In vielerlei Hinsicht ist die größte Herausforderung hinsichtlich der Akzeptanz von KIs nicht, dass sie besser wird – sondern die Technologie für mehr Unternehmen zugänglich zu machen. In der Regel benötigt man mindestens etwas Programmierkenntnis, um ein maschinelles Lernsystem zu trainieren, was KIs für Unternehmen ausschließt, die einen Datenwissenschaftler für diese Aufgabe nicht rechtfertigen können. Google hat nun vielleicht eine Lösung: Man veröffentlichte heute im Alpha-Release „Cloud AutoML Vision“, das erste in einer Reihe von Tools, die AI trainieren, ohne Code zu benötigen. Dieser erste Service trainiert Bilderkennungssysteme über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle – Man muss nur Fotos laden, mit Tags versehen und den Trainingsprozess starten.
Wie bereits bei der Vorschau von AutoML im Mai erwähnt, nutzt Google tatsächlich „baby“ neuronale Netze, um diese Systeme zu bauen. Es iteriert die Mini-Netze mit Verstärkungstraining und wählt das beste aus dem Angebot.
Nichts ist kostenlos: Der Zugang zur KI muss beantragt werden, und es fallen Gebühren für die Schulung sowie dem Zugang zu den Modellen an. Also nicht wirklich als Hobby geeignet. Dies verspricht jedoch, die KI und insbesondere die Bilderkennung wesentlich zugänglicher zu machen. Während es bereits benutzerdefinierte KI-Optionen gibt (Microsoft kann seine trainierten KI-Modelle jeweils feinabstimmen), ist Googles Ansatz einfach und praktisch genug, dass Gerätehersteller die KI mit relativ geringem Aufwand in ihre Produkte einbauen könnten.
Beispiele
Es gibt auch schon bereits einige praktischen Beispiele. Disney zum Beispiel verwendet Cloud AutoML, um bei der Suche nach Produkten im Shop zu helfen, die auf dem Aussehen der Produkte basieren, nicht auf beliebigen Tags. So findet man zum Beispiel Buzz Lightyear Spielzeug, auch wenn es falsch kategorisiert wurde. Die Naturschützer der Zoological Society of London hoffen wiederum Tiere, die an Tierkameras vorbeikommen, automatisch kategorisieren zu können. Zwar wird es immer noch einen Bedarf an fortgeschrittener, manuell programmierter KI geben, aber es wird nicht mehr so wichtig sein wie früher.
Via: TC
