Computerintelligenz: Microsoft fordert Google mit "Project Adam" heraus

15. Juli 2014, 10:27
posten

Unkonventioneller Zugang nutzt Asynchronität als Vorteil für Deep Learning

Die Riesen der IT-Branche, darunter Apple, Google, Facebook und Microsoft, befinden sich im steten Wettlauf. Das betrifft nicht nur den Ausbau der eigenen Dienste, sondern auch die Forschung. "Deep Learning" heißt das Stichwort, die Erschaffung selbstlernender Systeme, die unter anderem hinter Sprachassistenzen wie Google Now stecken. Neben Spracherkennung geht es dabei um Technologien wie Übersetzung und Maschinensehen.

Diese Systeme imitieren in ihrem Aufbau das neuronale Netzwerk des Gehirns. Als Spitzenreiter in diesem Bereich zählt gemeinhin Google, wo man offen mit dem eigenen Fortschritt umgeht. In einer Reihe von Tests, etwa dem "ImageNet 22K" zur Überprüfung der Fähigkeit zur Bilderkennung, liegt das "Google Brain" an der Spitze.

Adam

Nun aber könnte ihm die Ablöse durch "Adam" drohen, berichtet Wired. Laut Forschern von Microsoft konnte man mit dem eigenen System neue Rekordwerte erzielen. Im Erkennen von diversen Fotos soll Adam doppelt so zuverlässig sein wie bisherige Systeme. Unter anderem soll es bei der Untersuchung eines Hundefotos zwischen einzelnen Varianten einer Rasse unterscheiden können.

Möglich machen dies nicht neue Algorithmen im Bereich des "Deep Learning", sondern Optimierungen des Datenflusses zwischen den Rechnern. Verantwortlich dafür ist Trishul Chilimbi, ein Experte für große und komplexe Computersysteme.

Hogwild!

Dazu kommt eine Technologie namens "Hogwild!" zum Einsatz. Sie erlaubt es den einzelnen Prozessoren und Teilsystemen, unabhängiger voneinander zu arbeiten, selbst wenn sie dadurch beginnen, den gleichen Speicherbereich zu beschreiben. Normalerweise versucht man, so etwas zu vermeiden, da es Datenkollisionen auslösen und das Ergebnis beeinträchtigen kann.

In kleineren Systemen ist die Chance solcher Kollisionen gering, sodass ein Zulassen selbiger zu großen Geschwindigkeitsvorteilen führen kann. Das gleiche Prinzip wendet man mit "Hogwild!" nun in optimierte rForm auf komplexe Systeme an. Das funktioniert deswegen, weil die Resultate selbst bei Kollisionen additiv sind. Setzt sich das Ergebnis "9" aus den Werten "1", "3" und "5" zusammen, ist es egal, welcher Rechner sein Ergebnis zuerst durchgibt. Laut Microsoft lässt sich damit die Geschwindigkeit und Präzision beim Lernen drastisch erhöhen.

Unkonventionell

Im Gegensatz zu anderen Systemen läuft Adam über normale CPUs und nicht auf Grafikeinheiten, die normalerweise flotter bei manchen rechenintensiven Aufgaben sind. Einige Experten sind jedoch der Meinung, dass die Kommunikationsinfrastruktur in den Rechenzentren nicht mit der Geschwindigkeit der GPUs mithalten kann und es an vernünftiger Skalierbarkeit mangelt.

Derzeit wird Adam nur zur Erkennung von mit einer internen App eingespeisten Bildern eingesetzt. Ob die neue Zugangsweise von Microsoft sich auch bei anderen Herausforderungen bewährt, bleibt abzuwarten. (red, derStandard.at, 15.07.2014)

microsoftresearch

  • Artikelbild
    foto: microsoft
Share if you care.