Machine Learning und KI werden zunehmend in Apps, Diensten und weiterführenden Projekten von Google eingesetzt. Erst letzte Woche veröffentlichte das Unternehmen Lookout, ein Dienst der Objekte und Texte in der Welt erkennt – also ähnlich funktioniert wie Google Lens. Auch die Handytastatur Gboard hat inzwischen ein Echtzeit-Sprachtranskript für Pixel-Geräte und Smart Reply sowie Smart Compose in Google Mail sind noch zwei weitere Beispiele.
Das sind dann aber auch schon alle Gebiete, in denen Google momentan künstliche Intelligenz einsetzt, da die Algorithmen nur die spezifische Aufgabe lösen können, der sie zugewiesen wurden. Im Gegensatz dazu würde die sogenannte künstliche allgemeine Intelligenz – in der Theorie – versuchen, sich bei jeder Aufgabe selbst zu überbieten. Mit dieser Methode möchte man zukünftig Durchbrüche in der medizinischen Behandlung erzielen, weil diese KI immer danach strebt, sich zu verbessern.
Genau diese Idee hat sich DeepMind zum Ziel gesetzt, doch obwohl das Unternehmen 2014 von Google aufgekauft wurde, betreibt es weiterhin eigene Forschung. Google hat deshalb auch eine separate KI-Forschungsorganisation. Beim Aufkauf wurde nämlich eine Vereinbarung getroffen, die verhindern soll, dass Google die Kontrolle über das geistige Eigentum des Unternehmens übernimmt.
As part of the deal, DeepMind created an arrangement that would prevent Google from unilaterally taking control of the company’s intellectual property. In the year leading up to acquisition, according to a person familiar with the transaction, both parties signed a contract called the Ethics and Safety Review Agreement. Far from being a cosmetic concession from Google, the Ethics Board gives DeepMind solid legal backing to keep control of its most valuable and potentially most dangerous technology, according to the same source. 1843 Magazine
Die Vereinbarung besagt also, dass beide Unternehmen ihre KI getrennt voneinander weiterentwickeln. Erstmal klingt das wie eine gute Idee: Einmal hat nicht Google die Zügel in der Hand. Das Problem dabei ist, dass sie so kaum voneinander lernen und Synergien nutzen können. Das bedeutet zwar nicht, dass es keinen Austausch gibt, aber dennoch muss man sich natürlich fragen, wie effizient das sein kann.
Interessanter englischer Artikel zu dem Thema: 1843magazine
via: 9to5google
