19.06.2017

„Quick, Draw!“: 20-Sekunden-Spiel trainiert Googles Künstliche Intelligenz

Kann eine Künstliche Intelligenz "kritzeln" erkennen lernen? Nach sechs Monaten veröffentlichte Google erstmals Daten. Über 50 Mio. Zeichnungen wurden in 345 Kategorien von circa 15 Mio. Nutzern eingebracht.
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"Quick, Draw!" ist mehr als ein Spiel für die Freizeit, es trainiert ein Computerprogramm, Kritzeleien zu erkennen.

Und… Los! Nur zwanzig Sekunden hat man Zeit, um die „Fledermaus“, die einem das Spiel „Quick, Draw!“ zum Zeichnen vorgegeben hat, nieder zu kritzeln. Die letzte Zeichenstunde ist doch schon etwas länger her, schießt es einem vielleicht durch den Kopf. Und, wie sieht noch einmal eine Fledermaus aus, so im Detail und ganz genau?

(c) quickdraw

Beim ersten Versuch erkennt das „neuronale Netz“, wie Google die Intelligenz bezeichnet, die „Fledermaus“-Kritzelei nicht. Beim zweiten Versuch, einem „Triangel“ (fast eine Beleidigung, so einfach kann man dieses abbilden), klappt es dann doch. Begleitet wird das Spiel von einer Stimme, die versucht, die Zeichnung zu erraten. Insofern spielt man gegen „jemanden“, gegen eine Stimme, gegen ein Computerprogramm.

Kleine Maus vs. großer Delphin

Am Ende erfährt man sogar, wofür die Intelligenz die Zeichnung gehalten hat, wenn schon nicht für das vorgegebene Element. Im Fledermaus-Fall am wahrscheinlichsten für eine Tiermigration (was ohne die zeichnerische Erklärung etwas seltsam anmuten würde, siehe Abbildung links oben), dann für eine Maus und schließlich für einen Delphin. Verstecken muss man sich übrigens nicht, wenn die Zeichnung allzu realitätsfremd geworden ist: Bei 96.151 anderen Fledermäusen in der Datenbank, gibt es bestimmt eine andere Zeichnung, die noch ungenauer ist. (Siehe Abbildung links unten: die Zeichnung eines anderen Users)

Die Fledermaus-Zeichnung eines anderen Nutzers (c) quickdraw

Einfach loslegen

Die Datensätze stehen auf GitHub, einem Online-Dienst auf dem Code oder ganze Datensätze mit anderen Usern geteilt werden können, zum Download zur Verfügung. Eine Notiz, man solle sich bei Google melden, sofern man etwas mit dem Datensatz anstellt, erinnert an den größeren Sinn des Projekts. Bestimmt richtet sich das Spiel auch nicht an die großen Zeichenkünstler. Vielmehr soll das Programm trainiert werden, Muster auch in vielleicht unkenntlich erscheinenden Zeichnungen zu finden.

Link zum Spiel

(c) quickdraw
„Quick, Draw!“ ist mehr als ein Spiel, es trainiert ein Computerprogramm, Kritzeleien zu erkennen. (c) quickdraw
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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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