2018-02-04 08:47:56

Künstliche Intelligenz und das gesunde Misstrauen

Künstliche Intelligenz (KI) ist das derzeitig am häufigsten genutzte Schlagwort der IT-Branche. Es wird inzwischen so häufig genutzt, dass der Eindruck entsteht, bei der künstlichen Intelligenz handele es sich um etwas völlig Neues, welches bereits ab dem kommenden Jahr unser Leben zu 100 Prozent bestimmen wird. Genau darin liegt der Irrtum.

Die Idee, dass sich die menschliche Intelligenz oder auch ganz allgemein die Vorgänge des menschlichen Denkens möglicherweise automatisieren oder mechanisieren lassen, dass der Mensch eine Maschine konstruieren und bauen könnte, die auf irgendeine Art und Weise intelligentes Verhalten zeigt, ist sehr alt. Als früheste Quelle wird meist auf Julien Offray de La Mettrie und sein 1748 veröffentlichtes Werk L’Homme Machine verwiesen. Auch die Idee des Laplacesche Dämons, benannt nach dem französischen Mathematiker, Physiker und Astronomen Pierre-Simon Laplace wird zu den theoretischen Vorläufern der Künstlichen Intelligenz gezählt.

Am 17. Juli 1956  begann am Dartmouth College in New Hampshire ein 6-wöchiger Workshop unter dem Namen „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“. Aus diesem Grund gilt dieser – später als Dartmouth Conference – bezeichnete Workshop als die Gründungsveranstaltung der künstlichen Intelligenz.

Natürlich hat man bei KI immer das Gefühl, mit etwas neuem umzugehen. Durch die ständig zunehmende Rechenleistung und Software-Komplexität werden seit vielen Jahren von der IT neue und aufregende Entwicklungen realisiert. Diese neuen Fähigkeiten werden von den Nutzern kontinuierlich in die Geschäftsabläufe und den persönlichen Gebrauch integriert. Da viele dieser neuen Funktionen nicht in eine der vielen KI-Kategorien fallen und werden sie nur zu einem weiteren Merkmal unserer Produkten. Die Beispiele sind inzwischen zu zahlreich, um sie aufzulisten. Die Spracherkennung sollte jedoch beispielhaft erwähnt werden. Noch vor zwanzig Jahren konnte die Spracherkennung nur auf ein begrenztes Vokabular eingesetzt werden und lieferte darüber hinaus hohe Fehlerraten. Inzwischen nutzen wir Siri, Cortana, Alexa und viele andere sprachfähige "Diener" in unserem alltäglichen Leben. Es bleibt jedoch die Frage, welche Menge an KI in einer Spracherkennung steckt. Ich bin der Meinung, dass es sich nur um clevere Algorithmen handelt und keine „Künstliche Intelligenz“.

Viele Menschen stellen angesichts dieser Aussichten die ultimative Daseinsfrage: Welcher Rolle dem Menschen zukünftig noch zugeschrieben? Es wird dabei immer wieder das Bild einer Welt (basierend auf einer Maximalautomatisierung) gemalt, die nur noch von wenigen hochqualifizierten Spezialisten gesteuert wird. Was oftmals bei diesen Diskussionen unter den Tisch gekehrt wird ist die Tatsache, dass auch die KI-Welt nicht ohne den Ersatz von menschlichen Arbeitskräften auskommt. KI sorgt für die Aufwertung der Tätigkeiten im Sinne eines flexibleren und besser steuerbaren Systems. In der Konsequenz bedeutet dies jedoch, dass gering qualifizierte Arbeitskräfte unter Druck geraten bzw. abgeschafft/ersetzt werden. Tätigkeiten wie beispielsweise Staplerfahren oder Produkte verpacken bieten sicherlich im KI- und Roboterzeitalter keine zukunftsträchtigen Perspektiven mehr. Dennoch wird die menschliche Erfahrung nicht so leicht durch Maschinen zu ersetzen sein.

Durch solche und ähnliche Szenarien wird immer wieder eine Angstdebatte in Gang gesetzt und wir fragen uns immer wieder,  wovor wir uns bei der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz fürchten müssen. Auf diese Frage gibt es eine ganz einfache Antwort: Vor uns selbst! Es sind die Menschen, die diese Technologie entwickeln und es werden die Menschen sein, die diese Technologie perfektionieren und zum Einsatz bringen.

Für viele Menschen stellt KI sowohl eine Bedrohung als auch eine Chance dar. Die KI-Bedrohungen werden tagtäglich von den Pessimisten deutlich an die Wand gemalt. Die Software kann viele Dinge tun, die früher vom Menschen erledigt wurden. Beispiele für Dinge, die von Menschen in der Vergangenheit ausgelöst wurden sind: die Direktwahl, die Kurzwahl, die Interactive Voice Response (IVR) für Self-Service-Anwendungen, die Spracherkennung zur Verbesserung der IVR-Systeme, die Websites für die Self-Service-Transaktionsverarbeitung, automatisierte Workflows zur Eliminierung von Anrufen oder E-Mails, Suchwerkzeuge und vieles mehr.

Für eine Transformation, mit der wir uns derzeit auseinandersetzen müssen, könnte beispielsweise ein klassisches Contact Center stehen. Dies wird zukünftig sicherlich nur noch in "Ausnahmefällen“ genutzt, wenn die Kunden ihre Transaktionen nicht mit Hilfe der automatisierter und intelligenter Selbstbedienungs-Frontends abschließen können. Auch werden die Verwaltungs- und Prozessrollen neu gestaltet und die routinemäßigen bzw. trivialen Kommunikationsschritte entfernt. Die Übertragung bekannter Informationen wird durch Prozessschritte auf Sprach- bzw. Textbasis ersetzt.

In der Vergangenheit wurden die Entwicklungen der künstlichen in die unterschiedlichen Aufgabengebiete der Informatik integriert. Aus diesem Grund tummeln sich auch viele Anwendungen auf dem KI-Gebiet. Zu den wichtigsten Bereichen gehören:

  • Eine Suchmaschine ist ein Programm zur Recherche von Dokumenten, die in einem Computer oder einem Computernetz gespeichert sind. Internet-Suchmaschinen erstellen einen Schlüsselwort-Index für die Dokumentbasis, um Suchanfragen über Schlüsselwörter mit einer nach Relevanz geordneten Trefferliste zu beantworten. Nach Eingabe eines Suchbegriffs liefert eine Suchmaschine eine Liste von Verweisen auf möglicherweise relevante Dokumente, meistens dargestellt mit Titel und einem kurzen Auszug des jeweiligen Dokuments. Dabei können verschiedene Suchverfahren Anwendung finden.
  • Die maschinelle Übersetzung bezeichnet die Übersetzung von Texten durch ein Computerprogramm.
  • Das Data-Mining nutzt die systematischen Anwendungen statistischer Methoden auf große Datenbestände mit dem Ziel an, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ übertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während Data-Mining eigentlich nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet.
  • Das Information Retrieval (IR) bzw. die Informationsrückgewinnung dient der computergestützten Suche nach komplexen Inhalten. Beim Information Retrieval geht es darum, nicht neue Strukturen zu entdecken, sondern bestehende Informationen aufzufinden.
  • Die Texterkennung oder auch optische Zeichenerkennung  bezeichnet die automatisierte Texterkennung innerhalb von Bildern.
  • Die Handschrifterkennung ist eine Form der Mustererkennung, bei der handschriftlich geschriebene Zeichen oder Wörter erkannt werden sollen.
  • Die Spracherkennung beschäftigt sich mit der Untersuchung und Entwicklung von Verfahren, die Automaten die gesprochene Sprache der automatischen Datenerfassung  zugänglich macht. Die Spracherkennung ist zu unterscheiden von der Stimm- bzw. Sprechererkennung, einem biometrischen Verfahren zur Personenidentifikation. Allerdings ähneln sich die Realisierungen dieser Verfahren. Die Spracherkennung ermöglicht eine Sprachsteuerung oder das Diktieren eines Textes.
  • Gesichtserkennung bezeichnet die Analyse der Ausprägung sichtbarer Merkmale im Bereich des frontalen Kopfes, gegeben durch geometrische Anordnung und Textureigenschaften der Oberfläche. Man unterscheidet zwischen der Lokalisation eines Gesichts im Bild und der Zuordnung des Gesichts zu einer bestimmten Person. Im ersten Fall wird geprüft, ob und wo ein Gesicht zu sehen ist, im zweiten, um wen es sich handelt. Geht es um die Gesichtserkennung im Sinne des Erkennens, um welches Gesicht es sich handelt, dann kann man zwei Fälle unterscheiden: Sollte dies durch Menschen geschehen, wird im englischen Sprachraum von Face Perception gesprochen, während eine Gesichtserkennung durch Maschinen als Face Recognition bezeichnet wird.
  • Die Bilderkennung ist ein Teilgebiet der Mustererkennung und der Bildverarbeitung. Bei der Bilderkennung versucht man, Objekte in einem Bild zu segmentieren. Diesen wird eine symbolische Beschreibung zugewiesen, aber es wird nicht nach Zusammenhängen zwischen den Objekten gesucht, wie es in der Musteranalyse üblich ist.
  • Ein Computeralgebrasystem (CAS) ist ein Computerprogramm, das der Bearbeitung algebraischer Ausdrücke dient. Es löst nicht nur mathematische Aufgaben mit Zahlen, sondern auch solche mit symbolischen Ausdrücken (Variablen, Funktionen, Polynome und Matritzen). Diese unterstützen Mathematiker, Wissenschaftler und Ingenieure bei ihrer Arbeit.
  • Der Begriff Maschinelles Sehen oder Bildverstehen beschreibt im Allgemeinen die computergestützte Lösung von Aufgabenstellungen, die sich an den Fähigkeiten des menschlichen visuellen Systems orientieren. Diese Verfahren werden derzeit in industriellen Herstellungsprozessen in den Bereichen Automatisierung und Qualitätskontrolle eingesetzt. Bei der Computer-Vision werden öffentliche Plätze überwacht oder der Straßenverkehr gesichert.
  • Die Gruppensimulation beschreibt die Simulation des Verhaltens einer großen Anzahl von Objekten bzw. Figuren/Personen. In der 3D-Computer-Animation findet die Gruppensimulation verstärkt Anwendung.
  • Ein wissensbasiertes System ist ein intelligentes Informationssystem, in dem Wissen mit Methoden der Wissensrepräsentation und Wissensmodellierung abgebildet und nutzbar gemacht wird. Der Begriff wird häufig synonym für Expertensysteme gebraucht.
  • Als selbstfahrendes Kraftfahrzeug bezeichnet man ein Kraftfahrzeug, das sich ohne den Einfluss eines menschlichen Fahrers fortbewegt.
  • Unter einem Bot versteht man ein Computer-Programm, das weitgehend automatisch sich wiederholende Aufgaben abarbeitet, ohne dabei auf eine Interaktion mit einem menschlichen Benutzer angewiesen zu sein.

Fazit

Angesichts der potenziellen Auswirkungen der KI-Technologie ist es wichtig, dass wir aufhören, die Verantwortung von uns zu schieben. Es sind unsere Produkte, unsere Entscheidungen - und somit können wir uns nicht aus der Verantwortung stehlen. Die zukünftigen Arbeitsplätze erfordern ein zunehmendes Maß an Geschicklichkeit im Umgang mit Mensch-Software-Schnittstellen. Über diese Schnittstellen werden zukünftig die Kunden bedient oder die Arbeitsaufgabe oder Transaktion ausgeführt. Viele der Arbeiten in einem Unternehmen (wie wir sie heute kennen) – vom Design, über das Marketing, den Vertrieb, die Produktion, den Service, die Verwaltung, bis hin zum Management - wird sehr wahrscheinlich in Kürze durch KI-basierte Systeme unterstützt werden. Es geht auch nicht darum, die oftmals begründeten Ängste vor dem Potenzial der Technologie kleinzureden. Aber bevor wir uns davor fürchten, wohin die Entwicklung autonomer Systeme in 100 Jahren führen könnte, sollten wir die nächsten Jahre nutzen, um die Entwicklung so zu beeinflussen, dass die düsteren KI-Szenarien Science-Fiction bleiben.

mat

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