Prof. Dr. Peter Gentsch

Die Probleme, vor denen Forscher heutzutage stehen, sind so vielfältig wie das Gebiet selbst.

So ist bis heute keine Repräsentation bekannt, bei der Maschinen die Ergebnisse ausreichend abstrahieren können, um Erlerntes außerhalb des Trainingskontextes anzuwenden. Bisher abstrahieren Netze nur sehr oberflächlich. Beispielsweise erkennt ein speziell trainiertes Netz Tiere in einem Bild, wenn einehohe Vegetation im Hintergrund ist –  egal ob tatsächlich ein Tier im Bild ist oder nicht. Das führt logischerweise zu vielen falsch-positiven Ergebnissen. Konzeptlernen, worin wir Menschen seit Geburt wahre Meister sind, ist für Maschinen ein großes Problem.

Bis heute sind keine effizienten Kommunikationssymbole für die Mensch-Computer-Schnittstelle bekannt. Zwar konnte die AI-Community in letzter Zeit bemerkenswerte Errungenschaften im Bereich der maschinellen Spracherkennung und Übersetzung feiern, welche beispielsweise bei Youtube-Untertiteln oder Google-Übersetzungen schon oft genutzt werden, doch verstehen Maschinen das Gesprochene eben nicht so wie wir. So ist direktes Lernen von Menschen für Systeme bis heute schwer möglich. Die Verknüpfung zwischen Fakten, Zielen, Strategien und Kommunikation muss weiterhin system- und problemspezifisch implementiert werden. Und wie es aussieht, wird das noch eine ganze Weile so bleiben. Auch das Zusammenfassen und die Präsentation von Ergebnissen in menschlich nachvollziehbaren Formaten ist für viele Systeme ein großes Problem und muss für jedes System individuell entwickelt werden.

Ein weiteres Problem ist das Schlussfolgern nach gesundem Menschenverstand. Ein Computer kennt nur Fakten, die explizit aufgeführt und abrufbar sind. Für uns Menschen ist implizites Wissen selbstverständlich. Wenn wir einen juristischen Text verfassen, ist uns klar, dass umgangssprachliche Ausdrücke dort nichts zu suchen haben. Maschinen müssen dieses Wissen und daraus resultierende Rahmenbedingungen für die weitere Prozessierung der Informationen bisher explizit und problemspezifisch implementiert werden.

Diese Probleme sowie der immense Ressourcenbedarf, der mit der Entwicklung solcher Systeme auf ein Unternehmen zukommt, machen es kleinen und mittelständischen Unternehmen fast unmöglich, diese Technologie für sich zu nutzen. Glücklicherweise wird der Zugang mittlerweile durch das wachsende Angebot von Software-as-a-Service-Produkten im Bereich künstlicher Intelligenz zunehmend ermöglicht.

Seit 2015 bieten wir unseren Kunden mit unserer innovativen Business-Antwortmaschine bearch eine Software-as-a-Service-Lösung an, die aktuellste AI-Technologien nutzt, um den digitalen Raum nach potenziellen Märkten, Kunden und Leads zu durchforsten.

Unser Team aus IT-Spezialisten entwickelt bearch täglich weiter, um dem User einzigartige Insights per Mausklick zu garantieren. Endlich bleiben wertvolle White-Spots nicht mehr unentdeckt oder sind keine glücklichen Zufallsereignisse mehr. Noch nie war es so einfach, sich das Maximum an Buisness Acceleration zu sichern, ohne das Risiko durch die immensen Kosten eines eigenen Systems eingehen zu müssen. Mit nur einem Klick lassen sich überwältigende Datenmengen, Big Data also, bändigen und für sich nutzen.

Teil 4: „Fazit – Die Super Intelligenz wird kommen, Zeitpunkt ungewiss“ am 24. August auf unserem Newsblog. Stay Tuned!

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