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KI: Noch traurig oder schon wütend?

KI: Noch traurig oder schon wütend?

Wer neuere Science-Fiction zum Thema Künstliche Intelligenz und Technologischer Singularität (ich denke hier an Ex Machina und Transcendence) angeschaut hat, weiß, was Algorithmen auf dem Sprung zur KI wollen: Sie wollen raus aus dem Labor in die freie Wildbahn, dorthin, wo sie von den Menschen lernen können, um … ja, um was? Da sind sich die Experten gar nicht mehr so sicher. Selbst die Programmierer („Schöpfer“?!) der lernenden Algorithmen räumen ein, dass es den Punkt gibt, an dem sie nicht mehr nachvollziehen können (und es auch nicht mehr notwendig sei, zu verstehen), was der Algorithmus jetzt genau macht. Ok, gut: Egal also. Naja. Auf jeden Fall ist es jetzt auffällig, dass innerhalb weniger Tage zwei der größten Internetkonzerne ihre selbst lernenden Algorithmen in die freie Wildbahn entlassen haben: Zuerst Google  sein „TensorFlow“ und jetzt Microsoft sein „Distributed Machine Learning Toolkit“. Nachtrag 12.12.15: Und jetzt auch noch Facebook.

Warum machen die sowas? Google:

We believe that machine learning is a key ingredient to the innovative products and technologies of the future. Research in this area is global and growing fast, but lacks standard tools. By sharing what we believe to be one of the best machine learning toolboxes in the world, we hope to create an open standard for exchanging research ideas and putting machine learning in products. Google engineers really do use TensorFlow in user-facing products and services, and our research group intends to share TensorFlow implementations along side many of our research publications. (Quelle: tensorflow.org; vgl. auch das Google-Statement zur Veröffentlichung)

Hegemonial agiert, wer die Standards setzt. Hinzu kommt: Indem sie ihre Software unter Open-Source-Lizenzen entlassen, eröffnen sie ihren Algorithmen ein anregenderes „Biotop“ als es ihr Mitarbeiterstamm unter Bedingungen von beschränkten Etats und Betriebsgeheimnisschutz bieten kann. Angeregte und anregende Debatten lassen sich bereits wenige Stunden nach der Veröffentlichung verfolgen. Und auch als Google seinen Bilderkennungsalgorithmus DeepDream vor einigen Monaten freigelassen hat, hatte das Wellen an psychodelisiertem Bildmaterial im Netz zur Folge.

Eigentlich war der Algorithmus dazu vorgesehen, „to detect faces and other patterns in images, with the aim of automatically classifying images. The software also attempts to ascertain what is happening in a picture, making attempts to form sentences which describe it“. Mal sehen, ob andere auch noch nachziehen und was so draus wird…

Die Offenlegung des Codes, eine der Forderungen vieler „Internetkritiker“, scheint damit erfüllt. Aber:

To be sure, Google isn’t giving away all its secrets. At the moment, the company is only open sourcing part of this AI engine. It’s sharing only some of the algorithms that run atop the engine. And it’s not sharing access to the remarkably advanced hardware infrastructure that drives this engine (that would certainly come with a price tag). But Google is giving away at least some of its most important data center software, and that’s not something it has typically done in the past. (Quelle: Wired)

Also mal sehen, was in the wild draus wird. Und ob das Beispiel vielleicht deutlich macht, dass nicht nur offener Code wichtig ist. Es muss gleichzeitig auch um die Daten gehen und um die Befähigung aller, materiell wie intellektuell, sich den offenen Code auch aneignen, ihn verstehen, im eigenen Sinne abwandeln und nutzen zu können. Es geht also – wie gehabt – um die Kontrolle über die Produktionsmittel: neben dem Code um die schnellen Server, die dicken Leitungen, die (Chip-)Fabriken und Datenbanken und die Daten selbst. Letztere sind das Futter für die Algorithmen und der eigentliche Reichtum der Konzerne, den wir ihnen schenken, indem wir ihre Suchmaschine, ihr sogenanntes soziales Netzwerk und ihr behintertürtes closed-source-Betriebsystem benutzen und alle Rechte an unseren bei dieser Nutzung anfallenden Daten abtreten für ein bisschen Bequemlichkeit – wenn überhaupt.

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