Künstliche Intelligenz: Die 6 wichtigsten Entwicklungen 2021

Künstliche Intelligenz: Die 6 wichtigsten Entwicklungen 2021

Auch 2021 schreitet die KI-Entwicklung in einem Wahnsinnstempo voran. Das sind die wichtigsten KI-News des Jahres.

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In den letzten zehn Jahren hat sich Künstliche Intelligenz von einem Forschungsthema zum Kernelement der vierten industriellen Revolution entwickelt. Auch 2021 spielt KI eine große Rolle in Wirtschaft, rückt stärker ins Auge der Politik und wird immer deutlicher zum vielversprechenden Wissenschaftswerkzeug.

Künstliche Intelligenz spricht fließend

2020 leitete OpenAI mit der Veröffentlichung und dem Verkauf der Sprach-KI GPT-3 eine Veränderung in der KI-Vermarktung ein. Erstmals wurde ein großes Sprachmodell selbst zum Produkt, auf das Kunden über eine API zugreifen.

Die Auswirkungen dieser Privatisierung fortschrittlicher Sprachmodelle sind 2021 deutlich zu spüren: Zahlreiche Projekte auf der ganzen Welt fördern GPT-3-Alternativen, wie das chinesische Wu Dao 2.0, das israelische Jurassic-1 Jumbo oder Nvidias NeMo Megatron. Auch Europa und Deutschland soll ein eigenes GPT-Projekt bekommen, forderte schon früh der KI-Bundesverband. Das entsteht unter Beteiligung des deutschen KI-Unternehmens Aleph Alpha, heißt OpenGPT-X und soll Teil des europäischen digitalen Ökosystems Gaia-X werden.

2021 bringt auch Open-Source-Sprachmodelle wie GPT-Neo von Eleuther AI, einem losen Zusammenschluss von KI-Forschenden, die besonders auf vorurteilsfreie Daten für das Training achten. Vorurteile finden sich 2021 erneut in OpenAIs GPT-3, primär gegen Muslime. Das Unternehmen bekämpft sie mit zusätzlichen Wertedaten.

In Zukunft könnte GPT-3 zusätzlich in verlässlichen Internetquellen recherchieren, um eine höhere Sicherheit bei der Sprachgenerierung zu gewährleisten. Diese und weitere Sicherheitsmechanismen führen dazu, dass OpenAI den Zugang zu GPT-3 für alle ohne Warteliste freigibt.

Die Technologie findet zahlreiche Abnehmer, laut OpenAI gibt es Mitte des Jahres bereits 300 Apps. Beispiele: Entwickler:innen testen die Sprach-KIs für VR-Avatare, generieren My-Little-Pony-Chatbots oder interaktive Text-Abenteuer.

OpenAI veröffentlicht außerdem Codex (siehe Video oben), ein KI-System, das mit Sprache und Code trainiert wurde. Codex kann Code vervollständigen oder Anweisungen in natürlicher Sprache in Code verwandeln. Das Unternehmen will Codex in den nächsten Monaten weiter verbessern. GPT-4 soll folgen und bessere Leistung bei höherer Effizienz bieten.

Forschende untersuchen die Funktionsweise großer Sprachmodelle und stellen Ähnlichkeiten zum menschlichen Gehirn fest. Diese Erkenntnis wird Ende des Jahres genutzt, um tiefere Einblicke in die Theorie der prädiktiven Kognition zu gewinnen – ein Sprachmodell wird zum Werkzeug für die Neurowissenschaft.

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Multimodale KI: Auf der Fährte des „gesunden Menschenverstands“

Ausgehend vom Erfolg der großen Sprachmodelle beginnen Forschende bereits 2020 mit der Entwicklung multimodaler Modelle, die etwa mit Text- und Bilddaten trainiert werden. Das große Ziel der multimodalen KI-Entwicklung: Künstliche Intelligenz soll ein besseres Verständnis für die Welt entwickeln, sich dem „gesunden Menschenverstand“ nähern. Je mehr Eindrücke aus verschiedenen Quellen die KI beim Datentraining sammeln kann, desto näher rückt dieses Ziel, hoffen einige Forschende.

Bereits im Januar zeigt OpenAI das beeindruckende DALL-E, das zu einer Textbeschreibung passende Bilder generiert. Hilfe erhält es dabei von OpenAIs ebenfalls multimodal trainiertem Bildanalyse-System CLIP.

CLIP erkennt, ob ein Bild zu einer Bildbeschreibung passt und wird daher schnell von KI-Forschenden eingesetzt, um etwa GAN-Systeme von Nvidia zu steuern. Wombo AI nutzt die Technologie für die Wombo-Dreams-App, Nvidia generiert Landschaftsbilder und Microsoft sogar kurze KI-Videos.

OpenAIs GLIDE erzeugt fotorealistische Bilder, Ölgemälde oder Gekrakel auf Textzuruf in einer bis dato nicht gesehenen Qualität. | Bild: OpenAI

Ende des Jahres zeigt dann Google, dass multimodale Modelle auch 3D-Ansichten nach Beschreibungen generieren können. OpenAI schließt das Jahr mit GLIDE ab, einem KI-Modell, das DALL-E bei der Qualität der generierten Bilder deutlich übertrifft. Der Fortschritt innerhalb eines Jahres ist beeindruckend.

Abseits der Bildgenerierung forschen Google und Deepmind an weiteren Einsatzmöglichkeiten multimodaler KI: Deepminds Perceiver soll etwa Audio- und 3D-Point-Daten verarbeiten können. Google sieht im multimodalen MuM-Modell die Zukunft der Suchmaschine: Es ermöglicht kombinierte Suchanfragen von Bildern und Text und somit bessere Suchergebnisse auf komplexere Anfragen.

Der Deepfake-Hype ist vorbei – weil die Technologie im Alltag ankommt

Eine weitere KI-Technologie ist im Alltag angekommen: Deepfakes werden immer besser und leichter zu erstellen. Anfang des Jahres zeigt das ein Fake-Tom-Cruise, der die sozialen Netzwerke täuscht. Auch wenn für eine Täuschung dieses Qualitätsniveaus noch reichlich Nachbearbeitung notwendig ist.

Der befürchtete Missbrauch der Deepfake-Technologie für politische Manipulation bleibt zwar bislang aus, zumindest wurden keine Fälle bekannt. Der Missbrauch speziell bei pornografischen Inhalten nimmt jedoch neue Ausmaße an.

Deepfake-Apps für Smartphones sind erfolgreich und Disney heuert einen erfolgreichen Deepfake-YouTuber an, um die Technologie für Produktionen des Mega-Konzerns zu testen. Im Herbst veröffentlicht Nvidia außerdem die neueste Generation des KI-Gesichtsgenerators StyleGAN. Der macht die Fake-Bilder noch glaubwürdiger und erstellt sogar kurze Videoclips.

2021 zeigt ein Tom-Cruise-Deepfaker, wie glaubwürdig Deepfake-Videos mittlerweile sind.| Bild: metaphysic.ai

Passend zu KI als Rendering-Technologie: Der Grafikkartenhersteller Nvidia positioniert sich noch stärker als KI-Unternehmen und treibt die Entwicklung und Verbreitung von KI-Technologien wie DLSS oder Neural Rendering voran. KI soll zusätzlich helfen, Raytracing performanter zu gestalten. Auch Intel will bei seinen neuen Grafikkarten auf den KI-Renderzug aufspringen.

Künstliche Intelligenz als Werkzeug für die Wissenschaft

Bereits in den letzten Jahren fanden KI-Systeme Einzug in Wissenschaften, Technik und Medizin. Dieser Trend setzt sich fort und verstärkt sich. Auch dieses Jahr gibt es etwa Zulassungen für KI-Systeme in der Radiologie, eine Dermatologie-App von Google, eine KI-Verbesserung für die Mikroskopie oder ein KI-System für Chip-Design. Andere KIs helfen, Medikamente zu entwickeln oder bessere Materialien zu finden.

Bereits im Dezember 2020 zeigt Deepmind AlphaFold 2.0. Das KI-System gilt als wissenschaftlicher Durchbruch, da es das alte Problem der Proteinfaltung lösen und so viele Forschungsbereiche voranbringen kann.

Dieses Jahr zeigen sich erste Auswirkungen: AlphaFold wird zum Beispiel von der Genfer Initiative für vernachlässigte Krankheiten eingesetzt, um parasitäre Krankheiten zu heilen. Andere Teams setzen AlphaFold ein, um etwa die Spike-Protein-Struktur neuer COVID-Varianten zu berechnen.

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Im Juli veröffentlicht Deepmind dann AlphaFold 2 als Open-Source und fügt der Open-Access „Protein Data Bank“ 350.000 3D-Strukturen von 20 unterschiedlichen Organismen hinzu. Rund 20.000 der prognostizierten Strukturen gehören zum Menschen, was circa 98 Prozent der Proteinstrukturen im menschlichen Körper entspricht. Science kürt AlphaFold als „Durchbruch des Jahres“.

Deepminds Mutterkonzern Alphabet gründet auf Basis von Alphafold das Unternehmen Isomorphic Laboratories. CEO ist Deepmind-Chef Demis Hassabis. Das Unternehmen soll mit Künstlicher Intelligenz Medikamente entwickeln und hat das Potenzial, den Pharmamarkt gehörig aufzuwirbeln.

Die KI-Forschenden von Deepmind setzen ihre KI-Systeme jedoch auch in anderen Wissenschaften erfolgreich ein. Eine KI entdeckt in Kooperation mit menschlichen Mathematiker:innen neue mathematische Verknüpfungen. Ein anderes System sagt Materialeigenschaften anhand der Elektronendichte voraus und könnte so eine 50 Jahre alte Methode ablösen.

Ein weiteres Forschungsteam stellt Mitte des Jahres eine AlphaFold-Alternative vor und das KI-System MuSIC deckt unbekannte Systeme in menschlichen Zellen auf.

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Fortschritte bei autonomen Autos und Robotern

Vollständig autonom fahrende Autos gibt es immer noch nicht, doch Unternehmen wie Waymo oder Tesla machen kleine Fortschritte. Im Tech-Zentrum Kalifornien testen mittlerweile acht Start-ups fahrerlose Autos. Hyundai startet im Herbst erste Level-4-Tests in Korea und UPS schickt Waymos Robot-Trucks durch Texas.

Der Blick durch das Cockpit eines autonom fahrenden Trucks.

Waymo gewährt Medienvertretern einen Blick durch das Cockpit eines autonom fahrenden Trucks. | Bild: Waymo / TTNews

Während viele Unternehmen auf mehr Sensoren setzen, verzichtet Tesla in Zukunft auf das Radar. Ein überaus mutiger und in der Branche umstrittener Schritt: Das KI-System Tesla Vision soll zukünftig nur mit Kameras auskommen. Am Tesla-Day zeigt das Unternehmen von Elon Musk den neuen Supercomputer Dojo und gibt Einblicke in den Trainingsprozess von Tesla Vision und die Zukunft des Systems. Musk rechnet damit, dass Teslas Autopilot 2022 im Schnitt deutlich sicherer fährt als der Mensch.

Auch bei anderen autonomen Fahrzeugen gibt es Fortschritte: KI-Forschende zeigen einen Lauf-Roboter, der seinen Gang selbstständig an neue Untergründe anpasst. Damit überwinden sie zumindest im Ansatz die sogenannte Realitätslücke, die entsteht, wenn das KI-Training nur in einer Computer-Simulation stattfindet.

Auch Boston Dynamics Spot wird autonomer. Das Unternehmen will jetzt alle drei bis fünf Jahre neuartige Roboter mit fortschrittlichen Fähigkeiten auf den Markt bringen.

OpenAI schließt dagegen seine Roboterabteilung – das große Ziel, eine generelle KI, soll ohne den Umweg über Robotertraining schneller erreicht werden. Deepmind glaubt dagegen an die Vorteile des Simulationstrainings, kauft die intern bevorzugte Physik-Simulationssoftware MuJoCo und macht sie frei verfügbar.

Deepminds Mutterkonzern Alphabet gründet außerdem das Robotik-Unternehmen Intrinsic, das die Fortschritte Künstlicher Intelligenz für die Robotersteuerung in die breite industrielle Anwendung bringen soll.

Robotertraining bleibt jedoch weiter eine große Herausforderung, stellen Forschende in einer Untersuchung fest. Die Schwächen aktueller Lernalgorithmen der für den Robotereinsatz favorisierten KI-Trainingsmethode „bestärkendes Lernen“ zeigte sich auch Ende des Jahres in der Nethack-Challenge.

KI-Regeln und autonome Waffen

Die steigenden Kapazitäten von KI-Systemen und ihre zunehmende Verbreitung rückt die Technologie immer stärker in das Auge politischer Akteure. Die EU-Kommission veröffentlicht im April 2021 ihren „Vorschlag zur Regulierung eines europäischen Ansatzes für Künstliche Intelligenz“.

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Auf den knapp 100 Seiten stellt die Kommission den ersten Rechtsrahmen für KI vor. Die Vorschläge werden nun vom Rat der Europäischen Union und dem Europäischen Parlament bearbeitet. Auch in anderen Regionen der Welt gibt es erste KI-Regeln. So stellt etwa China eine eigene Norm für autonome Autos vor und reguliert den Einsatz von Empfehlungsalgorithmen.

Ghost Robotics Roboterhund im Schnee

Ghost Robotics baut robuste Roboter für das Militär. | Bild: Ghost Robotics

Wenig regulierungsfreudig zeigen sich einige Staaten dagegen beim Einsatz und der Entwicklung tödlicher autonomer Waffen. Auf der sechsten UN Review-Konferenz über die „Konvention über bestimmte konventionelle Waffen“ konnte sich der UN-Ausschuss nur auf weitere Gespräche einigen – ein Verbot tödlicher autonomer Waffen wurde nicht beschlossen.

Eine Mehrheit der 125 involvierten Staaten sprach sich zwar für ein Verbot aus. Einige Militärmächte, darunter die USA, Russland und Indien blockierten die Debatte jedoch vorerst. Die KI-Kommission zur nationalen Sicherheit der US-Regierung empfahl Anfang des Jahres bereits die Entwicklung, Regulierung und Kooperation statt eines Verbots autonomer Waffen.

Wie die Zukunft mit autonomen Waffen aussehen kann, zeigten 2021 die zahlreichen Einsätze von Drohnen und herumlungernder Munition, etwa in Aserbaidschan. Der dystopische Kriegshund von Ghost Robotics ist da wohl nur das erste einer ganzen Reihe von potenziell autonomen Waffensystemen, die in den nächsten Jahren entwickelt und im Ernstfall losgelassen werden.

KI-Jahresrückblick als Podcast

Unser neuer KI-Podcast DEEP MINDS startet

Um auf einer positiven Note zu enden: Nach langen Monaten der Vorbereitung und Produktion startete Ende 2021 endlich unser neuer DEEP MINDS Podcast. DEEP MINDS ist ein Podcast mit versierten Menschen aus verschiedenen Disziplinen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen.

Gemeinsam mit Matthias stelle ich einfache und schwierige Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft. In unser zweiten Folge sprechen wir mit Dr. Simone Ehrenberg-Silies über die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt.

Alle Informationen zu DEEP MINDS gibt es hinter dem Link. Auf ein gutes Jahr 2022.

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