Künstliche Intelligenz oder irgendwas mit neuronalen Netzen
Künstliche Intelligenz hat es als Gesprächsstoff inzwischen sogar in die Politik und in die Feuilletons der Zeitungen geschafft, wo insb. die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser neuen Technologien diskutiert werden. Da häufig neuronale Netze eine beliebte Technologie sind, mit denen künstliche Intelligenz erklärt wird, bleibt bei den Lesern das Bild eines nachprogrammierten Gehirns haften, was entsprechende Emotionen wie Angst oder Ungewissheit weckt.
Dabei sind neuronale Netze nur ein Ansatz für das sogenannte maschinelle Lernen (Englisch: Machine Learning). Hierbei lernt ein Algorithmus aus Beispielen, also historischen Daten, und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern, und damit auf neue, unbekannte Daten wieder anwenden. Dabei werden oft auch schon seit Jahrhunderten bekannt statistische Verfahren wie z.B. die lineare Regression angewendet.
Neben der eigentlichen Extraktion, Aufbereitung und Analyse der Daten bietet maschinelles Lernen die Möglichkeit, Zusammenhänge zwischen den Daten in Algorithmen auszudrücken und zu nutzen. Die Vorteile maschinellen Lernens gegenüber von Menschen programmierten Algorithmen werden mit der derzeitigen Entwicklung der Datenquellen in den Unternehmen begünstigt. Im Big-Data-Zeitalter stehen Unternehmen in Qualität und Quantität ausreichend Daten zur Verfügung, um diese zu analysieren und algorithmische Zusammenhänge sicher zu erkennen.
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