KI

Revolution oder Reformation?

Eine Killermaschine aus der Zukunft wird ins Jahr 1984 geschickt, um die ahnungslose Kellnerin Sarah Connor zu töten. Doch Sarah ist nicht ohne Schutz. Auch der Freiheitskämpfer Kyle Reese ist in die Vergangenheit gereist, denn Sarah ist der Schlüssel zur Rettung der Menschheit. Arnold Schwarzenegger gab 1985 in dem Film Terminator den bösen Cyborg – ein Mischwesen aus lebendigem Organismus und Maschine. KI lebt.

Der Film sorgte Mitte der 1980er Jahre dafür, dass sich viele Menschen das erste Mal mit KI – also Künstlicher Intelligenz – obwohl Intelligenz bei Arnie durchaus relativ ist – beschäftigten. Heute redet alle Welt über KI bzw. Artificial Intelligence (AI): Für die einen wird sie die Welt revolutionieren, für die anderen ist sie gefährlich, unkalkulierbar und ein Jobkiller.

„So weit, wie beim ,Terminator' sind wir nicht“, lacht Julian Mayland, Biotechnologe und Mitbegründer des Bielefelder Start-ups appweeve, das sich seit einigen Jahren mit Machine Learning im Sportbereich beschäftigt. 

Wie bei jeder Technologie gab es einen Hype-Zyklus. Erst die Initialzündung, dann folgten die überzogenen Erwartungen, die in einem Tal der Enttäuschung mündeten. Jetzt setzt die Phase der wirklichen Produktivität ein.

... beurteilt Julian Mayland die Entwicklung, die übrigens schon in den 1930er Jahren einsetzte. Der britische Logiker, Mathematiker, Kryptoanalytiker und Informatiker Alan Turing war der erste Wissenschaftler, der erforschen wollte, was Maschinen intelligent macht. In den 1950ern gab es erste Algorithmen als Grundlage der Künstlichen Intelligenz. In den folgenden Jahrzehnten war man schier berauscht von den Möglichkeiten der KI, bis – wie geschildert – eine Ernüchterung folgte.

Im Jahr 2010 kam die große Revolution, wie das Bielefelder IT-Beratungsunternehmen mindsquare ausführt, denn die Technologie, Kapazität und Rechenleistung entwickelte sich so weit, dass notwendige Daten in ausreichendem Maße zur Verfügung gestellt und schnell und komplex verarbeitet werden konnten. Beispiele dafür sind das Start-up DeepMind, das 2013 eine neue KI baute, die selbst lernt, Atari-Spiele zu spielen. Kurze Zeit später erreichte ein Deep Neural Network von Microsoft die gleichen Fehlerraten bei der Bilderkennung wie ein Mensch. Und 2016 entwickelte Google DeepMind das Computerprogramm AlphaGo – eine KI, die den Go-Weltmeister schlägt.

KI nutzbar machen

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, geraten leicht die Begrifflichkeiten durcheinander: Data Mining, Big Data, Deep Mining, Deep Learning oder eben Machine Learning. „Machine Learning ist ein Teilbereich von KI, den wir für unser Projekt im Damentennis nutzen“, so Julian Mayland, Head of Presales & Innovation bei appweeeve. „Das entwickeln wir mit und für SAP in Kooperation mit der Women’s Tennis Association. Dem Punktgewinn im Tennis geht zumeist ein Ballwechsel voraus – sofern nicht gleich der Aufschlag zum Erfolg führt. Die Ballwechsel zeigen Muster, die wir mittels Machine Learning live während eines Matches auswerten und übermitteln können. Das ist für Spielerinnen und Trainer nützlich; und für Kommentatoren interessant, die ihre Zuschauer während der Live-Berichterstattung mit zusätzlichen Infos versorgen können.“

KI-Lösungen kann sich Julian Mayland für sämtliche (Arbeits-)Bereiche des Lebens vorstellen. Ausnahmen bilden Tätigkeiten, die überwiegend manuell sind oder eine bestimmte Kreativität erfordern. Ein blindes Vertrauen in die Maschine lehnt er ab. „Es muss zumindest für den Entwickler immer nachvollziehbar bleiben, wie die Maschine zu ihrer Entscheidung gekommen ist“, und hat hierbei insbesondere den Medizinbereich im Blick. „Insgesamt sehe ich in KI-Technologien eher die Vorteile, aber wir müssen auch mit ihren Schwächen umgehen. Insgesamt werden Maschinen Menschen unterstützen.“

Schöne neue Arbeitswelten

Klar ist, dass in einigen Bereichen Arbeitsplätze wegfallen und neue – qualifiziertere – werden entstehen. Gerade für immer wiederkehrende oder monotone Tätigkeiten kann das ein Segen sein, denn dem Computer wird nicht langweilig – dem Menschen hingegen schon. Der Einsatz von Computern und Maschinen in Logistik und Produktion ist schon jetzt an der Tagesordnung. Der Gesundheitsbereich insbesondere in Anbetracht des Pflegekräftemangels – ist noch zurückhaltend, obgleich Roboter Tätigkeiten wie Essens- oder Medikamentenvergabe schon heute gut lösen könnten.

Im Kundenservice laufen schon Testphasen, wie zum Beispiel mit dem Chatbot „Kim“ – Kitchen Intelligence by Maggi. Die Softwareplattform dazu hat das Bielefelder Start-up Mercury.ai entwickelt. Früher griff man zum Telefonhörer oder schrieb eine Postkarte, um Ratschläge und Rezepte aus dem Maggi-Kochstudio zu erhalten, jetzt erledigt Roboter Kim diese Aufgaben. Er kann – anders als ein Mensch – viele Anfragen gleichzeitig erledigen, merkt sich Vorlieben oder etwaige Allergien der Kunden. Sie ist also künstlich intelligent und um ein Vielfaches effizienter als menschliche Mitarbeiter. Außerdem steht Kim rund um die Uhr zur Verfügung – Feierabend ist ein Fremdwort für sie.

Maschine unterstützt Mensch

Anwendungen der KI kommen auch dort zum Einsatz, wo es für den Menschen schwierig oder unmöglich wird. Das Bielefelder Unternehmen Saltation setzt seit vielen Jahren Machine Learning/KI-Verfahren bei der Analyse von Bilddaten ein. Zum Beispiel zum Auffinden von Manganknollen in Tiefseebildern in Kooperation mit der Biodata Mining Group der Uni Bielefeld. Oder zur Erkennung von Schadstellen an Offshore Windenergieanlagen aus Drohnenbildern oder zur Erkennung von Hautkrankheiten.

Auch der Finanzbereich hat im Zuge der Digitalisierung „eine ungeheure Dynamik und Verlangen nach Innovationen entwickelt“, wie Dr. Haiko van Lengen, CEO von Diamant Software, ausführt. Das Bielefelder Unternehmen für Rechnungswesen-Software ist bereits seit 40 Jahren erfolgreich tätig und hat das ehrgeizige Ziel formuliert, die intelligenteste Rechnungswesen-Software am Markt zu entwickeln. „Zahlen sind die Basis für jede fundierte unternehmerische Entscheidung und durch die neuen Möglichkeiten der Automatisierung und Künstlichen Intelligenz können wir heute sehr viel mehr aus diesen Zahlen herausholen, indem wir Zusammenhänge besser verstehen und daraus treffsichere Prognosen ableiten“, betont Dr. Haiko van Lengen.

Blick in die Zukunft

Gerade das Prognosepotenzial der im Rechnungswesen zugrundeliegenden Daten wolle man künftig voll ausschöpfen und noch stärker durch die Software verwirklichen. Dies soll nun verstärkt auf Basis moderner Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), aber auch Cloud und intuitiver User Experience (UX) geschehen. Den aufkommenden KI-Markt wolle man dementsprechend auch besetzen. So plane man bei Diamant Software beispielsweise, im Frühjahr ein Kompetenzzentrum für KI aufzubauen. „Wir wollen diesbezüglich Grundlagenforschung betreiben – in Angliederung an eine Universität oder Fachhochschule, wo viel in diesem Bereich gemacht wird“, so der CEO. Laut einer aktuellen Studie soll der europäische KI-Markt bis zum Jahr 2022 auf zehn Milliarden Euro anwachsen. Wir halten Sie auf dem Laufenden: I'll be back!




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