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Roboter & maschinelles Lernen

Ist das Alltag oder noch Zukunftsmusik?

Wenn Maschinen aus Big Data 1.700 Sprachaufzeichnungen und PDF-Dateien an einen fremden Nutzer senden, dann ist das ein… DSGVO-Verstoß?

Auf der Spur nach Big Data, maschinellem Lernen, IBM Watson & Google DeepMind

Künstliche Intelligenz, Roboter & maschinelles Lernen

Roboter, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (Artifical Intelligence) ist die Fähigkeit von Systemen, selbstständig zu lernen wie es bislang nur der menschlichen Intelligenz vorbehalten war. Dem inbegriffen sind Fähigkeiten wie Schlüsse zu ziehen, Zusammenhänge zu erkennen, aus Erfahrungen zu lernen und auch Einflussfaktoren aus der Umgebung zu berücksichtigen.

Bei dem Gedanken an KI, haben die meisten Personen einen Menschen ähnlichen Roboter im Kopf, mit dem sie sprechen können wie mit einem Menschen und der Aufgaben erledigen wie ein Mensch.
Ganz so abwegig ist dieser Gedanke nicht. So gibt es bereits Computer die Diagnosen von Erkrankungen in der Lunge stellen, sich an der Suche nach Rohstoffen oder Erdölvorkommnisse beteiligen und Ihren Einsatz in der Industrie gefunden haben.

Doch ist der Begriff Künstliche Intelligenz irreführend, da dieser annehmen lässt, dass damit eine unabhängige Reaktion des Programmes gemeint ist. Doch entspricht das nicht ganz der Wahrheit. So hat der Rechner zwar die Fähigkeit logische Schlüsse zu ziehen, zu urteilen und zu lernen, doch sind dessen Grundlage einerseits die Daten, worauf er Zugriff hat und andererseits dessen technische Beschaffenheiten. Mit der Technik ist vor allem die Speicherung von Daten und Auswertung der Lösungsmöglichkeiten gemeint.

Doch was dem Menschen gleicht, ist der Prozess, wie die Daten ausgewertet werden.

Ganz einfach, weil die Infrastruktur in Form von Daten gegeben ist und der Fortschritt der Technik passt. Das heißt, da ein Rechner nur aus den gespeicherten Daten schlau werden kann, ist es zunächst notwendig eine gewisse Datenmenge zu speichern. Dies war lange nicht möglich. Wenn wir nur auf die letzten 10 Jahre zurückblicken, hat sich hinsichtlich Datensammlung und Speicherung enorm was getan. Erst aus der Möglichkeit große Datenmengen zu speichern haben sich Begriffe wie Cloud und Big Data in unserem Sprachgebrauch etabliert.

Das aktuelle Problem – Big Data

Aber zuvor, was ist Big Data?

Laurie Miles, Leiterin der Analytik für den Big-Data-Spezialisten SAS, sagt:

“Den Begriff Big Data gibt es schon seit Jahrzehnten, wir haben die ganze Zeit daraus unsere Analysen gemacht. Er ist nicht groß, er ist einfach größer.”

Aber die Geschwindigkeit, Vielfalt und das Volumen der Daten haben den neuen Begriff verdient.

Wie unstrukturierte Daten entstanden sind

Die meisten traditionellen Daten waren strukturiert oder übersichtlich in Datenbanken organisiert. Dann wurde die Welt digital und das Internet kam hinzu. Somit entstand eine Vielzahl von sogenannten unstrukturierten Daten, die von all unseren digitalen Interaktionen generiert werden wie beispielsweise von E-Mails bis hin zu Online-Shopping, Textnachrichten, Tweets, Facebook-Updates und YouTube-Videos.

Und die Anzahl der Gadgets, die Daten aufzeichnen und übertragen, von Smartphones über intelligente Kühlschränke, industrielle Sensoren bis hin zu CCTV-Kameras, hat weltweit stark zugenommen, was zu einer explosionsartigen Zunahme der Datenmenge geführt hat.

Diese Datensätze sind jetzt so umfangreich und komplex, dass wir neue Tools und Ansätze brauchen, um sie optimal zu nutzen.

Bei unserem derzeitigen Stand der Technik, sind wir zwar fähig große Datenmengen zu sammeln und auch zu speichern. Doch sind diese Daten in den meisten Fällen eben unstrukturiert und können so vom Menschen nicht analysiert und ausgewertet werden. Das ist der Zeitpunkt, wo die Künstliche Intelligenz seinen Einsatz findet.

Mit anderen Worten, diese AI-Programme sollen in der Lage sein, ohne menschlichem Zutun, große, unstrukturierte Datenmengen zu verwerten und so aufzubereiten, dass diese wiederum vom Menschen genutzt werden kann. Das kann sogar so weit gehen, dass nicht nur verschiedene Lösungsvorschläge gemacht werden, sondern bereits vom System die beste Variante ausgesucht wird.

IBM Watson – neue Intelligenz für Unternehmen

Keine Zukunftsmusik, sondern bereits am Markt erhältlich ist IBM Watson. Diese KI-Plattform soll Unternehmen dienen, um neue Einblicke zu erlangen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Watson?

Zunächst werden Daten analysiert, das heißt auch unstrukturierte und natürliche Daten wie eine Spracheingabe, Bilder, Audiotaten, Videos und unstrukturierter Text. IBM Watson versucht dann diese Daten zu verstehen. Ein weiterer Schritt ist, dass Rückschlüsse gezogen werden. Das heißt, Watson hat die Fähigkeit personalisierte Empfehlungen zu liefern, basierend auf die Analyse von Persönlichkeiten anhand dessen Ton, Stimmung und Verhaltensform. Dabei ist Watson auch immer dabei zu lernen und sich so selbst zu verbessern.

Mithilfe von Watson können auch Chatbots entwickelt werden, die in einem Dialog aufgenommen werden können.

Besonderheiten von Watson: unstrukturierter Text wird nicht nur erkannt, sondern mit jeder Synonymbedeutung oder der besonderen Bedeutung von Sprichworten verstanden. Was bedeutet, dass nicht nur einzelne Wörter erkannt werden, sondern die Wörter im textlichen Zusammenhang, wie es wir Menschen tun.

So findet IBM Watson dessen Einsatz vor allem in Unternehmen, der Forschung und der Industrie.