"Ein mächtiges Werkzeug, um Fantastisches zu schaffen"
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Seit 2011 beschäftigt sich Jeremiah Harmsen bei Google mit Forschung und maschineller Intelligenz. In Zürich, wo Google sein größtes Forschungszentrum außerhalb der USA unterhält, leitet er das Team, das sich mit maschinellem Lernen auseinandersetzt. Das Team hat es zum Ziel, künstliche Intelligenz in möglichst viele Google-Produkte einfließen zu lassen.
Harmsen wird am futurezone Day neben zahlreichen anderen spannenden Programmpunkten die Keynote mit dem Titel "Magic in the Machine: Machine Intelligence at Google" halten. In dem Vortrag wird er erläutern, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie Google sie einsetzt, um Produkte und Werkzeuge intelligenter zu machen. Er wird auch zeigen, wie Google mithilfe von Open-Source-Tools wie TensorFlow und CloudML das maschinelle Lernen für jeden zugänglich macht. Wir haben mit Harmsen vorab gesprochen.
futurezone: Wie sind Sie dazu gekommen, sich mit Machine Learning auseinanderzusetzen? Jeremiah Harmsen: Ich bin seit zwölf Jahren bei Google und nach Zürich gezogen, um dort das Applied Machine Intelligence Team zu leiten. Wir fokussieren uns darauf, allen Google-Teams beizubringen, maschinelles Lernen effektiv einzusetzen. Wir entwickeln, beraten und bilden aus. Ich war schon immer von leistungsfähigen Tools fasziniert, die mir helfen, großartige Dinge zu bauen. Als ich zwei Jahre alt war, war das Plastilin, als ich vier wurde Lego. Machine Learning sehe ich genauso: Es ist ein mächtiges Werkzeug um fantastische Dinge zu schaffen.
Warum wird das Thema aktuell so heiß diskutiert? Machine Learning ist bereits seit vielen Jahren ein Thema und baut auf fundamentaler, Jahrhunderte alter Mathematik auf. Vor einiger Zeit haben neue Techniken und höhere Computer-Rechenleistung eine Art von maschinellem Lernen möglich gemacht, die Deep Learning heißt. Diese Art von maschinellem Lernen ist besonders effektiv beim Verstehen von komplexen Informationen wie Bilder oder Töne. Das hat uns ermöglicht, völlig neue Funktionen wie die automatische Bildersuche in Google Fotos oder neue Produkte wie den Google Assistant (digitaler Sprachassistent, Anm.) zu kreieren.
Was ist die fundamentale Änderung, die die neue Technik für Google bringt? Eine der größten Veränderungen ist die gesteigerte Vorstellungskraft, diese neuen Werkzeuge und Techniken einzusetzen. 2009 haben wir "Gmail Autopilot" angekündigt, ein Fantasieprodukt, das automatisch auf eMails antwortet und eigentlich ein Aprilscherz war. 2015 kam dann das reale "SmartReply", das automatisch Antworten auf Mails und Chat-Nachrichten vorschlägt. In sechs Jahren ging also die Idee von einem lachhaften Traum in eines unserer populärsten Produkte über.
Welche anderen Produkte haben von den neuen Technologien profitiert? Alles, was wir machen, ob groß oder klein, wird ein wenig intelligenter. Mein persönlicher Favorit ist "SmartSelection" im neuen Android. Auf Smartphones plagen wir uns oft mit den blauen Pins, wenn wir Text markieren wollen. Smart Selection hilft, genau den Text auszuwählen, den man möchte. Das Handy lernt dank Machine Learning, welchen Teil (etwa eine Adresse, Anm.) man markieren will. Man tippt nur mehr darauf und bekommt, was man will. Anschließend kann man ihn, wie bisher auch, ausschneiden und in SMS oder Chat-Nachrichten einfügen. Diese kleinen Teile an künstlicher Intelligenz werden sich in hunderten Interaktionen wiederfinden, die wir täglich haben und ultimativ wird es einen großen Unterschied machen.
Wo wird die Technologie in zehn Jahren stehen, was wird dann alles möglich sein? Die größte Veränderung wird nicht sein, was maschinelles Lernen macht, sondern wer es einsetzt. Open-Source-Tools wie TensorFlow erlauben es jedem maschinelles Lernen zu verwenden. Für Teachable Machine muss man nichteinmal Code schreiben. Wir werden eine Generation an Schülern und Studenten sehen, die mit Machine Learning aufwachsen und es für Projekte und ihre Hausaufgaben einsetzen. Wir werden sehen, wie Künstler und Musiker dadurch neue Kunstwerke schaffen. Menschen überall werden lernen, diese Tools zu verwenden und kreativ in einer Art und Weise einzusetzen, die wir bislang noch nicht gekannt haben.
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