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Regionalabend Berlin-Brandenburg: „Wie Mensch und Maschine die Zukunft gestalten“ 06.08.2019 / Verbandsnews / Heiko Gothe, Regionalleitung Berlin-Brandenburg, stv. BVM-Geschäftsführer; Béla Maywald, Infratest dimap

Der Informatiker Daniel Richter, HYVE AG München, berichtete am 2. April 2019 im Berliner Quadriga Forum über Entwicklungen und Tools der künstlichen Intelligenz und die Zukunft der KI in der Markforschung.

Grundsätzlich kann die künstliche Intelligenz in zwei Kategorien eingeteilt werden: Starke KI, und damit dem Menschen (komplett) angepasste künstliche Intelligenz, und schwache KI, die versucht, nur spezielle Tasks automatisch zu lösen.

Richter, Produkt- und Softwareentwickler bei HYVE, stellte zunächst die Entwicklung und verschiedenen Arten künstlicher Intelligenz vor. Während im 19. Jahrhundert allein die Anwendung des durch den Menschen erlernten Wissens sowie dessen Nutzung in Form von analogen Werkzeugen zur Lösung von Problemen genutzt wurden, seien im folgenden Jahrhundert sukzessive Aufgaben an den Computer übertragen und somit automatisiert worden. Im heutigen Zeitalter gehe es nun nicht mehr darum, Computern Anweisungen zu übertragen, sondern vielmehr darum, den Computer dazu zu befähigen, anderen Computern Weisungen selbstständig und ohne menschliche Hilfe erteilen zu können (künstliche Intelligenz). Dabei bildet die Bezeichnung künstliche Intelligenz im Grunde ein Paradoxon, denn per Definition sei der Terminus Intelligenz die Leistungsfähigkeit des Menschen. Folglich müsse die Frage gestellt werden, ob künstliche Intelligenz überhaupt existieren könne. In diesem Zusammenhang sei der Turing-Test relevant. Dieses Verfahren des britischen Mathematikers und Informatikers Alan Turing teste die künstliche Intelligenz von Computern und überprüfe die Fähigkeit menschlichen Denkens.

Mitte des 20. Jahrhunderts begann die Entwicklung von artificial intelligence. Es wurde begonnen zu erforschen, auf welche Weise dem Computer menschliches Denken beigebracht werden könne. Um 1980 startete die Phase des machine learning. Konkreter Ausgangspunkt sei die Frage gewesen, wie der Computer konkrete Aufgaben übernehmen könne, die bis dato allein vom Menschen ausgeführt werden konnten. Als Beispiel nannte Richter den Spamordner. Der Computer sei in der Lage, ohne menschliche Hilfe E-Mails zu selektieren und anschließend die vermeintlichen Spam-E-Mails zu identifizieren. Ab 2010  habe laut Richter ein neuer Entwicklungsabschnitt der künstlichen Intelligenz begonnen. Mit deep learning versuche man demnach, die sich im menschlichen Gehirn befindlichen neuronalen Netze auch in Computern nachzubilden und einzusetzen. Problem bei der Nutzung dieser neuronalen Netze sei der extrem große Topf an Datensätzen, der für das Trainieren des Verhaltens des Netzes benötigt wird. Wer jedoch Zugang zu diesen Datenmengen hat, was im heutigen Zeitalter für viele Unternehmen bereits eine Selbstverständlichkeit ist, kann von diesen neuen Verfahren, so Richter, erheblich profitieren.

Auch wenn diese Daten im Unternehmen selbst nicht vorliegen, bietet das Internet danke Web 2.0 Zugang zu einer Unmenge an öffentlichen Daten, die prädestiniert sind für automatisierte Analysen. Das fängt bei KI-basierten Sentiment-Analysen an, kann aber, wie Richter aufzeigte, viele weitere Formen annehmen. Eines der vorgestellten Beispiele zeigte die Nutzung künstlicher Intelligenz im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung (Natual Language Understanding) zur Identifikation und Clusterbildung von Kundenbedürfnissen. Weitere vorgestellte Beispiele führten die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Emotionserkennung auf Basis verschiedenster Datentypen wie Video oder Tonaufzeichnungen an, einem Forschungszweig, der sich Affective Computing nennt. Diese Vorstöße in der Entwicklung veranschaulichen, wo Potentiale für die Nutzung künstlicher Intelligenz in der Marktforschung bestehen. Es bleibt den Menschen vorbehalten, diese auch moralisch korrekt umzusetzen. Und obwohl es so scheint, als könnte uns die Technik schon viele Herausforderungen abnehmen, schloss Richter den Vortrag mit der Hypothese ab, dass die kommenden Jahre weniger einem Wettbewerb zwischen Mensch und Maschine gleichen werden, sondern viel mehr einer Kollaboration, die die Stärken des Mensch und die Stärken der Maschinen kombiniert.

Nach Abschluss des Vortrags wurde vor allem über Anwendungsfragen in der Markt- und Sozialforschung diskutiert. Wie kann diese sinnvoll durch KI unterstützt werden? Auf welche Weise ist der Computer in der Lage, die Qualität von Aussagen zu überprüfen oder z.B. social bots zu erkennen? Wird der Mensch in der Zukunft in diesen Bereichen überhaupt noch gebraucht? Nach spannender Diskussion klang der Abend bei Gesprächen in entspannter Atmosphäre aus.

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