#Suchmaschinen #künstlicheintelligenz
Der Informatiker und Gründer Richard Socher lebt im Silicon Valley und ist einer der bekanntesten Experten für Künstliche Intelligenz (KI). Er wünscht sich im Durchfechter-Podcast mehr deutschen Einfluss darauf, wie sich diese Technologien weiterentwickeln. Sein neuestes Projekt: Eine Suchmaschine, die Google in den Schatten stellen soll: @yousearchengine .
Richard Socher ist ein Überflieger. Die Universität Stanford zeichnete seine Doktorarbeit 2016 mit dem Computer-Science-Thesis-Award aus. Sie wurde ein großer Erfolg, auch weil der junge Informatiker gleich zwei Koryphäen als Doktorväter gewinnen konnte: Christopher Manning und Andrew Ng. Manning ist weltweit der meistzitierte Wissenschaftler für Sprachverarbeitung und Ng wohl mit der wichtigste Pionier für maschinelles Lernen.
Socher brauchte beide, denn es gab damals noch keine Wissenschaftler, die seine Forschungsidee hätten komplett betreuen können. Ihm blieb nur die Variante 50/50. Dass sich Manning und Ng darauf einließen, zeigt, wie überzeugend Socher sein kann. Er erinnert sich noch gut. Beide seien offen gewesen zu sagen: „Ich kenne mich zwar in der Hälfte Deiner Forschungsarbeit nicht aus. Aber lass uns das zusammen lernen und etwas Neues entwickeln.“
Das ist etwas Besonderes, gerade bei etablierten Professorinnen und Professoren. Wer sich über Jahrzehnte hinweg tief in ein Forschungsfeld eingearbeitet hat, fängt selten zusätzlich ein komplett neues Gebiet an. Socher konnte jedoch durch Manning und Ng schon früh hautnah erfahren, was möglich wird, wenn man das Gegenteil tut und neue Schnittmengen zwischen Forschungsfeldern aufbaut. Dann wird es einerseits richtig spannend. Andererseits kann es aber auch kontrovers werden, wenn eigene Forschungserfolge Entwicklungen anstoßen, die ganze Wissenschaftszweige quasi über Nacht ziemlich alt aussehen lassen.
Im Fall von Richard Socher und seinen Doktorvätern war dieses Neue die Möglichkeit, dass Maschinen nicht nur Bilder, sondern tatsächlich auch Sprache selbst lernen können. Das galt über viele Jahre hinweg als sehr umstritten. Schlichtweg deshalb, weil Sprache sich schlecht in Logik und Mathematik hineinpressen lässt - sie ist einfach zu komplex und hat zu viele Ausnahmen, Interpretationsebenen oder Gewichte. Der Computer aber wird über Logik und Mathematik programmiert.
Deshalb definierte man Anfang der 2010er-Jahre noch lange Wortlisten und entsprechende Merkmale für Computersysteme, um der Maschine Sprache beizubringen. Die Expertinnen und Experten taten es also „zu Fuß“ und nicht automatisch. Socher wagte sich weiter vor. Er nahm die Ideen und Forschungserfolge für neuronale Netze im Bildverstehen und projizierte diese so, dass sie auf das sprachliche Verstehen angewendet werden konnten.
Noch heute schwärmt der 39-Jährige davon: „Das war super stark, dass wir als Forscherinnen und Forscher alles in einen multidimensionalen Vektorraum projizieren konnten und wir die KI dann selbst verschiedene Wörter in bestimmte Bereiche dieses Raumes projizieren ließen.“ Die maschinellen Systeme lernten so alle möglichen Interaktionen von Wörtern - alleine mithilfe von Trainingsdaten und ohne menschliche Experten.
Das kam nicht bei allen gut an, wovon sich Socher allerdings nicht beirren ließ. Viele seiner Paper wurden von genau den Forschungsgruppen abgelehnt, die noch eigenhändig Wortlisten und Kennzahlen definierten. Doch das Neue ließ sich nicht mehr einfangen und suchte sich Umwege um diese Gruppen herum. Heute sind neuronale Netze für Sprachverarbeitung gängige Praxis - weil das automatische Lernen um so viele Längen besser und schneller klappt, als das Programmieren zu Fuß.
Für den deutschen Mittelstand können die fehlenden Datensätze gar zum Problem werden. Einen Ausweg erläutert der Informatiker im Durchfechter-Podcast. Ihm liegt viel daran, die deutsche Wirtschaft diesbezüglich mehr wachzurütteln. Denn viele wichtige KI-Erfindungen seien schon gemacht und stünden bereit.
Socher spricht von einem dualen Modus, in dem sich die KI gerade befinde. Auf der einen Seite gebe es noch Forschung, um zur allgemeinen Künstlichen Intelligenz zu kommen. Dieses Ziel sei aber noch sehr abstrakt und weit entfernt. Auf der anderen Seite habe KI jetzt einen Status wie die Elektrizität. Die sollte in ihren Anfängen Gaslampen ersetzen, habe aber auch den Motor möglich gemacht und so vieles mehr.
Es sei also an der Zeit, sich ernsthaft zu fragen: Wird KI meine Industrie komplett über den Haufen werfen oder sie nur ein bisschen effizienter machen? Richard Socher verdeutlicht dies gerne am autonomen Traktor der Zukunft. Er hat schon Agrarwirtschaftsroboter gesehen, die gezielt kleine Spritzer Pestizid auf einzelne Unkräuter schicken können oder sie mit Hilfe kleiner Laserblitze verdorren lassen. Auch das Bewässern werde in Zukunft mit solchen Robotern sehr effektiv.
Erstveröffentlichung: 2. Januar 2023
Autorin: Corina Niebuhr