Am 12. März war es amtlich: Das Programm AlphaGo hatte gerade die dritte von fünf Go-Partien gegen den menschlichen Go-Weltmeister Lee Sedol gewonnen. Ein Spiel, das auf intuitiven Entscheidungen beruht und deswegen für Maschinen nicht so einfach „erlernbar“ ist wie etwa Schach. Dort können Computer alle möglichen Zugvarianten abgespeichert bekommen und nacheinander die bestmögliche Variante wählen. Bei Go hingegen gibt es eine schier unendliche Anzahl an Möglichkeiten. Die Entwickler von AlphaGo ließen daher im Vorfeld ihr Programm monatelang gegen sich selbst antreten, woraus es dann aus seinen Fehlern lernte und seine Spielweise verbessern konnte. Grundlage für dieses sogenannte „lernende neuronale Netzwerk“ waren unzählige Go-Partien, mit denen das Programm gefüttert wurde.
Ein solches Netzwerk braucht vor allen Dingen eins: unglaublich viel Rechenkraft. Um solche Netzwerke trainieren zu können, sind die Supercomputer oder Datenzentren tagelang am Stück im Dauerbetrieb. IBM glaubt nun, eine Methode gefunden zu haben, um dieses Verfahren deutlich zu beschleunigen. Der Schlüssel liegt in der Entwicklung sogenannter RPUs, kurz für „resistive processing units“. Eine RPU ist eine (vorerst theoretische) Kombination aus einem Prozessor (CPU) und „resistive RAM“. Letzteres ist eine neue Form von Speicher, die durch neuere Materialzusammensetzung wesentlich mehr Speicherkapazität und höheren Datendurchsatz bietet, wie Engadget berichtet. Durch die direkte Kombination von CPU und dem neuen Speicherformat wären so lernfähige Programme auch deutlich schneller beim Lernen.
Die Wissenschaftler des IBM T.J. Watson Research Centers veröffentlichten nun ein Paper, in dem sie ihre Erkenntnisse darstellen. Laut der Autoren sei durch die RPU-Strukturen eine Beschleunigung der Prozesse um Faktoren von bis zu 30.000 im Vergleich zu aktuellen High-End Microprozessoren möglich. Dies würde die Lernkurve von Maschinen von mehreren Tagen auf einige Stunden reduzieren. Allerdings dauert es noch etwas, bis DeepMind und Co. diese technische Nachhilfe bekommen: Resistive RAM ist noch nicht in der Serienproduktion und auch RPUs sind erst in der Erforschungsphase. Bis dahin müssen die KIs also weiterhin erstmal ohne Unterstützung die Schulbank drücken.
