Google bringt in Zürich Maschinen bei zu lernen

Zürich war für Google bereits der drittwichtigste Entwicklungsstandort der Welt (nach Mountain View und New York) mit 1800 Angestellten. Seit gestern wird er noch wichtiger. Der Suchmaschinist gründet neben der Sihl, in der Nähe des Bahnhofs Enge, die Forschungsgruppe Google Research Europa. Sie wird sich mit Maschinellem Lernen befassen, nicht nur für Google-CEO Sundar Pichar eine Grundvoraussetzung für kommende Technologiesprünge.

Computer können bestimmte Dinge besser als ein Mensch, solange sie für diese repetitiven Aufgaben programmiert sind. Aber sobald sie selber denken müssen, wird es schwierig. Der in den USA entwickelte Roboter Brett – ein Akronym für «Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks» – soll dem Menschen mühsame Arbeiten abnehmen. Seine Haupttätigkeit besteht darin, Wäsche zu falten. Allerdings faltet er alles gleich, egal ob Tischtuch, Pullover oder Hemd. Brett kennt den Unterschied zwischen einem Handtuch und einem Pullover nämlich nicht, er nimmt lediglich ein farbiges Knäuel wahr. Sein Entwickler, Peter Abbeel, will Brett nun beibringen, nicht nur zu falten, sondern zu hinterfragen, was er da faltet.

Dabei behilft er sich Methoden aus der Kinderpsychologie. Der heranwachsende Mensch sieht ein Handtuch und einen Pullover. Vielleicht kennt er die Begriffe noch nicht, aber wenn er später ein Handtuch sieht, weiss er, dass dies kein Pullover sein kann. Möglich macht dies unser Gehirn, in dem über 80 Milliarden Nervenzellen zusammenarbeiten. Es verfügt über die Eigenschaft, sich an Dinge zu erinnern und daraus zu lernen. Also soll auch Brett ein Gehirn erhalten.
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Dieses neuronale Netzwerk für Computer zu nutzen, ist eines der Gebiete, auf denen Google in Zürich ab sofort forscht. Maschinelles Lernen ist bereits in Google-Produkten im Einsatz, beispielsweise beim «Knowledge Graph», der weiterführende Informationen zu Suchergebnissen einblendet. Aber Maschinelles Lernen ist ein hart umkämpftes Forschungsfeld und Google hat Aufholbedarf. Schon vor dreissig Jahren wurde über die Möglichkeit gesprochen, Maschinen lernfähig zu machen. 1996 besiegte Deep Blue, ein Schachcomputer von IBM, den damals amtierenden Weltmeister Garri Kasparow, indem es die ihm aufgrund der Feldposition zur Verfügung stehenden Daten mit allen ihm bekannten Schachpartien analysierte und den daraus resultierenden besten Zug machte.

Google wurde erst zwei Jahre später gegründet. IBM ist mit seiner Software Watson weiterhin führend auf dem Gebiet Machine Learning, will damit unter anderem selbstständig Mails beantworten können und Watson für komplexe Tätigkeiten in der Gesundheits- und Finanzbranche platzieren. Facebook besitzt mit dem Rechner «Big Sur» eine Maschine, die besonders effizient darin sein soll, digitale neuronale Netzwerke zu trainieren. Zum Einsatz kommt Big Sur unter anderem bei der Gesichtserkennung, wenn Nutzer Fotos auf Facebook hochladen. Auch Amazon, Microsoft und Apple forschen mit immer grösserem Aufwand an Maschinellem Lernen. Die Zeit, in der Computer nur Befehle ausführten, neigt sich dem Ende zu.

Deshalb rüstet Google auf, mittelfristig sollen bei Google Research Europa über 100 Stellen geschaffen werden. Diese forschen nebst neuronalen Netzwerken an «Machine Perception», was ungefähr das ist, was Big Sur macht. Ein dritter Schwerpunkt ist Sprachverarbeitung und -verständnis. Rund 20 Prozent aller Suchen auf Mobilgeräten finden bereits sprachgesteuert statt, noch aber verzweifelt man zu oft beim Versuch, mit Siri oder Google Now zu sprechen.

Peter Abbeel hat noch einen zweiten Roboter gebaut. Dieser hat das Ziel, so weit wie möglich zu laufen. Allerdings weiss der Computer nicht, was laufen ist. In dem Moment, wo Abbeel das Programm startet, plumpst es deshalb auf den Boden, wie das Magazin «Rolling Stone» beobachtet hat. Irgendwann merkt der Roboter beziehungsweise der Algorithmus, dass er sich fortbewegen kann, wenn er seine Beine benutzt. «Bald wankt er schwankend wie ein Betrunkener umher. Er kippt nach vorn und stürzt, rappelt sich wieder auf, macht ein paar Schritte und fällt erneut. Aber mit der Zeit hält er sich aufrecht und beginnt stolpernd auf sein Ziel zuzulaufen. Man glaubt fast zu sehen, wie er an Selbstvertrauen gewinnt und allmählich schneller wird, während die Bewegung der Beine immer mehr nach Rennen aussieht.»

Abbeels Roboter macht im Prinzip das Gleiche wie ein Kleinkind. Bloss braucht er dafür nicht Monate, sondern Minuten. Diese Entwicklung, so die Einschätzung vieler, kann dazu führen, dass Maschinen irgendwann intelligenter werden als Menschen. Ob dem so ist und was die Konsequenzen sein werden, ist noch Stoff für Theoretiker. Google hat sein Zentrum aus rein praktischen Gründen eröffnet. Es gilt, am Markt zu bestehen.