Der “AI Index Report 2019” zeichnet ein klares Bild: Der KI-Boom geht weiter, aber der große Durchbruch auf dem Weg zur Super-KI ist nicht in Sicht.

Der AI Index Report 2019 ist eine unabhängige Initiative von Forschern des Instituts für “Human-Centered Artificial Intelligence” (HAI) der Universität Stanford. Bei ihrer Arbeit werden sie von Unternehmen wie OpenAI, Google oder der Unternehmensberatung McKinsey unterstützt.

2018 gab der Report das erste Mal einen globalen Überblick über die KI-Branche. In diesem Jahr hat sich die Menge der verarbeiteten Daten verdreifacht.

Die Veröffentlichung gibt einen Einblick in alle Facetten Künstlicher Intelligenz: Forschung, technische Performance, wirtschaftliche Auswirkungen, Bildung, autonome Fahrzeuge und Waffensysteme, öffentliche Wahrnehmung, soziale Herausforderungen und nationale sowie internationale Strategien.

Das sind die wichtigsten Ergebnisse:

Der diesjährige „AI Index Report“ zeichnet ein klares Bild: Der KI-Boom geht weiter, aber der große Durchbruch auf dem Weg zur Super-KI ist noch nicht in Sicht.

Der AI Index Report wird jedes Jahr vom Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) der Universität Stanford erhoben. Bild: AI Index 2019

Die KI-Forschung boomt

Die Anzahl wissenschaftlicher KI-Veröffentlichungen wuchs zwischen 1998 und 2018 um 300 Prozent. Der Trend findet sich auch in der höheren Bildung: KI ist die populärste Spezialisierung für promovierende Computerwissenschaftlicher in 2018. 21 Prozent aller Promovierenden spezialisieren sich in Maschinenlernen oder KI.

Die Teilnehmerzahlen von KI-Konferenzen steigen ebenfalls: Die größte KI-Konferenz NeurIPS erwartet 13.500 Teilnehmer – das sind 800 Prozent mehr als 2012.

Die USA halten die Führungsrolle in der KI-Forschung, China holt auf

China veröffentlicht seit 2006 mehr wissenschaftliche Arbeiten als die USA und zieht mit Europa gleich. Aktuell kommt eine von drei Arbeiten aus Ostasien. Doch Forschungsarbeiten aus den USA haben eine größere Wirkung: US-Autoren werden 40 Prozent häufiger zitiert als der globale Durchschnitt.

Forscher aus den USA werden deutlich häufiger zitiert als der Rest der Welt. Bild: AI Index 2019

Forscher aus den USA werden deutlich häufiger zitiert als der Rest der Welt. Bild: AI Index 2019

USA führen bei Patenten und KI-Investitionen

Die USA reichen mit Abstand die meisten KI-Patente ein, dreimal mehr als die Nummer zwei Japan. Insgesamt kommen 94 Prozent aller Patente aus wohlhabenden Nationen.

Bei Patentanmeldungen zu KI-Technologie baut die USA ihren Vorsprung aus. Bild: AI Index 2019

Bei Patentanmeldungen zu KI-Technologie baut die USA ihren Vorsprung aus. Bild: AI Index 2019

Reiche Nationen investieren auch die größten Summen in KI: Insgesamt wurden 2019 etwa 70 Milliarden US-Dollar in die KI-Branche gepumpt, circa 36 Milliarden US-Dollar kommen aus den USA. China ist auf dem zweiten Platz mit circa 25 Milliarden US-Dollar.

Autonomes Fahren führt Investitionen an

In keine andere KI-Technologie wird mehr investiert als in selbstfahrende Autos. Etwa 7,7 Milliarden US-Dollar wurden weltweit in autonome Fahrzeuge investiert. Jeweils 4,7 Milliarden US-Dollar stecken in Medizinforschung und Gesichtserkennung.

Ins autonome Fahren wird viel investiert, medizinische KI-Anwendungen und Gesichtserkennung stehen auf Platz zwei und drei.

In das autonome Fahren wird viel investiert, medizinische KI-Anwendungen und Gesichtserkennung stehen auf Platz zwei und drei. Bild: AI Index 2019

KI-Training wird günstiger und schneller

Während Unternehmen wie Deepmind oder OpenAI mit immer mehr Rechenleistung aufwendige Spiele-KIs für Flaggschiffprojekte der KI-Forschung trainieren, werden viele andere KI-Anwendungen günstiger.

Die Grundlagentechnologie maschinelles Sehen macht die größten Fortschritte: Eine Bildanalyse-KI musste im Oktober 2017 noch drei Stunden trainiert werden und kostete tausende US-Dollar. Im Juli 2019 dauerte das Training nur noch 88 Sekunden und kostete unter 100 US-Dollar.

Trainingszeit und -kosten sinken für manche KI-Anwendungen rapide. Im Juli konnte eine Bilderkennungs-KI mit dem Bilddatensatz ImageNet in nur 88 Sekunden trainiert werden.

Trainingszeit und -kosten sinken für manche KI-Anwendungen rapide. Im Juli konnte eine Bildanalyse-KI mit dem Bilddatensatz ImageNet in nur 88 Sekunden trainiert werden. Bild: AI Index 2019

Inselbegabte KI schlägt Mensch – aber eine Generelle KI ist nicht in Sicht

Zwischen 2016 und 2019 schlugen KIs Menschen bei Go und Poker, in Videospielen wie Quake 3, Dota 2 und Starcraft 2, beim Proteinfalten und bei medizinischen Diagnosen wie der Krebserkennung. Auch in Leistungstests zur Bilderkennung, für Übersetzungen oder für das Sprachverständnis schneiden KIs immer besser ab.

Doch diese hochspezialisierten KIs scheitern außerhalb ihres eigentlichen Aufgabengebiets: Deepminds AlphaStar schlägt zwar Weltklasse-Spieler in Starcraft, würde aber ohne neues und aufwendiges Training nicht einmal eine Partie Schach gegen einen 80er-Jahre-Schachcomputer gewinnen.

Und ein menschengleiches Verständnis von Sprache sei trotz der Erfolge in künstlichen Benchmarks noch weit weg, sagt der KI-Forscher Yoav Shoham, Vorsitzender des Lenkungsausschusses des AI Index.

KI macht also große Fortschritte, doch der Ausbruch aus der Spezialisierung gelingt nicht. Dieses Korsett zu sprengen, ist für die KI-Forschung wohl die größte Herausforderung der nächsten Jahre.

Den fast 300 Seiten starken AI-Index-Report findet ihr auf der Webseite des Human-Centered Artificial Instituts der Universität Stanford.

Quelle: HAI

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