Vortrag zu Vorstellungen über KI und Potentiale für Unternehmen

Vorstellungen über KI: Destruktivität, Euphorie und alles in weiter Ferne

(Frage an das Publikum: Was ist ihr Verständnis, was Künstliche Intelligenz ist?)

Maschinen, die von einer zentralen künstlichen Intelligenz gesteuert, die Menschheit unterjocht haben und sie nun in Containern züchten, um ihren eigenen Energiebedarf zu stillen. Der Filmklassiker Matrix ist ein gutes Beispiel für einen Science Fiction Film, der eine ganz klare Vorstellung von KI wieder gibt: bedrohlich und sich unkontrollierbar weiterentwickelnd.

Im Film Minority Report nährt ein weiteres Szenario unsere Horrorvorstellung von KI indem wir uns vorstellen, von Tom Cruise am Frühstückstisch vor Augen der entsetzten Familie wegen eines Verbrechens von morgen verhaftet zu werden. Das KI-System weiß alles und will uns nichts Gutes.

Eine Studie der Gesellschaft für Informatik zu den Vorstellungen der Deutschen von KI hat genau das untersucht: die Wahrnehmung von KI in der BRD. Und dabei kam raus, dass vor allem Filme und Serien das Verständnis von KI prägen.

Kein Wunder also, dass auch die auf LinkedIn oder Digitalkonferenzen in Berlin und co entworfenen Zukunftsszenarien zu Potentialen der Künstlichen Intelligenz ähnlich reißerisch und KI-überschätzend sind. Bodenlos sollen KI Systeme die Umsätze mehren und auf der anderen Seite Millionen Arbeitsplätze durch Maschinen ersetzt werden. Menschgleiche Roboter wie Sofia wurden derart weit entwickelt, dass diesen ein ebenso menschgleicher Status zugestanden wird. Sofia erhält als erster Roboter der Welt die Staatsbürgerschaft ( Saudiarabien) , gibt Interviews und Pressekonferenzen. Sie reagiert mit menschlichen Emotionen mit entsprechender Mimik und Äußerungen. Sätze wie: „ok, i will destroy humans“ gingen um die Welt und stützten die reißerische Diskussion über das Verhältnis von Mensch und Künstlicher Intelligenz.

Und gleichzeitig gibt es die totale Euphorie um alle technologischen Entwicklungen, dass reputative Tätigkeiten wegfallen, besser Arbeits- und Erwerbskonditionen entstehen und die KI überhaupt das Heilmittel aller arbeitssozialen Fragen ist. Roboter wie Pepper erobern die Herzen allein durch das gewollt kindliche Äußere. Pepper scheint über soziale Fähigkeiten zu verfügen und erkennt ebenso wie Sofia individuelle menschliche Gesichter und vermag auf Emotionen wie Trauer oder Freude zu reagieren. So wird Pepper bereits in über 2000 Unternehmen eingesetzt, um Besucher zu begrüßen und zu informieren.

Was bei der Diskussion aber meist nicht erwähnt wird: Minority Report, Sofia und Pepper sind schon von Anbeginn an von Mensch gemacht. Was sie wie können, ist durch die Entwicklung der Systeme vordeterminiert. Sofia wird niemals Logistikerin werden können oder die Möglichkeit besitzen alle Menschen auszulöschen und Pepper kann keine Bürofachkraft ersetzen, niemals. Und dennoch bündeln sich Angst und Euphorie über KI an zwei sehr materiell gewordenen

Dabei ist der Einsatz von KI z.B.: in produzierenden Unternehmen eine klare Konsequenz menschlichen Fortschritts. Zu keiner Zeit stand der Mensch still, sondern entwickelte sich und sein Können stets weiter. Nun stehen wir vor der Grenze unseres eigenen Verstands und der Intelligenz des Menschen. Technische Singularität nennen wir das Vermögen von KI System weit über die menschliche, rational-begründete Intelligenz hinaus zu denken und zu agieren.

Ein Beispiel aus dem Bereich Machine Learning für die Entwicklung einer KI, die strategisches und vorausschauendes Denken von Menschen weit übersteigt, ist die von Google Deep Mind entwickelte KI „Alphago“, die das 3000 Jahre alte Strategiespiel „Go“ erlernt. Das Beispiel ist mannigfach rezitiert worden, deshalb nur ganz kurz: Innerhalb weniger Monate bringt Alphago durch mehr als 1000 Matches gegen menschliche Spieler das Spiel zur Perfektion und schlägt mühelos die besten „go“ Spieler der Welt. Was Alphago noch ausschließlich durch menschlichen Input von Spielweisen und Spielzügen lernen musste, erschließt sich der rasanten Weiterentwicklung Alphago zero und Alpha zero durch die alleinige Eingabe vom Regelwerk. Ausschließlich durch das Spiel gegen sich selbst lernt die KI noch deutlich schneller, nämlich innerhalb eines Monats das Spiel und ist unschlagbar. Sogar äußerst ungewöhnliche Spielzüge verwundern desillusionierte Gegenspieler der Weltklasse. Das Ende menschlichen Erfolgs auf allen Ebenen wurde diagnostiziert. Alpha Go Zero sei erst der Anfang von Menschen-ersetzenden KI-Systemen.

Was alle Ideen um Aufstieg oder Untergang der Menschheit durch KI eint: Alle schreiben ihr eine fundamentale Bedeutung zu, die aber noch in weiter Ferne schwebt. Ich will Ihnen nun kurz aufzeigen, dass die eben skizzierten Zuschreibungen und Vorstellungen von KI, relativ wenig mit den seit Jahren täglich genutzt werdenden Künstlichen Intelligenzen zu tun haben.

KI passiert genau jetzt: längst etabliert, vorteilhaft aber nicht gesamtgesellschaftlich disruptiv. Und überall stecken Menschen hinter dem Machine Learning.

Ein Beispiel, wie klug die KI-Systeme bereits aufgesetzt wurden, um Kaufverhalten gezielt zu steuern auf der Grundlage von Mustererkennungen bei der Auswertung von Daten, kommt aus den USA: Die amerikanische Supermarktkette ShopRite wurde von einem Vater verklagt, weil dessen minderjährige Tochter verstärkt Werbung für werdende Mütter erhielt. Der erboste Vater wertete dies als Aufforderung zu sexuellen Handlungen und verklagte den Konzern. Die Supermarktkette reagierte prompt und prüft den vermeintlichen Fehler des Ki-Systems der Marketing Abteilung. Tatsächlich war es aber so, dass der Supermarkt durch die Analyse des Kaufverhaltens des Mädchens noch vor dem werdenden Großvater wusste, dass das Mädchen tatsächlich schwanger war.

Was das Beispiel zeigt: Die Wahrheit zu KI Systemen ist relativ unspektakulär: Datenauswertungen, die Prognosen abgeben statt orakelhafter Zukunftsvorhersagen. KI ist schon längst etabliert. Doch nicht nur für Marketing und Sales bietet der KI Bereich „pattern recognition“ große Potentiale. Die Mustererkennung ist vor allem auch in der Industrie im Einsatz. Ein gutes Beispiel ist Continental in Hannover. Wenn die Reifen aus der Fertigungsstraße in die Qualitätsprüfung kommen, inspizierten nicht länger Mitarbeiter, sondern Röntgengeräte seit einigen Jahren die Reifen auf Produktionsfehler. Das System schlug allerdings zu häufig fehl, woraufhin Continental die Bildauswertung der Röntgeninspektion um ein KI-Verfahren erweiterte. Auf Grundlage eines Trainings durch Facharbeiter erkannte das System, welches auf neuronalen Netzen basiert, die Muster von richtig und falsch anhand der Bilder deutlich besser und die Rate sank auf 1 Prozent. Menschliche Intelligenz war also auch hier die Grundlage für den Fortschritt des Unternehmens durch Maschinen.

Auch bei der Dögel GmbH entstehen KI Systeme, die vor allem in produzierenden Unternehmen Prozesse optimieren und in deren Qualitätsmanagement unterstützend und positiv eingreifen. So entsteht gerade jetzt in einem gemeinsamen Projekt mit der Dögel GmbH und der TU Ilmenau eine KI, die einen Schweißroboter um die Fähigkeit erweitert, Schweißnähte selbst auf Korrektheit zu prüfen und gegebenenfalls zu korrigieren.

Neben der pattern recognition ( Mustererkennung ), dem Maschine Learning oder Deep Learning gibt es viele weitere Funktionsbereiche von KI. Voraussagende Systeme aus dem Bereich BID DATA & Prediction, die beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Verbrechen zu bestimmten Zeiten und Orten voraussagen sind von IBM schon lange auf dem Markt. Sogar wahrscheinliche Täterbeschreibungen liefert das System basierend auf tausenden Daten, sodass Einsatzkräfte verstärkt in bestimmten Stadtteilen patrouillieren. (Verweis auf Minority report) Die Bereiche Prediction ( Big data, predictive analytics ), Robotics und natural language processing werden im kommenden Vortrag von Stefan Hoheisel noch eine größere Rolle spielen.

Ohne die Implementierung richtiger Daten keine funktionierende KI

Ganz gleich in welchem Bereich wir KI Systeme aufsetzen, gilt, die Implementierung von Daten und die daraus enstehenden Algorithmen müssen korrekt sein. Ein Beispiel wie einfach eine KI falsch gelenkt sein kann und wie essentiell abhängig die Systeme nun mal vom Menschen sind, soll ein Versuch aus dem Bereich Bilderkennung verdeutlichen.

Ein System künstlicher Intelligenz soll lernen einen Schäferhund von einem Husky zu unterscheiden. Es werden etliche tausend Bilder von Hunden in das System eingebracht und das System lernt schon nach wenigen Tagen die Tiere mit einer Trefferquote von etwa 90% voneinander zu unterscheiden.

Nach diesem Erfolg prüft das Entwicklerteam welche Punkte und Unterscheidungsmerkmale das System am Hund für den Unterschied erkannt und für relevant extrahiert hat.

Erstaunlich das Ergebnis: Es war der Schnee.

Dieser zu Beginn der Implementierung und Einprägung von Daten auf deren Grundlage das System lernt und sich weiterentwickelt passiert, war also ein menschlicher Fehler. Man nennt dies die kognitive Verzerrung von KI Systemen ( Bias ). Bias spielt in der Entwickung und Risikobewertung von künstlichen Systemen eine zentrale Rolle.

Deutlich wird. Der Mensch entwickelt, lenkt und leitet KI Systeme. Nicht die KI lenkt uns. Alle Funktionsbereiche und Beispiele eint: die KI-basierten Lösungen leben von den Anforderungen und Zielen der Menschen, die sie entwickeln, einrichten und lenken. Und genau das macht auch aus, weswegen nicht nur für Industriekonzerne wie Continental oder StartUps die KI-Technologie eine Bedeutung hat.

Potentiale richtig heben: kurzfristige Erfolge sichern und langfristige Entwicklungen mitdenken und einleiten.

Zur Erreichung welches Ihrer Unternehmensziele ist aber welche Technologie tatsächlich notwendig? Was ist mein Ziel, was brauche ich um es zu erreichen und gegebenenfalls, wen brauche ich, der mein Vorhaben in einer Softwareentwicklung oder gar einem KI System umsetzt?

Vorteile von KI Systemen für Unternehmen liegen auf der Hand. Durch den richtigen Partner entwickelt und implementiert, sichern KI-Systeme prozessoptimierte Unternehmensstrukturen, erfolgsorientierte Produktions -und Wertschöpfungsmechanismen, sowie ideale und barrierefreie Kommunikation nach innen und außen. [letzter Satz = Überleitung zum Beginn zu Stefan Hoheisels erstem Punkt im Vortrag]