Aus „Big Data, Smart Data, next?“: DeepBlue, AlphaGo und Co – Was wir von KI erwarten (dürfen) und wohin sie uns führt

Von Smart Data Begleitforschung Vor 1 MonatKeine Kommentare
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Christina Kratsch, Comma Soft AG © Wolfgang Borrs

Von Christina Kratsch.

Technologische Durchbrüche und Revolutionen haben in allen Zeitaltern Verunsicherung und Widerstand ausgelöst. Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Aspekten unseres Alltags bereits ganz natürlich angekommen. Trotzdem trifft man ab und an noch auf befremdliche Diskussionen – da wird von AlphaGo spielenden Computern ohne Umwege auf die baldige Existenz bedrohlicher KI-Monster geschlossen, welche in Kürze die Weltherrschaft an sich reißen. Dieser logisch und technologisch fragwürdige Schluss verfälscht die Debatte und lenkt sowohl von den eigentlichen  Chancen als auch den Risiken einer Technologie-Gruppe ab.

Was meinen wir wirklich, wenn wir KI sagen? Ein mögliches Verständnis von KI, die sogenannte Narrow Artificial Intelligence (Narrow AI), beschreibt Algorithmen, denen beigebracht wird, eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Das bedeutet, sie erhalten Beschreibungen und werden anschließend durch mathematische Optimierungsverfahren darauf trainiert, diese – und wirklich nur diese eine – Aufgabe zu lösen. Diese Definition umfasst Schach oder Go spielende Computer, Gesichtserkennung in Überwachungskameras, selbstfahrende Autos oder optimierte Werbe-Anzeigen. Auch „breitere“ Definitionen von Künstlicher Intelligenz sind möglich, diese gehen aber häufig an der technologischen Realität weit vorbei und führen meist unweigerlich zu Science-Fiction. Wir sollten, wenn wir über die Möglichkeiten und Risiken von KI sprechen, vielleicht zumindest in einem ersten Schritt die Kirche im Dorf lassen – denn die Gegenwart allein liefert schon genug  dringende, offene Fragen.

Das hinterfragen, was uns umgibt

Schon in der heutigen Welt der Narrow AI stellt sich die spannende Frage, wie wir Instrumente der KI in unserem Alltag verwenden – in ganz gewöhnlichen Anwendungen, die längst selbstverständlich für uns geworden sind. Denn war KI vor kurzem noch Autopiloten im Flugzeug oder Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in der Medizin vorbehalten, so durchdringt sie heute unseren Alltag und reicht vom durchaus praktischen Sprachassistenten, der in unserem Smart Home die Heizung anstellen kann, über Navigationsgeräte in unseren Smartphones bis hin zu Medienalgorithmen, die die (zumindest scheinbar) relevantesten Nachrichten für uns identifizieren. Ich würde mir eine noch stärkere Verlagerung der Debatte hinein in die konkreten  Anwendungsfälle wünschen. Was passiert, wenn konkrete Lösungen missbraucht werden oder wir uns von ihnen völlig abhängig machen? Welche Kulturtechniken wollen wir uns analog erhalten? Was passiert, wenn ursprünglich gut gemeinte Algorithmen zum Beispiel für unsere Filterblasen verantwortlich sind und zu Werkzeugen für Manipulation und Überwachung unserer Gesellschaft werden?

Neben einer konkreteren Debatte über die Bedrohungskulisse hinter der KI kann man auch die Diskussion zu den Chancen noch stärker fokussieren und die Perspektive, aus der wir nach dem Nutzen fragen. Hier wiederholt sich ein Fehlschluss aus der Diskussion um die Plattformökonomie. In der Hoffnung auf das next big thing fragen wir uns noch, was mit den wunderbaren Instrumenten der KI wohl machbar wäre, anstatt Probleme zu identifizieren und dann die richtigen Instrumente zur Lösung zu wählen. Mit dieser müßigen Debatte versperren wir uns den Blick auf das eigentliche Potenzial der KI. Als Beispiel bietet sich das selbstfahrende Auto an. Das bauen wir schließlich nicht, weil uns die Programmierung neuronaler Netze so große Freude bereitet, sondern weil Automassen unsere Innenstädte verstopfen und wir mit Autofahren kostbare Freizeit vergeuden. Die richtige Herangehensweise lautet, wie eigentlich immer im Umfeld der  Digitalisierung: Welche konkreten Probleme wollen wir lösen? Wo verschwenden wir Zeit und Energie? Welche sich wiederholenden Tätigkeiten erledigen wir, die wir lieber delegieren möchten? Diese simplen Fragen kann sich jedes Unternehmen, jede Arbeitskraft und jede Privatperson leicht und immer wieder stellen. Erst, wenn das Problem definiert ist, werden wir prüfen können, ob wir es mit neuronalen Netzen, AlphaGo und Co. lösen werden.

Für mehr KI-Pragmatismus

Diese Methodik führt mittelfristig zu einem weniger aufregenden, aber wirkungsvolleren und tieferen KI-Verständnis, dem der digitalen Automatisierung. Gerade in mittelständischen Unternehmen ist der pragmatische Einsatz von KI-Methoden hervorragend geeignet, um etablierte und wiederholte Abläufe zu automatisieren und beschleunigen, Qualität zu sichern, Entscheidungen vorzubereiten, Fehler zu erkennen, relevante Informationen aufzubereiten und Frühwarnsysteme einzubauen. Der Mittelstand kann an diese Thematik sehr schnell, pragmatisch und am Ende auch durchaus erfolgreich herangehen, was neben relevanten Datenmengen vor allem an der hohen Quote an Expertinnen und Experten und dem tiefen Spezialwissen liegt, das wir hier vorfinden. Auf diese Weise entsteht vielleicht nicht (sofort) das nächste Google oder Facebook, aber dafür die Chance, die Zukunftsfähigkeit bestehender Geschäftsmodelle zu sichern.

Der gesamte Debattenband „Big Data, Smart Data, next?“ steht hier zum kostenlosen Download zur Verfügung.

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  Allgemein, Begleitforschung, Big Data Debattenband, Datenanalyse, Gesellschaft, Künstliche Intelligenz

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