"Künstliche Intelligenz – Was ist dran am neuen Hype?" - Empolis Blog

„Künstliche Intelligenz – Was ist dran am neuen Hype?“

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Künstliche Intelligenz: Technologischer Hype oder Trigger für grundlegende wirtschaftliche und gesellschaftliche Veränderungen?

„Kaum ein Feld der Technologie ist so unterschätzt und überschätzt wie künstliche Intelligenz.“

So befand jüngst Sascha Lobo in seiner wöchentlichen Spiegel-Online-Kolumne. Die öffentliche Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) changiert zwischen Misstrauen und Euphorie. Was ist also dran am Hype? Gerät KI wieder schnell in Vergessenheit oder wird sie tatsächlich unser wirtschaftliches und gesellschaftliches Handeln in den nächsten Jahren grundlegend verändern?

Vom Innovation Trigger zum Mainstream – Phasen technologischer Innovationen

Laut dem Gartner Hype Cycle sind technologische Innovationen immer gewissen Phasen unterworfen. Nach dem Bekanntwerden einer neuen Technologie bzw. Innovation („technology/innovation trigger“) folgt sehr schnell die Phase der übersteigerten Erwartungen („peak of inflated expectations“), die wiederum rasch in Enttäuschung umschlägt (trough of disillusionment), wenn sich keine marktreifen Produkte daraus ergeben.

Die nächste Phase ist der „Slope of Enlightenment“, der „Pfad der Erleuchtung“. Zu diesem Zeitpunkt flacht die öffentliche Diskussion über die Technologie-Neuheit bereits ab. Die Unternehmen wiederum erkennen Vor- und Nachteile der innovativen Errungenschaft und investieren in darauf basierende Produkte.

Letztendlich führt das Ganze auf das „Plateau of Productivity“. Neue Produkte und Geschäftsprozesse setzen sich flächendeckend durch und werden zum Mainstream.

Warum kommt der Hype erst jetzt?

So durchlief auch die KI-Forschung seit ihren Anfängen in den 50er und 60er Jahren die aufgeführten Phasen. Neuronale Netzwerke oder maschinelles Lernen gibt es bereits seit sehr vielen Jahrzehnten, allerdings haben die Technologien erst in den letzten drei, vier Jahren eine enorme Entwicklung vollzogen. Dies liegt meiner Meinung nach in drei Faktoren begründet:

  • Verfügbarkeit von enormen Datenmengen, mit denen neuronale Netzwerke trainiert werden können.
  • Verfügbarkeit von enormer Rechenpower, dank leistungsfähiger Grafikprozessoren.
  • Verfügbarkeit von freier Software. Unternehmen und Forschungsinstitute stellen Open-Source-Programme und -Werkzeuge zur Verfügung.

Künstliche Intelligenz gewinnt spielerisch gegen den Menschen

Ended game Go board view from above

 

Zwei bahnbrechende Ereignisse für die KI-Forschung erregten in der Öffentlichkeit enorme Aufmerksamkeit in den letzten 12 Monaten.

Im März 2016 gewann die selbstlernende Software AlphaGo von Google Deepmind beim asiatischen Brettspiel „Go“ gegen den südkoreanischen Weltklasseprofi Lee Sedol.

Go ist wegen der fast unendlich vielen Spielzüge wesentlich komplizierter als Schach und daher ein besonders harter Prüfstein für eine (spielende) Maschine. Experten zeigten sich anschließend tief beeindruckt und stellten fest, dass AlphaGo während den Begegnungen einige Züge gemacht hatte, die kein menschlicher Spieler so vollzogen hätte.

Im Februar dieses Jahres schlug das Programm DeepStack zehn Pokerprofis deutlich in insgesamt 3000 Partien „Texas Hold´em No Limit“. Diese Pokervariante weist in etwa die gleiche Komplexität wie Go auf: Es gibt mehr als 10160 Entscheidungen, die auf die Spieler zukommen können. Erschwerend kommt hinzu, dass die Spieler dabei die Karten des Gegenübers nicht kennen und daher das Bluffen eine große Rolle spielt.

Der Spieler spielt nicht unbedingt mit „seinen“ Karten, sondern mit dem, was man dem Kontrahenten weismachen will. Außerdem spielt der Zufall eine erhebliche Rolle: Zu Beginn einer Partie wissen die Spieler nicht, welche Karten am Ende auf dem Tisch liegen und beiden zur Verfügung stehen werden.

Es bleibt deshalb eine Restunsicherheit, die die Spieler in ihre Strategie einfließen lassen müssen. Für eine künstliche Intelligenz ist es deshalb noch anspruchsvoller, im Poker zu gewinnen, als bei Schach oder Go.

KI ist bereits Teil unseres Alltags

KI-Technologien sind längst ein fester Bestandteil in unserem Leben geworden und wir nutzen jeden Tag digitale Assistenten wie Siri, Cortana, Alexa, Google Now oder Amazon Echo.

Dies gilt inzwischen auch für Unternehmen. KI ist, im Zuge von Big Data und der verstärkten Vernetzung von Maschinen, zu einem wichtigen Treiber für die zunehmende branchenübergreifende Digitalisierung von Geschäftsprozessen und -modellen geworden.

Durch die massenhafte Datenerzeugung steigt der Bedarf an Systemen auf KI-Basis, welche Daten sammeln, verknüpfen und automatisiert auswerten, um Maschinen zu warten, den Service zu verbessern oder die eigene Wertschöpfung zu steigern.

Die Digitalisierung und der Einsatz von KI-Technologien werden in den nächsten Jahren alle Branchen ergreifen. Als Beispiele seien das Gesundheitswesen, mit der datenbasierten Unterstützung von Ärzten bei der Behandlung von Patienten sowie die sich im Umbruch befindliche Banken- und Versicherungsbranche genannt.

Es entstehen also nicht nur neue Geschäftsfelder, sondern auch neue Berufsbilder. Dies wird auch dazu führen, dass sich die schulische und berufliche Ausbildung nachhaltig verändern wird. Das Schreckensszenario, dass durch den Einsatz von KI der Mensch vollkommen abgelöst wird, kann ich nicht teilen. Er wird nur andere Aufgaben übernehmen.

In der näheren Zukunft wird man sich auch Gedanken um ethische Regeln machen müssen. Zum anderen muss bei entsprechend fortschreitender Entwicklung eine Maschinenethik entwickelt werden: Gibt es einen Weg, einer Maschine unsere Werte und Moralvorstellungen zu vermitteln und sicherzustellen, dass die Maschine diese als Maßstab für ihr eigenes Handeln anlegt?

Hype? Ja! Weitgreifende Veränderungen? Ja!

In der aktuellen Diskussion werden die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz sicherlich „overhyped“ und wir befinden uns gewissermaßen in einer „Phase der Übertreibung“. Nichtsdestotrotz werden KI-Technologien und die fortschreitende Digitalisierung einen tiefgreifenden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandel vorantreiben, der teilweise bereits begonnen hat.

Auch wenn noch einige offene Fragen bezüglich Ethik oder der zukünftigen Rolle des Menschen bestehen, bietet KI ungemein große Chancen. Gerade in Deutschland, das seit vielen Jahrzehnten eine führende Rolle in der KI-Forschung einnimmt und einige der weltweit führenden Experten auf diesem Gebiet ausgebildet hat, eröffnen KI-Technologien enorme Chancen für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit.

Schließlich ist in Kaiserslautern mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) die „Wiege“ der deutschen KI-Forschung beheimatet. Wir sollten jedoch nicht versuchen, mit den Amerikanern oder den Chinesen, die auf diesem Gebiet auch außerordentlich aktiv sind, in den direkten Wettbewerb zu treten.

Als Hightech- und Hochlohn-Land sollten deutsche Unternehmen diese Technologien unbedingt nutzen, um die eigenen Stärken auszubauen. Wenn wir mit KI-Technologie unser Know-how besser nutzen und unsere eigenen Experten besser unterstützen, können wir unsere eigentlichen Kernkompetenzen digitalisieren, um mit diesen „digitalen Diensten“ Geld zu verdienen.

Als Beispiele seien hierbei Hightech-Produkte genannt, die selbst Anweisungen zur Wartung und Reparatur geben oder medizinische Geräte, die Vorschläge zur Behandlung machen.

KI ist die Kraftquelle für die Digitalisierung

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Ich bin der festen Überzeugung: Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, so ist KI der Motor der diesen Kraftstoff nutzen kann. Gemeinsam bilden sie die „Kraftquelle“ für die Digitalisierung.

In der digitalisierten Welt gehören Hightech-Produkte und KI inzwischen stets zusammen. KI macht aus einem „sehr guten Produkt“ ein wirklich „smartes Produkt“. Ich bin davon überzeugt, dass wir mithilfe dieser Technologien die Chance haben, das bisher erfolgreiche Geschäftsmodell der „Deutschland AG“ in das digitale Zeitalter zu übertragen.

Wir müssen uns jetzt mit den Chancen und Risiken auseinandersetzen, um die Zukunft mithilfe von KI aktiv zu gestalten – denn KI-basierte Anwendungen werden aller Voraussicht nach im Jahr 2020 eine allgemein umfassende Akzeptanz erreicht haben, ohne dass jemand noch großartig darüber sprechen wird.

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Über den Autor

Stefan Wess

Dr. Stefan Wess, Diplom Informatiker, ist anerkannter High-Tech-Experte und verfügt über langjährige, internationale Erfahrung im Bereich der Unternehmensführung. Er ist über viele Jahre Autor und Herausgeber von mehreren Büchern und zahlreicher Fachartikel zum Thema „Künstliche Intelligenz“. Im Laufe seiner beruflichen Karriere bekleidete er die Position des Technical Managers beim amerikanischen CRM-Software-Anbieter Inference Corp. (heute eGain Corp.). Er war Vorstand der tecmath AG (heute Avid) und Geschäftsführer der tec:inno GmbH. Von 2000 bis 2008 war Dr. Wess CTO und später CEO eines Tochterunternehmens der Bertelsmann arvato AG, Gütersloh und Geschäftsführer der arvato Middle East in Dubai. Später wurde er Mitglied im Management Board der Attensity Group, Palo Alto, aus der er im Jahr 2012 die Empolis Information Management GmbH ausgründete. Dr. Wess ist Mitglied im Aufsichtsrat des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz, im Aufsichtsrat der RS Media AG, Singen und Kurator der Fraunhofer Gesellschaft. In seiner Freizeit ist er Motorradfahrer aus Leidenschaft und immer noch ein Computer-Nerd.

1 Kommentar

  1. Elfriede Jellinek am

    „Kuenstliche Intelligenz“ existiert nicht.
    Alles, was als Beispiel angefuehrt wird, ist nichts anderes, als Algorithmen.
    Ein Algorithmus sortiert, ein Algorithmus spielt Schach (oder sonstwas),
    ein Algorithmus nennt sich binaere Suche. Von dem leben Google und andere.
    Eine Unterstuetzung durch „gesprochene Sprache“ ist fuer solch einen
    Algorithmus nur ein weiteres Interface, davon wird der nicht „intelligent“.

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