Published: May 27, 2020 - 10:20

Allianz Mensch und Maschine

Künstliche Intelligenz in Form von Computersystemen und Robotern wird in unserem Leben immer präsenter. Nicht nur um einfache Aufgaben ausführen. Im Gegenteil diese Entwicklungen werden zukünftig auch in der Lage sein viel kreativere und innovativere Aufgaben zu bewältigen.

Utopie denken Sie jetzt vielleicht?

Nein, das ist längst keine Fiktion mehr. So forschen Saudi-Arabische Wissenschaftler heute bereits an viel mehr als an Drohnentaxis und Putzrobotern, wie zukunftsweisende Projekte z.B. Neom deutlich machen.

Aufkommende Trends und Technologien bieten nahezu grenzenlose Möglichkeiten. Unternehmen müssen die sich bietenden Chancen nutzen, Risiken mindern und sich auf die kommenden Herausforderungen vorbereiten indem sie vorhandene Technologien jetzt bereits zu ihrem Geschäftsvorteil nutzen.

NLP und KI helfen beim Verstehen von Text

In Zeiten der Digitalisierung herrscht eine zunehmende Vielfalt an verfügbaren Daten. Ebenso wie die Anzahl und Verteilung von Datenquellen, steigt auch die Zahl der Interessengruppen, die an der Produktion, Verteilung und Nutzung von Daten beteiligt sind. Ohne in der Lage zu sein, die Beziehungen und unterschiedlichen Bedeutungen verschiedener Datensätze zu verstehen, sind die Daten einer Organisation nur von begrenztem Nutzen.

Die Verarbeitung unstrukturierter Informationen setzt jedoch die Fähigkeit voraus, Inhalte zu verstehen – zumindest die wichtigsten Begriffe, ihre Synonyme und Zusammenhänge.  Auch wenn es bislang noch nicht gelungen ist, Technologien im Kontext und vor allem abstrakt denken zu lassen, können heute vorhandene Systeme und Anwendungen eine große Erleichterung bei der Bewältigung der riesigen Datenmengen sein.

Maschinelle Spracherkennung basiert auf Natural Language Processing (NLP)

Dabei handelt es sich um eine Methode um die natürliche Sprache mithilfe von Regeln und Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten. Diese Technik hilft einer Maschine, Inhalte zu verstehen und in sinnvolle Informationen umzuwandeln. Hierfür ist nicht nur das Verständnis einzelner Wörter und Sätze notwendig, sondern ebenso das Erfassen von kompletten Textzusammenhängen und Sachverhalten.

Natürliche Sprache ist im Gegensatz zu Maschinen-Sprache jedoch unstrukturiert, nicht eindeutig und unterliegt unterschiedlichen weiteren Parametern (Dialekt, Slang, Ironie etc.). Ein streng regelbasiertes Verständnis stößt damit bei vielen Texten aber schnell an Grenzen.

Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. So erschaffen beim maschinellen Lernen (ML) Algorithmen ihre eigenen Regeln auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten und in Abhängigkeit vom Kontext. Während beim ML menschliche Anleitung erforderlich ist, sind beim Deep Learning künstliche neuronale Netze selbstständig in der Lage komplexe Sprachzusammenhänge zu erkennen und zu "verstehen“.

KI lernt stetig und optimiert ihre Performance

Um entsprechende Algorithmen zu trainieren, benötigt es Trainingsdaten, in diesem Fall Textdokumente. Zu Beginn handelt es sich dabei beispielsweise um bereits klassifizierte Daten, bei denen manuell hinterlegt wurde, um welche Art von Information es sich handelt oder welche Informationen aus einem Text extrahiert werden sollen. Je mehr Hinweise die KI bekommt, desto besser können Zusammenhänge abgeleitet und gewonnene Erfahrungen auf neue, völlig unbekannte Texte angewendet werden.

Use Cases im gesamten Unternehmen

Anwendungsmöglichkeiten gibt es in jedem Unternehmen. So kann automatische Texterkennung zum Beispiel in der Posteingangstelle, im Kundenservice, im Support aber auch in der Produktion ihre Anwendung finden. Beginnend beim Lesen von E-Mails und Nachrichten bis hin zum Verstehen und Verknüpfen komplexer Wartungsprotokollen und Dokumentationen, NLP, ML und DL senken den Personalaufwand und schaffen höhere Prozesseffizienz.

Interaktion und Fortschritt fördern

Heute und wahrscheinlich auch noch einige Jahre lang werden Siri oder Alexa, Drohnen, autonome Fahrzeuge, Fließband- und Lagerroboter, Operationsroboter, Hilfsroboter, etc. unsere Assistenten sein. Aber die Interaktion von Mensch und Maschine wird zunehmend intensiver. Noch stehen wir am Anfang – doch was heute noch nach Utopie aussieht, könnte in Zukunft tatsächlich Realität werden.

 

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