Künstliche Intelligenz erfordert nicht das Vorhandensein von grauer Substanz, sondern Schaltungen, Sensoren und Prozessoren. Oder zumindest haben wir das bis jetzt gedacht. Doch drei Forscher der University of Wisconsin-Madison (USA) wollen das Gegenteil beweisen.
Zu diesem Zweck haben sie ein "intelligentes Glas" vorgestellt, das auf jede Spur von Silizium oder Elektrizität verzichtet: Seine "Intelligenz" liegt in einem Material, das so inert und scheinbar einfach ist wie Glas.
Es scheint eine Idee aus einem Science-Fiction-Film zu sein, aber seine Macher behaupten, dass dies die gesamte Hardware ist, die notwendig ist, um grundlegende Bilderkennungsarbeiten durchzuführen. Mit den Worten eines der Forscher, Zongfu Yu,
"Wir verwenden Optiken, um die normale Konfiguration von Kameras, Sensoren und tiefen neuronalen Netzwerken in einem einzigen dünnen Stück Glas zu verdichten."
"Das unterscheidet sich völlig von der typischen Methode des künstlichen Sehens. Wir könnten das Glas als biometrisches Vorhängeschloss verwenden, das darauf abgestimmt ist, das Gesicht einer einzelnen Person zu erkennen. Einmal gebaut, würde es unbegrenzt und ohne Strom oder Internet auskommen, so dass wir auch nach Jahrtausenden etwas sicher aufbewahren können."
Das menschliche Sehen ist vielseitiger als das künstliche Sehen, weil wir Formen sehen.... aber Maschinen erkennen nur Texturen.
Heute verbrauchen solche Sicherheitskontrollen eine beträchtliche Menge an Batterie und Verarbeitungskapazität, die eingespart werden könnte, und eröffnen so neue Grenzen für die Elektronik mit geringer Leistung.
Das Geheimnis liegt in der Manipulation von Licht
Die Tatsache, dass die Forschung diese Woche in der Zeitschrift Photonics Research veröffentlicht wurde, gibt einen Hinweis darauf, was hinter dieser grundlegenden Anerkennung von Bildern steckt: lichtbasierte Techniken, die es ermöglichen, auf typische neuronale Netze zu verzichten und analoges Material zu "trainieren", um zwischen einer Reihe von spezifischen Bildern zu unterscheiden.
Das Geheimnis liegt in kleinen Blasen und Verunreinigungen (von Materialien, die Licht absorbieren können, wie z.B. Graphit) unterschiedlicher Größe und Form, die strategisch im Glas platziert sind, um das einfallende Licht zu verzerren und es ganz konkret zu lenken, bis es an einem bestimmten Punkt am anderen Ende konzentriert wird, der als Indikator dient.
In dem von den Forschern angegebenen Beispiel hatte die Linse 9 Indikatoren, die jeder der Ziffern 1 bis 9 entsprachen. Da die Lichtverzerrung jeweils unterschiedlich war, leuchtete nur die mit der betreffenden Ziffer verbundene Anzeige auf.
Der Prozess, der normalerweise in den Händen neuronaler Netze verbleiben würde, die KI-Modelle nach dem, was sie "Training" erhalten, formen, hängt nun von Trial-and-Error ab: Wissenschaftler ändern die Anordnung von Glasblasen und Verunreinigungen, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.
Die Forscher behaupten, dass es sich bei Letzterem um einen langen und rechenintensiven Prozess handelt, aber da Glas ein so billiges und einfach herzustellendes Element ist, wird sich diese neue Technik langfristig als eine sehr profitable Innovation erweisen.
Darüber hinaus hätten die Tests nicht nur gezeigt, dass es funktioniert, so die Autoren.... sondern es zeigt sogar, dass der von ihnen gefertigte Prototyp in der Lage ist, seine Ergebnisse in Echtzeit zu aktualisieren, wenn jemand beispielsweise ein 3-Manuskript in eine 8 umwandelt.
Lassen wir uns nicht begeistern: Diese Technologie (analog, ja, aber Technologie) macht noch ihre ersten Schritte und es wird Zeit brauchen, bis wir sie täglich nutzen können. Aber sein Potenzial ist überraschend. Mit den Worten von Ming Yuan, Professor an der Columbia und externer Forschungsmitarbeiter,
"Die wahre Stärke dieser Technologie liegt in der Fähigkeit, sehr komplexe Sortieraufgaben in Echtzeit und ohne Energieverbrauch zu bewältigen. Diese Aufgaben werden sich als der Schlüssel zum Training von Autos erweisen, ohne dass der Fahrer zum Beispiel eine Ampel erkennt."