Wie künstlich ist künstliche Intelligenz?
28/06/2021 |

Wie künstlich ist künstliche Intelligenz?

Schon lange hat sie in unser Leben Einzug gehalten, die
künstliche Intelligenz. Was genau verstehen wir darunter,
wie ist maschinelles Lernen einzuordnen und
wo kommt KI überall zum Einsatz?

AI - How artificial is artificial intelligence

Digitale Transformation, Automatisierung, Prozessoptimierung, Technologie-Tools zur Unterstützung von Arbeitsabläufen……all das sind Schlagworte, die uns immer öfter begegnen. Das Jahr 2020 mit seinen neuen, großen Herausforderungen hat diesen Themen einen wahrhaftigen Schub beschert. Die Corona-Pandemie beschleunigt die Digitalisierung der Wirtschaft noch einmal deutlich. Home Office wurde quasi über Nacht der neue Standard, Konferenzen und Veranstaltungen werden mehr und mehr durch virtuelle Erlebnisse ersetzt. Kunden kaufen verstärkt online und fragen Informationen über digitale Kanäle und soziale Medien ab.

Es geht jetzt also ganz besonders um die Unterstützung und Optimierung von Abläufen und Prozessen. Die digitale Transformation oder besser gesagt mit ihr einhergehende veränderte und optimierte Arbeitsweisen können der Schlüssel dafür sein. Wer also bisher nicht aktiv geworden ist, sollte sich spätestens jetzt einen großen Schritt in Richtung Digitalisierung bewegen.

Fakt ist, dass Unternehmen, die in den letzten Jahren bereits Digitalisierung und Modern Work vorangetrieben haben, nun bevorteilt sind. Nun heißt es, die Veränderungen bzw. Herausforderungen als Chance zu nutzen.

Es besteht wohl gerade jetzt, in Zeiten der Pandemie Konsens darüber, dass Technologie unumgänglich ist, um die Krise zu meistern und mit möglichst wenig Schaden aus ihr hervorzugehen.

In diesem Zusammenhang wird vermehrt das Thema künstliche Intelligenz (KI), oder Artificial Intelligence (AI) erwähnt.

Eng verbunden mit künstlicher Intelligenz ist das sogenannte Machine Learning (ML). Fälschlicherweise werden die Begriffe KI und ML oft verwechselt oder gleichgesetzt. Dabei ist Machine Learning nicht dasselbe wie künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz beschreibt Anwendungen oder Technologien, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen oder Beurteilen erbringen. Es geht also um Kompetenzen, oder um das imitieren von Kompetenzen, die originär und bisher nur Menschen zu eigen waren. Dazu gehören auch Sprach- und strategisches Denkvermögen.

Oft geht es primär um methodische Fragen, wenn von KI gesprochen wird. Genauso wie es nicht „die eine Intelligenz“ gibt, gibt es auch nicht „die eine künstliche Intelligenz“. Genaugenommen wäre somit die Nutzung des Begriffes „KI-Methoden“ wahrscheinlich sinnvoller oder sogar richtiger, aber offensichtlich wird KI als Begriff einfach als „schöner“ empfunden.

Maschinelles Lernen oder Machine Learning ist dabei lediglich ein Teilgebiet künstlicher Intelligenz, wenn auch ein wichtiger und beschreibt die Erzeugung von Wissen aus Erfahrung. Diese Technologie lehrt Computer vereinfacht ausgedrückt aus Daten, Anwendung und Rückmeldungen (Feedback) zu Entscheidungen zu lernen und dadurch Aufgaben immer zufriedenstellender zu bewältigen. Die dabei zum Einsatz kommenden Algorithmen können aus unstrukturierten Daten wie Text oder Bilder Muster erkennen und ableiten und selbstständig Entscheidungen treffen.

Selbstlernende Algorithmen allerdings gehören eher ins Reich der Mythen. Es reicht nicht, Algorithmen einfach nur „mit Daten zu füttern“ und dann lernen sie von selbst.

Selbstlernende Algorithmen allerdings gehören eher ins Reich der Mythen. Es reicht nicht, Algorithmen einfach nur „mit Daten zu füttern“ und dann lernen sie von selbst. Vielmehr werden sie durch beispielhafte Daten geschult oder trainiert. Ein interessantes Beispiel sind hier die Authentifizierungsmethoden, bei denen wir aus einer Bilderauswahl alle Bilder, die Berge oder Brücken oder Autos zeigen, auswählen müssen. Bei der beispielhaften Bilderauswahl (und auch vielen weiteren, ähnlichen Methoden) – den sogenannten CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) – geht es im Wesentlichen nicht darum, künstliche neuronale Netzwerke zu trainieren, sondern schlicht darum, zu „beweisen“, dass man ein Mensch und keine Maschine ist. Hierbei soll verhindert werden, dass Automatismen entsprechende Funktionen bedienen, wie z.B. das Erstellen von Foreneinträgen oder Anfragen. Es geht also um eine Art der Identifizierung, gleichwohl lassen sich aber mit solchen Ergebnissen natürlich entsprechende Netzwerke trainieren.

All diese Vorgänge dienen also auch zum Füttern der KI von Google, um Bilder zu erkennen, einzuordnen und an anderer Stelle dieses Gelernte nutzen zu können.

Beim maschinellen Lernen wird zwischen verschiedenen Arten differenziert.

Arten des maschinellen Lernens

  • Das unüberwachte Lernen
    Hier geht es um die Erkennung von Mustern in Daten. Ein Algorithmus erhält Eingaben und kreiert daraus zum Beispiel anhand von Ähnlichkeiten ein Modell.
  • Das überwachte Lernen
    Dabei geschieht das Lernen durch Training anhand von Daten mit bereits bekannten Outputs. Zum Beispiel wird definiert, welcher Rubrik ein Inhalt zugeordnet werden soll. Vom System wird dann bestimmt, welche Begriffe in den einzelnen Rubriken am meisten oder eben gar nicht vorkommen. Neue Texte werden nun auf diese Wörter geprüft und können so der entsprechenden Kategorie zugewiesen werden.
  • Das bestärkende Lernen
    Bei dieser Art des Lernens reagiert ein Algorithmus auf Belohnung. Auch hier ist das externe Feedback unabkömmlich und ein Computer muss trainiert werden, indem er zum Beispiel beim Erlernen eines Spiels verliert oder gewinnt.

Besonders deutlich werden Fortschritte der künstlichen Intelligenz heutzutage beim Verarbeiten der natürlichen Sprache. Darum geht es beim sogenannten Natural Language Processing (NLP), was unter anderem bei Sprachdiensten wie Siri oder Alexa zur Anwendung kommt.

Beim Deep Learning verwendet der Algorithmus künstliche, neuronale Netze, um Entscheidungen zu treffen. Damit können Zusammenhänge auch in sehr großen Datenmengen erkannt werden.

Seit wann gibt es denn die künstliche Intelligenz?

Irgendwie klingt künstliche Intelligenz ja immer noch ein wenig nach Science Fiction und man vergisst, dass es dieses Phänomen nicht erst seit 10 Jahren gibt. Wissenschaftler haben künstliche Intelligenz immer weiter vorangetrieben.

Als Geburtsstunde des Begriffes „Künstliche Intelligenz“ lässt sich der Sommer 1956 nennen, als der US-amerikanische Logiker, Informatiker und Autor John McCarthy eine sechswöchige Konferenz zum Thema künstliche Intelligenz am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire, organisierte.

Diese Dartmouth Conference gilt als Auftakt der Forschung zur künstlichen Intelligenz. Mc Carthy gründete gemeinsam mit dem amerikanischen Forscher Marvin Minsky das bis heute führende MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL).

Marvin Minsky behauptete 1970, dass Maschinen in wenigen Jahren Shakespeare lesen würden.

Ein wohl noch heute bekannter Meilenstein ist das Jahr 1997, als ein Computer den damaligen Schachweltmeister Kasparov in einem Turnier besiegte. Ebenso bemerkenswert waren die Ereignisse von 2005 und 2010, als das Fahrzeug „Stanley“ als erstes vollkommen autonomes Landfahrzeug einen Parcour durch die Wüste südwestlich von Las Vegas bewältigt (2005) und der IBM Computer „Watson“ in der Show „Jeopardy“ gewinnt, weil er die gestellten Fragen schneller und genauer analysieren kann als seine menschlichen Mitstreiter (2010).

Nicht zu vergessen natürlich auch die Geburtsstunde von „Siri“ als Teil des iPhone Betriebssystems 2011. Die Spracherkennungssoftware unterstützt bei täglichen Aufgaben und kann per Sprachbefehl zum Beispiel Kalendereintragungen oder eine Internetsuche vornehmen.

Berührung mit KI

Wahrscheinlich glauben nur noch wenige, sie hätten bisher noch keine Berührung mit KI gehabt. Und natürlich haben Sie recht. Aber wie oft wir in unserem Alltag tatsächlich KI nutzen, ist uns sicher nicht immer völlig klar.

Digitale Assistenten

Klar – an die denken viele sicher zuerst, wenn man von künstlicher Intelligenz spricht. So nutzen Smartphones KI heute, um das Nutzererlebnis so persönlich wie möglich zu gestalten. Sprachassistenten beantworten unsere Fragen, machen uns Vorschläge und helfen uns bei der Organisation unserer Alltagsaufgaben.

Suche im Internet

Ein Vorgang, den jeder von uns inzwischen täglich und mit großer Sicherheit mehrfach durchführt. Inzwischen sogar fast eher unbewusst. „Weißt Du…..?“ „Google doch mal…“. So geht es heute. Völlig normal.

Übersetzungen

Besonders im beruflichen Alltag ist Mehrsprachigkeit heute so gut wie unumgänglich. Zumindest Englischkenntnisse benötigt man, denn die meisten Unternehmen sind international aufgestellt. Aber auch, wenn man sich in Meetings oder Konferenzen in der anderen Sprache austauscht, so werden für die schriftliche Kommunikation oder längere Texte zumindest zum Vorübersetzen oft Übersetzungstools genutzt. Auch diese stützen sich auf künstliche Intelligenz.

Shopping

Kunden erhalten online heute personalisierte Empfehlungen. Hier wird KI genutzt, um auf Basis von bereits getätigten Käufen oder auch Produktsuchen möglichst passende Angebote zu unterbreiten. Man kann sich gut vorstellen, dass KI also auch für den Handel von großer Bedeutung ist.

Das waren nur einige Beispiele, wo uns KI im täglichen Leben begegnet.

Einsatz von KI

Im Großen und Ganzen können wir sagen, dass KI in nahezu allen Bereichen an Bedeutung gewinnt.
Grundsätzlich ist KI für alle Branchen von Interesse, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen.

Egal ob in der Herstellung, in der die Qualitätskontrolle durch Algorithmen unterstützt werden kann oder sogar im Gesundheitswesen, wo zum Beispiel ein KI-Programm für Notrufe entwickelt wurde, um Herzstillstände mittels eines digitalen Assistenten schneller und präziser zu diagnostizieren.
Selbst in der Landwirtschaft kommt KI zum Einsatz. So können Roboter zum Unkraut jäten eingesetzt werden, wodurch die Nutzung von Herbiziden verringert wird.

KI am Service Desk

Auch für Service Management Systeme wie OTRS spielt künstliche Intelligenz eine Rolle, bzw. wird konkret über einen möglichen Einsatz nachgedacht. Das macht auch Sinn, denn sie werden ja vor allem auch zur Strukturierung von Kommunikation, Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben und Optimierung von Prozessen genutzt.

Also professionelle, technologische Unterstützung um die Anliegen von in- und externen Kunden optimal und effizient zu bearbeiten. In Zeiten vermehrt dezentral agierender Teams besonders wichtig. Im Fall von OTRS wird schon länger geprüft, in welcher Form KI sinnvoll zum Einsatz kommen kann. Klar ist, dass es dabei vorrangig um Automatisierung und Unterstützung der Agenten gehen soll, zum Beispiel durch maschinelle Klassifizierung und Zuordnung von Supportanfragen.

Eine wichtige Rolle für KI bei zeitgemäßer Service Management Software spielen Analysen und die intelligente Anreicherung mit Daten und Informationen.

KI kann die Arbeit eines Service Desks erleichtern.

KI kann die Arbeit eines Service Desk in jedem Fall deutlich erleichtern. So können Agenten immer die zum eingegebenen Text passenden Informationen oder Einträge aus der Wissensdatenbank vom System zur Verfügung gestellt werden. Idealerweise erhält er sogar alle wichtigen Infos zum Nutzer, wie zum Beispiel SLAs oder Vertragsdetails.

Auch für das Management, deren Aufgabe Aufrechterhaltung oder Optimierung von Effizienz und Qualität des Service Desks ist, kann KI von großem Nutzen sein, wenn es um Analysen und Reporting geht. Zum Beispiel, indem die KI anhand von Inhalten Tickets zu Rubriken zusammenfasst und so erkennbar macht, für welche Themen besonders viele Tickets oder Incidents erfasst wurden. Idealerweise unabhängig davon, wie Vorfälle beschrieben oder kategorisiert wurden.

In nahezu jeder Branche werden aktuell Ideen und Möglichkeiten entwickelt, um durch die Automatisierung von Prozessen die Effizienz zu steigern. So entsteht Freiraum für Kreativität und strategische Aufgaben.

Macht uns die KI arbeitslos und wie wird es weitergehen?

Sehen wir die Situation zunächst einmal positiv. KI vereinfacht und automatisiert Arbeitsabläufe, entbindet Menschen also von immer wieder kehrenden Aufgaben. Das schafft Freiraum für andere Aufgabenbereiche. Zudem ermöglicht sie aufgrund einer besseren Datenbasis schnellere Entscheidungen. So können Unternehmen einfacher auf sich ändernde Umstände reagieren und sich neuen Marktgegebenheiten anpassen. Das bedeutet, KI erhöht die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.

Aber ja, wenn Roboter oder Maschinen Arbeiten übernehmen, werden dadurch Arbeitsplätze wegfallen. Die Arbeit selbst wird dadurch aber nicht weniger, denn es entstehen neue Aufgabenbereiche. In erster Linie wird KI uns helfen, Tätigkeiten zu übernehmen, die monoton sind und somit kreative Arbeitsplätze schaffen.

Zusammenfassend lässt sich konstatieren, dass KI Menschen nicht ersetzen kann, denn sie ist immer auf die Programmierung und Input des Menschen angewiesen. Außerdem ist künstliche Intelligenz immer „künstlich“, d.h. konstruiert und wird per Definition nie „echt“ sein. Solange wir als Menschen keine „echte Intelligenz“ in nicht-menschlicher Form erschaffen, wird künstliche Intelligenz niemals in der Lage sein, echte Intelligenz zu ersetzen.

Auch, wenn Maschinen heute bereits über analytische Fähigkeiten verfügen, mit denen sie auch durchaus komplizierte Entscheidungen treffen können, reicht das dafür genutzte Wissen nicht immer. Es fehlt die menschliche Intuition, die bei vielen Entscheidungen heute aber eine große Rolle spielt.

Computer können ein Auto lenken oder einen Termin ausmachen und ein Schachspiel gewinnen. Aber sie wissen nicht, wie sich das anfühlt, weil sie nun mal Maschinen bleiben.

Text:
Photos: Possessed Photography via unsplash.com

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