Ammann zeigte sich stolz auf seine eidgenössischen Tüftler.
Bitkom-Präsident mit flammendem Appell
Der Chef des größten deutschen ITK-Verbands Bitkom, Thorsten Dirks, forderte auf der CeBIT Welcome Night den digitalen Aufbruch in Deutschland.
Swatch-Gründer Nick Hayek
Swatch-Gründer Nick Hayek zeigte die innovative Seite der Schweizer Uhrenindustrie.
Der Schweizer Bundespräsident denkt digital
Johann Schneider-Ammann erklärte den Gästen der Welcome Night, wie digital die Eidgenossen längst aufgestellt sind.
Ausgezeichnet mit dem CeBIT Innovation Award
Die App Climbtrack gewann den CeBIT Innovation Award. Bundesforschungsministerin Johanna Wanka (rechts) zeichnet die beiden Gründer auf der CeBIT Welcome Night aus.
Telekom-Chef Tim Höttges und Huwai CEO Eric Xu
Telekom-Chef Tim Höttges und Huwai CEO Eric Xu mit dem Big Bang für "Open Telekom Cloud".
Der heimliche Messestar...
Pepper erobert die Herzen der CeBIT-Besucher im Sturm (Halle 8, Stand A01).
Dronemasters in Halle 16
Wenn Messebesucher noch nicht genug um die Ohren haben: Ab in die Halle 16, wo frei fliegende Drohnen bei der Arbeit sind.
Ein UFO in Halle 4
Einen ungewöhnlich futuristischen Messeauftritt zeigt die Darmstädter Software AG.
Dino Tristan residiert im "Loft"
Per Augmented Reality wird längst Ausgestorbenes zum Leben erweckt - in Halle 8.
Unter die Haut
Ein CeBIT-Trend: NFC-Chips werden unter die Haut transplantiert - etwa zur schnellen Identifikation von Personen
Global Conferences
Gut besuchte Global Conferences in Halle 8
KI im Einsatz: Automatisierung & Vernetzung
IBMs Watson soll künftig in München eine europäische Zentrale erhalten. Es sei für IBM das größte Zentrum für entsprechende Entwicklungen außerhalb der USA, betonte Koederitz. Dort solle erprobt werden, wie etwa die Fertigung mit Hilfe der Technologie automatisiert und die verschiedensten Dinge, seien es Traktoren, Autos oder Lampen, vernetzt werden könnten. Auch "Pepper" könne künftig etwa bei der Lösung demografischer Herausforderungen helfen. So könne die Robotertechnik für die Begleitung älterer Menschen eingesetzt werden, damit diese länger unabhängig zu Hause bleiben könnten. "Eine Frage ist auch, wie wir die Systeme etwa in der Weiterbildung nutzen können."
Watson hatte 2011 für Aufsehen gesorgt, als das System in der Quizsendung "Jeopardy" erstmals zwei menschliche Gegner schlagen konnte und die Rekordsumme von einer Million Dollar einstrich. Mit der Technologie will IBM vor allem die Fähigkeit von Maschinen beim Verstehen der natürlichen Sprache des Menschen voranbringen. "Wir sprechen nicht von künstlicher Intelligenz, sondern von kognitiver Interaktion", sagt Koederitz. Dabei gehe es darum, die verschiedensten Typen von Daten zu verstehen und sie in einen Kontext zu setzen.
Das Rennen um die künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz, kognitive Interaktion, "Deep Learning", neuronale Netze - derzeit herrscht ein ähnliches "Buzzword-Wirrwarr" wie in anderen Bereichen der Branche. Das liegt auch daran, dass bisher die nötige Rechenpower für entsprechende Lösungen und Systeme fehlte. Heute ist sie verfügbar - entsprechend erlebt das Thema eine Renaissance.
Deutschland könnte bei der weiteren Entwicklung dabei eine führende Rolle einnehmen. Das größte Zentrum für Künstliche Intelligenz gebe es in Deutschland, nicht in den USA, betonte Wolfgang Wahlster, Geschäftsführer des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz DFKI in Saarbrücken. In der Forschung gehe man dort ans Limit, sagte der Professor am Montag auf der CeBIT. Hierzulande würden aber keine falschen Versprechungen an die Industrie gemacht wie etwa in den USA. Vielfach würden dort große Hoffnungen geschürt, was künftig alles möglich sein könne, es gebe viele "Marktschreier". Damit kämen jedoch auch erst die Rückschritte. "Große Unternehmen wie Google und Microsoft kommen deshalb alle zu uns."
Neben Google und Microsoft sind auch Yandex, Baidu oder Facebook an der Entwicklung dran. "Alle Unternehmen scheinen auf der Suche nach Köpfen zu sein. In den USA ist der Markt schon leergefischt", sagt Bager. Dabei geht es zum Beispiel auch darum, dass Computer mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Bildinhalte erkennen und entsprechend zuordnen können. (dpa/fm)
Entwickler-Frameworks für Machine Learning
Apache Spark MLlib
Früher als Teil des Hadoop-Universums bekannt, ist Apache Spark mittlerweile ein bekanntes Machine-Learning-Framework. Sein umfangreiches Angebot an Algorithmen wird ständig überarbeitet und erweitert.
Apache Singa
Singa, seit kurzem Teil des Apache Incubator, ist ein Open-Source-Framework, das Deep-Learning-Mechanismen auf große Datenvolumen hin „trainieren“ soll. Singa stellt ein simples Programmierungsmodell für Deep-Learning-Netzwerke bereit und unterstützt dabei diverse Entwicklungsroutinen.
Caffe
Caffe umfasst ein ganzes Set von frei verfügbaren Referenzmodellen für gängige Klassifizierungsroutinen; die gewachsene Caffe-Community steuert weitere Modelle bei. Caffe unterstützt die Nvidia-Programmiertechnik CUDA, mit der Programmteile wahlweise auch durch den Grafikprozessor (GPU) abgearbeitet werden können.
Microsoft Azure ML Studio
Weil die Cloud also die ideale Umgebung für ML-Anwendungen darstellt, hat Microsoft seine Azure-Cloud mit einem eigenen ML-Service auf der Basis von „pay as you go“ ausgestattet: Mit Azure ML Studio können Nutzer KI-Modelle entwickeln und trainieren und anschließend in APIs umwandeln, um diese wiederum Anderen zur Verfügung zur stellen.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning arbeitet mit Daten, die in einer Amazon-Cloud wie S3, Redshift oder RDS liegen und kann mithilfe binärer Klassifizierungen und Multiklassen-Kategorisierung von vorgegebenen Daten neue KI-Modelle bauen.
Microsoft DMTK
Das DMTK (Distributed Machine Learning Toolkit) von Microsoft soll ML-Anwendungen über mehrere Maschinen hinweg skalieren. Es ist eher als "Out of the Box"-Lösung gedacht und weniger als Framework - entsprechend gering ist die Anzahl der unterstützten Algorithmen.
Google TensorFlow
TensorFlow basiert auf sogenannten Data-Flow-Graphen, in denen Bündel von Daten („Tensors“) durch eine Reihe von Algorithmen verarbeitet werden, die durch einen Graph beschrieben sind. Die Bewegungsmuster der Daten innerhalb des Systems heißen „Flows“. Die Graphen lassen sich mittels C++ und Python zusammenbauen und via CPU oder GPU verarbeiten.
Microsoft CNTK
Das Microsoft Computational Network Toolkit funktioniert ähnlich wie Google TensorFlow: Neuronale Netze lassen sich durch gerichtete Graphen erzeugen. Microsofts eigener Beschreibung zufolge lässt sich CNTK außerdem mit Projekten wie Caffe, Theano und Torch vergleichen – sei aber schneller und könne im Gegensatz zu den genannten gar parallel auf Prozessor- und Grafikprozessorleistung zugreifen.
Samsung Veles
Das Samsung-Framework ist dazu gedacht, Datensätze zu analysieren und automatisch zu normalisieren, bevor sie in den Produktivbetrieb übergehen – was wiederum durch eine eigene API namens REST sofort möglich ist – vorausgesetzt, die eingesetzte Hardware hat genügend Power. Der Python-Einsatz in Veles umfasst auch ein eigenes Analyse- und Visualisierungstool namens Jupyter (früher IPython) für die Darstellung einzelner Anwendungs-Cluster.
Brainstorm
Brainstorm setzt auf Python, um zwei Data-Management-APIs („Handers“ genannt) bereitzustellen – eine für CPU-Prozessing durch die Bibliothek „Numpy“ und eine für GPU-Verarbeitung via CUDA. Eine benutzerfreundliche GUI ist in Arbeit.
mlpack 2
Die neue Version der in C++ geschriebenen Machine-Learning-Bibliothek mlpack, die erstmals im Jahr 2011 erschien, bringt eine Menge Neuerungen mit – darunter neue Algorithmen und überarbeitete alte.
Marvin
Der Quellcode von Marvin ist sehr übersichtlich - die enthaltenen vortrainierten Modelle (siehe Bild) ermöglichen aber bereits eine umfangreiche Weiterentwicklung.
Neon
Neon von NervanaSystems ist ein Open-Source-Framework, das auf ein- und abschaltbaren Modulen basiert und KI-Prozesse via CPU, GPU oder Nervanas eigener Hardware ermöglicht.