Die kommerzielle Wende: KI ab 2010

Die aktuelle KI-Phase startete etwa um 2010 mit der beginnenden Kommerzialisierung. KI-Anwendungen verließen die Forschungslabors und machten sich in Alltagsanwendungen breit. Insbesondere die KI-Gebiete maschinelles Lernen und Natural Language Processing boomen. Hinzu kommen neuronale Netze, die ihre zweite, diesmal sehr erfolgreiche Wiedergeburt erleben.

Die Hauptursachen für die kommerzielle Wende waren verbesserte KI-Verfahren und leistungsfähigere Software und Hardware: Softwareseitig erwiesen sich die weiter entwickelten neuronalen Netze und vor allem eine Variante - Deep Learning - als sehr robust und vielseitig einsetzbar. Weitere Trends wie Multi-Core-Architekturen, verbesserte Algorithmen und superschnelle In-Memory-Datenbanken machten KI-Anwendungen gerade auch für den Unternehmensbereich attraktiv. Ein zusätzlicher Faktor ist auch die zunehmende Verfügbarkeit großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Sensoren oder digitalisierten Dokumenten und Bildern, mit denen sich die Lernalgorithmen "trainieren" lassen.

Im Zuge dieser verbesserten technischen und ökonomischen Möglichkeiten entdeckten auch die großen IT-Konzerne die KI: Den Grundstein legte 2011 IBM mit Watson. Watson kann natürliche Sprache verstehen und schwierige Fragen sehr schnell beantworten. 2011 konnte Watson in einem US-amerikanischen TV-Quiz zwei menschliche Kandidaten beeindruckend schlagen. In der Folge baute IBM Watson zu einem kognitiven System aus, das Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung und des Information Retrieval, Methoden des maschinellen Lernens, der Wissensrepräsentation und der automatischen Inferenz vereinte. Inzwischen wurde Watson in verschiedenen Gebieten wie Medizin und Finanzwesen erfolgreich angewendet und IBM hat einen Großteil seines Business auf Watson ausgerichtet.

Andere Big Player zogen nach. Google, Microsoft, Facebook, Amazon und Apple investieren viele Millionen in KI und stellen KI-Anwendungen und -Services bereit. Ein weiteres großes Event der KI-Geschichte ereignete sich im Januar 2016 schlug Google's AlphaGo den vermutlich weltbesten Go-Spieler mit 4 zu 1. Wegen der größeren Komplexität von Go im Vergleich zu Schach ist das japanische Brettspiel mit traditionellen Brute-Force-Algorithmen, wie sie noch Deep Blue verwendete, praktisch nicht bezwingbar. Deep Learning und andere aktuelle KI-Verfahren führten hier zum Erfolg.

Heute sind KI- und Machine-Learning-Verfahren in unterschiedlichsten Ausprägungen nicht nur bei den großen IT-Konzernen im Einsatz. Vor allem große und mittelständische Anwenderunternehmen aus fast allen Branchen nutzen KI-basierte Systeme, um Prozesse zu verbessern, Kundenschnittstellen zu optimieren oder ganz neue Produkte und Märkte zu entwickeln. Die Vielzahl an einschlägigen Cloud-basierten Services hat den Einsatz auch für kleinere Organisationen ohne große Entwicklungsbudgets erschwinglich gemacht.