Googles für Künstliche Intelligenz zuständige DeepMind Abteilung entwickelt einen Nachfolger seiner erfolgreichen AlphaGo/Go Zero/Zero Algorithmen. MuZero basiert wie diese auf DeepLearning, kann aber aufgrund seiner Universalität leicht in völlig neuen Feldern eingesetzt werden - zum Beispiel bei der Videokompression.
MuZeros große Neuerung: Universalität
Mussten die Alpha-Algorithmen noch mit den Regeln von Spielen wie Schach, Go oder Shogi gefüttert werden, um dann selbstständig zu lernen, diese Spiele zu meistern, lernt MuZero ohne Vorwissen durch reines Ausprobieren die Regeln eines Spiels oder auch einer anderen Aufgabe und deren Umwelt durch Feedback und optimiert dann autonom seine Gewinnstrategien.
So hat MuZero Dutzende von Atari Videogames (wie etwa Asteroids, Defendr, PacMan, Chopper Command, Defender) durch reines Ausprobieren spielen und meistern gelernt (nach 30 Minuten Training war es in nahezu jedem der Spiele schon einem menschlichen Spieler hoch überlegen und auch den meisten dafür optimierten Programmen) - das Feedback erfolgte dabei rein visuell durch eine Analyse der Pixel des virtuellen Bildschirms - ein hochkomplexer Informationskanal. In Spielen wie Schach oder Go erreicht oder übertrifft MuZero bereits die Leistung der jeweils auf die einzelnen Spiele spezialisierten Programme.
Das heißt, daß MuZero erst ein Verständnis von der Funktionsweise erstellen muss, um dann die gestellte Aufgabe innerhalb der Grenzen eines Modells optimal zu lösen. Bei seiner Konzeption wurde besonders Wert gelegt auf die Fähigkeit voraus zu planen. Dazu modelliert MuZero besonders die Aspekte seiner Umgebung, die für die Entscheidungsfindung wichtig sind. Hier ein Artikel aus dem DeepMind Blog, der MuZero detailliert beschreibt.
Videokomprimierung per MuZero
Momentan arbeitet MuZero an einem für die Arbeit mit Video extrem wichtigen Thema, der Kompression von Video. Das Besondere dabei ist, daß MuZero dabei nicht wie alle bisherigen Kompressionsalgorithmen weitestgehend auf älteren Algorithmen aufbaut und diese stückchenweise an verschiedenen Stellen zu verbessern sucht, sondern ohne jedes Vorwissen das Problem angeht.
Für Google ist die Videokomprimierung sehr relevant, weil YouTube gewaltige Mengen an Video ausliefert und jede weitere Optimierung der Kompression weniger Datenverkehr / Speicherplatz und damit Kosten bedeutet. Ein großer Vorteil eines neuen von MuZero entwickelten Verfahrens wäre, daß dieses vermutlich keinen Patenten unterliegen würde, da wahrscheinlich MuZero eigene Verfahren ohne historische Vorlagen entwickelt.
Erste Versuche zur Videokompression per MuZero sind Google zufolge jedenfalls sehr vielversprechend und zeigen, dass tatsächlich signifikante Verbesserungen erzielt werden können. Wann oder wie Google ein neues Verfahren per MuZero einsetzen könnte, hat Google nicht bekanntgeben, nur, dass weitere Details im neuen Jahr folgen sollen. Wir jedenfalls sind gespannt auf die Ergebnisse - erwarten aber den Einsatz solcher Verfahren allerdings eher mittel- als kurzfristig.
