Innenansicht des Computers NVIDIA DGX-2; einzelne Baugruppen sind auseinandergezogen. (Bild: NVIDIA)
Kognitiv anspruchsvolle Aufgaben, die bisher nur Menschen bewältigen konnten, können zunehmend von Maschinen übernommen werden. Die aktuell größten KI-Erfolge basieren auf dem sogenannten tiefen Lernen (engl. Deep Learning) mittels künstlicher Neuronaler Netze. Diese Unterform des Maschinellen Lernens funktioniert besonders gut in der Kombination mit auf Deep Learning optimierten Rechenmaschinen wie der NVIDIA DGX-2, die derzeit als leistungsfähigster Computer für moderne KI-Verfahren gilt. An der TU Darmstadt sollen mithilfe der neuen Hardware wesentliche Forschungsarbeiten vertieft werden – beispielsweise das tiefe Verständnis von Bildern und Texten, die Entwicklung von Robotern, die lernen, Menschen in Alltagssituationen zu unterstützen, die Analyse von hyperspektralen Bildern, das Erlernen von menschlichen Moralvorstellungen oder die Entwicklung von tiefen Netzwerken, die wissen, wenn sie etwas nicht wissen.
Die TU Darmstadt verfolgt einen systemischen KI-Ansatz, denn die nächste Generation von KI-Programmen und Robotern muss sich auf neue Situationen und Aufgaben selbständig einstellen können. Sie müssen gleichzeitig lernen, denken, sehen, planen und sprechen – also Menschen auch verstehen und sich auf sie einstellen können. Diese nächste KI-Generation erfasst das funktionierende Zusammenwirken einzelner KI-Bausteine in ihrer Gesamtheit mathematisch und algorithmisch. Logik, Wissen, Programmiersprachen, Methoden zum Denken, Planen und Handeln unter Unsicherheiten und das Maschinelle Lernen verschmelzen.
(dw)
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