Das Projekt

Künstliche Intelligenz ist seit einiger Zeit wieder in aller Munde. Presse, Funk und Fernsehen sowie das Internet berichten über „Tiefes Lernen“ und „Tiefe Neuronale Netze“, seitdem Google’s AlphaGo das komplexeste Brettspiel geknackt hat, das wir kennen. Es besiegte einen der stärksten Go-Spieler in einem Match über fünf Partien klar. Die eingesetzten Techniken zusammen mit viel und schneller Hardware lieferten eine intelligente Rechenleistung, die sich auf eine Fülle anderer Problemfelder anwenden lässt.

Tiefe Neuronale Netze revolutionieren Forschung, industrielle Anwendungen und Geschäftsmöglichkeiten in den Gebieten der KI und des maschinellen Lernens. Tiefes Lernen bewirkt, dass Maschinen den Menschen in Gebieten übertreffen, die traditionell als schwierig für Computer galten, wie etwa in der Bilderkennung (Gesichtserkennung, Erkennung von Krebszellen in Röntgen- und CT-Bildern).

Tiefe Neuronale Netze entstehen anhand großer Mengen relevanter Daten, die Eingaben und Ausgaben eines Systems darstellen. Zunächst einmal entspricht ein Tiefes Neuronales Netz einer schwarzen Kiste, deren Inhalt verborgen bleibt. Die Transparenz klassischer modularer Systemarchitekturen geht verloren.

Die Forschungsarbeiten in DEEPLEE möchten das ändern. Sie bauen auf der Expertise des DFKI in den Bereichen Tiefes Lernen und Sprachtechnologie auf und entwickeln sie in folgenden Bereichen weiter:

  1. Modularität in Architekturen Tiefer Neuronaler Netze
  2. Nutzung von externem Wissen
  3. Tiefe Neuronale Netze mit Erklärungs-Funktionalität
  4. Maschinelle Lehr-Strategien für Tiefe Neuronale Netze

Das Resultat der Forschungsarbeiten wird ein auf Tiefen Neuronalen Netzen basiertes modulares Rahmensystem sein, das End-to-End-Anwendungen der drei Sprachtechnologien Informationsextraktion, Fragebeantwortung und maschinelle Übersetzung ermöglicht. Bei End-to-End-Systemen werden nicht neuronale Netze für Teilkomponenten gelernt und in eine traditionelle Systemarchitektur gegossen, sondern es wird ein (sehr großes) Netz für die gesamte Anwendung erstellt.