Tour durchs Valley

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Wissenschaftler bloggen zu den Trends, Technologien und Menschen, die sie bestimmen, und den Folgen für Wirtschaft und Gesellschaft

Künstliche Intelligenz als Geheimwaffe

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Kaum ein Trend wurde in den letzten Monaten so gehypt wie Artificial Intelligence (AI) – oder zu Deutsch Künstliche Intelligenz (KI). Im Silicon Valley wird immer mehr Risikokapital in Start-ups gepumpt, die das Thema treiben, und auch die Obama-Administration hat im Oktober 2016 AI als Thema von nationalem, strategischem Interesse ausgerufen. Insbesondere die großen Spieler haben AI ganz oben auf die strategische Agenda gesetzt. Google, Facebook, Microsoft, IBM oder Amazon – sie alle sehen in der Künstlichen Intelligenz eine Schlüsselinnovation. Ihre neue Leitorientierung lautet: „AI first”, also “künstliche Intelligenz zuerst”.

Doch warum erhält das Thema gerade jetzt strategische Bedeutung? AI-Lösungen kommen in nahezu allen aktuellen digitalen Trends zum Einsatz: Im Internet der Dinge ebenso wie in neuen Ansätzen der Robotik oder bei sprachgesteuerten Assistenzsystemen wie Alexa, Assistant oder Siri. Der aktuelle Höhenflug von AI resultiert vor allem aus den Fortschritten im sogenannten Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning. Hierbei handelt es sich um Systeme, die mit Hilfe von selbstlernenden und -optimierenden Algorithmen eigenständig Lösungen für Probleme finden können. Dazu wird Lernsoftware mit Massendaten gefüttert und daraufhin trainiert, in den Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. In der Öffentlichkeit sorgten selbstlernende Systeme jüngst für Furore, weil sie inzwischen auch Profis in komplexen Strategiespielen wie Go besiegen und damit ihre Leistungsfähigkeit demonstrieren.

© dpaIst auch im Alltag immer häufiger behilflich: Künstliche Intelligenz, hier in Form des Assistenzsystems Siri

Es ist nicht verwunderlich, dass AI-Ansätze erst im Zuge der Verbreitung von Cloud-Infrastrukturen ins Fliegen kommen und das Thema gerade jetzt so große Aufmerksamkeit erfährt. Denn um Algorithmen in unterschiedlichsten Anwendungsfeldern kostengünstig zu trainieren und aussagekräftige Modelle zu generieren, bedarf es umfangreicher Rechenkapazitäten und einer enormen Menge an Daten. Für ein valides Modell für das autonome Fahren müssen laut einem Interviewpartner etwa sechs Milliarden Kilometer Autofahrt aufgezeichnet werden. Tesla lässt daher den Autopiloten seiner Elektrofahrzeuge permanent alle Nutzungsdaten seiner Kunden aufzeichnen und über die Cloud an seine Rechenzentren senden. So gewinnt der Autohersteller einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz, die ihre Autos nicht “in” der Cloud beobachtet. Beides – Rechenkapazität und Massendaten – wird mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Lösungen in neuer Qualität verfügbar. Gleichzeitig nimmt mit dem Aufstieg des Internets der Dinge die Menge an Daten rapide zu und es entstehen neue Möglichkeiten für datengetriebene Geschäftsmodelle.

Es überrascht nicht, dass die großen Cloud-Anbieter wie Google, Amazon, Microsoft und IBM Machine-Learning-Services und Produkte auf ihre Plattformen aufgenommen haben. Sie versuchen damit, eine strategische Position in den Wertschöpfungssystemen zu besetzen. Dabei spielen ihnen zwei Aspekte in die Hände: Zum einen verfügen sie über gigantische Datenmengen und zum anderen besitzen sie die Fähigkeit, aus diesen Massendaten Geschäfte zu generieren. Denn die Internet-Giganten können nicht nur Daten sammeln und analysieren, sondern vor allem monetarisieren – das ist ihre eigentliche Kernkompetenz. Dabei nutzen sie nicht nur ihre starke Stellung im Internet, sondern oft auch Crowdworking-Plattformen wie Amazon Mechanical Turk oder Crowdflower, um Arbeitskräfte zu rekrutieren, die ihre Algorithmen trainieren.

Die vermeintlichen Spielereien von Google und Co in den Anfängen des Internets entpuppen sich nun als strategische Kernkompetenz und zwar in allen Branchen: von Logistik und Mobilität, über Marketing und Medizin bis hin zur industriellen Fertigung. Wenn also die Cloud und das Internet der Dinge die Brücken sind, um die Digitalisierung in die „Old Economy“ zu treiben, ist AI die Geheimwaffe, mit der die Internet-Giganten versuchen, eine starke Stellung in den Wertschöpfungssystemen der Zukunft zu erobern.

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3 Lesermeinungen

  1. Der Mensch sollte auf große Spiegler bauen.
    Intelligente Kriegsrhetorik weltweit…s.Weltgegenwartgeschehen.
    Wie wär’s mit Vernunft, Ratio, Geistgleichgewicht, Balance…
    Selbsterkenntnis und Einsicht…dann wird aus spielen spiegeln!?

  2. Spracheingabe, das ist doch nur ein User Interface
    Schon in den 1990ern habe ich schon IBM ViaVoice erworben. Nach ein bisschen Herumspielen verstaubte das irgendwo im System. Ehrlich gesagt bin ich nicht der Typ, der dauernd mit seinem Computer plappert. Gerade für den Rest der Familie ist das ziemlich nervig. Demgegenüber ist der Nutzen gering. Vielleicht ist so etwas nützlich, wenn man viel zu diktieren hat und die Hände nicht frei, beispielsweise bei einem Pathologen. Cortana habe ich nach Installation von Windows 10 gleich mal abgeschaltet. Mit Siri hatte ich im letzten Jahr folgendes Erlebnis „Siri, wie ist das Wetter in Sri Lanka“, woraufhin mir Siri einen allgemeinen Vortrag über Colombo gehalten hat. Über das Wetter habe ich auf diese Weise nichts erfahren. Grundsätzlich kann Spracherkennung inhaltlich nichts, was ich nicht auch über die Tastatur eintippen könnte, und da hapert es mit dem Denkvermögen der KI weiterhin. Selbst einfachste Konstrukte wie logische Verknüpfungen in Abfragen, Filtern u.ä. sucht man verge

  3. AI &KI? definiren wir doch erst mal: Was ist Intelligenz?
    Selbst lernende Systeme, die aus Vergangenem anhand von „Gewesenem“ Schlüsse ziehen, um „Entscheidungen“ für die Zukunft zu generieren.
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    In statischen Systemen, bzw. Systemen mit begrenztem Raum&Regeln machbar. Lernen von Mustern um „ähnliche Muster“ zu erkennen & dann Entscheidungen zu treffen?
    Wenn dann die Muster/Informationen nur Bruchstückhaft vorhanden sind? Menschen können mit Teilinformationen Schlüsse ziehen, Handlungen ableiten, aber nicht „mechanistisch“ weil sie X-Erfahrungen verarbeitet haben, sondern über den Weg Analogie, Gefühl, Instinkt, … nicht immer ganz richtige, doch oft brauchbare.
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    Im „Krieg der Kerne“ mit den bekannten Datensätzen dürfte das für IT kein Problem sein, doch was geschieht wenn der Faktor Zeit & EXTERNE Sensoren dazu kommen?
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    Erinnert mich an den Diskurs „Determinierte Welt! (18XX & ff) Im Prinzip machbar, wenn ALLE Informationen zu Verfügung stehen, doch wann stehen die JE bereit?… Etwas „vermessen“ die

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