Neuigkeiten

Künstliche Intelligenz - die Basistechnologie im 21. Jahrhundert

For english version, kindly scroll down
Innovation ohne Grenzen? – Künstliche Intelligenz als neue Basistechnologie
Bis zum Jahr 2025 gehen wir davon aus, dass es jährlich 163 Zettabyte an Daten geben wird. Die Mehrzahl, rund 60%, wird von Unternehmen produziert, dreiviertel der Menschheit wird untereinander vernetzt sein und jeder Mensch wird voraussichtlich 4.800mal pro Tag mit vernetzten Geräten interagieren*).
Neben den damit einhergehenden Herausforderungen an Netze und Rechnerleistungen stellt sich die Frage, wie diese Daten in Information und in Erkenntnisse und vor allem in Lösungen umgewandelt werden können. Es wird beispielsweise darum gehen, diese Daten in einen Kontext zu stellen und daraus Muster abzuleiten, die sinnvolle Erkenntnisse ermöglichen. Beide Aspekte, die Daten in einen oder mehrere Kontexte zu stellen wie auch der Aspekt Muster zu erkennen, stellen uns Menschen vor gewaltige intellektuelle Herausforderungen, bei denen wir uns die künstliche Intelligenz zunutze machen werden.
Der Begriff künstliche Intelligenz ist schillernd: dies liegt daran, dass es keine genaue Definition von „Intelligenz“ gibt. Max Tegmark definiert in seinem Buch „Leben 3.0“*²) Intelligenz als die „Fähigkeit komplexe Ziele zu erreichen“. Künstliche Intelligenz - so der Konsens der Forscher - besteht darin, menschenähnliche Intelligenz nachzubilden. Eine Möglichkeit dies zu tun, besteht darin, mit Hilfe von Algorithmen „intelligentes Verhalten“ zu simulieren.
Algorithmen, finden Eingang in „intelligente Maschinen“ und greifen auf das Modell der neuronalen Netze zurück, mit deren Hilfe aus großen Datenmengen Muster erkannt und Erkenntnisse abgeleitet werden können.
Diese neuronalen Netze bestehen aus einer Eingangsschicht, die Daten aufnimmt und diese über zum Teil mehrere Schichten interpretiert und ehe sie diese in der Ausgabeschicht als Information, z.B. als Muster oder Bild ausgibt. Verschiedene Lernverfahren werden genutzt, um diese Interpretationen so treffgenau wie möglich zu machen. Gängige Verfahren sind beispielsweise das bestärkende Lernen, das überwachte und unüberwachte sowie das stochastische Lernen.
Die Muster werden umso präziser, je mehr Daten die Algorithmen durchlaufen. – In diesem Sinne lernen diese Algorithmen selbständig, können Muster schneller erkennen und sind in bestimmten Teilbereichen wesentlich leistungsfähiger als das menschliche Gehirn.

Daher ist der englische Begriff der „Augmented Intelligence“ oder auf Deutsch „Erweiterte Intelligenz“, präziser, denn mit Hilfe der künstlichen Intelligenz kann dem Menschen etwas hinzugefügt werden, das ihn befähigt besser zu werden und nicht ihn zu ersetzen. Künstliche Intelligenz kann und wird unser Leben bereichern:
• Im Denken, in dem wir Muster besser und schneller erkennen z.B. aus unvollständigen Datensätzen, um daraus Einsichten zu gewinnen.
• Beim Verstehen, in dem wir die unterschiedliche Bedeutung von Objekten erkennen z.B. beim Unterscheiden von Texten, Stimmen oder Bildern
• Durch eine möglichst natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine
Künstliche Intelligenz eröffnet nahezu unbegrenzte Möglichkeiten, Wirtschaft und Gesellschaft neu zu denken und zu gestalten und hat das Potential zur Basistechnologie des 21. Jahrhunderts zu werden, so wie es die Elektrizität und der Verbrennungsmotor für das 20. Jahrhundert waren. Die Zukunft ist jetzt: wir sehen über alle Länder, Branchen und Unternehmen hinweg, dass das Internet der Dinge Plattformen schafft, auf denen Innovation mit Hilfe künstlicher Intelligenz im oben beschriebenen Sinne entstehen wird. Doch dies ist erst der Beginn – nicht einmal 5% der Innovationen rund um die Künstliche Intelligenz sind auf den Weg gebracht..
Um Künstliche Intelligenz erfolgreich zu nutzen, ist es wichtig, Vertrauen in diese neuen Technologien zu entwickeln. Gelingen kann Innovation nur dann auf breiter Linie, wenn die Menschen digitales Vertrauen haben.
Als erste Generation, die mit Künstlicher Intelligenz lebt, sollen und müssen wir genau hinsehen, was wir damit tun. Alan Kay, der Computerpionier hat es sehr treffend formuliert: „Der beste Weg, die Zukunft vorauszusagen, ist sie zu gestalten.“

Nur wenn wir den Blick auf unsere Welt verändern, dann können wir die Welt verändern, die wir sehen.


Renate Radon arbeitet nach beruflichen Stationen bei SAP, Capgemini, IBM und Microsoft als Executive Advisor rund um die Themen Innovation und digitale Transformation.

Preview:
Der nächste Artikel wird sich mit Anwendungsbeispielen der künstlichen Intelligenz in Wirtschaft und Gesundheitswesen beschäftigen.


Referenzen:
*) Wirtschaftswoche: http://blog.wiwo.de/look-at-it/2017/04/04/weltweite-datenmengen-verzehnfachen-sich-bis-zum-jahr-2025-gegenueber-heute/
*²) Max Tegmark, Leben 3.0, Mensch sein im Zeitalter Künstlicher Intelligenz, ISBN 978-3-550-08145-3, S.80



Innovation without frontiers? – Artificial Intelligence serves as basic technology


By 2025, we will generate 163 Zettabyte of data. The majority – about 60% will be generated by industry, three quarters of the global population will be connected with each other and every human being will interact about 4.800 times per day with any sort of connected devices.*)
Besides the huge challenges imposed to networks and computing power, a key question will be how these data can be turned into information, intelligence and solutions. Data will need to be put into context to derive patterns who allow meaningful insights. Putting data into various contexts as well as the identification of patterns are complex intellectual where artificial intelligence will be of tremendous help.
However, the term „artificial intelligence“ is quite broad if not misleading. This is due to the fact, that we do not have a clear definition of “intelligence” Even though Max Tegmark in his latest book*²) “Life 3.0” is referring to intelligence as “the capability of achieving complex targets. Artificial intelligence – common consensus of researchers – aims at reproducing man-like intelligence. One opportunity to do so, is to simulate “intelligent behaviour”.
Algorithms are being used by intelligent machines building on the model of neural networks to analyse large data volumes to identify patterns and derive insights. These neural networks consist of an entry layer which is receiving data interpreting the same through various layers until it’s transitioned into the output layer as information either as picture or pattern. Different earning processes are being used to make the interpretations as precise as possible. Standard processes are reinforced learning, supervised and unsupervised learning as well as stochastic learning. The more data is going the algorithms the more precise will be the patterns. In this context, algorithms are learning independently, perceive patterns much faster and can be much more efficient than human perception in areas where complex pattern recognition is required.
From that perspective, „Augmented Intelligence“ is much more precise than the term „Artificial Intelligence“. With „Augmented Intelligence“, human beings are enabled to do things better, faster or more efficient – it is not about replacing human beings. Artificial Intelligence will enrich our lifes:
• In our way of thinking: how we will much faster recognize patterns and accelerate our conclusions
• In our comprehension: how will we faster and better understand the different meanings of texts, voices and pictures in specific contexts
• Through an almost natural man-like interaction between human beings and machines
Artificial Intelligence opens up almost unlimited opportunities to newly think and redefine economics and society for the better of mankind. Artificial Intelligence indicates the potential to become the basic technology of the 21st century as electricity or the combustion engines have been for the 20th century.
The future is now: new platforms are emerging through the Internet of Things across all countries, industries and organisations leveraging Artificial Intelligence for break-through innovations in health, mobility, energy, nutrition to just name a few. We are just about to begin: estimations are that less than 5% of all innovations around Artificial Intelligence have been started yet.
Trust is key for successful usage of Artificial Intelligence. – Trust in the evolving technologies, „Digital Trust“ is needed to drive large-scale innovation. Only if people trust New Technologies, we will see innovation acceleration.
We are the first generation living with Artificial Intelligence and we ought to be conscious about what we are doing with it. Alan Kay, the great pioneer outlined it in a perfect way: „The best way to predict the future is to define it.”
Only if we change our perspective of the world, we will be able to change the world which we see.


After long-term working engagements with SAP, Capgemini, IBM and Microsoft, Renate Radon is currently working as Executive Advisor focussed on Innovation and Digital Transformation.

Preview:
The next article will be focussed on how artificial intelligence can be applied in different industries and in health care.


References:
*) Wirtschaftswoche: http://blog.wiwo.de/look-at-it/2017/04/04/weltweite-datenmengen-verzehnfachen-sich-bis-zum-jahr-2025-gegenueber-heute/
*²) Max Tegmark, Leben 3.0, Mensch sein im Zeitalter Künstlicher Intelligenz, ISBN 978-3-550-08145-3, S.80