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Spielarten und Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz

Verfasst am 27.04.2017 von Axel Hoffmann

Studie zeigt Spielarten und Möglichkeiten der KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein elementarer Faktor des künftigen Unternehmenserfolgs. Ihre Schlüsseltechnologien kommen flächendeckend zum Einsatz. Diese und weitere Erkenntnisse haben wir gerade in einer gemeinsamen Studie mit Crisp Research und Hewlett Packard Enterprise (HPE) veröffentlicht. Jetzt geht der Blick ins Detail und auf die unterschiedlichen Facetten der KI.

Was bisher geschah: Gemäß der viel zitierten Studie befassen sich nahezu zwei Drittel der Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz aktiv mit Machine Learning. Ein Fünftel setzt entsprechende Technologien bereits produktiv ein. Ebenso viele Unternehmen beschäftigen sich schon jetzt mit dem Deep Learning

Was sind die Facetten der KI und worin unterscheiden sie sich?

Je nach Herkunft, Perspektive und Verfahren lassen sich Systeme künstlicher Intelligenz diesen Begriffen zuordnen: 

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Cognitive Computing

Um sie einfach voneinander abzugrenzen, unterscheidet man ihre Dimensionen: „Clarity of Purpose“ (Klarheit / Präzision des Einsatzzwecks bzw. der Aufgabe) und „Degree of Autonomy“ (Grad der Autonomie).

So ist ein Großteil der Machine Learning-basierten Systeme derzeit auf eine spezielle Aufgabe hin entwickelt, trainiert und optimiert. Etwa auf das Erkennen fehlerhafter Produkte in der Qualitätskontrolle eines Fertigungsprozesses. Diese Systeme haben einen klar umrissenen Einsatzzweck und wenig bis keine Autonomie. 

 TUM PM116_KI Spielarten 1.jpg


Deep Learning
-basierte Systeme weisen darüber hinaus die Möglichkeit des eigenständigen (tiefen) Lernens auf. Entsprechende Aufgabenstellungen umfassen beispielsweise das Erkennen von Objekten auf Bildern oder die Spracherkennung bei der Interaktion mit dem Smartphone. Diese auf der Technik von neuronalen Netzen basierende Technologie erlaubt es Maschinen nun, weit mehr zu verstehen, als bisher möglich war. Dazu werden simulierte Neuronen (ähnlich denen im menschlichen Gehirn) in vielen Schichten hintereinander bzw. übereinander modelliert und angeordnet. Jede Ebene des Netzwerks erfüllt dabei eine kleine Aufgabe, zum Beispiel die Erkennung von Kanten. Diese Extraktion von Merkmalen findet innerhalb der einzelnen Ebenen eigenständig statt. Die Ausgabe der einzelnen Schichten dient wiederum als Eingabe für die nächste Ebene. Im Zusammenspiel mit vielen qualitativ hochwertigen Trainingsdaten erlernt das Netzwerk, bestimmte Aufgaben zu erledigen. 

Dem Menschen bleibt der Einblick in die Schichten des Netzwerks dabei verborgen, und die Entscheidungsfindung erfolgt allein durch die trainierten Maschinen. Somit haben Deep Learning-basierte Systeme schon einen höheren Grad an Autonomie und bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Eine erste, sehr erfolgreiche liegt etwa im medizinischen Bereich, wo die Diagnose von Krebszellen in Bildern durch die Maschinen heute wesentlich schneller und effizienter durchgeführt werden kann.

 Spielarten der KI (2) by The unbelievable Machine Company & Crisp Research


Von Cognitive Computing ist die Rede, wenn entsprechende Systeme als Assistent oder anstelle des Menschen bestimmte Aufgaben übernehmen oder Entscheidungen treffen. Denkbar beispielsweise beim Schadenfall-Management einer Versicherung, an der Service-Hotline oder der Diagnostik im Krankenhaus.

Cognitive Systeme zeichnen sich primär dadurch aus, dass sie bestimmte „menschliche“ Eigenschaften übernehmen und mit Ambiguität und Unschärfe umgehen können. Der Grad an Autonomie kann bei diesen Systemen schon sehr groß sein – man denke nur an Cognitive Systems im medizinischen Umfeld, die eine konkrete Therapie vorschlagen, oder beim Einsatz in der inneren Sicherheit, die über eine Sicherheitsverwahrung eines Verdächtigen entscheiden.

Wirkliche Künstliche Intelligenz schließlich bezeichnet Maschinen, die über vollständige kognitive Fähigkeiten verfügen und sich durch Menschen nicht von einer Maschine unterscheiden lassen. In der finalen Entwicklungsstufe haben diese Systeme einen sehr hohen Grad der Selbstständigkeit erreicht. Sie treffen eigene Entscheidungen, legen eigenständig Strategien fest und bestimmen die Art und Weise ihres Lern- und Kommunikationsverhaltens.

Hier liegt derzeit der Fokus vieler Forscher, während im Fokus der Unternehmen und deren Use Cases noch die anderen Spielarten künstlicher Intelligenz stehen.


Diese Definition ist Teil unserer Studie „Machine Learning im Unternehmenseinsatz – Künstliche Intelligenz als Grundlage digitaler Transformationsprozesse“. Den kompletten Band gibt es hier:

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