Wertschöpfung durch KI.
von Prof. Dr. Alois Knoll
Wir nehmen vor allen die Anwendungen von künstlicher Intelligenz wahr, sind diejenigen, die die großen US-Firmen Google, Amazon, Facebook unter großem Marketingaufwand in den Einsatz bringen, beispielsweise zur Vorhersage von Käuferverhalten aus Rückmeldungen von Kunden, zur Erkennung von sich anbahnenden Epidemien aus Anfragen an die Suchmaschine und – ganz neu – zur Berechnung von Nutzer-Suizidwahrscheinlichkeiten aus den Äußerungen im social network.
Interview mit Daniel Saaristo
2017 wurde laut Wall Street Journal, Forbes und Fortune das Jahr der Künstlichen Intelligenz genannt. Inwiefern hat 2017 einen Durchbruch gebracht?
Es kamen in den letzten Jahren mehrere Faktoren zusammen, die das Feld der Künstlichen Intelligenz und speziell das Feld des Deep Learning massiv vorangebracht haben: neue und bessere KI Frameworks, eine größere und immer kostengünstigere Verfügbarkeit an Daten sowie die hohe Rechenleistung von Grafikprozessoren für das Trainieren von Neuronalen Netzwerken. Dazu eine steigende Akzeptanz aus der Industrie, Politik und Bevölkerung.
Die Handelsblatt Journal Redaktion im Gespräch mit Jörg Bienert,
Gründer und CEO, aiso-lab
Wie neu ist Künstliche Intelligenz eigentlich?
Der Begriff „Künstliche Intelligenz (KI)“ wurde bereits in den 1950er Jahren geprägt. Die anfänglich sehr hohen Erwartungen konnten aber aufgrund fehlender Rechenleistungen nicht erfüllt werden, sodass ein langer sogenannter „KI-Winter“ folgte. Seit Anfang des Jahrtausends haben sich die Grundvoraussetzungen für KI erheblich verbessert. So stehen über diverse Quellen, vor allem über das Internet, große Datenmengen für das Trainieren von neuronalen Netzen zur Vergügung („Big-Data“). Die Rechenkapazitäten sind exponentiell gestiegen und durch den Einsatz von hochparallelen GPU-Architekturen auch universell verfügbar. Als dritte Komponente hat es enorme Fortschritte in der Algorithmik gegeben, unter anderem durch die von Prof. Schmidhuber und seinem Team erfundenen LSTM (long short-term memory) -Architekturen.