Wenn der Computer beim Pokern blufft.

Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig: in unseren Apps, im Büro und überall dort, wo unsere diversen Daten verbunden und neu verknüpft werden. Fluch oder Segen? An dieser Frage scheiden sich die Geister.

Roboter fangen an, selbstständig zu denken, Maschinen übernehmen die Macht. Der Mensch wird vernichtet durch das, was er selbst geschaffen hat: Szenarien dieser Art sind nicht erst seit Frankenstein fest verankert im Horrorfilm-Genre. Und nicht nur dort – auch in unseren Köpfen löst das Stichwort künstliche Intelligenz (KI) nicht selten Angst oder zumindest Beklemmung aus. Hinzu kommt, dass das Thema in manchen Kreisen ähnlich umstritten ist wie die Gentechnik und ebenso kontrovers diskutiert wird. Die Angst des Menschen, die Kontrolle über den Fortschritt zu verlieren, ist uralt. Dabei ist künstliche Intelligenz längst Teil unseres Alltags.

Von Google Lens bis zum autonomen Fahren: KI ist allgegenwärtig.

Erst im Frühjahr dieses Jahres stellte Google auf seiner Entwicklerkonferenz I/O sein neuestes KI-Projekt vor: Google Lens. Hinter Lens steckt eine Technologie des maschinellen Sehens, also eine spezielle Form der künstlichen Intelligenz. Die App (die eigentlich viel mehr ist als das) interpretiert, was vor einem Kamera-Bildschirm passiert: Zum Beispiel, indem sie ein Restaurant erkennt, das gerade fotografiert wird, und direkt passende Bewertungen zur Verfügung stellt. Oder indem abfotografierte WLAN-Zugangsdaten erkannt und sofort zur Anmeldung im Netzwerk genutzt werden.

Andere KI-Technologien bedienen spezielle Interessen – man denke nur an Vogelstimmen-Apps, die zwischen hunderten von zwitschernden und tschilpenden Gesellen differenzieren können. Das selbstfahrende Auto ist das wohl bekannteste (und heiß diskutierte) Beispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Dabei geht es in erster Linie darum, das Fahren sicherer zu machen, indem menschliche Fehlerquellen ausgeschaltet werden.

Gesunde Sache: Daten sammeln zum Wohle des Patienten.

Nicht nur in Sachen Verkehrssicherheit, sondern auch im Gesundheitsbereich arbeitet man an der Verbesserung des Alltags durch künstliche Intelligenz. Zum Beispiel mit der „Medicus“-App, die aktuell von einem Wiener Startup entwickelt wird: Sie soll Mediziner entlasten und ihren Patienten helfen, die Arztberichte besser zu verstehen. Dazu gibt der Patient diverse Daten ein (z. B. Alter, Geschlecht, Gewicht, Essgewohnheiten, aber auch Pulsdaten oder Bluttest-Ergebnisse), die dann mithilfe einer künstlichen Intelligenz zu hochpersonalisierten Gesundheitstipps aufbereitet werden.

Terror bekämpfen mit künstlicher Intelligenz.

Eine andere App namens „Companion“ soll sogar auf der Basis von 3.200 Patienten-Aufzeichnungen vorhersagen können, ob ein Nutzer Suizid verüben wird – und das mit einer Genauigkeit von 92 Prozent.1 Die Leistung der künstlichen Intelligenz ist es dabei, zu lernen, welche Faktoren mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Selbstmord begünstigen.

Auch bei Facebook und WhatsApp soll künstliche Intelligenz der Sicherheit ihrer Nutzer dienen – hier, indem sie bei der Terrorbekämpfung hilft: Posts und Bilder mit terroristischer Grundausrichtung sollen erkannt und noch vor dem Hochladen gestoppt werden können.2 Auch Google nutzt KI, um terroristische Webseiten herauszufiltern und aus dem Verteiler für Programmatic Ads zu entfernen.

Mensch versus KI: Unterschiedliche Wege zum gleichen Ergebnis.

Die künstliche Intelligenz ist keine Nachbildung des menschlichen Denkapparats, sondern folgt grundsätzlich anderen Gesetzen. In einem Interview des Magazins t3n erklärt KI-Forscher Toby Walsh am Beispiel des Fliegens anschaulich, warum wir (noch) nicht verstehen, wie ein künstlicher Algorithmus seine Lösung erarbeitet:

Beim Bau der Flugzeuge, so Walsh, versuchten die Ingenieure nicht, das Prinzip der Vögel – Federn und flatternde Flügel – nachzuahmen. Sie folgten zwar dem gleichen fundamentalen Gesetz der Aerodynamik, fanden aber (mit der Tragfläche) einen ganz andere Lösungsansatz:

„Wir können also nicht davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz zwangsläufig die gleichen Lösungsansätze verfolgt wie wir Menschen als Vertreter einer biologischen Intelligenz. Aber auch hier gelten die gleichen fundamentalen Gesetze der Intelligenz.“3

Pokern ist menschlich. Warum kann der Computer das trotzdem?

Eines allerdings, so Walsh, stehe fest: „Computer folgen nur Regeln. Sie haben nicht die Fähigkeit, Regeln zu brechen oder eigene Entscheidungen zu treffen.“ Überraschend wird es allerdings dann, wenn eine künstliche Intelligenz agiert, wie wir es eigentlich nur vom Menschen kennen. So geschehen, als zum Beispiel im Januar eine KI in der Lage war, vier der besten Poker-Spieler der Welt zu schlagen – und zwar nicht zuletzt durch Bluffen! Eine enorme Leistung: Im Gegensatz zum Schachspiel, wo alle Regeln und Informationen bekannt sind, geht es nämlich beim Pokern auch um Eventualitäten und Ungewissheiten. Die Möglichkeit, durch Bluffen zum Erfolg zu kommen, wurde dem System nicht beigebracht. Es ist einfach von selbst drauf gekommen.

Wir können KI nicht erklären – und nicht mit ihr kommunizieren.

„Wir wollen Systeme, die ihre Entscheidungen erklären können. Dabei wissen wir heute gar nicht, wie wir solche Systeme bauen können“, stellt Walsh im Interview fest. Eine besondere Herausforderung sei es auch, wenn menschliche und künstliche Intelligenz zusammenspiele, zum Beispiel im Straßenverkehr: Sind sowohl selbst fahrende als auch von Menschen gesteuerte Kfz unterwegs, so müssen alle zwangsläufig miteinander kommunizieren. Da aber autonom fahrende Autos nur untereinander in Verbindung stehen, kann das zum Problem werden. Das leuchtet ein – und gehört vielleicht unter anderem zu den Gründen, aus denen sich die Markteinführung dieses Produkts in die Länge zieht.

Künstliche Intelligenz im Büro: Gefahr oder Bereicherung für den Job?

Ähnlich komplex sind die Perspektiven für den Arbeitsmarkt. Während viele befürchten, menschliche Arbeitskraft könne durch künstliche Intelligenz auf Dauer überflüssig werden, feiern wir gleichzeitig die Vorteile, die uns selbst lernende Algorithmen im Business verschaffen. Zum Beispiel mit ...

  • Einkaufs-Empfehlungen
    Mit automatisierten Produktvorschlägen, generiert aus Kundendaten, verdienen Unternehmen wie Amazon Millionen.

  • Chatbots
    Sie arbeiten im Kundendienst schneller als ein menschliches Gegenüber – und sind somit auch preiswerter.

  • Suchdiensten
    Durch intelligente Sprachkennung werden Texte aus Produktbeschreibungen und Rezensionen in die Suche integriert. Location-basierte Suchmaschinen wie Google Now verfeinern die Ergebnisse.

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann ein Unternehmen also zielgruppengerechter und effizienter arbeiten, wenn es seine Daten richtig nutzt. Das heißt zunächst, dass die vorhandenen Daten kritisch auf ihre Nutzungsmöglichkeiten untersucht werden müssen; dann gilt es zu entscheiden, welche zusätzlichen Daten zusammengetragen werden können, um bestimmte Prozesse automatisiert durch den Computer erledigen zu lassen. Ziel kann zum Beispiel eine stärker personalisierte und kundenorientiertere Vermarktung von Produkten bzw. Dienstleistungen sein –  aber das muss nicht zwangsläufig heißen, dass vorhandene Arbeitskräfte damit überflüssig werden.

Das Ziel: Teamwork aus künstlicher und menschlicher Intelligenz.

Denn nach wie vor kann künstliche Intelligenz keine reflektierenden, kreativen Denkprozesse ersetzen. Doch gerade diese Prozesse sind es, die Innovation und Inspiration bedeuten – Komponenten, ohne die ein Unternehmen heute zum Scheitern verurteilt ist. Alle Prozesse hingegen, die wenig Nachdenken erfordern und immer den gleichen Mustern folgen, sind potentiell KI-kompatibel. Die Aufgabe der Zukunft wird es sein, diese unterschiedlichen Ebenen sinnvoll – d. h. auch im Sinne des Menschen – zu verbinden. Ein Plan, den auch Toby Walsh im t3n-Gespräch empfiehlt: „Unternehmen brauchen heute einen KI-Plan – genauso wie sie vor 20 Jahren einen Internet-Plan und vor zehn Jahren einen Plan für Mobile brauchten.“ Hoffen wir, dass der Plan aufgeht.

 

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