Tag für Tag nutzen wir ganz selbstverständlich viele intelligente Programme, die unseren Alltag erleichtern sollen. Ob der digitale Sprachassistent im Smartphone, die Gesichtserkennung in der Video-App oder die Ernährungs-App, die per Foto den Kaloriengehalt des Hamburgers berechnet, der vor einem steht. Ob Kommunikation, Gesundheit, Industrie oder Handel – Künstliche Intelligenz (KI) hat überall Einzug in unser Leben gehalten.

Aber was ist eigentlich eine KI und wie wird sie auch in Zukunft den Menschen privat und beruflich unterstützen können? Lassen Sie uns einen Blick auf dieses spannende Thema werfen.

 

KI und Big Data gehen Hand in Hand

Vereinfacht kann man sagen, dass eine künstliche Intelligenz ein Computerprogramm ist, das eigenständig entscheiden und handeln kann. Als Grundlage dienen ihr eine riesige Menge an Daten, die Entwickler vorher für sie gespeichert haben. Das können beispielsweise Texte oder Bilder sein. Muss die KI eine Entscheidung treffen, greift sie auf diesen riesigen Datenschatz zurück. Dazu vergleicht sie die gegenwärtige Situation mit den abgespeicherten Daten und berechnet anhand dessen ihre Reaktion. Je öfter sie das macht, umso intelligenter wird sie – denn sie lernt mit jeder neuen Aufgabe dazu.

Roboterhand Puzzle
Die künstliche Intelligenz braucht also eine riesige Anzahl von Daten, um effektiv analysieren und sich weiterzuentwickeln zu können. Hier zählt aber nicht nur die Quantität, sondern auch die Qualität. Denn schlussendlich ist das System nur so gut wie die Informationen, mit denen man es füttert.

„Daten sind ein überwältigender Ozean, mehr Landschaft als Bibliothek, mehr Rohmaterial als gebündelte Nachricht, mehr Ableitungen als Gegebenheiten“, weiß auch Hito Steyerl, Medienkünstlerin und Professorin an der Berliner Universität der Künste. Daher ist es wichtig, anhand der Ziele die richtigen Daten für die KI bereitzustellen, denn „verschmutzte“ Daten führen zu einer falschen Entscheidung des Systems. Die Informationen für die KI müssen daher immer aktuell, korrekt, genau und vollständig sowie für die Fragestellung – das Ziel – relevant sein.

 

Die Jagd nach Daten

Aber woher kommen eigentlich die Informationen, die die KI zum Leben braucht? Unheimlich viele Daten erheben Unternehmen schon aus ihren internen IT-Systemen– beispielsweise aus Datenbanken, Maschinen oder Anlagen, eigenständigen Systemwelten wie der Warenwirtschaft oder dem CRM, Daten aus Geschäftsbeziehungen mit Unternehmenspartnern oder Endverbrauchern. Einen großen Bestand an Rohdaten bieten zudem öffentliche und kommerzielle Datenlieferanten – seien es beispielsweise Wetter– und Verkehrsinformationen, Social-Media-Daten oder E-Mail- bzw. Adresslisten.

Diese Bandbreite zeigt aber auch: So unterschiedlich die benötigten Informationen erhoben werden, so unterschiedlich werden Sie auch anschließend eingesetzt. Oder wussten Sie beispielsweise schon, dass Philyra nicht nur die griechische Göttin der Düfte, sondern dank unglaublich vieler Daten eine KI mit feinem Näschen ist?

Frau sprüht Parfüm auf das Handgelenk

Ohne Nase zum perfekten Duft

Eine Billion unterschiedliche Gerüche kann der Mensch wahrnehmen, die wenigsten davon können wir aber beschreiben. Ausgebildete Parfümeure kommen nach jahrelangem Training schon auf ca. 3.000 Düfte. Und das ist auch notwendig für ihre tägliche Arbeit. Entwickeln sie doch aus rund 3.000 natürlichen und synthetisch hergestellten Rohstoffen die Gerüche, die wir von Parfüms, Kosmetika oder Waschmitteln kennen.

Bei dem Dufthersteller Symrise bekommen die professionellen Spürnasen jetzt aber Unterstützung von Philyra – einer künstlichen Intelligenz, die Symrise in Zusammenarbeit mit dem IT-Unternehmen IBM entwickelt hat. Was früher die Arbeit der Parfümeure war, erledigt nun zum großen Teil sie. Für ihre Arbeit greift Philyra aber nicht nur auf die rund 1,7 Millionen abgespeicherten Duftformeln und die rund 3.000 Rohstoffe zurück, sondern lässt auch Informationen, wie z.B. das Alter und das Geschlecht der Kunden sowie den Vertriebsort in ihre Kreationen mit einfließen. So soll genau der Duft kreiert werden, den der Parfümhersteller in der nächsten Saison auf den Markt bringen möchte.

„Was Philyra im Hintergrund macht: Sie schaut sich alle existierenden Duft-Rezepte an und sieht Kombinationen, die in Parfüm-Rezepten gut funktioniert haben, und nimmt diese Kombinationen von zwei oder drei Rohstoffen als Baustein für ihre eigene Kreation“, erklärt Achim Daub, Vorstand des Parfümherstellers Symrise. Mit Hilfe von Robotern lässt Philyra die Rohstoffe im Anschluss auch gleich noch anmischen.

Ersetzen wird die KI die Parfümeure in Zukunft aber sicherlich nicht. „Wir wollen kreativer werden, und dafür brauchen wir kreative Köpfe, die auch Zeit dafür haben, sich kreativ damit auseinanderzusetzen und Philyra wird ihm diese Zeit geben“ betont Achim Dau. Denn am Ende verlässt keine Kreation die heiligen Hallen des Unternehmens, bevor nicht ein Meisterparfümeur ihr noch den letzten Schliff verliehen hat.

 

Ärzte erhalten Unterstützung

Das Beispiel zeigt, dass künstliche Intelligenz den Menschen auch zukünftig nicht verdrängen, sondern ihn unterstützen und entlasten soll. Beide gehen Hand in Hand: Intelligente Systeme werden immer schneller rechnen können als wir, aber nie die Kreativität besitzen wie der Mensch. Und die ist schließlich der Ursprung für Entwicklung und Fortschritt. Für den Menschen sprechen zudem seine Intuition und die Fähigkeit, ganzheitlich zu denken. Die KI hingegen ist gut darin, schnell große Mengen an Daten zu verarbeiten, mit denen wir überfordert wären.

So haben beispielsweise das auf medizinische KI spezialisierte Startup MD.ai und der Radiologe Luke Oakden-Rayler eine künstliche Intelligenz entwickelt, die auf CT-Aufnahmen Tumore erkennen und auf Bösartigkeit untersuchen kann. Grundlage waren 200.000 Bilder von 2D- und 3D-CT-Scans, auf denen entweder gut- oder bösartige Tumore zu sehen waren – oder aber auch keine. Pro Scan durfte die KI nach der „Datenfütterung“ einen Fehlalarm auslösen. Unter diesen Voraussetzungen konnte sie bereits nach zwei Stunden etwa 68 Prozent aller vorhandenen Tumore erkennen. Ihre Genauigkeit bei der Beurteilung nach der Bösartigkeit lag bei 83 Prozent.

Ärztin mit Tablet
Zahlen, die erstaunen lassen. Dabei lernen künstliche Intelligenzen aber ganz anders als wir Menschen. Das zeigte sich im Testversuch vor allem bei verkalkten Tumoren. Durch ihre höhere Dichte erscheinen diese – in der Regel gutartigen Knoten – auf CT-Scans heller. Während der Arzt in der Ausbildung den Satz „Ein sehr dichter Tumor ist verkalkt und somit nicht bösartig“ sofort versteht und auch bei seiner Diagnose umsetzen kann, brauchte das künstliche System 50.000 Bilder, um ein Verständnis für verkalkte Tumore zu entwickeln. Aber dazu muss man erwähnen: Für diese enorme Anzahl von Bildern benötigte sie lediglich 20 Minuten.

 

Versicherungen setzen auf digitalen Fortschritt

Im Übrigen nutzen auch Assekuranzen den Zeitvorteil, den künstliche Intelligenzen bieten, für sich. So arbeiten Versicherungen beispielsweise schon heute mit der KI Watson, um Schadenfälle schneller zu bearbeiten und die Kundenkommunikation zu verbessern. So kann dieses künstliche System von IBM beispielsweise Audio und Sprache in geschriebenen Text umwandeln oder die Persönlichkeit, den Ton und die Stimmung von Nutzern erkennen und somit Fragen von Kunden bedürfnisorientiert beantworten.

Auch sachcontrol entwickelt zusammen mit seinen Kunden KI-Systeme, damit diese schneller und effizienter arbeiten können. So kann beispielsweise die KI sacheye schon heute Gebäudeteile erkennen und Reparaturkosten auf Basis von Bildern bestimmen. Und das mit nur wenigen Klicks in Echtzeit, aktuell und postleitzahlengenau. Noch nie war Kalkulation so einfach.

Roboter mit Headset

Eine Frage der Moral

Keine Frage: Künstliche Intelligenzen haben das Potential, die gesamte Gesellschaft umzugestalten. Aber auch hier sind uns Grenzen gesetzt. Betrachten wir beispielsweise den Gesichtspunkt Ethik: Kann der Mensch einer künstlichen Intelligenz auch moralisches Verhalten beibringen?

In Gefahrensituationen, z. B. im Straßenverkehr, befinden sich Menschen seit jeher in einem Dilemma. Hat das Leben eines Kindes mehr Gewicht als das einer Mutter? Oder sind fünf Menschen mehr wert als einer? In der Philosophie ist diese Problematik als Weichensteller-Problem bekannt, bei der zwischen zwei moralisch bedenklichen Aktionen gewählt werden muss. Stellen sie sich vor, eine Straßenbahn ist außer Kontrolle und droht fünf Personen zu überrollen. Dieses Szenario kann nur verhindert werden, wenn die Weichen auf ein anderes Gleis umgestellt werden. Unglücklicherweise befindet sich dort eine weitere Person. Darf das Leben dieser einen Person in Kauf genommen werden, um das der fünf anderen zu retten? Wie würden Sie wählen?

Gleise
Eine schwierige Entscheidung unter ethischen Gesichtspunkten. Aber was bedeutet moralisch korrekt? Die Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) wollten dieser Frage in einem Experiment auf dem Grund gehen. Mit der Plattform „Moral Machine“ haben Teilnehmer aus 233 Ländern 13 Situationen durchgespielt, bei denen sie Entscheidungen im Straßenverkehr treffen mussten. Am Ende konnten 40 Millionen dieser Entscheidungen ausgewertet werden. Und die brachten erstaunliches zum Vorschein: Demnach müssen wohl ältere Menschen mit Übergewicht sowie Katzen und Kriminelle besonders vorsichtig im Straßenverkehr sein, wenn sie einem vorzeitigen Ableben umgehen wollen.

Moralische Entscheidungen – und damit auch die Rahmenbedingungen künstlicher Intelligenzen – sind abhängig von dem sozialen, religiösen, kulturellen oder politischen Hintergrund der jeweiligen Gesellschaft und dermaßen komplex, dass deren Übertragung auf eine Maschine eine gewaltige Herausforderung darstellt. Wie soll ein selbstfahrendes Auto entscheiden, ob es eher zwei Männer oder eine schwangere Frau in einer Gefahrensituation überfährt? Diese Frage bringt uns moralisch an unsere Grenze. Das erkannten auch die Wissenschaftler des Experiments: „Selbst mit einer derart großen Datenmenge wie unserer konnten wir der Komplexität der Dilemmata für selbstfahrende Autos nicht gerecht werden.“

Sie finden das Thema genauso spannend wie wir? Erfahren Sie auf unserem Blog bald mehr, was mit künstlicher Intelligenz im Sachschaden alles möglich ist. Oder was vielleicht auch nicht.

Über den Autor

Stefan Kunze
Leiter Produktion und Service bei

Nach acht Jahren Südafrika kehrte er im Jahr 2016 zurück nach Deutschland und unterstützt seitdem als Marketingleiter sowie als Leiter Produktion & Service das Team von sachcontrol. Mit seinem Blick für das große Ganze setzt er die Marke sachcontrol gekonnt in Szene, analysiert Kundenanfragen treffsicher und optimiert interne Prozesse für einen reibungslosen Ablauf. In seiner Freizeit begegnet man dem studierten Diplomkaufmann für Sportmanagement vor allem bei seinem Training für den Marathonlauf rund um Dresden.