Warum künstliche Intelligenz keine Magie ist und wie man ihr bei der Arbeit zuschauen kann
Für viele Menschen sind „künstliche Intelligenz“ oder „Machine Learning“ Begriffe, die nach Magie oder modernem Zauber und gelegentlich auch etwas bedrohlich klingen. Technologien, die sich in der Welt der Informatik abspielen, zwischen Nullen und Einsen und nur von den neuen „Zauberern“, den Data Scientists, verstanden werden. Im Alltag treffen wir immer häufiger auf KI. Ob auf Arbeit bei der Beantwortung von E-Mails, den sozialen Parallelwelten, wenn Facebook mir neue Werbeangebote in meinen Feed streut oder daheim auf der Couch beim Video-Streaming, wenn Netflix genau den richtigen Film auswählt – künstliche Intelligenz schleicht sich subtil in unser Leben. Und dennoch hat es den Hauch von etwas Gespenstischem, wenn der KI-Algorithmus mich immer besser zu kennen scheint.
Wenn? Dann!
Spötter behaupten gern, dass künstliche Intelligenz am Ende des Tages lediglich eine endlos ineinander verschachtelte Wenn/ Dann Abfrage ist, die irgendwann scheinbar richtige Ergebnisse liefert.
- Wenn ein Nutzer gern Rotwein trinkt und
- wenn er gern nach Frankreich fährt und
- wenn er oft in der Region Bordeaux Urlaub gemacht hat und
- …
- wenn er oft in der Region Bordeaux Urlaub gemacht hat und
- wenn er gern nach Frankreich fährt und
- … dann bevorzugt er mit hoher Wahrscheinlichkeit Bordeaux Rotwein
Doch ganz so einfach, wie in diesem sehr einfachen Beispiel, ist es nicht. Heutzutage analysiert künstliche Intelligenz große Mengen an Informationen mit Hilfe künstlich-neuronaler Netze, die letztlich mathematische Wahrscheinlichkeitsberechnungen ausführen und gewichtete Ergebnisvorschläge bereitstellen. Die Herausforderung für das menschliche Gehirn ist es, diese Ergebnisse, die auf hunderten Parametern beruhen, nachzuvollziehen. Die Komplexität und Geschwindigkeit, mit der künstliche Intelligenz derartige Berechnungen anstellt, sind für Menschen nicht reproduzierbar und werden folglich schnell mit Magie in Verbindung gebracht.
INTERGATOR SMART Context-Map - Ein grafischer Ansatz
Gerade bei der Verarbeitung von Dokumenten und Texten mit Methoden künstlicher Intelligenz lässt sich diese Verständnis-Hürde überwinden. Die INTERGATOR SMART SEARCH verfügt standardmäßig über eine integrierte SMART Context-Map, die Zusammenhänge von Daten visualisiert. Inhaltlich ähnliche Dokumente werden dabei thematisch zusammengefasst (geclustert) und zu einander in Beziehung gesetzt. Der Nutzer erkennt auf diese Weise schneller relevante Informationen rund um seine Suchbegriffe und erhält einen informativen Vorsprung gegenüber einer konventionellen Suche. Diese Zusammenhänge wurden von der künstlichen Intelligenz hinter der INTERGATOR SMART SEARCH errechnet und basieren auf innovativen Methoden, die Dokumente in ihrer Gesamtheit begreifen und das Vorhandensein enthaltener Begriffe etwas in den Hintergrund rücken.
So kann es sein, dass Dokumente gruppiert werden, die thematisch zwar zueinander passen, weil sie einen gemeinsamen Überbegriff haben, aber in keinem der beiden Texte das gleiche Vokabular genutzt wird. Nehmen wir als Beispiel an, Sie recherchieren in der INTERGATOR SMART SEARCH nach einer „Bedienungsanleitung für eine Bohrmaschine“. Die wesentlichen Merkmale einer Bohrmaschine sind dabei „Bohren“, „Motor“, „Bohrfutter“ und „Drehzahl“. Neben verständlichen Suchtreffern wie einzelnen Modellen, Bohrer-Typen oder Bohrmaschinen-Katalogen erhalten Sie aber auch Treffer zu Drehmaschinen und Fräsmaschinen innerhalb dieses Clusters. Letztere nutzen zwar nicht diese Begriffe, sind aber thematisch ähnlich, da z.B. eine Fräse auch einen Bohrer-ähnlichen Fräskopf nutzt, der durch einen Motor angetrieben wird und Vertiefungen in eine Oberfläche fräst.
Interaktion mit der künstlichen Intelligenz
Ein weiterer Vorteil der SMART Context-Map ist die Interaktion innerhalb der grafischen Oberfläche. Der Nutzer kann die Treffer innerhalb der Cluster aufgreifen, damit die ursprüngliche Suche verfeinern, ihr eine neue Richtung geben oder diese als Ausgangspunkt einer neuen Recherche nutzen.
Die Recherche erhält mit der Visualisierung der Suchtreffer eine explorative Komponente, die den magischen Schleier lüftet und mit der Vorstellung aufräumt KI sei eine Black-Box, deren Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind. Stattdessen werden mit der SMART Context-Map Zusammenhänge deutlicher und die Interaktionsmöglichkeiten erlauben einen direkten Eingriff in eine bisher verborgene Welt.