20.04.2017 Was leistet KI heute?

Eine kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Von: Roberto Busin*

Beim Thema Künstliche Intelligenz (KI) denken viele zuerst an kühne Zukunftsvisionen in Science-Fiction-Filmen. Dabei sind bereits heute sehr viele Lebensbereiche davon durchdrungen.

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) erhält zunehmend Einzug in die verschiedensten Lebensbereiche.

Wohl kaum ein anderer Bereich der IT hat Kreative und Philosophen jenseits der Branche dermaßen in seinen Bann gezogen. Die Faszination für das Thema startete in den späten 50er Jahren, als sich das Potential von Computern immer deutlicher abzeichnete. Im Jahr 1970 erklärte dann Marvin Minsky, einer der führenden Köpfe im Bereich Künstliche Intelligenz, dass es innerhalb von drei bis acht Jahren Maschinen mit der durchschnittlichen Intelligenz eines Menschen geben werde, die Shakespeare lesen würden.

Auch fast 50 Jahre später ist die Realität davon weit entfernt. Heute definieren Experten Künstliche Intelligenz weitaus pragmatischer und verstehen darunter den Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung intelligenter Maschinen konzentriert, die wie Menschen arbeiten und reagieren. Im Lichte dieser Betrachtungsweise ist Künstliche Intelligenz ein voller Erfolg und in sehr vielen Bereichen des Lebens etabliert: Vom Einkaufen im Internet mit subtilen Empfehlungen auf Basis der Kaufhistorie bis hin zur Fahrt mit einem modernen Fahrzeug und seinen zahlreichen Assistenzsystemen. Experten sprechen in diesem Zusammenhang auch von der „schwachen künstlichen“ Intelligenz: es geht um die Unterstützung bei unterschiedlichen Aufgaben, nicht darum den Roboter als Menschen zu erschaffen.

Big Data als Tummelfeld für KI

In fast allen Bereichen der Künstlichen Intelligenz hängen die Fortschritte direkt mit der stark angestiegenen Rechenpower zusammen. Experten sprechen in diesem Zusammenhang vom KI-Effekt. Die besten Beispiele dafür sind Bild- und Mustererkennung, Spracherkennung, Maschinelles Lernen, die Entscheidungsfindung sowie automatisierte Übersetzungen. So werden Systeme zur Sprach- oder Musterkennung immer besser, je mehr sie mit Daten gefüttert werden. Beim gerade aktuellen Data Mining geht es dagegen meist darum, neue Muster und Gesetzmäßigkeiten in auf den ersten Blick zufällig erscheinenden Datensätzen zu erkennen.

In der Tat werden Big-Data-Prozesse aktuell als vielversprechende praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz betrachtet. In einer groß angelegten Infosys-Umfrage unter 1.600 Führungskräften spielt etwa bei 60 Prozent aller Befragten genau dieser Einsatzzweck die größte Rolle, gleichauf liegen Machine Learning und Predictive bzw. Prescriptive Analytics. Die drei strategischen Prioritäten in den nächsten drei Jahren sind dabei die Punkte Kundenzufriedenheit (50 Prozent), Verbesserung des Kundenerlebnisses (42 Prozent) und die Entwicklung von neuen Produkten und Services (42 Prozent). Statt HAL 9000 – dem cleveren aber bösen Computer aus dem Film 2001: Odyssee im Weltraum – regieren in vielen Unternehmen also intelligente Algorithmen, die Kunden das Leben deutlich erleichtern.

* Der Autor Roberto Busin ist Partner und Leiter Manufacturing Europa, Asien und Lateinamerika und Länderverantwortlicher für die Schweiz bei Infosys Consulting.

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