Erwartung vs. Realität

Künstliche Intelligenz überrascht schon heute

KI-Technologie steckt noch in den Kinderschuhen – und kommt schon heute auf überraschende Lösungsansätze. Wie die Chatbots, die im gegenseitigen Training flugs eine eigene Sprache entwickelten. Oder die KI-Belegverarbeitung von AFI Solutions, die zur Verwunderung des Unternehmens veränderte Mehrwertsteuersätze eigenständig erkannte und anwendete.

(Bild: ©vegefox.com/stock.adobe.com)

Künstliche Intelligenz wird oft als Innovationstreiber und Heilmittel für verschiedenste Probleme gehandelt. In anderen Darstellungen nimmt sie eine Gefahr für die Menschheit ein. Dabei verrichten künstliche Intelligenzen schon in vielen in sich geschlossenen Umgebungen zuverlässig ihren Dienst, etwa bei der Steuerung von Roboterarmen in der Automobilindustrie, in medizinischen Assistenzsystemen oder in Spielzeugrobotern. Doch nicht überall war oder ist sie erfolgreich, ermittelte eine IDC-Studie. Gescheiterte Experimente sind häufig und existieren durch alle Branchen sowie Zielvorgaben hinweg. Auch der Mensch spielt dabei eine entscheidende Rolle.

Vom Menschen abhängig

KI-Systeme oder intelligente Maschinen sind bis dato noch sehr von ihren menschlichen Lehrern abhängig, die ihnen die Fragestellung, das Ziel oder ihren Zweck vorgeben. Von ihnen werden die Systeme mit ausgewählten, stark an die Aufgabe gebundenen Datensätzen gefüttert, mit denen sie innerhalb von eng determinierten System- und Parametergrenzen trainieren dürfen. Bei zu viel Spielraum für die KI lassen sich ansonsten die Ergebnisse nur noch schwer bis gar nicht mehr auswerten. Und auch beim Ergebnis wird der Mensch benötigt – den Data Scientist bzw. auf Daten spezialisierten Analysten, der die Ergebnisse interpretieren und so nutzbar machen muss.

Ressourcen und Daten fehlen

Schaut man sich nach KI-Projekten um, sind die heutigen Anwendungsfälle vor allem im B2B-Umfeld oft eher ernüchternd oder zumindest stark an einen speziellen Anwendungsbereich gebunden. Die beiden von IBM entwickelten KI-Systeme ‘Deep Blue’ (1996 Sieger im Schach gegen Gary Kasparow) und dessen Weiterentwicklung ‘Watson’ (2011 Gewinner im Jeopardy gegen zwei menschliche Gegner) sind beispielsweise nur innerhalb einer bestimmten Regelwelt oder mit entsprechend trainierten Datensätzen ‘intelligent’. Komplexere Aufgaben sind für eine künstliche Intelligenz noch schwer zu lösen. Oft mangelt es in B2B-Projekten auch an Ressourcen und der für ein umfassendes Training notwendigen Datenmenge.

Datum:14. Januar 2021

Autoren:

Themen: Technik, Künstliche Intelligenz

Webseite: www.afi-solutions.com

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