Meilenstein in der KI-Entwicklung

Wann kommt die Superintelligenz?

Interview mit Pascal Reddig, Geschäftsführer bei TWT Business Solutions, über die Möglichkeiten von Deep Learning, einer mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen besonders effektiven Methode von Machine Learning

Pascal Reddig, TWT ­Business Solutions

Pascal Reddig, TWT ­Business Solutions

IT-DIRECTOR: Herr Reddig, wo liegen eigentlich genau die Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning?
P. Reddig:
Zunächst kann man zwei Ausprägungen unterscheiden, nämlich starke Künstliche Intelligenz (strong AI, general AI oder Superintelligenz) und schwache Künstliche Intelligenz (weak oder narrow AI). Letztere wird auf einen eng definierten Anwendungsbereich hin entwickelt. Beispiele sind automatisierte Bilderkennung oder die individualisierte Aussteuerung von Werbung. Hingegen ist es bis dato nicht gelungen, eine starke KI zu entwickeln. Diese Superintelligenz würde nicht mehr nur reaktiv handeln, sondern auch aus eigenem Antrieb heraus und wäre damit ähnlich dem Menschen mit eigenem Willen und universellen Fähigkeiten ausgestattet. In diesem Zusammenhang bezeichnen Machine Learning und Deep Learning selbstlernende Systeme, es handelt sich deshalb aus historischer Sicht um Weiterentwicklungen von Künstlicher Intelligenz.

IT-DIRECTOR: Wie funktioniert die Entwicklung einer Künstliche Intelligenz und wie hängt das mit Machine Learning und Deep Learning zusammen?
P. Reddig:
Eines der faszinierendsten Teilgebiete von KI ist sicherlich Machine Learning. Machine Learning nutzt einen Algorithmus zur Analyse von Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Anders als klassische Software, die Stück für Stück programmiert wird, lernt die Maschine im Training durch Testdaten und durch den Gebrauch von großen Datenmengen im Produktivbetrieb. Eine der großen Stärken ist die Analyse unstrukturierter Daten, die bis dato sehr schwer zu verarbeiten sind.

Einen Meilenstein erreichte die KI-Entwicklung im Oktober 2017. Das von der Google-Tochter Alphabet geschaffene „Alpha Go Zero“ schlug in internen Tests seine Vorgängerversionen im Strategiespiel Go. Diese hatten zuvor den besten menschlichen Spieler im Go geschlagen, was bis dahin auch für unmöglich gehalten wurde. Das Revolutionäre: Alpha Go Zero hat sich das Spiel selbst beigebracht, ohne dass es mit existierenden Spielzügen und Techniken gefüttert wurde wie vorherige künstliche Intelligenzen. Nur die Spielregeln wurden vorgeben – sämtliche Taktiken erlernte die Software eigenständig, indem sie millionenfach gegen sich selbst spielte. So ist Deep Learning mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen eine besonders effektive Methode von Machine Learning und die bedeutendste Zukunftstechnologie im Bereich Künstlicher Intelligenz.

IT-DIRECTOR: Wie wird KI momentan in Unternehmen eingesetzt?
P. Reddig:
Zentrale Anwendungsbereiche sind momentan die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Automatisierung von redundanten und leicht standardisierbaren Aufgaben. Ein Beispiel: In großen Unternehmen gibt es oft einen zentralen Posteingang, bei dem sämtliche Dokumente eingehen und dann manuell an die entsprechenden Sachbearbeiter zugestellt werden, häufig noch mit dem berühmten „Postwägelchen“. Dabei kann es sich um Postsendungen, aber auch E-Mails und Social-Media-Posts handeln. Ein Aufkommen von mehreren Zehntausenden Dokumenten ist dabei keine Seltenheit. Machine Learning kann aus der vergangenen manuellen Klassifizierung lernen und diese automatisch auf neu eingehende, unstrukturierte oder gar handschriftliche Dokumente anenden. Dadurch können Dokumente innerhalb von wenigen Millisekunden dem richtigen Sachbearbeiter übergeben werden.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die optische Erkennung von Objekten wie Produkten auf Fotos, Videos oder dem Livebild eines Smartphones. Dadurch lassen sich interaktive Produktkataloge erstellen, ohne Produkte mit QR-Code, RFID-Tags oder Beacons auszustatten. Für einen unserer Kunden haben wir eine solche mobile App entwickelt, welche Badkeramiken per Smartphone erkennt und somit Installateure und Handwerker zu Kennern der Produktkataloge macht. Dadurch werden Fehlbestellungen von Ersatzprodukten und Ersatzteilen beim Hersteller minimiert.

Eine weitere Anwendung sind Chatbots, die Kundenanfragen automatisiert beantworten oder weiterleiten können und sich während dieses Prozesses selbstständig weiterentwickeln. Auch die vollständige Automatisierung aller Inbound-Kanäle eines Unternehmens gehört zu Dienstleistungen, die progressive Digitalagenturen anbieten. Dabei kann es das Ziel sein, 80 Prozent der Anfragen automatisiert zu beantworten (z.B. Standardanfragen zu Produkten) und nur 20 Prozent manuell bearbeiten zu lassen. Entscheidend für den Projekterfolg sind jedoch das richtige Vorgehen und die richtige Wahl der Software, um unzufriedene Mitarbeiter und Kunden zu vermeiden.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 06/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Haben Unternehmen noch nicht viel Erfahrung mit Künstlicher Intelligenz, ist die Zusammenarbeit mit externen Experten ratsam. Denn dann sind schon im Vorfeld von KI-Projekten potentielle Flaschenhälse identifizierbar. Zudem lässt sich erschließen, welche Projekte wirklich umsetzbar sind. Zu den Flaschenhälsen gehören in vielen Fällen die Rechenleistung, die Verfügbarkeit hochwertiger Daten, die Wahl der richtigen Algorithmen und die Kollaboration zwischen internen Abteilungen.

IT-DIRECTOR: Wie wird sich KI weiterentwickeln?
P. Reddig:
Machine Learning und KI werden unser Leben stärker verändern als die technische Revolution durch das Internet. Im Gegensatz zu der Nutzung des Internets, über die jeder selbst entscheiden kann, wird KI unsere alltäglichen Abläufe unausweichlich prägen. Und das größtenteils, ohne dass es der Einzelne bemerkt, weil im Vordergrund komfortable und mächtige Services stehen, die im Hintergrund auf KI basieren. Dass KI die Menschheit bedroht mit dem Verlust von Arbeitsplätzen oder Kontrollverlusten, glaube ich nicht. Im Gegenteil: Die technologische Revolution gibt uns Zeit, uns auf die wesentlichen Aufgaben zu konzentrieren und Innovationen zu kreieren.

Bildquelle: TWT

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