Künstliche Intelligenz: Gefahr für die Menschheit, produktivitätssteigernd oder nur langweilig

Künstliche Intelligenz basiert auf statistischem Lernen. Wir alle lernen mit Statistiken, auch wenn wir es nicht wissen. Unser Gehirn beherrscht Dinge, die wir häufig tun, gut, merkt sich Wörter, die wir häufig verwenden, und legt andere beiseite. Wenn wir einen Elektrozaun berühren, erfahren wir, dass es weh tut. Tiere machen eine ähnliche Erfahrung. Außerdem schauen wir uns andere Menschen an, um zu lernen, wie sie mit Situationen umgehen. Dies kann unser eigenes Leben verbessern. Wir schauen uns die Erfahrungen anderer an, wie sie Dinge tun, und wenn wir denken, dass es gut ist, ahmen wir es nach.

Die Herausforderung der Künstlichen Intelligenz besteht darin, das Lernen in ein statistisches Modell zu integrieren. Mit immer mehr Rechenleistung ist mehr möglich. Beeindruckend für mich ist der Blick auf farbige, über 100 Jahre alte Stummfilme in Farbe. Die Maschine lernte aus tatsächlichen Bildern, wie die alten Farben waren, als das Original gefilmt wurde, und setzte dieses Wissen in der kolorierten Version um. Bei menschlichen Malern hätte dieser Prozess jahrelange Arbeit gekostet. Ein weiteres beeindruckendes Beispiel für KI ist ein Vergleich zwischen den Donald Trump-Eindrücken von Alec Baldwin (Schauspieler) und Scaredketchup (Computerkünstler, der mit KI arbeitet).

Eine persönliche Sicht auf die Vorteile von KI

KI-generierter Text ist gut, wenn ich eine Frage habe und die Maschine ihre Ergebnisse für mich aufbereitet. Dort kann es Texte verwenden, die ich vorher nicht kannte, und wahrscheinlich bin ich glücklich. KI kann den Kundenservice entlasten – der Bot kann viele häufige Fragen ohne menschliche Interaktion beantworten.

Wie KI-generierter Text Langeweile erzeugt

Der inhärente Mangel an Erfindungsreichtum der KI kann Langeweile hervorrufen. Außerdem ist künstliche Intelligenz eigentlich nicht gut dafür geeignet, menschliche Emotionen zu untersuchen. Dies kann sich im Laufe der Zeit ändern.

Das menschliche Gehirn hat die Fähigkeit, Dinge neu zu kombinieren, die noch nie zuvor zusammengefügt wurden. Man nennt das menschliches Genie oder Kreativität. Maschinen können das eigentlich nicht. Computern fehlt die Fähigkeit, die Erfindung schnell auf den menschlichen Geist und Betrachter anzuwenden und so zu sehen, ob sie funktioniert. Scaredketchup kombiniert seine eigene Kreativität mit KI-Tools zum Erstellen von Bildern.

Für mich ist es interessant zu sehen, wie Musik entsteht: Der Musiker hat einige Inspirationen und testet sie vor Live-Publikum. Sein Verstand sagt ihm, was den Zuhörern gefällt und was nicht.

Big Data Analyse oder Hypothesen testen?

Worum geht es

Big Data (große Datenmenge) meint zunächst die Zahlenkolonnen, die bei Webanwendungen, Sensoren an Maschinen oder für das Wetter und bei Fakturierungs- und CRM-(Kundenbeziehungsmanagement)-Software anfallen.

Arbeit mit Hypothesen bedeutet, dass eine Grundannahme existiert, z. B. wer Golf fährt wird wieder einen Golf kaufen. Diese Annahme kann nach einer repräsentativen Umfrage unter 500 Golf-Fahrern bestätigt oder verworfen werden. Verwerfen bedeutet, laut Umfrageergebnis sagt die Eigenschaft „Golf fahren“ überhaupt nichts über die Wahrscheinlichkeit des Kaufs eines weiteren Golfs aus.

Big Data Anwendungen sind Softwarepakete, die aus diesen Daten ohne Grundannahmen Zusammenhänge herauslesen können. Dazu werden die Daten betrachtet und Häufungen (Cluster) gesucht, oder Entscheidungsbäume gebildet. Beispiel für einen Entscheidungsbaum: ich möchte ausrechnen, ob eine Apfelbaum dieses Jahr Ertrag haben wird. Gemessen habe ich folgende Daten über mehrere Jahre an vielen Bäumen: Alter, Sorte, Bodennährstoffe, Sonneneinstrahlung, Ertrag. Mit Entscheidungsbäumen und Clustern kann ich den Ertrag vorhersagen.

Schätzung und Realität
Schätzung und Realität – hier hat es funktioniert

Gerne werden daher Big-Data Anwendungen zur Umsatzprognose bei Händlern, zur Lagerhaltung und zum Errechnen von Maschinenstandzeiten ausgerechnet. Händler profitieren, indem sie die Bestellmengen und die Lagerhaltung dem erwarteten Umsatz anpassen können, einige können sogar Bestellungen ausliefern, die noch gar nicht getätigt wurden. Der Computer wußte, dass der Kunde noch kommt.

Es entsteht doch Nutzen

Weiter können neue Korrelationen gefunden werden, die traditionell nach Hypothesenbildung aus den Datenbeständen statistisch errechnet und oft auch übersehen wurde. Es ist keine theoretische Begründung für den Zusammenhang mehr nötig.

Die Auswertung von Big Data ist insofern eine Verlängerung des menschlichen Gehirns. Die Fundierung durch Daten gibt den Zusammenhängen mehr Gewicht. George Soros, der vor einigen Jahrzehnten mal legal mit Leerverkäufen die Bank von England knackte, ließ nach eigenen Angaben nach die Milliarden dann los, wenn es ihn rechts im Bauch.
zwickte. Sein Gehirn wertete demnach unbewußt die vorhandenen Daten aus und signalisierte die Entscheidung.

Ziele auf deine Kunden - Hochdruckverkauf
Ziele auf deine Kunden – Hochdruckverkauf

Big Data automatisiert – und macht genauso Fehler wie Menschen, die etwas abschätzen. Berüchtigt und für jeden sichtbar sind die Retargeting-Kampagnen in der Online-Werbung, bei denen aus vergangenen Käufen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Käufe errechnet werden soll. Die Vorschläge sorgen oft für Heiterkeit. Der Entwickler und Daten-Analyst kann natürlich unplausible Zusammenhänge verwerfen.

Lesenswert zur Thematik ist folgender Artikel, welcher die Bedeutung der Big-Data(nalyse) realistisch sieht. Für die Versprechen der Hersteller siehe: Hier klicken für computerwoche.ch