Facebook trainiert KI, um irrelevante und veraltete Daten auszusortieren

Facebook hat ein Paper veröffentlicht, in dem man eine recht interessante Technik beschreibt: Eine KI würde gezielt trainiert, um zwischen aktuellen und wichtigen sowie veralteten und irrelevanten Daten zu unterscheiden. Somit wäre es automatisiert möglich, unbrauchbare Daten auszusortieren. Für das soziale Netzwerk ist das natürlich ein interessantes Projekt, kann es auch für die Auswertung von Nutzerdaten hilfreich sein.

Normalerweise ist es für Plattformen wie Facebook begrüßenswert, wenn sich langfristig immer mehr Daten ansammeln. Allerdings kommt irgendwann der Punkt, an dem viele Daten für spezifische Auswertungen irrelevant sind. Die schiere Masse an Informationen erschwert es dann, zu einem sinnvollen Ergebnis zu kommen. Das stellt auch Algorithmen und künstliche Intelligenz vor Herausforderungen, denn die Informationsflut, die Menschen kreieren, nimmt immer weiter zu – und alte Informationen verschwinden ja nicht plötzlich. Selektion wird also immer wichtiger.

Im Wesentlichen versuchen die Forscher von Facebook Daten eine Art Verfallsdatum zu geben. Dazu setzt man auf eine Technik namens Expire-Scan. Neurale Netzwerke sollen dadurch effizienter Daten speichern und sortieren können – je nachdem wie ihre Tasks aussehen. KIs könnten dann erkennen, welche Daten sie aktuell oder in Zukunft noch benötigen und veraltete Daten entsprechend ausschließen. Dabei kann Expire-Scan auch anhand der vermuteten Wichtigkeit der Daten kurze oder lange „Haltbarkeitsdaten“ vergeben.

KI kommt dadurch in die Lage wichtige Informationen länger aufzubewahren und unwichtige schneller zu „vergessen“ – gar nicht so unähnlich dem menschlichen Gedächtnis. Etwa wird sich kaum jemand an einen Routine-Arzttermin von vor zwei Jahren erinnern, sehr wohl aber an den eigenen Geburtstag. Die Wissenschaftler Facebooks erklären, dass Expire-Scan bei neuen Daten nicht nur die eigenständige Wichtigkeit des Bruchstücks einbeziehe, sondern auch die Verknüpfungen mit anderen Informationen – sodass jene dann auch neu bewertet werden. Daraus kann sich also durchaus ein komplexes Geflecht ergeben.

Was simpel klingt, ist für künstliche Intelligenz eine Herausforderung. Denn es geht um mehr als nur „Daten speichern“ und „Daten löschen“, sondern eine Erstellung von Hierarchien, Verknüpfungen und zeitlichen Einordnungen sowie ständigen Neubewertungen. Vor allem die Beziehungen der Datenfragmente untereinander ist eben auch ein wichtiger Faktor. Laut den Wissenschaftlern sei Expire-Scan zwar noch in einem frühen Stadium, sei aber ein weiterer Schritt auf dem Weg hin zu KI-Systemen, die menschlicher würden. Interesse am Paper? Ihr findet es hier!

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