Aus „Big Data, Smart Data, next?“: Hybride KI für die deutsche Wirtschaft – Nachvollziehbarkeit schaffen und Wissenslücken füllen!

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Prof. Dr. Dirk Hecker, Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  © Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Von Prof. Dr. Dirk Hecker.

Ende des Jahres 2017 überraschte AlphaGo die Welt. Nicht nur zeigte uns das Programm, wie weit Künstliche Intelligenz (KI) inzwischen entwickelt ist. Auch führte uns die neue Herangehensweise von DeepMind – das Programm nicht länger mit „menschlichen“ Trainingsdaten, sondern im Spiel gegen sich selbst zu trainieren – einmal mehr die übermenschlichen
Fähigkeiten von heutigen Maschinen vor Augen, zumindest wenn es um Brettspiele mit klaren Regeln und vollständiger Information geht.

Dieser letzte Punkt ist aber entscheidend, wenn wir uns nun fragen, was wir in Deutschland aus diesen ohne Frage spektakulären Geschichten über Künstliche Intelligenz aus dem Silicon Valley lernen können. Industrie 4.0 funktioniert anders, hier geht es weniger um diese großen Datenmengen. Das entscheidende Schlagwort heißt stattdessen „hybride KI“: Wir müssen KI mit dem Wissen von Expertinnen und Experten vernetzen. Stellen wir uns etwa die Werkleiterin einer Fabrik vor, die durch die Halle geht und wortwörtlich hören kann, wenn etwas nicht funktioniert wie es soll. Dieses Wissen ist in keinem Datum abgelegt und kann daher von Maschinen auch nicht ohne weiteres erlernt werden. Die Wissensintegration in intelligente Systeme muss daher gelingen.  Dies führt letztlich auch zu dem aktuell viel diskutierten Thema der Nachvollziehbarkeit von KI. Weder die beschriebene Werkleiterin noch irgendein anderer Ingenieur wird einem Deep- Learning-Verfahren einfach Glauben schenken, das am Ende nur auf Statistik basierende Wahrscheinlichkeiten liefert. Beide möchten verstehen, wie das System zu seiner Entscheidung  gekommen ist. Hier stehen wir noch mitten in der Forschung.

Was kann KI für deutsche Unternehmen leisten?

In deutschen Unternehmen gibt es noch viele Wissenslücken und Skepsis in Bezug auf KI. Gerade im deutschen Kontext schließt sich die Frage an, wie die Möglichkeiten von KI auch bei  mittelständischen Unternehmen ankommen können. Um dies zu beantworten, müssen wir zunächst einmal an der Erwartungshaltung deutscher Unternehmen, ob KMU oder Großunternehmen, arbeiten. Hier wird häufig angenommen, es reiche, wenn man sich nur die richtigen Expertinnen und Experten einkauft. Die nehmen dann die vorhandenen Daten, tauchen sie in eine Machine-Learning-Toolbox und am Ende kommt unerwarteter Mehrwert für das Unternehmen heraus. Doch natürlich funktioniert die Welt der KI so nicht.

Gelegenheiten wie die bundesweite Roadshow „Smarter Mittelstand“ müssen wir nutzen, um die Erfahrungen mit KI, ihre Möglichkeiten und Grenzen zu vermitteln. Am einfachsten geht dies natürlich immer mit Praxisbeispielen als Referenzen. Erste sinnvolle Einsatzziele für KI sind immer dort zu finden, wo wiederholende Tätigkeiten stattfinden. Andrew Ng von Baidu sprach deshalb einmal von der KI als Automatisierung auf Steroiden.

In den großen deutschen Unternehmen wird das Thema KI aktuell vor allem unter dem Aspekt der Datensouveränität diskutiert. Das Potenzial von KI wächst, wenn Daten entlang der Wertschöpfungskette über Unternehmensgrenzen hinweg kontrolliert verknüpft werden können.

Mehr Expertise für Siri, Alexa und Co.

Eines der zukunftweisenden Themen von KI ist Sprache.  Sie entwickelt sich zur prominenten Benutzerschnittstelle. Das heißt, ich spreche mit meiner KI. Anstatt ein Gerät zu bedienen, gebe ich mündlich Aufträge oder stelle Fragen. Im Bereich der Sprach- und Dialogtechnologie gibt es noch viel weniger Expertinnen und Experten, als sich ohnehin schon im KI-Bereich finden lassen.  Entsprechend umfangreich muss sowohl von wirtschaftlicher als auch politischer Seite in diesen Bereich investiert werden. Nicht nur die Automobilunternehmen sollten sich fragen, ob sie die Lösungen amerikanischer Anbieter in ihren Autos verbauen möchten oder an einer deutschen beziehungsweise europäischen Lösung interessiert sind, bei der klarer ist, was mit den Daten  passiert.

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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