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Also, ihr forscht mit Künstlicher Intelligenz?

Posted by Philippe Take on 15.11.2016 16:04:17
Philippe Take

Big Data bringt nicht nur Vorteile für die Wirtschaft, sondern leider auch ein wenig Irritation bei den Fachbegriffen. Wenn ich auf einer Geburtstagsparty bin und mich mit neuen Leuten unterhalte, läuft das Gespräch schnell auf die Frage nach dem Beruf hinaus. Was in meinem Fall heikel werden kann. Wenn ich von „Big Data“ rede, heißt es oft: „Aha, also macht Deine Firma sowas wie Google? Hm.“ Schnell stehe ich dann alleine mit meinem Glas Prosecco in der Küche mit dem Büffet. Den vermeintlich Versierteren nenne ich dann noch das Stichwort „Analytics“ oder „Machine Learning“. Nicht selten höre ich daraufhin die mit einem leicht panischen Unterton versehene Nachfrage: „Also, ihr forscht mit Künstlicher Intelligenz???“

 

Künstliche Intelligenz als Schreckgespenst?

Hier vermischen sich leider diffuse Zukunftsängste mit IT-Fachbegriffen. „Künstliche Intelligenz“ (KI) kam bereits in den 50er-Jahren auf verbunden mit der Utopie, dass Maschinen den Menschen inklusive Agieren, Fühlen und Denken ersetzen könnten. Hier spielt einerseits technische Faszination herein, aber auch ein gewisses Horrorszenario, dass die Technik, die wir erschaffen haben, uns Menschen überflüssig machen könnte. Dennoch bleibt KI ein gängiger Terminus, es wäre allerdings fatal, ihn auf wie auch immer geartete Science-Fiction-Visionen einzuengen.

Der IT-Branchenverband BITKOM unterscheidet in einem Positionspapier zum Thema zwischen „starker“ und „schwacher“ Künstlicher Intelligenz. Aber auch bei starker KI ginge es nur darum, „durch die Simulation Erkenntnisse über das Funktionieren des Menschen zu gewinnen“. Das hat mit Frankenstein und Konsorten also eher wenig zu tun. Unter schwacher KI wiederum fallen beispielsweise Spracherkennungssysteme, wie sie manche Service-Hotlines schon einsetzen (okay, hier würde man sich zuweilen mehr Intelligenz wünschen, aber das ist ein anderes Thema). Aber auch das sich selbst durch den Verkehr steuernde Auto gehört dazu. Also, das Interagieren und eigenständige Reagieren ist ein Kriterium für Künstliche Intelligenz.

Erkenntnisgewinn mit Machine Learning

Was wir bei Gpredictive machen, ist eher etwas Mathematisches. Der Erfolg unserer Lösung basiert auf „Machine Learning“. Das heißt, unsere Software analysiert anonymisierte Adressdaten und Kauftransaktionen, die über mehrere Jahre gesammelt wurden. Dabei wird die Software in Bezug auf den betreffenden Kunden immer schlauer, kann immer feinere Muster erkennen und so wichtige Erkenntnisse übers Kaufverhalten liefern. Der Lernprozess, der sich hinter dem „Learning“ verbirgt, bezieht sich darauf, dass Berechnungsmodelle oft wiederholt werden und die daraus gewonnenen Analyse-Ergebnisse wieder mit einfließen. Dies hat aber auch nichts mit Intelligenz im menschlichen Sinne zu tun, sondern es handelt sich um tausendfach untereinander verknüpfte Rechenschritte. Das ist sicherlich nicht unintelligent, fällt aber meines Erachtens in eine andere Kategorie als KI.

Modernisierter KI-Begriff macht es auch nicht einfacher

Neuerdings spricht man von „Cognitive Computing“ oder „kognitiven Maschinen“, um sich langsam vom etwas altbackenen KI-Begriff zu trennen. Klingt ja auch irgendwie flotter. Im Frühjahr 2014 gründete sich das „Cognitive Computing Consortium“ bestehend aus Vertretern von Firmen und Universitäten, um sich auf diese neue Definition zu verständigen. Alles, was mit Big Data zu tun hat – also auch Analytics in Bezug auf Unternehmens- beziehungsweise Kundendaten – fällt laut dieses Konsortiums auch darunter. Aber wenn ich ab jetzt sage, ich würde beruflich etwas mit Cognitive Computing machen, versteht es auch wieder keiner oder erst in zehn Jahren, wenn sich dieser Begriff durchgesetzt hat.

Aber ein Gutes hat es ja: Wenn ich in Zukunft auf Geburtstags- oder sonstigen Partys nach meinem Job gefragt werde, kann ich ab jetzt entspannt auf unseren Firmen-Blog verweisen. Endlich wieder entspannt feiern.

Topics: News

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