Aus dem Unterricht des CAS ​Multichannel Management​ ​mit ​Dr. Marcel Blattner berichtet ​Nina Walker

Wenn wir über das Thema künstliche Intelligenz (Englisch: Artificial Intelligence oder kurz AI) lesen, dann lesen wir oft über AI-getriebene Killerroboter oder wie Roboter in Zukunft alle unsere Jobs übernehmen werden. Man sollte kritisch sein, wenn man solche Artikel liest. Künstliche Intelligenz wird in den Medien oft übertrieben dargestellt. Vor allem Science Fiction Filme geben unserer Gesellschaft ein falsches Bild.

Der Begriff AI ist in den 50er Jahren aufgekommen und stand damals für ein interdisziplinäres Forschungsfeld. Eine klare Definition gibt es nicht. AI ist eine Subsumierung von Technologien und Methoden, die es erlauben gewisse Aufgaben zu bewältigen, die den Menschen unterstützen. Dafür wird eine gewisse Intelligenz vorausgesetzt.

Schon in den 60er Jahren haben sich die Menschen die gleichen Fragen wie heute gestellt  Können Maschinen in Zukunft selbstständig denken? Was passiert mit unseren Berufen? AI und Machine Learning wird Berufe verschwinden lassen und neue Berufe schaffen. Das alles passiert aber nicht von heute auf morgen.

Wie Personen über das Thema AI und maschinelles Lernen denken, hat auch einen Einfluss auf unsere Wirtschaft.

Einflussfaktoren von AI

Wie erfolgreich eine neue Technologie auf einem Markt ist, hängt nicht nur von der Wirtschaftslage, aber auch von unserer Kultur ab. Zum Beispiel hat Japan eine viel offenere Art mit Technologien umzugehen. Sie sind in der technologischen Entwicklung anderen Ländern auch weit voraus. In Europa wird der technologische Fortschritt eher kritisch beobachtet. Wir sehen in der künstlichen Intelligenz vor allem Risiken und Gefahren. Der technologische Fortschritt wird in Europa zusätzlich durch die strengen Datenschutzrichtlinien zurückgehalten.

AI lässt sich in vier Kategorien oder sogenannte Denkschulen einteilen:

  1. Menschliches Denken → Maschinen denken wie Menschen
  2. Menschliches Handeln → Maschinen handeln wie Menschen
  3. Rationales Denken → Maschinen denken logisch und intelligent
  4. Rationales Handeln → Maschinen handeln logisch und intelligent

Ausserdem unterscheidet man zwischen starker und schwacher AI:

starke vs schwache AI

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist ein geordneter Satz von Regeln, die sequentiell von einer Maschine verarbeitet werden. Das heisst, dass die Maschine mit Datensätzen «gefüttert» wird und auf Grundlage dieser Datensätze lernt. Damit lernen Maschinen induktiv mithilfe von Beispielen. Anhand dieser Beispiele lernen sie und handeln danach deduktiv. Dazu ein kurzes Beispiel: Eine Maschine wird anhand von Hunde- und Katzenbilder trainiert. Danach legt man der Maschine ein Bild einer Giraffe vor. Obwohl die Maschine noch nie zuvor eine Giraffe gesehen hat, versucht sie, die Giraffe einer ihr bereits bekannten Tierart zuzuordnen.

Es gibt verschiedene Ansätze, wie man eine Maschine trainiert:

  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement

Neuronale Netze sind eine spezielle Klasse von Lernmethoden. Diese lernen immer gleich. Man gibt der Maschine klassifizierte Daten und lässt die Maschine daraus lernen.

Maschinen sind viel besser in strikter logischer Folgerung. Dafür ist der Mensch aber energieeffizienter und selbstorganisiert.

Das Black Box Problem

Wie funktioniert eine Maschine im Inneren? Menschen versuchen Risiken zu minimieren und Fehlfunktionen zu vermeiden.

AI and the Black Box Problem

AI and the Black Box Problem

Diese Unwissenheit bringt grosse Probleme mit sich und hält den Fortschritt zurück.

Beispiel Zugführer: Im Prinzip bräuchte es keinen Zugführer mehr, da die notwendigen Technologien existieren Doch eine Maschine kann zu leicht getäuscht werden. Um das Risiko eines maschinellen Fehlers zu minimieren, werden Menschen weiterhin eingesetzt. Das Ziel ist es besser interpretieren zu können, was eine Maschine in einer bestimmten Situation macht.

Die Vorteile dieser Technologien nehmen den Menschen die Angst. Unternehmen sollten transparenter sein, was ihre Pläne in diesem Bereich sind.

Ein Orakel für unser Marketing

Ein Orakel erstellen, dass dem Marketing Chef Tipps gibt, ob er / sie eine Kampagne schalten soll? Das gibt es tatsächlich. Im Marketing Mix Modelling wurde die Maschine zuerst für jedes KPI trainiert. Eine Maschine kann mit wenig Daten nichts anfangen. Je mehr Daten desto besser. Ferien oder die Konkurrenz haben einen Einfluss auf den Erfolg einer Kampagne. Alle diese Daten mussten berücksichtigt werden. Umso besser die Qualität der Daten sind, desto besser ist das Ergebnis und das Orakel.

Ein Orakel für Unternehmen oder Chatbots, die Kunden eine unmittelbare und einfach Kontaktaufnahme ermöglichen, sind positive Beispiele über die bereits fortgeschritten Integration von AI in unserem Alltag. Alles hat jedoch seine Nachteile.

AI lernt vom Menschen

Maschinen können auch unangemessenes Verhalten von Menschen übernehmen. Ein weit verbreitetes Beispiel dafür ist Google. Wenn man in der Google Bildsuche nach “schönen Haarschnitten” sucht, zeigt das Ergebnis vermehrt weisse Männer im Alter von 25 und 35 Jahren. Wenn man nach dem Begriff “CEO” sucht, dann zeigt Google Bilder vor allem alte, weisse Männer in einem Anzug. Das ist ein einfaches Beispiel, um zu testen, wie voreingenommen Maschinen sein können.

Es stellt sich also die Frage, wie man Maschinen gerechter machen kann? Leider ist es schwieriger als man annehmen würde und wird viel Zeit und Arbeit in Anspruch nehmen.

Den meisten ist nicht bewusst, wie sehr wir uns jetzt schon in unserem Alltag mit dem Thema AI und Machine Learning befassen.

 

Die Vermischung zwischen Mensch und Maschine

Wenn man die Entwicklung von AI betrachtet, dann erkennt man die zunehmende Verschmelzung der Maschinen mit dem Menschen. Diesen Trend nennt man Transhumanism (Mensch verschmilzt so mit einer Maschine, dass man nicht weiss, ob es ein Humanoid ist oder nicht).

Zwei Beispiele dazu:

  • Mind reading: Mit einem Implantat kann man die Gedanken eines Menschen lesen. Diese Technologie kann für Patienten eingesetzt werden, die gelähmt sind. Patient denkt an die Bewegung und die Maschine kann sie für den Patienten umsetzen.
  • Die Überwindung der Alterung und des Todes ist bei einigen Firmen (wie zum Beispiel Alcor Life Extention Foundation) auf der Agenda. So wird der Tod zu einer Option.

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