Interview: „Mithilfe der Stärken von Samsung entwickeln wir einen benutzerorientierten KI-Algorithmus“

Ein Interview mit Jihier Kim, Head of Language Understanding Lab, Samsung Research.

Eines der großen Themen in der KI-Branche ist derzeit die Frage, wie KI-Technologien menschliche Dialoge verstehen können, um passende Antworten auf Fragen generieren zu können. Jihie Kim, Head of Language Understanding Lab am Samsung Research AI Center (KI Zentrum), entwickelt einen KI-Algorithmus, der auf natürliche Weise mit Menschen sprechen und Lösungen für Probleme vorschlagen kann.

Das von Dr. Kim geleitete Language Understanding Lab erlangte erst kürzlich Aufmerksamkeit, als es bei einem von Microsoft und der University of Washington veranstalteten, weltweiten Leseverständniswettbewerb für maschinelles Lesen eine Top-Platzierung erreichte. Der Samsung Newsroom besuchte das Samsung Research AI Center in Seocho-gu, Korea, um mit Dr. Kim ein Interview zur Performance von KI in solchen Wettbewerben zum maschinellen Lesen zu führen und über die Zukunft von KI-Algorithmen zu sprechen.

Jihier Kim, Head of Language Understanding Lab bei Samsung Research.

Erzählen Sie uns von den Wettbewerben MS MARCO und TriviaQA von Microsoft und der University of Washington, bei denen ihr Team jeweils den ersten Platz erreicht hat.

Es gab in letzter Zeit einige Leseverständniswettbewerbe für maschinelles Lesen, bei denen künstliche Intelligenz Lösungsmöglichkeiten für bestimmte Probleme aufzeigen sollte. MS MARCO und TriviaQA gehören zu den Top Fünf der Leseverständniswettbewerbe für maschinelles Lesen. Bei diesen Veranstaltungen werden KI-Algorithmen getestet, ob sie in der Lage sind Fragen zu verstehen, zu analysieren und passende Antworten formulieren zu können. Diese Tests basieren auf Suchanfragen von Internetnutzern und den entsprechenden Suchergebnissen.

Was war der Schlüssel zum Sieg bei diesen Wettbewerben, die ja durchaus ein sehr hohes Level an technischem Knowhow erfordern?

Der ConZNet Algorithmus, der vom Language Understanding Lab bei Samsung Research entwickelt wurde, überzeugt mit einer verbesserten Intelligenz: Er bezieht natürliche Sprachformen und reale Benutzerumgebungen in seine Berechnungen ein und berücksichtigt zum Beispiel, wie Menschen im Kontext des Internets Fragen stellen und beantworten. Das ist einer der Gründe, warum wir die Wettbewerbe gewinnen konnten. Bei diesen geht es um KI-Fähigkeiten in realen Anwendungsumgebungen. Tatsächlich war unser Algorithmus in Tests, bei denen ein Absatz analysiert, oder eine Frage beantwortet werden musste, nicht so weit wie die Algorithmen unserer Mitstreiter. Da solche Funktionen bei KI-Technologien, die sich auf reale Anwendungsumgebungen beziehen, aber eine untergeordnete Rolle spielen, setzen wir auf andere Tests, wie etwa MS Marco, und entwickeln uns in diesem Feld stetig weiter.

Werden die Algorithmen, die bei den Wettbewerben gewinnen konnten, tatsächlich auch in Lösungen für Endkunden zum Einsatz kommen?

Erst neulich gab es ein Open Lab Event, um die Labore von Samsung Research anderen Abteilungen bei Samsung Electronics vorzustellen. Bei dieser Veranstaltung hatten wir Gespräche zu KI-Algorithmen mit Ingenieuren aus den Bereichen Hausgeräte und Mobile. Auch andere Abteilungen, die mit Kundenservice zu tun haben, zeigten Interesse an unserer Arbeit, da KI-basierte Kundenservices, wie etwa Chatbots, ein aktuelles Thema sind. Natürlich hoffen wir, dass unsere Technologien von Samsung Electronics übernommen werden und in die Produkte einfließen.

Dr. Kim und die Entwickler des Language Understanding Lab bei Samsung Research treffen sich zur gemeinsamen Ideenfindung.

Wie sieht Ihr Plan für die Weiterentwicklung von KI-Technologien mit Bezug auf Sprachverständnis aus?

ConZNet ist ein Akronym für „Context Zoom-in Network“. Der Name verdeutlicht, dass es enorm wichtig ist, den Kontext einer Aussage zu verstehen. Wir müssen die KI-Technologie dahingehend weiterentwickeln, dass sie kurze Sätze verstehen und analysieren kann. KI-Algorithmen müssen aktuelle Nachrichten analysieren können, anstatt nur bestehende Datensätze in ihre Berechnungen einzubeziehen. So können wir sie dazu bringen, passendere Antworten auf Fragen zu geben. Außerdem arbeiten wir daran, dass ein KI-Algorithmus selbständig Aussagen wie „es gibt leider keine passende Antwort auf Deine Frage“ treffen kann. Das sogenannte „Abweisungs-Problem“ ist jedoch eine KI-Technologie, die große technische Schwierigkeiten mit sich bringt.

Was ist Ihr übergeordnetes Ziel bei der Weiterentwicklung von KI-Technologie?

Die Stärken von Samsung im Bereich der künstlichen Intelligenz sind die vielfältigen Erfahrungen, das Unternehmen hier vorweisen kann. Das sind zum einen die Erfahrungen mit Hinsicht auf die Verbindung zwischen Maschinen und Anwendungen. Zum anderen sind es die vielfältigen Kundenanforderungen im Internet der Dinge (IoT), das auf der vielfältigen Produktpalette von Samsung Electronics basiert. Diese Erfahrungen sowie die Zusammenarbeit mit globalen Partnern aus der Industrie werden dabei helfen, das Ziel der Entwicklung eines anwenderorientierten KI-Systems zu erreichen. Samsung Electronics hat erst kürzlich damit begonnen, globale KI-Zentren einzurichten. Wir werden die Arbeit mit den KI-Experten in den neuen Zentren leiten.