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Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz (German & English)

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Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz sind erst ganz am Anfang und es ist noch ein gewaltiges Innovations- und Nutzenpotential zu heben. Doch die Entwicklungen auf diesem Gebiet zeigen eine beachtliche Dynamik. Die Investitionen in künstliche Intelligenz steigen rasant: seit 2013 haben sie sich verdreifacht. 2016 wurden $26 bn bis $39 bn in das Thema investiert, wobei $20 bis $30bn auf die großen Technologiefirmen und $6 bn bis $9 bn auf Start-ups entfielen.

Nur 20% jener Firmen, die sich mit künstlicher Intelligenz auseinandersetzen, geben an „Adopters“ zu sein, 40% ziehen die Nutzung künstlicher Intelligenz in Erwägung und 41% sind sich über den potentiellen Nutzen noch im Unklaren.*)
Mit KI verbindet sich das Bestreben, aus Technologie das zu machen, was sie immer schon sein sollte: allgegenwärtig, dennoch unsichtbar und intuitiv nutzbar. Gerade in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine wird Künstliche Intelligenz auch als „erweiterte Intelligenz“ gesehen, mit deren Hilfe es uns gelingen kann, unser Denken, unser Verstehen und unser Interagieren weitreichend zu verbessern.
Anwendungsbeispiele in der Spracherkennung und Übersetzung, in der Bildererkennung, in der Verbesserung industrieller Prozesse und im Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und Mixed Reality zeigen bereits vielversprechende, skalierbare Einsatzmöglichkeiten.

Spracherkennung und Übersetzung
Die Welt hat mehr als 6.500 Sprachen. – Seit jeher ist es ein alter Menschheitstraum, dass sich alle Menschen verstehen und miteinander unterhalten können. Im Kontext von Spracherkennung und Übersetzung hat Microsoft die Kommunikationsplattform, um den sogenannten „Skype Translator“ angereichert. Bis zu 100 Personen, die neun unterschiedliche Sprachen sprechen, können sich damit in einer virtuellen Konferenz unterhalten. Auch mit Präsentationstechniken ist diese Lösung kombinierbar: in Echtzeit-Übersetzung können mehr als 60 Textsprachen Untertitel angezeigt werden. – Eine große Hilfe beispielsweise für Menschen, die taub sind.
Ein weiterer Aspekt der Spracherkennung beschäftigt sich seit nahezu 20 Jahren damit, wie das gesprochene Wort transkribiert werden kann. Seit kurzem liegt die Fehlerrate bei der maschinellen Transkription unter der von trainierten menschlichen Profis: die Maschine erkennt mittlerweile das gesprochene Wort besser als der trainierte Mensch. – Damit lassen sich beispielsweise mündliche Bestellannahmen erheblich verbessern, was zu einer positiven Kundenerfahrung beiträgt und somit die Kundenbindung erhöht.
Visuelles Erkennen
Ein Kreis oder ein Ball ist für eine KI-Anwendung relativ einfach zu erkennen im Vergleich zu amorphen Strukturen wie beispielsweise Tiere, Bäume, aber auch Gesichter und Menschen. Hier müssen intelligente Systeme selbst lernen, wie sie die Umwelt wahrnehmen müssen. Mit Hilfe von „Deep Learning“, basierend auf neuronalen Netzen, und entsprechend entwickelten Algorithmen gelingt es, genau und schnell komplexe Objekte zu erkennen. In Teilbereichen schneller und besser als Menschen.
Wie können diese auf „Deep Learning“ basierenden Anwendungen unser visuelles Erkennen erleichtern? Sehbehinderte oder blinde Menschen können sich mit der kostenlos verfügbaren App „Seeing AI“, die Welt um sich herum beschreiben und mit Hilfe künstlicher Intelligenz die visuelle Welt erschließen lassen.
Prozessverbesserungen
Gleichgültig, ob in Industrie, öffentlicher Verwaltung oder im Gesundheitswesen – die Verbesserungsmöglichkeiten sind enorm.
Greifen wir ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen auf:
Neu auftretende Infektionskrankheiten wie Zika, Ebola, Chikungunya oder auch MERS können zu unberechenbaren Katastrophen werden. Rund 60 bis 75% dieser neu auftretenden Infektionskrankheiten stammen von Tieren. Daher muss es möglich sein, Krankheitserreger schon vor dem Ausbruch nachzuweisen und zu bestimmen woher die Viren stammen. Mit Hilfe von Machine Learning können in nur 12 Stunden rund 7 bn. genomische Abgleiche z.B. aufgrund der bei den Moskitostichen vorgefundenen Blutspuren gefahren werden. Damit ist ein entscheidender Zeitvorsprung gegeben, um präventive Maßnahmen einzuleiten.
Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality
Die Kombination der beiden Echtzeitdaten lässt sich in vielfältigen Zusammenhängen nutzen:
• Z.B. im Design, wo in Echtzeit Dinge von der realen in eine virtuelle Welt transponiert und manipuliert werden können,
• In der Montage und Fertigung, wo beispielsweise komplexe Datensätze zusammengefügt und in visuellen Darstellungen zur Verfügung gestellt werden können– beispielsweise mit sogenannten „digitalen Zwillingen“
• In der Ausbildung und Entwicklung, wo komplexe Strukturen in drei Dimensionen erklärt werden können. Dies findet bereits in der anatomischen Ausbildung in der Medizin Anwendung oder bei der Auswertung bildgebenden Verfahren bei Operationen
• Im Bereich „Predictive Maintenance“ wo Expertenhilfe über die Grenzen von Ländern und Kontinenten hinweg hinzugezogen werden
• Im Bereich Unterhaltung, Entertainment und Handel, wo sich ganz neue Möglichkeiten erschließen, Inhalte auf persönlichere und eindringlichere Weise zu erleben
In der neuen Interaktion rund um das Internet der Dinge entstehen zahlreiche, sehr spannende Plattformen z.B. Siemens Healthineers, Here, die Plattform der Automobilindustrie betrieben u.a. von Daimler, BMW, VW, Bosch und Conti, oder die IoT-Plattform von Bosch, um nur einige zu nennen. Es ist eine Stärke Europas, dass aus der Vielfalt der Ansätze hier spannende, branchenübergreifende und leistungsstarke Plattformen entstanden sind.
*) Quelle: McKinsey Global Institute Artificial Intelligence The Next Digital Frontier;
https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx

Applications of Artificial Intelligence (AI)
We are just about to start applying Artificial Intelligence – with tremendous innovation potential ahead of us and a lot of dynamic in its further development. Investments in Artificial Intelligence are growing rapidly tripling the amount of money since 2013.
In 2016, the investments into AI total up to approx. The $26 bn to $39 bn of which approx. $20 to $30bn being invested by large technology companies while $6 bn bis $9 bn were invested by start-ups.

Only 20% of all companies dealing one way or the other with Artificial Intelligence, see themselves as „Adopters“, 40% are considering active usage while 41% do not yet see the added value of Artificial Intelligence.*)
The ambition of AI is to turn technology into something which it has always been striving for: ubiquitous, invisible and intuitively usable. Particularly in Human-Machine-Interaction, Artificial Intelligence is turning into „Augmented Intelligence “improving - even almost enhancing our thinking, understanding and interactions. Applications in voice recognition and translation, image recognition, in industrial processes and a combination of Artificial Intelligence and Mixed Reality are already demonstrating promising, scalable use cases.

Voice Recognition and Translation
There are more than 6.500 languages around the world and it has always been a dream that all human beings can speak and understand each other. In the context of Voice Recognition and Translation, Microsoft enhanced its communication platform with the so-called „Skype Translator “. Up to 100 people speaking up to nine different languages can interact simultaneously in one virtual conference. This technology can also be applied into presentation tool: in real-time more than 60 languages can be displayed in subtitles. - Imagine the tremendous help for people who can’t hear.
Another aspect of voice recognition deals with the transcription of language: since more than 20 years, we attempted to transcribe the spoken word. Since recent, machine transcription is better than the one of the well-trained human ear: intelligent machines understand the spoken word better than the human being. – A great achievement which can be used at scale to improve verbal orders by far and to increase customer satisfaction.
Image recognition
It’s rather simple for AI to recognize a circle or a ball – yet amorphous structures such as animals, trees or human faces are very difficult to recognize. Intelligent systems need to learn by themselves, how to recognize their environment. „Deep Learning“, based on neural networks with respective algorithms permits quickly and precisely to recognize complex objects – in many areas even faster and better than human beings.
How can this application based on „Deep Learning“ facilitate our image recognition? There is a free download of Microsoft’s App “Seeing AI” who supports visually impaired or blind people by describing their surrounding so that they can open up the world around them with AI – a great way of inclusion.
Process Improvements
Regardless whether in industry, public sector or in health care – the opportunities ahead of us with AI are enormous and exciting.
Let’s pick an example from health care:
New infectious diseases such as Zika, Ebola, Chikungunya or MERS can turn into unpredictable catastrophes. Approx. 60 to 75% of these new infectious diseases are coming from animals. Therefore, it must be possible to prove their pathogens before eruption and to identify where these viruses are coming from. Within only 12 hours – half a day – more than 7bn genomic adjustments can be done with Machine Learning – this is doable by analysing the blood of people who have been bitten by a mosquito. This is a critical time advantage to initiate preventive actions.
Combination of Artificial Intelligence and Mixed Reality
By combining real-time data from both applications, completely new, previously unknown use cases can be created:
• In design, things can be transposed from the real into the virtual world. There, simulations, changes and improvements can be made without affecting real-time, productive applications.
• In assembly and production, complex records can be combined and visualized in so-called „digital twins“– with phenomenal opportunities in testing, preventive maintenance our upgrading.
• In education as well as in research and development, complex structures can be explained three dimensionally. Leading medical universities are applying this already in their curricula – and in medical surgery – imaging techniques can be translated into three dimensional visuals helping the doctors in theatre.
• In „predictive maintenance“, experts can be connected across countries and continents to accelerate problem resolution.
• In Entertainment and Retail, new possibilities are just about to open up for new personalized, impressing experiences.
New, exciting platforms are being created e.g. Siemens Healthineers, Here, a platform for Mobility run by Daimler, BMW, VW, Bosch and Conti, or the Bosch IoT-Platform to just name a few. It can be called a strength that out of the variety of approaches, powerful, scalable and cross-industry platforms have emerged.
*) Source: McKinsey Global Institute Artificial Intelligence The Next Digital Frontier;
https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx