Am 9. April 2017 wurde ein zahlender Passagier gewaltsam aus einer Maschine von United Airlines entfernt, nachdem er sich geweigert hatte, das Flugzeug freiwillig zu verlassen. Der Hintergrund: Der Flug war überbucht, vier Plätze mussten für die Unterbringung der Crew geräumt werden. Im Nachgang wurden über soziale Netzwerke weitere, ähnlich gelagerte Fälle bekannt.
When your plane doesn't have enough seats....!! This could have been us @theo_campbel @ChrisBakerHJ https://t.co/vhvqZhOcXH via @YouTube
— Laura Maddox (@laurajmaddox) 12. Juni 2017
Diese Geschehnisse führten in der Öffentlichkeit zu Diskussionen über blinden Gehorsam, die Rechte von Flugpassagieren - und nicht zuletzt auch über die Führungsetage der US-Airline. Darüber hinaus sollte man sich aber auch die Frage stellen, ob der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die peinlich-schädliche Ereigniskette hätte verhindern können.
Machine Learning (ML) und KI beeinflussen viele Geschäftsfelder und Branchen bereits ganz erheblich. Und auch die Reiseindustrie ist reif für KI-Interventionen, wie Param Singh, Professor für Business Technologies an der Tepper School of Business, weiß. Wir sagen Ihnen, inwiefern Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Zukunft Ihre Privat- und Geschäftsreisen beeinflussen werden.
Schluss mit Überbuchungs-Dramen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hätte dabei helfen können, das United-Airlines-Drama zu verhindern. Davon ist zumindest Henry H. Harteveldt, President der Atmosphere Research Group, überzeugt: "Zumindest in der Theorie hätte die KI eine frühzeitige Warnung ausgegeben, dass ein Überbuchungsproblem besteht. So hätte die Airline mehr Zeit gehabt, um eine Lösung zu finden".
Am Tag des Fluges hätte die artifizielle Intelligenz außerdem auf Grundlage von Profildaten analysieren können, welche Passagiere am ehesten bereit sind, ihren Reiseplan kurzfristig zu ändern. Ein jüngerer Passagier wäre zum Beispiel unter Umständen empfänglicher für einen Reisegutschein gewesen und hätte eventuell weniger Probleme damit gehabt, seine Pläne kurzfristig zu ändern, als der letztendlich aus dem Flugzeug beförderte David Dao. Der 69-jährige Arzt wollte aufgrund eines Termins schnellstmöglich in seine Praxis zurückkehren.
- Facebook Big Sur
Das unter Open-Source-Lizenz stehende KI-System setzt auf die Nvidia Tesla Accelerated Computing Platform und übernimmt bei Facebook heute komplexe Aufgaben, für die früher auf Drittanbieter-Hardware zurückgegriffen werden musste. - Google RankBrains
Für Suchanfragen, die erstmalig auftauchen, soll RankBrains menschliche Schriftsprache in mathematische Vektoren übersetzen, die die Suchengine dann verarbeiten kann. Diese Form des maschinellen Lernens wird mit steigender Zahl bislang unbekannter Suchanfragen immer besser. Wissbegierige Internetnutzer trainieren das System quasi unbewusst. - Google Deepmind AlphaGo
Besiegte kürzlich den Welt- und den Europameister im asiatischen Brettspiel Go: das KI-System Alpha Go, das von Google Deepmind entworfen wurde. - SwiftKey Neural Alpha
Wer SMS schreibt, bekommt schon länger Wortvorschläge. Mit Neural Alpha will "n-gram"-Erfinder SwiftKey nun aber auch ganze Satzzusammenhänge vorhersagen und so die Texteingabe noch intuitiver machen. - Open AI
Investor und Tesla-Gründer Elon Musk erforscht in der "Open AI"-Initiative zusammen mit anderen Silicon-Valley-Vordernkern die Künstliche Intelligenz zum Wohle der Menschheit. Damit wir keine bösen Terminatoren bekommen, die uns alle versklaven wollen... - Microsoft XiaoIce
Der Microsoft-"Virtual Social Assistant" XiaoIce trägt seit Ende 2015 den Wettbericht im chinesischen Fernsehen komplett ohne menschliche Hilfe vor. - Roboter-Concierge Connie
Wenn Sie demnächst in einem Hilton absteigen, könnten Sie einem kleinen Roboter-Concierge begegnen: "Connie" arbeitet mit Watson-Technologie von IBM und steht Hotelgästen mit Rat und Tat zur Seite. Das Pilotprojekt läuft gerade in den USA.
Personalisierte Services
In manchen Fällen kommt Künstliche Intelligenz in der Reiseindustrie bereits zur Anwendung. Zum Beispiel wenn es um Chatbots für die Reisebuchung oder persönliche Reiseassistenten geht. Oder auch KI-basierte Apps, die bei der Reiseplanung unterstützen.
"Die in diesem Bereich im Einsatz befindlichen KI-Lösungen fußen im Wesentlichen auf der Machine-Learning-Technologie", erklärt Singh. "Durch große Mengen von persönlichen Daten können ausgeklügelte Algorithmen Ihre Bedürfnisse vorhersagen und entsprechende Lösungen anbieten. Hier werden also in einem ersten Schritt Funktionen automatisiert, die normalerweise von Menschen übernommen werden."
Mit der nächsten Welle von Applikationen seien maßgebliche Verbesserungen für die Reise- beziehungsweise Kundenerfahrung zu erwarten, so Singh: "Diese Systeme werden die Fähigkeit besitzen, enorme Datenmengen zu analysieren und auszuwerten. Auf dieser Grundlage werden sie Lösungsvorschläge unterbreiten können, die ein durchschnittlicher, menschlicher Mitarbeiter in der Reiseindustrie - rein kognitiv - gar nicht zur Verfügung stellen kann."
Auch Sumit Gupta, KI-Experte bei IBM, sieht für die Künstliche Intelligenz auf Dienst- und Geschäftsreisen eine rosige Zukunft. Seiner Meinung nach wird die Branche Machine Learning und KI zunehmend dazu nutzen, um mehr über die Gewohnheiten und Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfahren. Das Ziel sei es, bessere, Personalisierte Services anbieten zu können. "Freuen Sie sich auf den Tag, an dem Sie im Flugzeug Platz nehmen und die Stewardess bereits weiß, welches Mischverhältnis Ihr Gin-Tonic aufzuweisen hat. Wenig später werden Sie an der Hotelrezeption namentlich begrüßt - Gesichtserkennungs-Software sei Dank. Und beim Betreten Ihres Zimmers läuft auch schon das Fussball-Highlight unter Beteiligung Ihrer Lieblingsmannschaft."
- Facebook-Gesichter
Computer können lernen, menschliche Gesichter zu unterscheiden. Facebook nutzt das für die automatische Gesichtserkennung. - Machine Learning
Anders als das Bild suggeriert ist Machine Learning ein Teilgebiet von Artificial Intelligence – allerdings ein sehr wichtiges. - AlphaGo
Maschine schlägt Mensch: 2016 besiegte Googles Machine Learning System AlphaGo den Weltmeister im Spiel Go. - Grafikprozessoren GPU Nvidia
Die führenden Companies im Machine Learning nutzen für die parallele Verarbeitung der Daten Grafikprozessoren (GPUs) - etwa von Nvidia. - Deep Learning
Deep Learning Verfahren lernen erst Low-Level Elemente wie Helligkeitswerte, dann Elemente auf mittlerer Ebene und schließlich High-Level Elemente wie ganze Gesichter. - IBM Watson
IBM Watson integriert mehrere Artificial Intelligence Methoden: Neben maschinellem Lernen sind das Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung und des Information Retrieval, der Wissensrepräsentation und der automatischen Inferenz.
Auch Wayne Thompson, Chief Data Scientist beim Softwareanbieter SAS, hat bereits ganz konkrete Vorstellungen davon, wie die KI-gestützte Dienstreise der Zukunft aussehen könnte: "Sagen wir, Sie haben ein wichtiges Kundengespräch in Los Angeles und haben bereits die Nachricht erhalten, dass Ihr Flug planmäßig starten wird. Es ist ein Montagmorgen - also herrscht Rushhour am Flughafen und Sie sind naturgemäß viel zu spät dran.
Deswegen machen Sie sich auch langsam Sorgen darüber, ob Sie in der überfüllten Parkgarage rechtzeitig einen Platz finden. Gut, dass Ihr Navigationssystem einschreitet und Sie zum nächstgelegenen freien Parkplatz lotst. Das erledigt der Rechner im Fahrzeug mit Hilfe von Bilderkennungssoftware und ‚Convolutional Neural Networks‘, die eine Echtzeit-Analyse der Bilder ermöglichen. Die Fehlerrate liegt dabei bei etwa sechs Prozent - und weist damit einen geringeren Wert auf, als es das menschliche Auge tut."
Nach dem Security-Check folgt die nächste Episode in Thompsons KI-getriebener Geschäftsreisen-Vision: "Sie haben Zeit gut gemacht und entschließen sich dazu, noch einen Kaffee zu trinken und etwas zum Lesen zu besorgen. Während Sie sich dem Buchladen nähern, werden Sie digital über besondere Vergünstigungen informiert - natürlich basierend auf Ihrem bisherigen Leseverhalten. An der Kasse erhalten Sie schließlich noch Gutscheine für Garten- und Oldtimer-Magazine. Das zugrundeliegende KI-System kennt nämlich auch Ihre Hobbies."
Weitere Einsatzmöglichkeiten wären etwa eine schnelle, digitale Hilfeleistung für Passagiere, die sich verlaufen haben oder auch die automatische Analyse von Kundenfeedback in sozialen Netzwerken über Sentiment-Analysen.