Cognitive Computing

Das Erwachen der künstlichen Intelligenz

| Autor / Redakteur: Robert Horn / Nico Litzel

Cognitive Computing steht kurz vor dem Durchbruch.
Cognitive Computing steht kurz vor dem Durchbruch. (Bild: © Sergey - Fotolia.com)

Die vernetzte Produktion, die Digitalisierung der Geschäftsprozesse, kurz Industrie 4.0, beschäftigt die Industrie schon seit Jahren. Cloud Computing und Big-Data-Analysen sind in vielen Unternehmen etablierte Stützpfeiler der Digitalisierung. In letzter Zeit macht allerdings ein neuer, hochspannender Aspekt von Industrie 4.0 von sich reden, der bisher eher als Zukunftsmusik abgetan wurde: Die künstliche Intelligenz.

Es ist ein Satz, der in seiner Bedeutung enormes Gewicht hat. „IBM hat aufgehört, Spiele zu spielen“. Gesprochen von Costas Bekas, dem Leiter des Bereichs für Cognitive Computing am IBM-Forschungszentrums in der Schweiz, bringen die wenigen Worte die Geschichte der künstlichen Intelligenz auf den Punkt: Denn jahrzehntelang machten Supercomputer und die ersten Gehversuche in künstlicher Intelligenz damit von sich reden, dass sie berühmte Spieler in ihren Disziplinen besiegten. Deep Blue etwa schlug 1996 den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow. Der von Googles KI-Unternehmen Deep Mind programmierte Alpha Go besiegt seit 2015 reihenweise die stärksten Go-Spieler der Welt – das chinesische Strategiespiel gilt als besonders anspruchsvoll. IBMs künstliche Intelligenz Watson legte sich 2011 in der berühmten amerikanischen Ratesendung Jeopardy mit gleich zwei Champions an – und gewann. Das sehenswerte Duell gibt es heute noch auf Youtube zu bestaunen.

Der Supercomputer Deep Blue besiegte 1997 den Schachweltmeister Kasparow.
Der Supercomputer Deep Blue besiegte 1997 den Schachweltmeister Kasparow. (Bild: IBM)

Das alles brachte der KI-Forschung vor allem mediale Aufmerksamkeit, im Alltag anwendbar waren diese Programm nicht. Heute, in Zeiten der Digitalisierung und Industrie 4.0, stehen die Chancen gut wie nie, der künstlichen Intelligenz auch in unserem Alltag zum Durchbruch zu verhelfen: Als kleine, unauffällige Helfer im Hintergrund, versteckt in IoT-Geräten, als Datensammler und -auswerter oder sogar als Unterstützer bei der Steuerung von Robotern und ganzen Maschinenparks. Die künstliche Intelligenz verspricht, unsere Arbeit, unseren Alltag und sogar unsere Gesellschaft nachhaltig zu verändern.

Cognitive Computing vor dem Druchbruch

Diese These unterstützen Zahlen des Digitalverbands Bitkom. Nach einer Prognose wird der globale Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um Cognitive Computing und Machine Learning im Jahr 2017 um gewaltige 92 % auf 4,3 Mrd. Euro wachsen. Bis zum Jahr 2020 wird sich dieses Volumen sogar verfünffachen. 21,2 Mrd. Euro werden künstliche Intelligenz, Machine Learning und Cognitive Computing dann weltweit umsetzen.

Künstliche Intelligenz hält schon heute Einzug in unser Leben: sie ist die Grundlage digitaler Sprachassistenten, textbasierter Dialogsysteme wie Chatbots oder von Gesichtserkennung auf Fotos oder in Videos“, sagt Dr. Mathias Weber, Bitkom-Bereichsleiter IT-Services. Bei Softwareanbieter SAP ist man von der kommenden Technologie überzeugt: „Als Teil von Geschäftsanwendungen kann Machine Learning Unternehmen helfen, Wachstum zu generieren, Prozesse effizienter zu gestalten und den Arbeitsalltag vieler Menschen zu vereinfachen. Das macht Machine Learning zum nächsten logischen Schritt, um den größtmöglichen Nutzen für den Menschen aus Big Data herauszuholen.“, erklärt Markus Noga, Head of Machine Learning Incubation, SAP SE.

Experten prognostizieren für das Jahr 2025 einen weltweiten Umsatz mit Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz von 31.236,92 Mio. US-Dollar. Im Jahr 2016 lag der Umsatz gerade mal bei 357,89 Mio. US-Dollar.
Experten prognostizieren für das Jahr 2025 einen weltweiten Umsatz mit Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz von 31.236,92 Mio. US-Dollar. Im Jahr 2016 lag der Umsatz gerade mal bei 357,89 Mio. US-Dollar. (Bild: MM MaschinenMarkt)

Zwar stecke man noch ganz am Anfang der Entwicklung, doch bereits jetzt würden Unternehmen den Wert von Machine Learning erkennen. „Während Computer bisher in endloser Arbeit trainiert werden mussten, um Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen zu ziehen, können moderne Systeme heute quasi selbstständig zielführende Erkenntnisse liefern - mit minimaler Fehlerquote und wenig Lernaufwand.“, fasst Noga die Vorteile zusammen.

Jenseits von Sci-Fi-Fantasien

Der Begriff künstliche Intelligenz wird dabei von den Forschern nur äußerst ungern eingesetzt, denn er bedient eher Klischees aus Science-Fiction-Filmen als der Realität zu entsprechen. „Im Kern geht es darum, die menschliche Wahrnehmung, seine Intelligenz und sein Denken mit Hilfe von Computern und spezieller Software nachzubilden, zu unterstützen und zu erweitern“, erklärt Weber. Anstatt also stur vordefinierten Pfaden zu folgen, interpretieren kognitive Programme die aufgenommenen Daten, ziehen Schlüsse und erlangen so ganz neue Erkenntnisse – in Sekundenbruchteilen.

Eine Fähigkeit, die das kognitive Programm von IBM, Watson, auszeichnet, hat potenzielle Sprengkraft für unser zukünftiges Leben und Arbeiten. Watson ist in der Lage, nicht nur strukturierte Daten zu verarbeiten, sondern auch unstrukturierte Daten zu erfassen. Diese umfassen nach Aussage von IBM-Forschern etwa 80 % unserer weltweiten Daten, dazu zählen Bücher, wissenschaftliche Arbeiten, Blog- und Foreneinträge oder Social-Media-Informationen. Die IBM-Entwickler haben Watson nun beigebracht, menschliche Sprache, geschrieben oder gesprochen, zu verstehen und zu interpretieren. Dadurch ist die Software etwa in der Lage, Texte in gewaltigen Mengen zu lesen, zu verstehen und zu evaluieren.

Das hilft auf verschiedenen Sektoren: Wissenschaftliche Veröffentlichungen etwa, bis zu 500.000 im Jahr, können von Watson für die menschlichen Experten aufbereitet werden. In der Medizin liest Watson Krankheitsbefunde und entdeckt so etwa seltene Krankheiten: Denn statistisch gesehen gehört zu jeder nicht diagnostizierten seltenen Krankheit ein Berg von 5 kg Akten. Ein Ärzteteam würde Wochen brauchen, um daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen – Watson braucht Sekunden.

Von Krebsdiagnose bis Arbeitsschutz

Derzeit wird Watson auch im Bereich der Krebsdiagnose eingesetzt, um für jedes Krankheitsbild die passende Therapie zu finden. Und auch in der Industrie ist das schlaue Programm von IBM bereits im Einsatz: Ende Oktober etwa gab der Industriezulieferer Schaeffler eine Kooperation mit IBM bekannt. Man wolle gemeinsam die Möglichkeiten des Internets der Dinge erkunden – mit Hilfe von Watson.

So liefern etwa mit Sensoren ausgestattete in Windturbinen eingesetzte Lager wichtige Daten über die Leistung unter unterschiedlichen Wetterbedingungen. Windparkbetreiber können anhand der Daten in Verbindung mit Windprognosen frühzeitig einen Komponentenaustausch in der nächsten Windflaute planen, um Stillstandzeiten und Energieverlust zu minimieren. In Schaefflers Industrie-4.0-Strategie, der Werkzeugmaschine 4.0, soll kognitive Technologie zum Einsatz kommen.

Der Zulieferer Schaeffler nutzt Watson-Technologie, um Echtzeitdaten über den Zustand von Windkraftanlagen zu sammeln. So lassen sich Wartungen frühzeitig planen.
Der Zulieferer Schaeffler nutzt Watson-Technologie, um Echtzeitdaten über den Zustand von Windkraftanlagen zu sammeln. So lassen sich Wartungen frühzeitig planen. (Bild: Schaeffler)

Auch der Heizungstechnikhersteller Vaillant arbeitet nach Informationen des IT-Anbieters IBM daran, mit Hilfe von Watson und Sensordaten die Heizzyklen seiner Kunden zu optimieren. Ein weiteres Beispiel: DHL setzt Watson im Bereich Arbeitsschutz in einem Lager in Asien ein. Hier werden Mitarbeiter mit Sensoren ausgestattet, Watson warnt dann etwa per Sprachausgabe vor gefährlichen Situationen oder informiert Kollegen im Falle eines Unfalls.

Dass es sich bereits jetzt schon lohnt, sich mit der neuartigen Technologie zu beschäftigen, davon ist Harald von Heynitz, Partner und Head of Industrial Manufacturing bei KPMG, überzeugt: „Entscheider tun gut daran, frühzeitig einen Schwerpunkt auf wissensbasierte Systeme zu legen und durch eine strategisch angelegte Personalpolitik eigene Kompetenzen in diesem Bereich aufzubauen. Reichen hierzu verfügbare Mittel nicht aus, können durch Partnerschaften vergleichbare Mehrwerte für das Unternehmen realisiert werden.“

Wissen, was Menschen wollen

Interessant wird der Einsatz auch in anderen Geschäftsbereichen, etwa im Marketing. Rocket Fuel Inc. ein amerikanisches Unternehmen aus Redwood City, Kalifornien, setzt dabei kognitive Technologie zur Marketingautomatisierung ein. Dabei geht es im Kern vor allem um personalisiertes Ausspielen von Ads, also Werbung, etwa auf sozialen Plattformen, auf dem Smartphone oder über Newsletter.

Rocket Fuel wolle vorhersagen, was die Menschen beschäftigt, um so ihren Bedürfnissen mit den geeigneten Marketingbotschaften zu begegnen, verrät uns Chief Technology Officer Mark Torrance, der selbst an der Universität Stanford und am MIT an künstlicher Intelligenz geforscht hat. Die dafür nötigen Informationen, also unsere Vorlieben, Einkäufe oder Lieblingsessen, finden sich bereits massenhaft im Internet und werden von den entsprechenden Unternehmen gespeichert. Persönlich identifizierbar machen diese Informationen niemanden, versichert Torrance, private Daten würden nicht erhoben.

Die Aufgabe der künstlichen Intelligenz sei es, nach Mustern in den Nutzerdaten zu suchen. So ist es möglich, User in ein ausgeklügeltes Scoring-System einzuordnen. Rocket Fuel nennt das „Moment Scoring“: Werbung wird automatisiert zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und mit der richtigen Botschaft ausgespielt. Marketer rechnen dabei oft mit dem Kostenmodell CPA oder Cost per Action. Rocket Fuel reduziere diesen Faktor um das Achtfache, so Torrance.

Einfluss von KI-Systemen wird zunehmen

Für Torrance ist das nichts weniger als die Zukunft des Marketing und in anderen Bereichen: „Ich glaube, dass künstliche Intelligenz und besonders Machine Learning einen großen Einfluss auf viele Industrien haben werden.“ Auch auf die Arbeit der Menschen werde sich das auswirken, gibt Torrance zu bedenken. Menschen würden sich durch die KI neue Arbeit suchen oder auf höherwertige Jobs ausweichen müssen. Die Entwicklung der Technologie nehme dabei immer rasanter zu, so Torrance: „Im Moment ist es sicher schwierig, sich vorzustellen, dass selbstfahrende Systeme irgendwann den Lkw-Fahrern die Jobs wegnehmen. Aber genau das wird passieren. Und noch vor vier Jahren konnte sich niemand vorstellen, dass selbstfahrende Autos mit der Komplexität des Straßenverkehrs klarkommen würden.“

Auch von Heynitz sieht ähnliche große Veränderungen auf Industrie und Gesellschaft zukommen, wiegelt gleichzeitig aber ab: „Bis wissensbasierte Systeme durchgängig, verlässlich und ohne menschliche Unterstützung arbeiten können, wird noch Zeit vergehen. Schließlich müssen die IT-Lösungen und Systeme erst massentauglich entwickelt, anwendungsorientiert ausgerichtet und durch eine betreuungsintensive Anlaufphase begleitet werden, bevor diese flächendeckend den Menschen ersetzen können.“

Noch stehen kognitive Systeme also ganz am Anfang ihrer Möglichkeiten. Dennoch verändern jetzt schon vorhandene Lösungen die Industrie auf beeindruckende Art und Weise. Unternehmen tun gut daran, sich mit Künstlicher Intelligenz als zukünftig bedeutender Baustein von Industrie 4.0 zu beschäftigen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal MaschinenMarkt.

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