Mensch vs. Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz kann heute schon Probleme völlig anders lösen, als der Mensch es sich ausgedacht hätte. Computer und künstliche Intelligenz sollen und werden Fach- und Führungskräfte immer mehr unterstützen. Selbst den Entwicklern der Künstlichen Intelligenz ist nicht mehr klar, warum eine Software einen bestimmten Lösungsweg gewählt hat.
1. Was ist maschinelles Lernen?
2. Wie funktioniert maschinelles Lernen?
3. So profitieren Sie von künstlicher Intelligenz
4. Building Radar Fazit
Go ist ein Brettspiel aus Fernost. Gespielt wird auf einem 19×19 linierten Spielbrett mit weißen und schwarzen Spielsteinen. Ziel des Spieles ist es, durch abwechselndes setzen der Spielsteine mehr Gebiete in Besitz zu nehmen, als der gegnerische Spieler. Go hat den Ruf, das schwierigste Brettspiel der Welt zu sein.
Vor einem Jahr schlug Googles AlphaGo den Weltmeister des japanischen Brettspiels. Um zu verstehen, warum die Software einen bestimmten Spielzug gemacht hat, wurde eigens ein Go-Meister angestellt. Dieser Meister hatte die Aufgabe, den Programmierern zu erklären, warum die Software einen bestimmten Zug gemacht haben könnte. Einige Spielzüge der Software waren niemals zuvor von Menschen getätigt worden, weil sie sinnlos erschienen.
Diese neue, nicht mehr für einen Menschen nachvollziehbare Herangehensweise an Probleme wird über kurz oder lang auch Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Künstliche Intelligenz kann verfügbare Daten auswerten und darauf basierend eine Herangehensweise vorschlagen.
Künstliche Intelligenz ist laut einer Studie von Crisp Research ein wichtiges Thema für kleine und große Unternehmen. 64 Prozent der Befragten Unternehmen befassen sich mit maschinellem Lernen. Ein Fünftel der Befragten nutzt maschinelles Lernen bereits im Geschäftsablauf. Es ist also höchste Zeit, dass Sie sich mit den Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz auseinandersetzen, um nicht von Ihren Mitbewerbern abgehängt zu werden!
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist die Kunst, einen Computer Dinge tun zu lassen, ohne ihn dafür direkt programmiert zu haben. Ziel ist es, dass die Software in der Lage ist, eigenständige Lösungen für Probleme zu entwickeln.
Die meisten Menschen verbinden künstliche Intelligenz (KI) mit Maschinen und Robotern aus berühmten Hollywood Produktionen. Doch künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsmusik mehr: Wir sind in unserem Alltag oft in Kontakt mit selbstlernender Software, ohne es zu wissen!
Smartphone
Sie fragen Ihren Sprachassistenten nach einer Wegbeschreibung. Ihre Frage wird über das Mikrofon des Smartphones direkt in ein Rechenzentrum weitergeleitet. Dieses Rechenzentrum wird täglich von Millionen Menschen kontaktiert. Aus den gesammelten Daten werden Rückschlüsse gezogen, die Ihre Antwort generieren.
Spam-Filter
Ein E-Mail-Spamfilter wird darauf trainiert, unerwünschte Nachrichten zu erkennen. Aufgrund Ihres Verhaltens in der Vergangenheit kann der Computer unbekannte Mails korrekt kategorisieren.
Um Ihnen auch einen Eindruck über den aktuellen Entwicklungsstand von künstlicher Intelligenz zu geben, möchten wir Ihnen AIVA vorstellen. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) ist in der Lage etwas zu erstellen, das Richard Wagner als “die Sprache der Leidenschaft” bezeichnet: MUSIK
AIVA ist ein Algorithmus der in der Lage ist Musikstücke zu komponieren. Durch das Lesen einer großen Sammlung vorhandener Werke klassischer Musik (beispielsweise von Bach, Beethoven oder Mozart) versteht AIVA das Konzept der Musikkomposition und ist in der Lage selbst zu komponieren. Im Juni 2016 wurde AIVA als erster Algorithmus bei der SACEM (Société des auteurs, compositeurs et éditeurs de musique) registriert.
Wie funktioniert maschinelles Lernen
Der Algorithmus soll ein Muster in Daten erkennen und dadurch in der Lage sein eigenständig zu handeln. Der Lernprozess wird hauptsächlich in „überwachtes” (supervised) und „unüberwachtes” (unsupervised learning) Lernen unterteilt.
Supervised Learning
Beim Supervised Learning wird der Computer mit bereits bekannten Ergebnissen gefüttert. Die künstliche Intelligenz kann auf diese Weise lernen, Objekte zu identifizieren oder Personen zu unterscheiden.
Beispiel: Die Videoplattform Netflix sortiert ihre Filme anhand von gelernten Kriterien in Kategorien wie “Thriller” oder “Komödie”. Der Algorithmus hat durch Beispiele gelernt, unter welchen Voraussetzungen ein Film in eine bestimmte Kategorie einsortiert werden soll.
Unsupervised Learning
Beim Unsupervised Learning hingegen erkennen Algorithmen selbständig Zusammenhänge und erstellen eigenständig Muster. Die Herausforderung besteht darin, verborgene Strukturen und Beziehungen zwischen Datensätzen zu erkennen und herzustellen.
Beispiel: Netflix nutzt unsupervised learning, um das Verhalten ihrer Nutzer zu analysieren. Aufgrund dieser Analyse werden den Nutzergruppen passende Filme vorgeschlagen.
3. So profitieren Sie von künstlicher Intelligenz!
Technik sollte uns Zeit einsparen und unser Leben vereinfachen. Überlaufende Postfächer, volle To Do Listen und stetige Erreichbarkeit bewirken jedoch genau das Gegenteil. Die Folge: Wertvolle vertriebsaktive Zeit geht verloren! Durch maschinelles Lernen können Routineaufgaben automatisiert von Software übernommen werden. Ihrem Vertriebsmitarbeiter wird auf diese Weise der Rücken freigehalten. Zusätzlich stehen Daten zur Verfügung, die eine Leadgenerierung vereinfachen:
1. Automatisches Upselling im Vertrieb
Intelligente Algorithmen helfen dem Vertrieb, Kunden mit passenden Angeboten, oder Themen anzusprechen. Berücksichtigt werden unter anderem Informationen über das bisherige Kaufverhalten. Die Auswertung und Analyse der Daten lässt den Algorithmus Rückschlüsse auf das zukünftige Kaufverhalten des Kunden ziehen.
Kundendaten automatisch kategorisieren
Algorithmen schließen durch die vorhandenen Daten von Bestandskunden auf potentielle Märkte und Unternehmen. Es werden Unternehmen ausgewählt, die ohne dieses Selektionsverfahren unberücksichtigt geblieben wären.
Modelle von Gebäuden erstellen
Software für Building Information Modelling stellt Baupläne dreidimensional und selbsterklärend dar. Alle Informationen werden digital zusammengeführt und sind somit allen Teilnehmern jederzeit zugänglich. Künstliche Intelligenz bemerkt eigenständig fehlende Elemente und kann schnell eine Fehlermeldung auslösen.
Automatische Bauprojekt-Recherche
Wer früh von Bauprojekten erfährt hat einen Wettbewerbsvorteil. Das Internet und Zeitungen manuell nach neuen Bauprojekten zu durchsuchen ist personal- und kostenintensiv. Building Radar nutzt Algorithmen, um 24/7 das world wide web nach interessanten Bauprojekten und Meldungen zu Bauvorhaben zu durchsuchen. Auf diese Weise erfahren unsere Nutzer noch vor ihren Wettbewerbern von neuen lukrativen Projekten.
Fazit
Die Erfindung des Internets hat wie der Buchdruck die Welt komplett verändert. Durch die Digitalisierung wird sich unser Alltag weiter umformen und verändern. Künstliche Intelligenz wird in Zukunft unsere Einkäufe erledigen, Krankheiten erkennen und die bestmögliche medizinische Behandlung vorschlagen. Unbewusst unterstützt maschinelles Lernen aber auch schon heute unser Leben in vielen Bereichen und wird langfristig auch unsere Arbeitswelt neu gestalten. Die neuen Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ergeben, werden in den kommenden Jahren vollkommen neue Geschäftsmodelle und -strategien hervorbringen.
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