Künstliche Intelligenz (KI) und "Machine Learning" (ML) sind Megatrends, die unsere Welt grundlegend verändern. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und ermöglicht IT-Systemen, selbstständig Lösungen für Probleme zu finden, indem sie aus Daten lernen. Aber was steckt wirklich hinter diesem Begriff?
Kein Hokuspokus, sondern Mathematik und Daten
Machine Learning klingt oft wie Magie: Die Algorithmen können die Zukunft voraussagen und diese sogar beeinflussen. Sie erkennen Chancen und Risiken, die wir nicht sehen, und lösen Probleme, die wir nicht lösen können. Doch all das basiert auf dem Lernen aus der Vergangenheit, konkret aus historischen Daten. Kein Zauber also, sondern das Ergebnis effizienter Datensammlung und Verarbeitung.
Die Macht der Daten
Seit Jahrzehnten sammeln Computer Daten wesentlich effizienter und fehlerfreier als der Mensch. Mit Algorithmen stellen sie schon heute beeindruckend genaue Prognosen. Je schneller die Rechner werden und je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto präziser werden die Vorhersagen. Der Fortschritt in der Rechenleistung und der Zugang zu umfangreichen Datenmengen sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Machine Learning.
Daten sind das neue Gold
Jeder Mensch, jedes Gerät, jeder Haushalt und jeder Geschäftsprozess hinterlässt Datenspuren. Über Cloud-Plattformen greifen Maschinen in nie dagewesener Form und Geschwindigkeit auf diese Daten zu, analysieren sie und lernen kontinuierlich daraus. Dank leistungsstarker Computersysteme können Algorithmen große Datenmengen, wie Bewegungsdaten, Bilder, Videos oder Geräusche, verarbeiten. Im Gegensatz zum menschlichen Gehirn erkennen diese Algorithmen komplexe Muster in riesigen Datenmengen und lernen stetig dazu, was sie immer intelligenter macht.
Machine Learning als Geschäftsmodell
Maschinelles Lernen ist längst state of the art. Tech-Giganten wie Google, Microsoft, IBM und AWS bieten Machine-Learning-APIs und Tools über ihre Cloud-Plattformen an, die es Entwicklern ermöglichen, ohne tiefgehende Programmier- und mathematische Kenntnisse, intelligente Dienste zu erstellen. Unternehmen aus allen Branchen nutzen maschinelles Lernen, um ihren Geschäftserfolg zu steigern. Kunden erhalten bessere Empfehlungen, Mitarbeitende genauere Prognosen, und Entscheidungsträger wertvolle Einblicke, um Risiken zu minimieren und Chancen zu maximieren.
Aktuelle KI-Tools und Plattformen:
Google Cloud AI: Bietet eine breite Palette an KI- und ML-Diensten, einschließlich vorgefertigter Modelle und Tools für Entwickler.
Microsoft Azure AI: Eine leistungsfähige Plattform, die KI-Modelle und kognitive Dienste bietet, um intelligente Anwendungen zu entwickeln.
IBM Watson: Bekannt für seine fortschrittlichen KI-Fähigkeiten, bietet Watson eine Vielzahl von Tools zur Textanalyse, Bildverarbeitung und für das maschinelle Lernen.
Amazon Web Services (AWS) Machine Learning: AWS bietet eine umfassende Palette an Machine-Learning-Services, die von vortrainierten Modellen bis hin zu kompletten Entwicklungsplattformen reichen.
Hugging Face: Eine Open-Source-Plattform, die vortrainierte Modelle und Werkzeuge für Natural Language Processing (NLP) und andere ML-Aufgaben bietet.
TensorFlow und PyTorch: Zwei der bekanntesten Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen, die von Entwicklern weltweit genutzt werden.
Herausforderungen der BANI-Welt
Die moderne Welt ist geprägt von den Eigenschaften der BANI-Welt: Brittle (zerbrechlich), Anxious (ängstlich), Nonlinear (nicht linear) und Incomprehensible (unverständlich). In dieser Welt ist es entscheidend, dass Machine Learning und KI flexibel, robust und anpassungsfähig sind.
Zerbrechlichkeit: Systeme müssen resilient sein, um in einer Welt, die durch plötzliche und tiefgreifende Veränderungen geprägt ist, bestehen zu können. Machine Learning muss sich ständig weiterentwickeln, um mit unvorhersehbaren Ereignissen umzugehen.
Angst: Mit der zunehmenden Automatisierung und Entscheidungskraft von Maschinen entstehen auch Ängste, sei es durch den Verlust von Arbeitsplätzen oder die Sorge um Datenschutz und Sicherheit. Transparenz in KI-Entscheidungen und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten sind wichtiger denn je.
Nicht-Linearität: Die Auswirkungen von Handlungen und Entscheidungen in einer BANI-Welt sind oft nicht direkt proportional. Machine Learning-Modelle müssen daher in der Lage sein, nicht-lineare Zusammenhänge zu erkennen und mit Unsicherheiten umzugehen.
Unverständlichkeit: Komplexe Modelle und Algorithmen sind oft schwer nachvollziehbar. Um das Vertrauen in KI zu stärken, müssen Tools entwickelt werden, die die Entscheidungsfindung verständlicher und nachvollziehbarer machen. Erklärbare KI (Explainable AI) ist ein Schlüssel, um die Akzeptanz von Machine Learning in einer BANI-Welt zu fördern.
Bildung als Schlüssel
Um die Vorteile von KI und Machine Learning effektiv nutzen zu können, sind qualifizierte Fachkräfte gefragt. Ausbildungsinstitute wie das IBAW bieten verschiedene Bildungsmodule im Bereich Data Science an, wie beispielsweise Prinzipien von Machine Learning, praktische Anwendungen von KI oder Programmierung mit R und Python. Diese Programme vermitteln praxisnah die notwendigen Fähigkeiten, um mit maschinellem Lernen erfolgreich zu arbeiten.
Die Frage nach der Intelligenz
Der Unterschied zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz bleibt ein spannendes Thema. Ist menschliche Intelligenz kreativer? Ist künstliche Intelligenz logischer und präziser? Wird der nächste Picasso ein Roboter sein, oder kann eine Maschine vielleicht sogar die Magie der Liebe erlernen? Auf viele dieser Fragen gibt es noch keine Antworten. Doch wer weiss, was die Zukunft und das ständige Dazulernen mit sich bringen werden.
Autor: Michael Achermann - Quelle: www.achermann.ch