Artifical intelligence: Quo vadis technology 2018?

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Die dunkle Seite fasziniert uns Menschen immer. Daher ist es auch nicht erstaunlich, dass selbst optimierende Maschinen, Assoziationen mit Science Fiction hervorrufen, und wir uns ständig fragen: Sind diese Entwicklungen jetzt gut oder schlecht? Wieviel Autonomie braucht der Mensch? Mit der bereits vorhandenen KI-Technologie können Dinge realisiert werden, die eigentlich keiner wirklich haben will. Und damit dies auch wirlich nicht geschieht, müssen wir alle über Daten und ihre Verwendung nachdenken. Mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), die im Mai in Kraft tritt, setzt der Regulierer dann Standards wie Unternehmen mit Kundendaten umgehen sollen. (Details finden Sie hier).

Leidet er an einem Programmierfehler oder ist er nur gestoplert? Was auch immer: Er heilt sich selber. Oder ist er eine Sie?

Heute erkennt jeder das Potenzial von künstlicher Intelligenz an: Mehr Automatisierung, bessere Customer Experience oder einfach mehr Umsatz. Als Mensch interessieren uns jedoch hauptsächlich die spektakulären und sichtbaren Innovationen, die, die wir in der Hand halten können. Wir erfreuen uns an neuen Gadgets und sind jedesmal begeistert, wenn ein Rechner direkt vor unseren Augen etwas macht, was wir vorher noch nie gesehen haben. Dafür sind Kommunikationssysteme und Chatbots ein sehr gutes Beispiel. Man kann mit der Maschine sprechen, die das Gesagte direkt interpretiert und sinnvoll (nicht liebevoll) darauf eingeht. Im Idealfall gibt sie uns genau die Information, die wir erwartet haben. Das ist auch KI. Firmen könnten damit ihre Kundeninteraktion automatisieren und dem Kunden einen besseren Service bieten.

Das Gute an einem Chatbot: Er bedient den Business Case, es handelt sich um KI – und zwar um eine sehr konkrete Form. Im besten Fall haben wir das Gefühl, tatsächlich mit dem Computer zu kommunizieren, eine Art Machine Intelligence. Womöglich merken wir noch nicht einmal, dass es kein menschliches Wesen ist, mit dem wir interagieren. Und das zeigt wiederum die „dunkle Seite” von KI. Nicht umsonst tauchen in den damit verbundenen Begrifflichkeiten Adjektive wie „deep” oder „dark” auf, beispielsweise als Deep Learning, das verschiedene Arten von tiefen neuralen Netzwerkaglorithmen umfasst. Deloitte geht sogar weiter und spricht in den Tech Trends 2017 von „Dark Analytics”.

All das waren Erkenntnisse aus dem CI Connection Circle in Nizza. Lesen hier Teil 1 und Teil 2 und Teil 3 der dazugehörigen Blogreihe.

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About Author

Pasi Helenius

Senior Business Solutions Manager.

Pasi Helenius is a Data Scientist helping customers and SAS sales teams succeed with projects on Artificial Intelligence, Machine Learning, Forecasting and Predictive Analytics. He works in SAS Global Technology Practice in the EMEA region and lives in Helsinki. His experience about these topics is from multiple industries, but especially from Manufacturing. He is excited about the potential of using Advanced Analytics to improve business and decision making and is always up to share views and discuss.

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