Wissenschaftler haben im geheimnisumwitterten Labor „Google X“ 1000 Computer mit 16.000 Prozessorkernen verbunden und ein neuronales Netz geschaffen. Seine Funktionsweise scheint neurobiologische Theorien darüber zu bestätigen, wie das menschliche Gehirn Objekte erkennt.
Schon vor Jahren begannen Googles Forscher, an einer Simulation des menschlichen Gehirns zu arbeiten, wie die New York Times berichtet. Sie schufen das größte neuronale Netz für Maschinenlernen und setzten es auf das Internet an, um selbsttätig zu lernen. Mit 10 Millionen digitalen Bildern aus YouTube-Videos gefüttert, erkannte das „Google-Gehirn“ darin abgebildete Katzen.
Ihre Ergebnisse wollen die Forscher und Programmierer in dieser Woche im schottischen Edinburgh vorstellen. Überrascht sind sie natürlich nicht darüber, dass Katzen das Internet bevölkern. Die Simulation hat sie dennoch verblüfft, da die Erkennung von Objekten mit weit höherer Genauigkeit als bei allen früheren Versuchen erfolgte. „Wir haben dem Netz während des Trainings nie gesagt, ‚Das ist eine Katze'“, erklärte Dr. Dean, der wesentlich an der Entwicklung der Software beteiligt war. „Es hat praktisch die Vorstellung einer Katze entwickelt.“
Führend beteiligt an der Google-Forschung waren Jeff Dean und Informatiker Andrew Y. Ng von der Stanford University. Sie dachten bei ihren Versuchen nicht zuletzt an Gesichtserkennung. „Entgegen der weitläufigen Annahme beweisen unsere Experimente, dass es möglich ist, eine Gesichtserkennung zu trainieren, ohne bezeichnen zu müssen, ob Bilder ein Gesicht enthalten oder nicht“, heißt es in ihrer Veröffentlichung. Kontrollexperimente hätten bewiesen, dass eine solche Feature-Erkennung über automatische Übersetzungen hinaus skalierbar sei.
Das Forschungsprojekt wurde inzwischen aus Google X in die Unternehmenssparte Suche und verwandte Dienste verlagert. Der Suchkonzern erhofft sich potenzielle Verbesserungen in Bildsuche, Spracherkennung und maschinengestützter Übersetzung.
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