Künstlichen Intelligenz wird immer wichtiger. Deswegen betreut Google AI mit TensorFlow eine frei zugängliche Plattform für kontinuierlich weiterentwickeltes maschinelles Lernen.
Lesen Sie hier, was hinter Google AI steckt und was es mit TensorFlow auf sich hat.
Unser Beitrag über Google AI im Überblick:
Was ist Google AI?
Artifizielle Intelligenz (AI) ist ein Synonym für den Begriff Künstliche Intelligenz (KI). Im vergangenen Jahrzehnt hat sich AI bzw. KI als eines der größeren Themenkomplexe im Bereich der IT herauskristallisiert. Gleichzeitig wird dabei das für Unternehmen und Privatpersonen relevante Themengebiet in den kommenden zehn Jahren noch relevanter werden.
Was künstliche Intelligenz genau ist, wird sehr unterschiedlich ausgelegt. Teilweise werden auch Algorithmen (Automationen) als AI bezeichnet, die intelligentes bzw. menschliches Verhalten zu kopieren. Aber genau genommen handelt es sich nur bei sich wirklich selbstständig entwickelnden Algorithmen auch um AI. Die hierfür notwendige automatisierte Wissensgenerierung nennt man maschinelles Lernen.
Mit Google AI (auch Google.ai) entwickelt der Weltkonzern, der vor allem für seine gleichnamige Suchmaschine bekannt ist, seit 2017 eine derartige künstliche Intelligenz. Mit dem Namen wird dabei aber nicht, wie es den Anschein haben könnte, eine KI bezeichnet, sondern eine Arbeitsabteilung, die maschinelle Lernsoftware entwickeln. Die ohne Frage bekannteste und umfassendste Entwicklung von Google AI ist TensorFlow. Worum es dabei geht, zeigt dieses YouTube-Video:
TensorFlow
Bei TensorFlow handelt es sich um eine Plattform, die dafür konzipiert wurde, bei der Entwicklung von automatisiertem Lernen zu unterstützen. Google Brain hat TensorFlow bereits 2015 ins Leben gerufen und 2017 als Open-Source-Software veröffentlicht. Seitdem betreut Google AI das Framework und entwickelt es kontinuierlich weiter.
TensorFlow ist als gemeinnütziges System konzipiert, das die Entwicklung und Forschung komplett transparent voranbringen soll. Dabei handelt es sich aber nicht um eine konkrete Anwendung, sondern quasi einen Werkzeugkasten an Tools, die für das maschinelle Lernen konzipiert wurden.
Forscher können die TensorFlow Research Cloud in diesem Sinne kostenfrei nutzen, um maschinelles Lernen zu erforschen. Sie müssen dabei jedoch ihre Erkenntnisse ebenfalls als Open Source freigeben und ihre Studien in entsprechenden wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlichen. In Googles Publication Database lassen sich bereits fast 7.000 solcher Veröffentlichungen finden.
Anwendungsbereiche von Google AIs TensorFlow
Google selbst nutzt TensorFlow vor allem, um seine eigenen Produkte wie die Google Suche, Google Fotos, Google Maps oder Google StreetView weiterzuentwickeln. Vor einiger Zeit berichteten wir bereits davon, dass Google TensorFlow beispielsweise dafür einsetzt, einen intelligenten Gmail-Spam-Filter zu entwickeln, der gefährliche oder unerwünschte Nachrichten direkt erkennt und ausfiltert.
Aber auch viele andere Unternehmen nutzen mittlerweile Google AIs TensorFlow-Enterprise. Laut Computerwoche ist TensorFlow dabei mittlerweile sogar die Standardlösung zum Erstellen von Machine-Learning-Modellen. Auch für Privatpersonen, die ein wenig Vorerfahrung im Bereich des maschinellen Lernens haben und gern experimentieren, ist TensorFlow ohne Frage interessant. Im April 2020 hat die Google-Mitarbeiterin Sara Robinson beispielsweise veranschaulicht, wie man mit Googles Künstlicher Intelligenz Backrezepte auswerten lassen kann. Die künstliche Intelligenz erkannte dabei, ob es sich bei einem Gebäck um Kuchen, Kekse oder Brote handelt. Viral gegangen sind dabei die Rezepte, die die Maschine als Hybridformen von Kuchen, Keksen und Broten erkannt hat.
Künstliche Intelligenz, zum Beispiel von und mit Google AI entwickelt, wird für unseren Alltag immer wichtiger. Bild: Pexels/ThisIsEngineering
AI und die Zukunft der Technik
Wahrscheinlich ist, dass die künstliche Intelligenz in mehr Bereichen unseres Lebens ankommen und sich dabei auch im Alltag immer weiter etablieren wird. Das zeigt, wie wichtig es ist, auf die Technik von morgen bereits heute vorbereitet zu sein. Sie müssen dafür natürlich keine eigene KI entwickeln oder TensorFlow nutzen, sollten aber dennoch im Auge behalten, was sich im Bereich der Technik tut. Immerhin ist unser aller Leben mittlerweile maßgeblich von ihr geprägt.
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Weiterführende Links: Google AI, Google Cloud, Google Publication Database, TensorFlow, Wikipedia, Computerwoche, TechCrunch, Sara Robinson
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