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27. Oktober 2015 12:37; Akt: 27.10.2015 12:37 Print

Google versteht Sprachen besser – dank Tessinern

Googles Spracherkennung wird intelligenter. Denn der Dienst lernt nun Sprache wie ein menschliches Gehirn. Möglich wird das dank Schweizer Hilfe.

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100 Milliarden Suchanfragen verarbeitet Google pro Monat. Mehr als die Hälfte davon von Smartphones und Tablets. Ein Teil davon wird allerdings nicht getippt, sondern gesprochen. Erst letzten Monat hat der IT-Konzern den entsprechenden Algorithmus für die Sprachsuche angepasst – mit Code aus der Schweiz.

Dabei setzt Google auf eine neue Art der Spracherkennung, die nun auf Android- wie auch auf iOS-Geräten zum Einsatz kommt. Grundlage bilden dabei sogenannte rekurrente neuronale Netze. Entwickelt wurde diese Spracherkennung von Teams an der Università della Svizzera Italiana (USI) und an der Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI) unter der Leitung von Jürgen Schmidhuber. Unterstützung hat das Projekt vom Schweizerischen Nationalfonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung erhalten.

Wie ein Gehirn

Das neue Modell ermöglicht einer Maschine das Lernen einer Sprache durch Millionen von Beispielen – «wie ein menschliches Gehirn mit Kurz- und Langzeitgedächtnis», so Schmidhuber. Beigetragen zum Modell hat auch ein Team der Technischen Universität München.

Der Vorteil: Die aufgemotzte Spracherkennung sei viel exakter, schneller, weniger anfällig für Hintergrundgeräusche und benötige gleichzeitig weniger Rechenleistung, schreibt Google in einer Mitteilung.

Auch Apple setzt aufs Tessin

Doch wie kam der US-Konzern überhaupt auf den Tessiner Algorithmus? «Google kennt uns gut und hat schon öfter Algorithmen übernommen, die wir publiziert haben», sagt Schmidhuber. Auf das Schweizer Modell setzt indes nicht nur Google. Auch IBM, Microsoft, Apple und Baidu verwenden die rekurrenten neuronalen Netze, unter anderem für maschinelle Übersetzung, für die Interpretation von Bildern und für die Analyse der natürlichen Sprache.

Google setzt nicht nur bei der Spracherkennung auf Schweizer Technik. Im letzten Jahr hat der Konzern DeepMind für eine geschätzte halbe Milliarde US-Dollar gekauft. Das Unternehmen befasst sich mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz und wurde von vier ehemaligen Studenten von Schmidhuber gegründet.

Das System von DeepMind – deep Q-network (DQN) – lernt selbstständig. Über Nacht hat das System 49 klassische Atari-Games gemeistert und ohne Hilfe eine Strategie entwickelt, die menschliche Spieler aussticht. So schlägt sich DQN im Spiel «Space Invaders» (Video: Youtube/Google DeepMind)

Seit Anfang 2015 spielt DQN nun Games aus den 1990er-Jahren. Gerade bei 3-D-Spielen sei die Herausforderung um einiges grösser, berichten die Gründer in einem Artikel auf Wired.com. Ziel sei es, das Gelernte in Zukunft auf Google-Produkte wie die Suche, den Übersetzer und vermutlich auch auf die autonomen Autos anzuwenden.

(tob)

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