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Samstag, 02. Mai 2020

AlphaGo - Der Film.

Die künstliche Intelligenz erobert sich mit großen Schritten mehr Raum - und es blitzen gelegentlich Leistungen auf, die auch Außenstehende erkennen lassen, wo die Reise hingeht.

DeepMind ist so eine junge Firma aus diesem Spektrum - wurde 2010 gegründet und 4 Jahre später von Google übernommen.

Ähnlich wie bei einem Motorsport-Team lässt sich nur schwer ausmachen, worin genau die Stärke der Firma liegt - es ist das erfolgreiche Zusammenspiel der einzelnen Teammitglieder, die ihrerseits wieder über spezielle Begabungen verfügen.

Schlagzeilen machte die Firma, als ihr Algorithmus “AlphaGo” vor 4 Jahren (März 2016) einen der besten Go-Spieler der Welt besiegte (Lee Sedol) - ähnlich sensationell wie damals der Sieg von IBM’s Deep Blue gegen den amtierenden Weltmeister Garri Kasparow - das war bereits 1996.

Das Spiel Go ist eher im asiatischen Raum zuhause, hat aber eine lange Tradition und ist um einiges komplexer als Schach - obwohl die Regeln einfacher sind.

Über die Entstehungsgeschichte und das Match gegen Lee Sedol wurde ein großartiger Film erstellt - volle 90 Minuten. Das Werk hat einige Preise abgestaubt und wurde jetzt auf Youtube frei veröffentlicht:

youtu.be/WXuK6gekU1Y

In dem Film werden die Auswirkungen deutlich, die uns mit AI bevorstehen. (Edit: ich habe hier mal ein paar Sachen rausgenommen, um Euch das Filmerlebnis nicht zu spoilern.)

Wir alle werden in Zukunft noch mehr Erfahrungen mit AI machen - zum Beispiel wenn wir von Roboterautos durch die Gegend gefahren werden. Wenn sie ausgereift sind, werden sie den Menschen überlegen sein. Auch einem Weltmeister.

Ob es dann auch Wettkämpfe gegeneinander gibt? Vielleicht eher als Zeitfahren, weil als richtiges Rennen wäre die Gesundheit des Fahrers gefährdet - glaube nicht, dass man sich darauf einlässt. Aber auch das wäre ein hinkender Vergleich, denn der Computer ist dem Menschen inzwischen sowieso schon überlegen - man braucht sich nur die Vielzahl an Assistenzsystemen wegzudenken, beim ABS angefangen. Und am Ende der Entwicklung haben wir es mit 4 einzeln gesteuerten Rädern zu tun, das schafft ein einzelner Mensch sowieso nicht mehr gleichzeitig. Wenn wir uns neben dem Rad-individuellen Kraft- (oder Brems-) einsatz dann noch 4 unabhängige Lenkwinkel dazu vorstellen …

Inzwischen wurden bereits Nachfolger von AlphaGo vorgestellt - die neueste Entwicklung hört auf den Namen AlphaZero. Der Unterschied ist, dass AlphaZero nur noch die Spielregeln mitgeteilt bekommt und dann selbstständig gegen sich selber spielt und sich zunehmend verbessert. Das Ganze läuft natürlich in rasanter Geschwindigkeit ab - ein paar Stunden reichen und AlphaZero schlägt jedes andere Programm.

DeepMind | AlphaGo | AlphaZero | artificialIntelligence |


Freitag, 21. Februar 2020

Erkenntnis des Tages: Tesla ist der Industrie um Jahre voraus.

Da kommen die Japaner aber auch früh drauf:

What stands out most is Tesla's integrated central control unit, or "full self-driving computer." (..) The module -- released last spring and found in all new Model 3, Model S and Model X vehicles -- includes two custom, 260-sq.-millimeter AI chips. Tesla developed the chips on its own, along with special software designed to complement the hardware. The computer powers the cars' self-driving capabilities as well as their advanced in-car "infotainment" system.

Im Oktober 2016 hat Tesla seine Pläne vorgestellt zum autonomen Fahren.

Mein Kommentar damals:

Das sind ziemlich sensationelle Nachrichten und da wird es heute einige Krisensitzungen bei der Konkurenz - also quasi der gesamten restlichen Automobilindustrie - gegeben haben.

Tja, offensichtlich war dem nicht so und alle haben sich wieder schlafen gelegt.

Mike Frison / renn.tv

Geht aber noch weiter.

Nvidia CEO Jen-Hsun "Jensen" Huang im November 2016 ( - und hier im Blog zu lesen):

And I think what Tesla has done by launching and having on the road in the very near-future here, a full autonomous driving capability using AI, that has sent a shock wave through the automotive industry. It’s basically five years ahead.

Nvidia ist die AI-Chip-Hersteller-Firma. Denn sie haben früh erkannt, dass die Kapazitäten aus der Grafik-Chip-Industrie, wo sie ursprünglich herkommen, auch gute Dienste bei rechenintensiver AI leistet.

Geht aber noch weiter!

Denn für Tesla war Nvidia nicht gut genug und da haben sie einfach ihren eigenen AI Chip designed. Was da so harmlos steht, ist eine ziemliche Sensation, aber irgendwie hat es keiner mitbekommen. Außer den Lesern hier natürlich.

Und falls man jetzt meinte, Tesla sei damit überfordert, der sollte mal Jim Keller googeln - den konnte man nämlich als Chipdesigner gewinnen.

Viel aussagekräftiger allerdings war der Lobgesang von Nvidia selber, die in einem eigenen Blogpost tief den Hut vor dem Design gezogen haben - das war im April letzten Jahres. Um natürlich auch Werbung für sich selber zu machen:

Indeed Tesla sees this approach as so important to the industry’s future that it’s building its future around it. This is the way forward. Every other automaker will need to deliver this level of performance. There are only two places where you can get that AI computing horsepower: NVIDIA and Tesla. And only one of these is an open platform that’s available for the industry to build on.

Das heißt, Tesla treibt nicht nur die klassische Autoindustrie vor sich her, sondern auch die Computerindustrie.

Und dann kommen die Japaner - Jahre später - bauen ein Model 3 auseinander und kriegen die Mund nicht mehr zu? In welchem Erdloch waren die all die Jahre versteckt?

Das bisschen Infotainment macht der Supercomputer natürlich im Schlaf so nebenher - da braucht man nicht noch eine Extrabox einzuschrauben. Dadurch steigt die Fertigungstiefe - solche Lösungen kann man nirgendwo einkaufen.

Was ebenfalls im Gegensatz zur klassischen Autoindustrie steht, denn hier hat man in den letzten Jahren und Jahrzehnten die Fertigungstiefe immer weiter reduziert und Lieferanten für die Modulbauweise rund um die Fließbänder angesiedelt - Stichworte Supplier Parks und Just in Time. Das fällt den Herstellern jetzt alles bleischwer auf die Füße. Da braucht man nur die Anzahl der Module - bzw. ECUs (Electronic Control Unit) - zu zählen. Kostet alles Geld, erhöht die Komplexität und natürlich auch die Fehleranfälligkeit. Und man kann auch nicht von heute auf morgen gegensteuern, weil mit sinkender Fertigungstiefe natürlich auch das Know How verloren geht.

Hier ein Foto von der Cebit 2003, da dachte man noch man könne einfach etwas Microsoft dranklatschen und fertig ist der Computer auf Rädern:

Mike Frison / renn.tv

Als der Tesla S im Jahr 2011 vorgestellt wurde, machten wir uns hauptsächlich über die Bauqualität und die Spaltmaße lustig.

... meint Karl-Thomas Neumann inzwischen ehrlich zurückblickend.

Aber irgendwie so richtig verstanden, was hier gerade passiert, haben sie alle noch nicht. Dafür braucht man als CEO eigenen IT Hintergrund und nicht ein Heer von Leuten, denen man dann glauben muss, was sie einem sagen.

(Siehe auch electrive.net, emobly.com, und electrek.co.)

Tesla | Nvidia | ArtificialIntelligence | Chip | Chiphersteller |


Dienstag, 15. Oktober 2019

Künstliche Intelligenz - Zwischenstand.

Autonomes Fahren ist die größte AI Aufgabenstellung, die es aktuell zu lösen gilt.

Einhändiges Zauberwürfeln funktioniert inzwischen schon.

youtu.be/vCA57nyTbGE

Dann bekommt der Roboter an der roten Ampel schonmal keine Langeweile.

ArtificialIntelligence | Zauberwürfel |




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