DeepMind-CEO stellt Gemini vor, die KI-Algorithmus der nächsten Generation, der ChatGPT übertreffen soll

Demis Hassabis, der CEO von Googles DeepMind, hat die Entwicklung eines neuen KI-Systems namens Gemini angekündigt, das darauf abzielt, die Fähigkeiten von OpenAIs ChatGPT zu übertreffen. DeepMinds Gemini, das sich derzeit in der Entwicklung befindet, ist ein Large Language Model ähnlich wie GPT-4, integriert jedoch Techniken, die in AlphaGo verwendet wurden, dem Programm, das 2016 einen Champion-Spieler des Brettspiels Go besiegte. Durch die Kombination der Stärken von Sprachmodellen mit Spielfähigkeiten soll Gemini neue Funktionen wie Problemlösung und Planung bieten.

AlphaGo, ein bahnbrechendes KI-Programm, nutzte Reinforcement Learning und Tree-Search-Techniken, um komplexe Spiele wie Go zu meistern. DeepMind plant, dieses Know-how zu nutzen, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu verbessern und ihnen zu ermöglichen, eine breitere Palette von Aufgaben im Internet und auf Computern auszuführen. Während Gemini noch in der Entwicklungsphase ist, hat Demis Hassabis angedeutet, dass es mehrere Monate dauern und Dutzende oder Hunderte von Millionen Dollar kosten könnte, um es abzuschließen, was die Bedeutung des Projekts unterstreicht.

Googles Antwort auf die Wettbewerbsbedrohung

Einmal abgeschlossen, könnte Gemini eine entscheidende Rolle in Googles Antwort auf die Wettbewerbsbedrohung durch ChatGPT und andere generative KI-Technologien spielen. Obwohl Google zahlreiche KI-Techniken pioneerete, entschied es sich für eine vorsichtige Entwicklung und Bereitstellung von Produkten, die auf diesen Innovationen basieren. Aber seit dem Debüt von ChatGPT hat Google seinen eigenen Chatbot, Bard, beschleunigt und generative KI in verschiedene Produkte integriert, einschließlich seiner Suchmaschine. Die Fusion von DeepMind und Googles primärem KI-Labor, Brain, hat Google DeepMind geschaffen, ein Team, das die Stärken beider Organisationen kombiniert. Demis Hassabis glaubt, dass 80 bis 90 Prozent der jüngsten KI-Innovationen entweder aus DeepMind oder Google stammen, was diese Zusammenarbeit zu einem Kraftpaket in diesem Bereich macht.

Demis Hassabis hat zuvor den KI-Goldrausch erlebt und versteht die Dynamik und Herausforderungen der Navigation technologischer Fortschritte innerhalb von Tech-Giganten. DeepMinds Übernahme durch Google im Jahr 2014, nach seinen bemerkenswerten Erfolgen bei der Nutzung von Reinforcement Learning, um Videospiele zu meistern, brachte KI-Fähigkeiten, die einst als Jahrzehnte entfernt galten, in die Gegenwart. Der erstaunliche Sieg von AlphaGo über den Go-Champion Lee Sedol im Jahr 2016 war ein Zeugnis für das Potenzial der KI, die menschliche Leistung zu übertreffen.

Die Fähigkeiten von Sprachmodellen erweitern

Das Training eines großen Sprachmodells wie GPT-4 beinhaltet das Füttern riesiger Mengen kuratierter Texte in Machine-Learning-Software, wodurch es ermöglicht wird, nachfolgende Buchstaben und Wörter genau vorherzusagen. Reinforcement Learning, basierend auf menschlichem Feedback, verfeinert die Leistung des Modells weiter. DeepMinds umfangreiche Erfahrung in Reinforcement Learning bietet einen einzigartigen Vorteil für die Entwicklung von Gemini, der potenziell neue Fähigkeiten jenseits dessen, was traditionelle Sprachmodelle bieten, freisetzen könnte.

Zusätzlich zum Ziehen aus Reinforcement Learning könnten Hassabis und sein Team Ideen aus anderen Bereichen der KI erkunden, um große Sprachmodelle zu verbessern. DeepMinds Forscher arbeiten in verschiedenen Feldern, wie Robotik und Neurowissenschaften. Kürzlich präsentierte das Unternehmen einen Algorithmus, der in der Lage war, Manipulationsaufgaben mit verschiedenen Roboterarmen zu lernen. Die Integration von Wissen, das aus physischen Erfahrungen erworben wurde, ähnlich wie Menschen und Tiere lernen, könnte entscheidend sein, um die KI-Fähigkeiten voranzutreiben. Die Überwindung der Grenzen von Sprachmodellen, die hauptsächlich aus textbasierten Daten lernen, wird als eine bedeutende Herausforderung in diesem Bereich angesehen.

Fortschritt und Risiken abwägen

Ich möchte die großen Fragen verstehen, die wirklich großen, in die man normalerweise in die Philosophie oder Physik eintaucht, wenn man daran interessiert ist. Ich dachte, den Bau von KI wäre der schnellste Weg, um einige dieser Fragen zu beantworten

• Demis Hassabis, CEO DeepMind

Demis Hassabis steht vor der Herausforderung, Googles KI-Bemühungen zu beschleunigen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern. Die rasanten Fortschritte bei Sprachmodellen haben bei KI-Experten Bedenken hinsichtlich böswilliger Verwendungen und der Fähigkeit, diese Technologien zu kontrollieren, aufgeworfen. Hassabis erkennt diese Bedenken an, betont jedoch, dass die enormen Vorteile der KI, insbesondere bei der wissenschaftlichen Entdeckung, ihre kontinuierliche Entwicklung notwendig machen. Während einige eine Pause bei der Schaffung leistungsfähigerer Algorithmen gefordert haben, bleibt Hassabis dem verantwortungsvollen Fortschritt der KI verpflichtet und glaubt, dass umfassende Forschung, Evaluierungstests und die Zusammenarbeit mit externen Experten entscheidend sind, um die Risiken effektiv anzugehen.