Der Weltmarkt für Anwendungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Cognitive Computing und Machine Learning steht vor dem Durchbruch, lautet die Prognose des Bitkom. Demzufolge soll der globale Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um diese Themen 2017 im Vergleich zum Vorjahr um 92 Prozent auf 4,3 Milliarden Euro wachsen. Bis zum Jahr 2020 werde sich das Weltmarktvolumen den Bitkom-Auguren zufolge dann voraussichtlich auf 21,2 Milliarden Euro mehr als verfünffachen.
- 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.
Die Entwicklung von KI-Techniken hat in den zurückliegenden Monaten rasante Fortschritte gemacht. Für Schlagzeilen sorgte zuletzt das von der Carnegie-Mellon-University entwickelte KI-System Libratus, das vier Profispieler im Poker schlagen konnte. Die neuen Entwicklungen unterscheiden sich deutlich von den KI-Ansätzen früherer Tage, als es primär darum ging riesige Datenmengen mit brutaler Compute-Power möglichst schnell durchzurechnen. Heute dreht es sich hauptsächlich um selbstlernende Systeme, die in Echtzeit mit Menschen und anderen Computern kommunizieren, sich an frühere Interaktionen erinnern und eigenständig Schlüsse ziehen können, charakterisieren die Bitkom-Verantwortlichen das aktuelle KI-Umfeld. Dabei berücksichtigen sie mit Hilfe von Sensoren ihr Umfeld und verarbeiten in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen.
Menschliche Intelligenz nachbauen
"Künstliche Intelligenz hält schon heute Einzug in unser Leben", sagt Mathias Weber, Bitkom-Bereichsleiter IT-Services. "Sie ist die Grundlage digitaler Sprachassistenten, textbasierter Dialogsysteme wie Chatbots oder von Gesichtserkennung auf Fotos oder in Videos." Darüber hinaus kämen KI-Techniken im Zuge der Digitalisierung zum Beispiel verstärkt in der medizinischen Diagnostik, in autonomen Fahrzeugen oder in der Robotik zum Einsatz. Die Begriffe Artificial Intelligence, Cognitive Computing und Machine Learning bezeichneten dabei verschiedene Aspekte moderner Computersysteme, erläutert Weber. "Im Kern geht es darum, die menschliche Wahrnehmung, seine Intelligenz und sein Denken mit Hilfe von Computern und spezieller Software nachzubilden, zu unterstützen und zu erweitern."
Foto: BITKOM
Zu den kognitiven Fähigkeiten eines Menschen gehört es zum Beispiel, dass er etwas sehen, fühlen und lernen, dass er sich orientieren und erinnern oder dass er kreativ und vorausschauend sein kann, sagt der Bitkom-Experte. Wie der Mensch würden auch kognitive IT-Systeme mit Sensoren wie Kameras, Mikrofonen oder Messgeräten Informationen aus ihrem direkten Umfeld aufnehmen können. Außerdem sei KI zunehmend lernfähig. Die Systeme nehmen laufend neue Informationen auf und könnten diese selbständig bei ihren Analysen berücksichtigen.