Machine Learning (ML) – Smartphones mit NPU sollen schneller lernen

Von | 27. Januar 2018

Das Smartphone der Zukunft vor allem schlauer werden und dem Nutzer den Alltag erleichtern. Das lernende und selbstständig denkende Smartphone – eine Vision? Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind tatsächlich zwei der Themenschwerpunkte, die Entwickler dieses Jahr bei Smartphones vorantreiben möchten. Einige Smartphones verfügen bereits über sogenannte NPU Chips, der für derartige Rechenoperationen verantwortlich ist.

Was ist ein NPU?

Ein NPU ist ein sogenannter neuromorpher (neuraler) Prozessor. Er eignet sich insbesondere für die Erkennung und Analyse von bestimmten Mustern. Durch die Sammlung von Informationen lernen sie hinzu und können sich neuen Aufgaben anpassen. NPUs kommen bereits in einigen Smartphones, wie beispielsweise dem Huawei Mate 10 Pro oder iPhone X zum Einsatz. Hierbei handelt es sich aber nicht um eine komplett eigenständige CPU, sondern um eine spezielle KI-Einheit, die in den Hauptprozessor integriert ist. Prinzipiell kann auch der herkömmlich Smartphone Prozessor KI-Aufgaben bewältigen, da diese allerdings ziemlich rechenintensiv sind, wird er bei diesen Rechenoperationen vom NPU unterstützt. Die KI-Chips erledigt die Aufgaben nicht nur schneller, sondern zugleich auch wesentlich stromsparender, wovon die Akkulaufzeit profitiert. Ein Paradebeispiel hierfür ist der neue Kirin 970 Prozessor des Huawei Mate 10 Pro:

Die Anwendungsfelder

Am Smartphone werden KI und ML Features derzeit vorwiegend in Funktionen der Kamera integriert. Eine besondere Rolle spielt hierbei die Objekterkennung. Smartphones erkennen schon längst Gesichter, Tiere, Gebäude und vieles mehr. Das klappt bereits ziemlich gut. Die App Google Goggles erkennt beispielsweise ziemlich zuverlässig Sehenswürdigkeiten und stellt dem Nutzer hierzu weiterführende Informationen zur Verfügung. Weitere hilfreiche Funktionen, die man auch von Google kennt, sind beispielsweise die „Kamera-Live-Übersetzung“ beim Translator. Beim Google Pixel 2 verbessert sich sogar die Bildqualität der aufgenommenen Fotos.  Auch die Gesichtserkennungssysteme wie Apple Face ID funktionieren immer zuverlässiger und sicherer.

Ein weiteres Anwendungsfeld, das eine herausragende Stellung einnehmen wird, sind die digitalen Assistenten a la Siri, Cortana, Alexa und Google Assistant. Diese nehmen zunehmend eine immer wichtigere Rolle in unserem Alltag ein. Egal, ob die Suche der nächsten Bahnhaltestelle, die Steuerung unserer Smart Home Geräte,  oder die Terminplanung – sie bieten vielfältige nützlich Funktionen. Zukünftig soll es darum gehen, dass diese Assistenten durch die intelligente Verknüpfung von Informationen verstärkt kontextbezogen arbeiten. Auch die Kommunikation mit den Sprachassistenten soll durch verbesserte KI-Software auf das nächst höhere Level gepusht werden.

Datenschutzrechtlich bedenklich

Um intelligent agieren zu können, müssen die Smartphones erst einmal lernen. Dieser Lernprozess kann nur erfolgen, wenn sie mit den nötigen Daten in Form von Bilder, Texten und Nutzergewohnheiten gespeist werden. Insbesondere Google wertet sämtlich Nutzerdaten aus. Doch das tut Google selbstverständlich nicht nur, um den Nutzer eine optimale KI-User Experience zu bieten, sondern nutzt diese auch gleichzeitig zum Zwecke der individualisierten Werbung, der gezielten Beeinflussung und zum Ausbau seines riesigen Datenarchivs an personenbezogenen Daten. Apple beteuert hingegen, Daten nur anonymisiert auszuwerten („Differential Privacy“).

Smartphone mit KI-Chip – wer braucht’s?

Aktuell eigentlich noch niemand. Die Rechenoperationen, die ein solcher Chip leistet, kann ebenso ein herkömmlicher Mobilprozessor mit genügend Leistung übernehmen. Apps, die  zwingend einen NPU benötigen, gibt es überhaupt noch nicht. Doch warum ist dieses Thema den Smartphone Herstellern dann so wichtig? Sobald die KI-Anwendungen anspruchsvoller werden, kann ein derartiger Chip durchaus Sinn ergeben. Und anspruchsvoller werden KI-Anwendungen definitiv werden. Da KI-Features ständig durch Software Updates erweitert werden, könnte sich solch ein NPU Prozessor vielleicht schon bald als Vorteil herausstellen.

Was haltet ihr vom lernenden Smartphone? Wie wird es weitergehen? Besitzt jemand von euch bereits ein Phone mit einem solchen Chip?