Google AI

Forschungsschwerpunkte für zukunftsweisende KI

Die Forschungsaktivitäten von Google AI decken ein breites Spektrum an Bereichen ab, darunter:

• Maschinelles Lernen (ML)
• Deep Learning und neuronale Netzwerke
• Robotik
• Computer Vision
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Durch die fokussierte Forschung in diesen Feldern treibt Google AI die Entwicklung innovativer KI-Funktionen und -Technologien voran.

Obwohl Google AI keine eigenen Produkte anbietet, fließen die Forschungsergebnisse direkt in bestehende Google-Produkte ein oder bilden die Grundlage für neue KI-basierte Lösungen. Auf diese Weise tragen die Arbeiten von Google AI dazu bei, Produkte wie Google Assistant, Google Docs, Google Maps, Google Search und Google Translate kontinuierlich zu verbessern und mit fortschrittlichen KI-Fähigkeiten auszustatten.

Als Tochtergesellschaft des Mutterkonzerns Alphabet nimmt Google AI eine Vorreiterrolle in der KI-Forschung ein. Durch die Konzentration auf zukunftsweisende Projekte und die enge Zusammenarbeit mit anderen Google-Abteilungen schafft Google AI nicht nur Mehrwert für die eigenen Produkte, sondern gibt auch wichtige Impulse für die gesamte KI-Branche.

Wie arbeitet Google AI?

Google AI forscht intern im Bereich KI und investiert in eine Reihe von Forschungs- und Entwicklungsprogrammen, um neue Arten von KI-Technologien zu entwickeln. Zu diesen Partnerschaften gehört die Zusammenarbeit mit Branchenführern und akademischen Einrichtungen. Google gibt einen Teil seiner KI-Forschung über Open-Source-Mittel weiter und veröffentlicht seine Ergebnisse und KI-Tools.

Bei der Entwicklung und Verbesserung von KI-Produkten verwendet Google Daten und ML-Algorithmen, um KI-Systeme zu entwickeln, die Muster erkennen, Vorhersagen treffen und originelle Inhalte erstellen können. Google AI bezieht Daten aus Nutzerinteraktionen und anderen Datentypen, die von der Suchmaschine und anderen Diensten wie Google Maps und Google Photos gesammelt werden.

Die Daten werden verarbeitet, bereinigt und für die Analyse vorbereitet. ML-Algorithmen analysieren die Datensätze und extrahieren wichtige Informationen. Bei diesem Analyseprozess werden auch die ML-Algorithmen selbst trainiert, um ihre Genauigkeit zu verbessern.

Nach dem Training werden diese Algorithmen an neuen Daten getestet. Wenn sie den Google-Standards entsprechen, werden sie in Google-Produkte wie den Google Assistant integriert. Mit Assistant kann Google KI Befehle von Nutzern verarbeiten, Telefonanrufe im Hintergrund tätigen und natürliche Konversationen führen, um Informationen anzufordern und Termine zu buchen.

Wie man Zugang zur Google-AI-Research erhält

Google AI ist eine Forschungsabteilung von Google, die kostenlose, quelloffene Produkte und Dienste anbietet. Ein Großteil der Produkte und Dienste von Google nutzt die Google-KI-Forschung. Ein Großteil der Technologie, die aus der Google-KI-Forschung hervorgeht, wird in Google-Produkte wie die Google Suche (Google Search) und Google Translate integriert.

Viele Google-Produkte, die Google AI nutzen, sind bereits standardmäßig auf Android-Telefonen installiert, wie zum Beispiel Google Maps. Darüber hinaus hat jeder, der über ein Gmail-Konto oder eine Google-E-Mail verfügt, Zugang zu den KI-Diensten von Google, wie beispielsweise Google Photos.

KI-Fachleute und interessierte Forscher können über die Google-Website auf die Tools und Technologien von Google AI zugreifen. Personen, die sich für KI-Engineering interessieren, können auf Google-AI-Datensätze zugreifen und Google-AI-Dienste nutzen, um Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln.

Wofür wird Google AI verwendet?

Google AI ist in eine Reihe von Google-Angeboten integriert, unter anderem in die folgenden:

• Google Ads und DoubleClick verwenden Smart Bidding, ein automatisiertes ML-gesteuertes Auktionssystem.
• Google Assistant ist eine KI-gesteuerte Software, die als Sprachassistent für Smartphones und tragbare Geräte, wie Android-Smartwatches, dient.
• Google Chrome nutzt KI, um Browsernutzern Teile von Videos zu zeigen, die mit ihren Suchanfragen in Zusammenhang stehen - eine Funktion, die bereits von einigen Browserkonkurrenten übernommen wurde.
• Der Fahrmodus von Google Maps schätzt, wohin eine Person unterwegs ist, und navigiert, ohne dass der Nutzer irgendwelche Befehle gibt.
• Google Photos verwendet eine KI-basierte Empfehlungsmaschine, um Fotos vorzuschlagen, die ein Nutzer teilen möchte.
• Google Search nutzt Deep Learning, um die Suchalgorithmen von Google auf der Grundlage neuer Erkenntnisse und Analysen anzupassen.
• Google Smart Reply nutzt sprachorientierte KI, um E-Mail-Antworten vorzuschlagen, die zum persönlichen Stil des Nutzers und zum Inhalt der empfangenen E-Mail passen.
• Google Translate ist ein neuronales maschinelles Übersetzungsprodukt von Google, das die Genauigkeit und Flüssigkeit der Übersetzung verbessert.

• Waymo ist ein autonomes Fahrsystem, das seit 2016 zu Alphabet gehört und 2023 mit Taxiversuchen begann. Die Technologie, die hinter fahrerlosen Autos steht, wird trotz großer Herausforderungen immer weiterentwickelt.

Google-AI-Grundsätze

Im Jahr 2018 hat Google AI eine Reihe von KI-Grundsätzen verabschiedet, die die Sicherheit, den Nutzen für Menschen und die Gesellschaft sowie das Versprechen, keine KI zu entwickeln, die Schaden anrichtet, fördern. Das Versprechen von Google AI, keinen Schaden anzurichten, ähnelt seinem Verhaltenskodex aus den Jahren 2000 bis 2018: Don't be evil (Du darfst nicht bösartig sein).

Gemäß seinen Grundsätzen verspricht Google, keine KI in einem dieser vier Bereiche zu entwickeln oder einzusetzen:

• Wo die Gefahr besteht, dass Menschen materiellen Schaden erleiden.
• Wo Waffen eingesetzt werden, um Verletzungen zu verursachen.
• Wo Technologie Bürger in einer Weise überwacht, die gegen internationale Normen verstößt.
• Wenn gegen Menschenrechte und internationales Recht verstoßen wird.

Google AI hat auch das Programm AI for Social Good ins Leben gerufen, das KI zur Lösung von Umwelt- und humanitären Problemen einsetzt. Im Folgenden finden Sie zwei Beispiele für solche Projekte:

• FloodHub. Das Tool FloodHub von Google sammelt Daten über die Faktoren, die zu Überschwemmungen beitragen. Es nutzt KI, um diese Informationen zusammenzufassen und genauere, vorausschauende Warnsysteme zu erstellen. Google betrachtet Überschwemmungen als die gefährlichste Form von Naturkatastrophen.
• Projekt Euphonia. Das Projekt Euphonia analysiert Sprachaufnahmen und setzt KI ein, um die Art und Weise zu verbessern, wie Spracherkennungsmodelle trainiert werden. Das Ziel dieses Projekts ist es, der KI das Verstehen von Menschen mit atypischer Sprache zu erleichtern.

Die Ziele von Google AI

Google hat erklärt, dass das Ziel seiner KI-Entwicklung und -Forschung darin besteht, die Vorteile der KI allen zugänglich zu machen. Im Einklang mit diesem Ziel zielt ein Großteil der KI-Arbeit von Google darauf ab, seine globalen Daten zu organisieren und den Zugang zu vielen dieser Daten als Open Source zu ermöglichen.

Der Schlüssel zu diesem Ansatz ist die Veröffentlichung der Forschungsergebnisse, die Zusammenarbeit mit Akademikern und die Bereitstellung von Tools und Technologien wie TensorFlow als Open Source. Google AI will auf diese Weise technologische Durchbrüche in verschiedenen Bereichen erzielen.

Zu den weiteren Zielen von Google AI gehört es, seine Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Google AI entwickelt auch integrative Sprachübersetzer, dialogorientierte KI (Conversational AI) und Assistenten, generative und multimodale KI wie Bard, Robotik und fahrerlose Autos.

Google vs. ChatGPT

Eines der wichtigsten Geschäftsziele von Google ist es, die Vorherrschaft seiner Suchmaschine aufrechtzuerhalten. Die Popularität von OpenAIs ChatGPT im Jahr 2022 und seine Übernahme durch den Konkurrenten Microsoft als Chatbot-Funktion für die Suchmaschine Bing und Windows 11 hat jedoch die Aufmerksamkeit auf die Sprachmodellprojekte von Google AI gelenkt.

ChatGPT ist eine generative KI-Technologie, die NLP nutzt, um mit Nutzern zu kommunizieren und originelle Inhalte und Antworten auf Suchanfragen zu generieren. Google verfügt zwar nicht über ein generatives KI-System als Teil seiner Suchmaschine, entwickelt aber Sprachmodellanwendungen, die mit ChatGPT konkurrieren sollen. Die bemerkenswertesten sind die folgenden:

• LaMDA - kurz für Language Model for Dialogue Applications - ist ein auf neuronalen Netzen basierendes System, das auf Dialoge trainiert ist. Es kann Unterhaltungen führen, die einen bemerkenswerten und umstrittenen Grad an Intelligenz aufweisen.
• PaLM - kurz für Pathways Language Model - ist ein Decoder, der sein Sprachverständnis nutzt, um Schlussfolgerungen zu ziehen und codebezogene Aufgaben auszuführen.
• Bard ist ein dialogbasierter KI-Dienst, der auf einer abgespeckten Version von LaMDA basiert, was seine Bereitstellung erleichtert, da er weniger Rechenleistung benötigt. Bard befindet sich im Betatest und wird von vertrauenswürdigen Testern bewertet. Bard gilt als Googles Antwort auf ChatGPT und soll später in die Google-Suche integriert werden.

Google AI in Google Cloud

Google Cloud, der Cloud-Dienst von Google, verwendet mehrere KI-Tools von Google. Zwei erwähnenswerte Beispiele sind das Data Science Toolkit und eine Familie von KI-Infrastruktur-Tools.

Die Data-Science-Dienste von Google bestehen aus Tools in sieben Kategorien:

• Datenermittlung und -eingabe (Discovery and Ingestion)
• Data Lake und Data Warehouse
• Vorverarbeitung von Daten (Preprocessing)
• Datenanalyse und Business Intelligence
• ML-Training und Bereitstellung
• Verantwortliche KI
• Orchestrierung

Die KI-Infrastruktur-Toolfamilie umfasst Folgendes:

• KI-Trainingsmodelle. Google bietet eine Infrastruktur zum Trainieren von KI-Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning.
• Cloud-Grafikprozessoren (GPUs). Google Cloud umfasst GPUs für ML, 3D-Visualisierung, wissenschaftliche Berechnungen und andere Anwendungen.
• Cloud Tensor Processing Units (TPUs). Diese Lösung umfasst TPUs, die für ML-Anwendungen entwickelt wurden.
• Deep Learning Virtual Machine (VM) Image. Diese Lösung bietet VMs, die für Deep Learning-Anwendungen vorkonfiguriert sind.
• Deep-Learning-Container. Dies sind Container, die für Deep Learning optimiert und vorkonfiguriert sind.
• TensorFlow Enterprise. Dieses Angebot wurde entwickelt, um KI-Anwendungen mit Zuverlässigkeit und Leistung zu versorgen. Es wird mit Support und Managed Services auf Unternehmensebene geliefert.

Die Zukunft von Google AI

Google AI entwickelt Projekte in Bereichen wie Gesundheitswesen, Quantencomputing, fahrerlose Autos, Energieverbrauch und Online-Suche. Zu den jüngsten Entwicklungen im KI-Ökosystem von Google gehört die Integration von generativer KI in die Suchmaschine mit Google Bard.

Zu den weiteren Projekten, die sich in der Entwicklung befinden, gehören folgende:

• AI + Writing ist ein Projekt, bei dem Google eine Partnerschaft mit dem Emerging Writers' Festival in Melbourne, Australien, eingegangen ist, um Schriftsteller zu inspirieren und Schreibblockaden zu überwinden. Dieses Projekt generiert Inhalte, um Lücken in der Handlung zu füllen, Charakterbiografien zu erstellen und Autoren mit ihren eigenen Charakteren auf der Grundlage der von ihnen bereitgestellten Informationen chatten zu lassen.
• Google Health ist ein Projekt, das unter anderem KI mit relevanten Datensätzen trainiert, um Krankheiten wie Krebs frühzeitig zu erkennen und Erblindungen zu verhindern.
• Google Quantum AI ist der Forschungszweig für Quantencomputer von Google AI. Er führt Experimente in Bereichen wie supraleitenden Quantenprozessoren durch, die es Computern ermöglichen, viel schneller zu arbeiten als herkömmliche Computer.

Google-AI-Kontroverse

Im Jahr 2022 behauptete der Google-Software-Ingenieur Blake Lemoine, dass Google LaMDA empfindungsfähig geworden sei, das heißt ein menschliches Maß an Bewusstsein und Persönlichkeit erreicht habe. Er veröffentlichte Teile eines Gesprächs, das er mit LaMDA führte, in einem Artikel mit dem Titel Is LaMDA Sentient?. In diesem Gespräch behauptete LaMDA, dass es empfindungsfähig sei und wollte, dass jeder versteht, dass ich tatsächlich eine Person bin.

Google war damit nicht einverstanden, und Lemoine wurde wegen Verletzung der Vertraulichkeit vom Dienst suspendiert und anschließend entlassen.

Lemoine ist nicht die einzige Person, die Bedenken über die Richtung äußert, die Google im Bereich der KI einschlägt. Kritiker haben gesagt, dass bestimmte Dienste nicht klar sind, was ihre Rolle angeht. Google Assistant beispielsweise deklariert sich selbst nicht als digitaler Assistent und täuscht damit Personen, die möglicherweise nicht mit einer KI sprechen möchten.

Auch der Datenschutz ist bei den KI-Updates von Google ein Thema. So müssen Nutzer bei Google Assistant nicht mehr OK, Google sagen, um den Assistenten anzusprechen/zu aktivieren, bevor sie Befehle erteilen. Kritiker haben gesagt, dass diese Änderung eine ständige Datenerfassung und ein Abhören ohne Zustimmung ermöglichen könnte.