Künstliche Intelligenz

Selbstlernende Maschinen nutzen Big Data und Cloud-Computing, um laufend die abhängigen Prozesse zu optimieren.

von Andreas Fuhrich

Eine eindeutige Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz (KI) sucht man zwar vergebens, aber zumindest für den aktuellen, die Wirtschaft betreffenden Diskurs lässt er sich relativ klar skizzieren. Im Wesentlichen lässt sich er sich dabei in die Bereiche des maschinellen Lernens und des Cognitive Computings aufteilen:
Unter maschinellem Lernen versteht man die Fähigkeit eines künstlichen Systems, aus Erfahrung Wissen zu generieren. Dabei werden nicht nur Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt, wodurch es in die Lage versetzt wird, auch unbekannte Daten beurteilen zu können. Kognitive Systeme gehen bei der Humanisierung der Maschine noch einen Schritt weiter. Neben der Fähigkeit des Lernens sind sie auch in der Lage, mit Ambiguitäten und Unschärfen umzugehen. Wichtige Voraussetzungen für eine KI beim „natürlichen“ Umgang mit menschlicher Sprache oder dem Deuten von Emotionen aus einer Gesichtsmimik.

Durch die Entwicklung der Informationstechnologie sind immer größere Datenmengen (Big Data) verfügbar. Diese enthalten oft implizites Wissen, das, wenn es bekannt wäre, große wirtschaftliche oder wissenschaftliche Bedeutung hätte. Unter Data-Mining versteht man die Suche nach potenziell nützlichem Wissen in großen Datenmengen – maschinelle Lernverfahren gehören zu den Schlüsseltechnologien innerhalb dieses Gebiets. Sie unterstützen den Data-Mining-Prozess vor allem beim Aufspüren neuer Muster und Gesetzmäßigkeiten. Andererseits unterstützt der Data-Mining-Prozess aber auch das maschinelle Lernen, indem dadurch neue Lerndaten zur Verfügung gestellt werden.

Zusätzlich profitiert das maschinelle Lernen von den Entwicklungen der Cloud-Technologie, denn flexible Rechenkapazitäten und Managed Services machen den Einsatz von Machine-Learning einfacher. Die großen Cloud-Anbieter wie Amazon, Google und Microsoft bieten Machine-Learning bereits als Schnittstelle (API) an. Durch Open-Source-Projekte wie Prediction.io oder TensorFlow steht zudem Technologie frei zur Verfügung, auf der man aufsetzen kann.

Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden sich die Ausgaben für Infrastruktur, Software und Plattformen, Algorithmen-Design und verbundene Dienstleistungen von rund  1,96 Mrd. Euro in 2015 auf rund 15 Mrd. Euro im Jahr 2020 nahezu verzehnfachen.(1)

Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz entstehen dabei für nahezu alle Branchen, weshalb sich CIOs und Digitalisierungsverantwortliche darauf gefasst machen sollten, dass nicht nur unternehmensintern diese Art von Skills nachgefragt werden. Die Anzahl an Machine-Learning-Spezialisten ist begrenzt und die Schnittmenge derjenigen, die auch noch Business-Verständnis mitbringen, umso kleiner. Für Unternehmen ist es daher umso wichtiger, sich rechtzeitig um Experten für den eigenen Betreib zu bemühen, z. B. durch Kooperationen mit Universitäten, um unmittelbar die Nachwuchskräfte zu binden, die auf dem freien Arbeitsmarkt kaum zur Verfügung stehen werden.

(1) „Künstliche Intelligenz und echte Profite – Machine Learning auf dem Weg in den Mainstream“, von: Carlo Velten, 2016, URL: https://www.crisp-research.com/kunstliche-intelligenz-und-echte-profite-machine-learning-auf-dem-weg-den-mainstream/ (Abgerufen: 24.November 2016).

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