Künstliche Intelligenz oder künstliche Dummheit?

Eine der wichtigsten Fragen von heute ist, wie umfangreich Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird und welche Gefahren daraus entstehen können.

Eines der Anliegen der KI-Forschung ist denn auch, neue Wege der Interaktion zwischen Robotern, Software und Mensch zu finden.

Der Grundstein einer jeden Künstlichen Intelligenz ist bisher der Mensch. Dies ist auf den ersten Blick beruhigend. Spannend und mystisch wird es, wenn die Künstliche Intelligenz anfängt zu lernen und eigenständig Daten oder Bilder deutet. Ab einem gewissen Punkt ist der Menschen außen vor!

Die Entwickler der Künstlichen Intelligenz sollten zwar Ihren Programmiercode kennen, jedoch entwickelt sich die Software mit den eigenen Erfahrungen weiter. Vergleichbar mit einem Kind: Die Natur und Eltern geben dem Kind Wissen mit, aber Lernen und Rückschlüsse zieht der Jugendliche selbst.

KI-Entscheidungen lassen sich nur interpretieren

Dies auf die KI übertragen, ist noch eines der größten Herausforderungen. Entscheidungen von Computern zu verstehen und zu interpretieren, warum dieser in der Situation so gehandelt hat, ist ein eigener Zweig der KI-Forschung. Hier steht die Entwicklung sicherlich noch am Anfang.

Treten die ersten Rechtsfälle in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz auf, dann wird es spannender denn je. Richter werden fragen, warum der Computer so handelte. Nach meinem heutigen Kenntnisstand kann man nur Antworten mit Annahmen und Wahrscheinlichkeiten präsentieren. Eine Herausforderung für jedes demokratisches Rechtssystem, wo es nur „ja“ oder „nein“ als Antwort gibt.

Wenn wir diese neuen Techniken und ihre Auswirkungen besser verstehen wollen, dann sollten wir zuerst die Lerndaten sichten. Zumeist verbirgt sich dort der Grundstein für Interpretationen oder Handlungen der Künstlichen Intelligenz.

Es gibt Fälle, wo der KI Rassismus vorgeworfen wird. Dies ist kompletter Unsinn. Entweder ist der Quellcode entsprechend verfasst oder die Basisdaten waren unzureichend. Werden dunkelhäutige Menschen als Affen angesehen, liegt es zumeist daran, dass in der Lernphase überwiegend hellhäutige Personen als Vorlage dienten. Waren dann noch Zoobesuche im Spiel und Affen wurden als solche markiert, dann ist das Ergebnis nicht verwunderlich.

Als Fazit kann man sagen: Die Künstliche Intelligenz ist nur so schlau wie die zur Verfügung gestellten Daten. Je mehr Lerndaten und Erfahrungen ein System hat, desto treffender werden die Entscheidungen.

KI steht bei Auswertung von Bildern immer wieder vor Herausforderungen

Was für Menschen auf Bildern logisch und klar erscheint, kann für die Künstliche Intelligenz eine riesige Herausforderung darstellen.

Bildrauschen und Wissenslogik erfordern neue Lösungswege

Grundsätzlich stellen zwei Themenbereiche die Künstliche Intelligenz bei der Bildauswertung vor mehr oder weniger große Probleme. Dies ist einmal die Aleatorik (zufälliges Rauschen an Gegenständen) und das epistemische Modell.

Epistemische Logik ist zum Beispiel, wenn die Künstliche Intelligenz eine Straße und den danebenliegenden Bürgersteig nicht unterscheiden kann, da beide Elemente aus Asphalt sind.

In 3D-Aufnahmen kann man dies vielleicht durch die dritte Dimension lösen. Stehen jedoch immer solche Bildquellen zur Verfügung? Wohl nur in den wenigsten Fällen.

Auch ist die Live-Auswertung beim autonomen Fahren wegen fehlender Rechenleistung und einer gewissen Unschärfe bis heute nicht in der Lage, die 3. Dimension in dieser Feinheit auszuwerten.

Im Allgemeinen kann man dieses Problem in der Lernphase lösen, wenn man dem System weitere Daten zur Verfügung stellt und sich der Algorithmus mit Wahrscheinlichkeiten nähert, dass in unserem Beispiel neben der Fahrbahn ein Bürgersteig befindet.

Wenn es letztlich um die Sicherheit von Mensch, Objekten und Maschinen geht, sind Wahrscheinlichkeiten allein nur ein schlechter Lösungsansatz.
In solch einem heiklen Umfeld sind weitere Sicherheiten einzubauen. Ob es Radarelektronik ist oder in den Bereich von Abstandssensoren geht, muss im Zweifelsfall getestet werden.

Bei der reinen Bilderkennung wie Röntgenaufnahmen oder ähnliches, kann nur durch eine erweiterte Lernphase der Algorithmus im Zaum gehalten werden.

Aleatorik einfacher lösbar

Das zufällige Rauschen in Bildern (Aleatorik) lässt sich in vielen Fällen mit höheren Auflösungen eindämmen. Da ist aber auch zu beachten, dass auch dies wieder andere Fehlerquellen auslösen kann. Mit einer zu hohen Genauigkeit kann man sich auch wieder neue Problemfelder schaffen – abhängig vom vorliegenden Bildmaterial.

Zur Erklärung: In der Aleatorik ist mit Unschärfe nicht das komplette Bild gemeint, sondern die Abgrenzung von Gegenständen zueinander. So kann eine Ampelanlage oder ein Baumstamm von der Software zackig oder stufig wahrgenommen werden. Für einen Menschen kein Problem, jedoch für die Programmlogik ein nicht zu unterschätzender Störfaktor.

Wenn genügend Rechenleistung zur Verfügung steht, ist häufig die eleganteste Lösung die Aleatorik softwaremäßig zu lösen. Mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz und einer umfangreichen Lernphase lässt sich das Bildrauschen minimieren.

Instiktive Handlungen nur unter Laborbedingungen

Beide Themenbereiche sind gerade in der Mobilitätsbranche von großer Bedeutung. Starkregen oder gar Schneefall sind für die Bilderkennung im Bereich der Künstlichen Intelligenz bisher kaum lösbare Probleme. Für den Menschen ist es instiktiv klar, dass eine Schneeflocke auf der Scheibe oder auf einem Sensor kein Dilemma darstellt – was wie kann man die Künstliche Intelligenz in einem autonomen Fahrzeug daran hindern, in diesem Fall eine Notbremsung einzuleiten.

Nach meinem heutigen Kenntnisstand werden letztlich nur die Kombination aus mehreren Systemen eine sichere Fortbewegung sicherstellen. Bis die Künstliche Intelligenz soweit ist und menschliche Instinkte im Straßenverkehr zuverlässig deuten kann, werden noch Jahre vergehen.

Wenn Aleatorik und die Probleme der epistemischen Wissenslogik gelöst sind, ist ein riesiger Schritt in Richtung zum komplett autonom fahrenden Regional- und Fernzug getan. Im Gegensatz zum Straßenverkehr sind die Regeln und Fehlerquellen im Schienenverkehr überschaubarer.

Komplexität nicht zu unterschätzen

Mir ist bewusst, dass die Thematik viel komplexer ist. Um Laien in das Thema einzuführen, habe ich mir erlaubt, nur die gröbsten Baustellen zu erwähnen.

Künstliche Intelligenz unterstützt den Messebesuch

Messen wandeln sich von großen Marktplätzen der Branchen und Regionen immer mehr zu innovativen Leistungsschauen.
Ich meine in diesem Zusammenhang ausnahmsweise weniger die Neuheiten der Aussteller, sondern die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz den Messeveranstaltern bietet.

Navigation auf Messen

Als Messebesucher vermisse ich noch immer eine App, die mich auf Wunsch zu einem bestimmten Aussteller navigiert. Es hört sich trivial an, aber hinter dieser Vision steckt viel mehr Aufwand als es dem Besucher im ersten Moment erscheint.

Manche Messehallen sind Betonbunker, da verzweifelt bis heute jedes Satelliten-Ortungssystem. Um dieses Problem zu umgehen, muss auf dem Messegelände ein eigenes Ortungssystem installiert werden. Technisch machbar, aber die Installations- und Betriebskosten sind nicht zu unterschätzen.

Auch darf nicht der Fehler begangen werden, alles auf eine Ortungstechnik zu setzen. Zum Beispiel haben viele Nutzer von Smartphones die GPS-Ortung wegen Ängsten um hohen Akkuverbrauch und wegen (angeblichem) Verfolgungswahn deaktiviert.
Um diese sicherlich beachtliche Besuchergruppe nicht vom Messeerlebnis auszuschließen, müssen kompatible Systeme aus WLAN- und Funkzellenortung verwendet werden. Die Technik mag sich ungenau anhören, jedoch erfolgt die Ortung ähnlich präzise wie bei GPS.

Gut, die Technik steht! Jedoch bevor ich mich auf dem schnellsten Weg zum Aussteller „XY“ lotsen lassen kann, muss der Veranstalter seine Hausaufgaben machen.
Im modernen Zeitalter ist (fast) die ganze Welt digitalisiert. Zu deutsch, jedes Gebäude ist auf einer Landkarte dargestellt. Auch die Straßen mit Namen und Hausnummern sind hinterlegt.
Messen sind jedoch Orte, wo buchstäblich, über Nacht ganze Städte abgerissen und neu aufgebaut werden. Jede Veranstaltung hat eine eigene Landkarte!

Die Lösung hört sich auch wieder einfacher an als diese wirklich ist. Nahezu jeder Veranstalter plant seine Ausstellung digital auf dem Zeichenbrett. Standflächen werden wie Grundstücke katalogisiert, jedoch muss die Standnummer um etliche Angaben wie den Ausstellernamen und seine Branchenzugehörigkeit(en) ergänzt werden. Sind alle Programme kompatibel zueinander, dann ist dies keine Herausforderung, aber nur dann.

Das Messeerlebnis kann starten

Mit entsprechender App kann man nun Aussteller suchen und diese innerhalb weniger Minuten ohne Probleme vor Ort aufsuchen.
Alles heute schon mach- und planbar!

Interessant wird es, wenn die Künstliche Intelligenz mitwirkt. Die einfachste Form davon ist, wenn der Weg zum oben ausgewählten Aussteller bei Regen oder Schneefall so gewählt wird, dass die Navigation Sie durch warme Messehallen lotst anstand quer durch den Regen -auch wenn die Wegzeit ein paar Augenblicke länger ist.

Viele Besucher scheuen allerdings Apps der Veranstalter. Liegt mitunter daran, dass diese bis zum heutige Tage oftmals kaum mehr als eine Ausstellerliste und Informationen zum Rahmenprogrammen enthält. Dies ist kein echter Mehrwert.

Dem kann man damit entgegenwirken, wenn die App – nur diese App – ein kostenloses Ticket für den Nahverkehr enthält und man auch die Eintrittskarte darüber verbilligt erhält. So ist der Kontakt und die Akzeptanz ein Stück weit gegeben.

Einfache und eine intuitive Bedienung verringert weitere Berührungsängste. Die Herausforderung besteht auch darin, dem Betrachter nur die Informationen zur Verfügung zu stellen, die derzeit für ihn relevant sind.

Digitaler Messebegleiter kann mehr

Spannend wird der digitale Messebegleiter jedoch erst, wenn es darüber als Besucher möglich ist eine individuelle Besuchsliste zu erstellen, die App den günstigsten Weg zwischen diesen Ausstellern wählt und letztlich die Möglichkeit besteht mit Ausstellern feste Besuchstermine zu vereinbaren.

Von einer Ecke zur anderen auf dem Messegelände zu scheuchen, mag sportbegeisterten Menschen gefallen, ist nicht jedoch nicht sinnvoll, wenn man nur ein beschränktes Zeitfenster zum Messebesuch hat. Zeit kostet Geld!

Eine ausgeklügelte Routenplanung mit einstellbaren Pausen für Gespräche bzw. die Integration bereits vereinbarter Messetermine, optimieren das Funktionspaket.

Entsprechende Erinnerungsfunktion aufs Display eingeblendet, dass man sich nun auf den Weg zum Termin mit Firma „Z“ machen soll, errechnet der messespezifische Routenplaner anhand der jeweiligen Position auf dem Gelände.

Abrunden kann man das Thema Zeitplanung mit Erinnerung, wenn man das Messegelände verlassen muss, um den geplanten Zug oder das Flugzeug zu erreichen. Dazu bedarf es jedoch einer Integration in den persönlichen Terminkalender auf dem Smartphone.

Ausstellerempfehlung anhand von Algorithmen

Einen Schritt weiter gehen kann man, wenn die App anhand der bisher ausgewählten Favoriten (Aussteller) dem Besucher weitere Firmen vorschlägt, die der Branche angehören und gegebenenfalls ein ähnliches Portfolio bietet. Auf Messen von über 1.000 Ausstellern fällt es schwer Überblick zu behalten. Da sind Empfehlungen gerne willkommen.

Aussteller lassen sich auch mit definierten Vorlieben und Interessen des Benutzers suchen. Eine optionale Vorabfrage in der App oder die Nutzung seiner Google-Suchhistorie kann Rückschlüsse geben.

Auf die Spitze kann man es auch treiben … Gehen Besucher ebenfalls zu meinen markierten Favoriten und anschließend für längere Zeit zu der Firma „Z“, dann liegt die Vermutung nahe, dass auch dieser Aussteller für mich interessant sein kann. Nun eine Empfehlung zum Besuch einzublenden, wäre ein echter Mehrwert!

Eine einfache Abfrage nach dem Standbesuch via Pop-Up, ob die Empfehlung gut war, lässt Rückschlüsse auf die Qualität der bisher erfassten Daten zu.

Die ewige Diskussion mit Ausstellern über gute und schlechte Standorte in den Hallen kann man damit den Wind aus den Segeln nehmen. Auch ist durch die individuelle Messeplanung eine bessere Auslastung der Hallen zu gewährleisten.

Es macht keinen Sinn einen Besucher an einen Messestand zu schicken, wo sich bereits eine Vielzahl von Besuchern aufhalten – dann lieber einen anderen Weg wählen und dort erscheinen, wenn sich das Publikum wieder verteilt hat.

Lösbare Hindernisse sind Datenschutz, die Live-Auswertung von Besuchermuster und die benötigte Rechenleistung. Da Messen in der Regel nur wenige Tage dauern, ist die Zeit zum „Lernen“ des Algorithmus äußerst knapp bemessen. Schließlich startet jede Veranstaltung bei „null“.

Chatbots ergänzend einsetzbar

Chatbots müssen auch mit Inhalt gefüttert werden. Jedoch ist dieser messespezifisch erweiterbar. Auch lassen die Erfahrungen aus der Vergangenheit einpflegen.

Mehrsprachigkeit und die Anpassung an die jeweilige Messe – soweit die Themen nicht themenübergreifend sind – stellen kleine Hürden dar. Im Kontext zu den vorhergehenden Ausführungen.

Fragen werden aller Voraussicht nach unabhängig der Veranstaltung ähneln. Angefangen von Fragen zu Bauvorschriften, Auf- und Abbauzeiten, über Themen wie Ausstellersuche bis hin zur An- und Abreise.

Wer Aufbau und Interaktionen zwischen App, (sprachbasierten) Chatbot und dem Besucher sowie Aussteller als Erster meistert, wird Technologieträger! Ein Vorsprung, welcher unbezahlbar ist.

Mehrwert entscheidet über Akzeptanz

Am Ende des Tages geht es darum die Aussteller- und Besucherbindung mit Hilfe modernster Technik zu erhöhen. Nur wenn alle Beteiligten einen entscheidenden Mehrwert gegenüber Konkurrenzveranstaltungen haben, lohnt sich der Aufwand.

Neben dem eigentlichen Messebesuch sind auch Reisen und Übernachtungen in die Betrachtung einzubeziehen.

Ein weiterer Mehrwert: App um eine Anbindung an spezielle Angebote von Buchungsportalen (booking.com, Hoel.de, etc.) ergänzen – Vermittlungsprovisionen sind nicht unerheblich. Auch die Einbeziehung von Airbnb, mytaxi. de in Deutschland und Uber im Ausland sind Überlegungen wert.

Ich bin überzeugt, dass großartige Messen an bestimmten Standorten gescheitert sind, da die umliegende Infrastruktur nicht dem Messeplatz würdig ist.

In der hart umkämpften Messelandschaft zählt der „Return on Invest“ (ROI). Messeorte sind tauschbar, genau wie die Veranstaltungen an sich. Abwerbungen rücken jedoch in den Hintergrund, wenn das Leistungspaket stimmt.

Trends mitgehen und nicht Datenschutz vorschieben

Datenschutz wird missbraucht. Der gläserne Bürger ist die Horrorvision der Datenschützer und der Menschen, die den Wandel der Zeit nicht nachvollziehen können.

Mitgestalten statt verbieten

Natürlich muss man die Möglichkeit haben seine persönlichen Daten gegen Missbrauch zu schützen. Wenn jedoch der Datenschutz gegen jede Neuerung eingesetzt wird, bleibt die Entwicklung nicht stehen. Letztlich wird die Künstliche Intelligenz dann in Ländern entwickelt, wo Datenschutz höchstens auf dem Papier existiert.

Daher sei die legitime Frage erlaubt, ob man sich nicht doch der technischen Möglichkeiten stellen soll. Mitgestalten bzw. mitentwickeln, ist am Ende des Tages besser als eine Technologie vor den Kopf gesetzt zu bekommen, wo man nur hoffen kann, dass die Daten nicht missbräuchlich verwendet werden.

Wenn Sie meine Theorie nicht verstehen, dann denken Sie bitte mal an WhatsApp, Facebook, Twitter & Co. Ist erst einmal eine App im Umlauf, kann man sich den Trends nicht entziehen.

Zum Beispiel gibt es sehr gute europäische Konkurrenzprodukte zu WhatsApp. Jedoch wurde hier die Entwicklung anfangs von Datenschützern gebremst. Im Endeffekt hat der Instant Messaging-Dienst den amerikanischen und europäischen Kontinent überrollt. Schutz der persönlichen Daten ist auf ein Minimum beschränkt.

Über eigenen Tellerrand schauen

Immer „nein“ sagen und in einem Glashaus wohnen, konnte man vielleicht in der Vergangenheit tun. Seit die Menschheit über Internet so eng wie noch miteinander verbunden ist, muss man über den Tellerrand schauen.

Manche technische Entwicklung mag besorgniserregend sein. Dies sehe sogar ich so. Jedoch bin ich der Ansicht, dass viele Dinge der Markt und die Akzeptanz regulieren wird. Zu Uber, airbnb & Co. kann man stehen wie man möchte, aber die Portale sind keine Gefahr für den Weltfrieden! Wie fast panisch von Presse berichtet.

Der überregulierte Taximarkt in Deutschland gehört reformiert. Der Zunft schmeckt es nicht, jedoch sind die Fahrtkosten teilweise unverschämt. Wie auch bei der Wohnungsvermietung.

Das Internet greift lediglich den Wunsch der Menschen auf! Wenn der Markt nicht da wäre, wäre die Beliebtheit der Vermittlungsportale nicht so hoch.

Die Bevölkerung in einem demokratischen Land kann man nicht auf Dauer abschotten. Meiner Meinung nach soll man sich den technischen Entwicklungen stellen und in diesem Bereich den Markt liberaler gestalten. Letztlich ist jeder Bürger mündig und kann bei ausreichender Aufklärung selbst für oder gegen eine Sache entscheiden.

Künstliche Intelligenz Schritt für Schritt in Unternehmen einführen

Aus meiner Praxiserfahrung kann ich Ihnen sagen, dass Sie Künstliche Intelligenz nicht mit Science Fiction verwechseln dürfen. Dies ist mit der häufigste Fehler bei Einführung von KI in Unternehmen.

Überzogene Erwartungen schmälern Akzeptanz

KI-Projekte müssen genau beschrieben werden und auf einen klaren geschäftlichen Nutzen abzielen.

Künstliche Intelligenz ist keine Wunderwaffe. Überzogene Erwartungen in den Fachabteilungen schmälern die Akzeptanz von der KI. Es muss ganz klar kommuniziert werden, dass sich mit der Einführung auch Geschäftsprozesse ändern – einhergehend mit neuen Lösungsansätzen und Technologien.

Mit der Definition eines Business Cases (Geschäftsprozesses) ist es also keineswegs getan. Die eigentliche Herausforderung ist die Umsetzung der einzelnen Schritte eines KI-Projekts sind.

Definieren, testen und trainieren eines Modells gehen einher mit dem
Überwachen und der meist notwendigen Anpassung von Parametern.

Die erfolgreiche Durchführung eines Projekts kann nur dann gelingen, wenn fachliche Anforderungen mit den technologischen Möglichkeiten abgeglichen werden.

Ist Künstliche Intelligenz Neuland für das Unternehmen bzw. den Unternehmensbereich, so ist dringend zu empfehlen, mit einfachen und unkritischen Prozessen erste Erfahrungen zu sammeln.

Große Datenbasis hat viel Potential zur Prozessverbesserung

Künstliche Intelligenz legt offen, dass in Daten überaus viel Potenzial für Prozessverbesserung und zur Gestaltung neuer Prozesse vorhanden ist. Letztlich auch Basis für neue Produktentwicklungen.

Es versteht sich von selbst, dass die Verwendung großer Datenmengen bisher nicht bekannte Sichtweisen auf Produkte, Entwicklungen und Kunden offen legt.

Ganz wichtig ist in diesem Zusammenhang darauf zu achten, von welcher Qualität die Daten sind. Hinterfragen und die Prüfung mittels Kopf und Bauchgefühl gehört auch in Zeiten von Computern zu den wichtigsten menschlichen Aufgaben!

Künstliche Intelligenz verarbeitet im ersten Schritt die zur Verfügung gestellten Daten. Ob richtig oder falsch – logische Analysen können (noch) nicht erfolgen. Hierfür fehlt anfangs die Lernbasis.

Machen Sie auch nicht Fehler sich nur auf interne Datensätze zu beschränken. Erst die Einbindung externer Informationen, komplettiert Ihr System.

Auch wenn ich mich wiederhole: Auswahl der relevanten Daten und eine hohe Datenqualität sind mit die zwei wichtigsten Parameter für den Erfolg von KI in Unternehmen.

Mustererkennung und Prozessautomatisierung klassische Einstiegsthemen

Der Einstieg in die Künstliche Intelligenz kann sowohl in Dienstleistungsbetrieben als auch in der verarbeitenden Industrie, die auf Mustererkennung und Prozessautomatisierung das Augenmerk setzen, mit relativ geringem Aufwand erfolgen.

Einfache regelbasierte und sich wiederholende Prozesse sind der allerbeste Start in das KI-Zeitalter.

Die Umsetzung erfordert überschaubaren Ressourceneinsatz und die Ergebnisse sind rasch erkennbar.

Effiziente, fehlerfreie und transparente Unternehmensabläufe treten chaotischen sowie teuren Abläufen entgegen. Neben dem verbesserten Betriebsergebnis sind auch stressfreiere Mitarbeiter unverkennbar.

Künstliche Intelligenz steht als Jobkiller oftmals in der Kritik. Diese Argumente sind jedoch populistisch und spiegeln keineswegs die tatsächliche Entwicklung wider.

Chatbots & Co. sind aus Wirtschaft nicht mehr wegzudenken

Mehrwerte liefern ohne Frage auch Text- und Bilderkennung sowie Natural Language Processing (NLP). Alles was über das klassische Auslesen von Formularen hinausgeht, bietet den entscheidenden Unterschied.

Die Erkennung von Sprache und Texte hat nur eingeschränkt mit Künstlicher Intelligenz zu tun. Erst die Deutung und passende Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, macht den Einsatz der KI aus.

Die Versicherungsbranche und der Bankensektor würden ohne den Einsatz oben genannter Systeme in der heutigen schnelllebigen Zeit nicht mehr möglich sein. Die händische Prüfung ist längst durch die Künstliche Intelligenz ersetzt.