KI-Marketing

Machine Learning - der neue App-Trend

Das Label „Künstliche Intelligenz“ ist inzwischen auch für mobile Apps attraktiv. Oft werden dabei dem Nutzer Entscheidungen abgenommen.

KI-Prozessor

Immer mehr Apps setzen KI-Verfahren ein

Immer mehr Apps und Produkte für Endkunden werben mit Künstlicher Intelligenz (KI). Sofern es sich dabei nicht um reine Luftnummern für das Einwerben von Venture Capital handelt, geht es meist um Machine Learning. Die entsprechenden Anwendungen richten sich auf die Erkennung von Mustern im Verhalten der Anwender. So nutzt der Echo Look ein Ganzkörperbild seines Benutzers, um anhand des aktuellen Outfits auf weitere, demselben Stil entsprechende Mode zu verweisen.

Der Smart Speaker mit Kamera weiß, welche Kleidungsstücke am besten zueinander passen, weil sein Machine-Learning-Modell anhand von vorgegebenen „Style Guides“ trainiert wurde – welche Farben passen zueinander, welche Kleidungsstücke können sinnvoll kombiniert werden und so weiter. In einfacher Form hat so etwas inzwischen jeder Onlineshop: Anhand der bisherigen Einkäufe oder angeschauten Produkte werden Empfehlungen gegeben, die mal mehr, mal weniger die Wünsche des Konsumenten abbilden.

Der Machine-Learning-Feed von Tik Tok

Doch inzwischen gibt es auch eine ganze Reihe von Apps, die Machine Learning und andere KI-Verfahren deutlich stärker integrieren. Ein gutes Beispiel ist die populäre Teenie-App Tik Tok. Auf dem Videoportal speichern die Nutzer maximal 60 Sekunden lange Videoclips, die sie mit der Smartphone-Kamera aufnehmen. Sie ist die offizielle Nachfolgerin der Payback-App Musica.ly, geht aber weit darüber hinaus. Die Bandbreite der Clips erinnert an Vine, der legendären Miniclip-App. Hier wie dort finden sich neben Musikvideos auch Tutorials, Memes, Sketche, Parodien und vieles mehr.

Im Unterschied zu anderen Apps dieser Art wird der „Feed“ eines Nutzers vollständig durch Machine Learning erzeugt. Die App wertet dafür aus, wie lange der Nutzer ein Video angeschaut hat oder ob er es direkt weggewischt hat. Selbst die Geschwindigkeit des Wischens wird genutzt, da sie die Stärke der Ablehnung eines bestimmten Videos ausdrückt. Hinzu kommt die Auswertung der Likes, Follows und noch ein wenig Zufall, damit der Nutzer auch andere als die bevorzugten Videos zu sehen bekommt. So ist Machine Learning inzwischen zum Kern dieser App geworden, denn der Nutzer bestimmt sein „Unterhaltungsprogramm“ in erster Linie über die Interaktion mit der App.

Machine Learning findet depressive Aussagen

Ebenfalls recht weit fortgeschritten bei KI ist Facebook. Das Unternehmen nutzt sie unter anderem, um die Inhalte von Bildern zu identifizieren. Weniger bekannt ist eine Anwendung, die in Europa wegen des Datenschutzes gar nicht eingesetzt werden darf: Ein Machine-Learning-Modell von Facebook durchsucht Postings nach Zeichen für Depressionen und Suizidgedanken. Sollte die KI-Anwendung so etwas entdecken, werden Facebook-Mitarbeiter verständigt, die zunächst einmal das Profil prüfen und mit dem Nutzer Kontakt aufnehmen. In einzelnen Fällen sollen sie sogar bereits Polizisten oder Notärzte zu der Person geschickt haben.

Facebook hat keine Details über das Machine-Learning-Modell verraten, aber es ist klar, dass es auf einem Datensatz mit entsprechend markierten Postings basiert. Darüber hinaus sucht es nach Anzeichen von Besorgnis in den Kommentaren, beispielsweise „geht es dir gut“ oder „kann ich dir helfen“. Zudem achtet es besonders auf Live-Videos, die unüblich viele Kommentare, Reaktionen und Meldungen haben – was auch immer das heißen mag.

Lösungen auf der Suche nach Problemen

Dies sind nur einige Beispiele. Interessant ist dabei, dass KI in Apps vor allem in China ein großer Trend ist, wie Chonnie Chan von Andreessen Horowitz in einem Blogbeitrag betont. Allerdings ist nicht immer auf den ersten Blick erkennbar, welchen Mehrwert ihr Einsatz bringt. So wird beispielsweise das „Matching“ von Personen für eine Partnerschaft bereits seit Jahrzehnten mit statistischen Methoden umgesetzt. Sie gehören zum Teil auch zu Machine Learning, etwa Entscheidungsbäume. Was nun genau dahinter steckt, ist nicht so einfach zu erkennen, aber sicher hilft auch in China das Stichwort KI für Popularität bei Usern und Kapitalgebern.

Das Problem mit dem nicht immer erkennbaren Nutzen haben auch Konsumentenprodukte vom KI-gestützten Kochassistenten bis hin zum Roboterhund. Letzten Herbst auf der IFA war zu sehen, dass inzwischen in jede Gerätegattung irgendwie KI gequetscht wird – und sei es als reines Marketing-Label. „Nichts davon war überzeugend“, meint Tech-Journalist Andrew Orlowski. „Nur eine Lösung auf der Suche nach einem Problem.“

Bildquelle: Thinkstock

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