Ein Unternehmen an der Spitze der Revolution um die künstliche Intelligenz
Google von Alphabet (WKN:A14Y6H) ist am besten für seine Suchmaschine bekannt. Google ist aber auch ein Unternehmen, das große Fortschritte im Bereich künstliche Intelligenz macht. Vor fast einem Jahr fungierte Sundar Pichai beim jährlichen Brief an die Aktionäre als Gastautor und merkte Folgendes an:
Der nächste große Schritt wird darin bestehen, dass das Gerät selbst wegfällt. Im Laufe der Zeit wird der Computer selbst, oder in welcher Form auch immer, ein intelligenter Assistent sein, der einem den ganzen Tag zur Seite steht. Wir werden uns von einer mobilen Welt zu einer künstlich intelligenten Welt entwickeln.
Werfen wir einen Blick darauf, was die künstliche Intelligenz ist und wie Google daran arbeitet, an vorderster Front dieser Entwicklung zu bleiben. Die meisten Referenzen zu diesem Thema beziehen sich auf das Maschinenlernen und dabei auf das Deep Learning. Damit ist eine besondere Disziplin innerhalb der künstlichen Intelligenz gemeint. Aber was ist das eigentlich? Deep Learning nennt man es, wenn eine Computersimulation des menschlichen Gehirns, das man neurales Netzwerk nennt, benutzt wird, um Lernfähigkeit wie beim menschlichen Gehirn zu erzeugen. Dieses neurale Netzwerk wird dann mit vielen Beispielen und komplexen Algorithmen gefüttert, die es diesem Computer beibringen, Ähnlichkeiten und Unterschiede zu erkennen. In einfachen Worten, der Computer lernt in großen Datenmengen Muster zu erkennen.
Die Ninjas bei Google
Softwareingenieure, die sich in diesem Bereich auskennen, machen aktuell etwa 10 % der 25.000 Softwareingenieure bei Google aus. Ein führendes Teammitglied im Bereich Maschinenlernen bei Google sagt aber, er würde es lieber sehen, wenn es 100 % wären. Um das Maschinenlernen zu verbreiten, hat das Unternehmen das Machine Learning Ninja Program geschaffen. Dabei werden talentierte Leute identifiziert, die in die entsprechenden Teams gebracht werden.
Deep-Learning-Systeme benutzen künstliche neurale Netzwerke, um Lernfähigkeit zu erzeugen. Bildquelle: Pixabay, PeteLinforth.
Wenn dieses sechsmonatige Programm vorbei ist, werden sie in anderen Abteilungen eingesetzt, die auf das ganze Unternehmen verteilt sind, um neue Möglichkeiten zu finden, Maschinenlernen in die bestehenden Systeme einzufügen. Diese Strategie zahlt sich aus. So hat es zum Beispiel die Angestellten von Google davon befreit, Adressen von Street View katalogisieren zu müssen: Google Brain übernimmt jetzt die lästigen und zeitaufwendigen Arbeiten bei der Bilderkennung.
Vor zwei Jahren konnte Google seine Führungsposition im Bereich Deep Learning zementieren, als das Londoner AI-Unternehmen DeepMind für 600 Millionen US-Dollar gekauft wurde. Seither hat das Unternehmen die maschinelle Lerntechnologie benutzt, um die Datencenter effizienter aufzustellen, basierend darauf, wie sich der Stromverbrauch im Laufe der Zeit verändert hat.
Google benutzt diese DeepMind-Technologie auch, um den Stromverbrauch bei diesen Datenzentren zu regulieren. Indem die Server und Kühlsysteme entsprechend angepasst werden, konnte das Unternehmen eine Verbesserung von 15 % beim Stromverbrauch und eine Reduktion um 40 % bei den Kühlkosten erreichen. Diese hunderte Millionen von Dollar an Ersparnissen im Laufe von mehreren Jahren werden helfen, die Kosten von DeepMind wieder einzuspielen. Es gibt auch Pläne, diese Strategie auf andere Anwendungen auszuweiten. Die Technologie von DeepMind soll auch Unternehmen helfen, die mit der Cloud von Google arbeiten, um deren Energieeffizienz zu verbessern.
Erhöhte Funktionalität für die Kunden
Der Google Assistant ist der Bereich, bei dem die künstliche Intelligenz mit wirklichen Menschen in Berührung kommt. Künstliche Intelligenz findet seine Anwendung beim smarten Lautsprecher von Google Home, und wird in Zukunft auch fähig sein, Musik, Filme und das Fernsehprogramm zu streamen. Es wird auch eine bessere Personalisierung durch die Daten von Maps, Calendar, Keep und anderen Diensten geben. In mehreren aktuellen, allerdings nicht wissenschaftlichen Tests wurde der Google Assistant im Vergleich zu den Wettbewerbern als besser befunden. Ein wichtiger Punkt ist dabei die Fähigkeit, weiterführende Fragen zu beantworten.
Dafür gibt es jede Menge Beispiele. Die Nutzer von Google Translate sahen eine bedeutende Verbesserung bei der Nützlichkeit und Genauigkeit, als Fortschritte bei der Verbreitung von Spracherkennung die Fehlerraten um 85 % senken konnten. Dadurch konnte in sechs Wochen mehr erreicht werden als in den vorhergehenden zehn Jahren. Google Photos hat jetzt die Fähigkeit, spezifische Bilder basierend auf den Beschreibungen des Nutzers zu lokalisieren. Die Inbox von Gmail verfügt jetzt über eine Funktion mit dem Namen Smart Reply, die drei potenzielle Antworten vorschlägt, aus denen der Nutzer dann wählen kann. Er muss seine Antwort also nicht mehr selbst tippen.
Foolishes Schlusswort
Google konzentriert seine Bemühungen auf die künstliche Intelligenz und plant eine Welt um diese Technologie herum. Das Unternehmen hat zwar nicht alle Bedingungen seiner Übernahmen veröffentlicht, Google hat aber in den letzten fünf Jahren elf Unternehmen in diesem Bereich gekauft, und das sagt schon mal einiges über die Ambitionen des Unternehmens aus. Mit dieser Technologie kann Google seinen Wettbewerbsvorteil und seine Positionierung für die Zukunft deutlich verbessern.
Es wird schwer werden, einige der Vorteile zu quantifizieren; wir wissen aber schon, dass Deep Learning die Umsätze und Effizienz verbessern und das Ökosystem produktiver und wertvoller für die Kunden machen kann. Dieses Projekt wird noch große Dividenden zahlen.
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Suzanne Frey ist Führungskraft bei Alphabet und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool. The Motley Fool besitzt und empfiehlt Alphabet (A und C).
Dieser Artikel wurde von Danny Vena auf Englisch verfasst und wurde am 15.01.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.