Die künstliche Intelligenz, neuronale Netze und Deep Learning gewinnen bei den Giganten des Webs weiter an Boden, aber jenseits ihrer beeindruckenden Fortschritte müssen diese Technologien auf einfache und kostengünstige Weise zur Öffentlichkeit gelangen, um ihr volles Potenzial zu entfalten. An diesem Punkt hat Intel beschlossen, mit der Einführung seines neuen Moduls Movidius einzugreifen, das einen Beschleuniger für visuelle Verarbeitung enthält, der sich auf die Ausführung von Algorithmen für Objekterkennung und Gesichtserkennung konzentriert.
Die Notwendigkeit zugänglicher KI
Google, Facebook, Microsoft, Apple, Amazon... – auf die eine oder andere Weise entwickeln all diese Unternehmen verschiedene Projekte im Bereich künstliche Intelligenz. Es gibt viele Gründe, diesen Weg zu gehen, aber einer der wichtigsten ist die Kostensenkung. Professor Moshe Vardi von der Dice University hat gesagt, dass Maschinen in den nächsten 30 Jahren 50 Prozent der Arbeitsplätze übernehmen könnten. Wir haben bereits einige mögliche Auswirkungen in der Vergangenheit untersucht, und es gibt eindrucksvolle Beispiele wie diese Fabrik in China, die 70 Prozent ihrer Belegschaft durch Roboter ersetzt hat. Nun muss künstliche Intelligenz nicht mehr nur großen Unternehmen vorbehalten sein. Tatsächlich wird die Beteiligung der Öffentlichkeit entscheidend für ihre Weiterentwicklung sein, aber bevor das passiert, brauchen wir zugängliche Werkzeuge. Hier kommt Intel mit seinem Movidius-Modul ins Spiel.
Das Movidius-Modul
Die Geschichte erzählt uns, dass das Unternehmen Movidius seinen Deep-Learning-USB-Stick Fathom im April 2016 ankündigte. Fünf Monate später kaufte Intel Movidius in einer Vereinbarung mit vertraulichen Bedingungen (die endgültige Summe wurde nie bekannt); heute kommt Movidius als vollständiges Produkt aus Santa Clara zu uns. Im Inneren finden wir den Myriad 2-Chip, eine visuelle Verarbeitungseinheit, die ideal für Gesichtserkennung und Objekterkennung ist. Myriad 2 liefert mehr als 100 GigaFLOPs Leistung mit nur einem Watt Verbrauch und kann nativ mit neuronalen Netzen arbeiten, die mit dem Caffe-Framework erstellt wurden (derzeit gibt es keine Details zur TensorFlow-Kompatibilität).
Ursprünglich kostete das Modul 99 Dollar, aber mit der Markteinführung unter dem Dach von Intel wird es 79 Dollar kosten. Die Pressebilder deuten darauf hin, dass es möglich sein wird, mehrere Movidius-Module zu kombinieren, um die Leistung weiter zu erhöhen; die endgültige Entscheidung bleibt jedoch jedem Entwickler und Forscher überlassen (Grafikkarten sind sehr leistungsfähige Optionen, aber teurer und verbrauchen viel Energie). Eine weitere Möglichkeit ist, Movidius und den Myriad 2 in viele Produkte zu integrieren. Smartphones, Computer? Die Zeit wird es zeigen.
