Was versteht man unter künstlicher Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, kurz AI)? Es gibt viele Definitionen des Begriffs. Eine der pragmatischsten ist wohl diese:
«Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, «menschenähnliche» intelligente Verhaltensweisen zu zeigen». Quelle: bitkom.org
Eines der bedeutendsten Felder von AI ist das vielzitierte «Machine Learning». Dieses begegnet uns zum Beispiel bei Gesichtserkennung und beschreibt die selbstständige Generierung von Wissen aus Erfahrung. Ein System ist somit in der Lage, Gesetzmässigkeiten in Daten zu erkennen und aufgrund dessen Vorhersagen in Echtzeit zu treffen. Werden zig Gesichter gescannt, merkt sich das System Parallelen und Unterschiede und ist damit in der Lage, einen Menschen von einem anderen zu unterscheiden.
Dabei behilflich ist «Deep Learning», eine wichtige Unterkategorie im von «Machine Learning». Hierbei werden in neuronalen Netzwerken Daten in verschiedenen Layers (dt. Schichten) analysiert und zu einem grossen Ganzen zusammengefügt. Um es an unserem Beispiel der Gesichtserkennung festzumachen: Das System unterscheidet dann die Menschen nach ihrer Gesichtsform, dem Abstand zwischen den Augen, der Länge der Nase und vieles mehr. Alle diese Layers zusammengefügt, ermöglichen dem System die Zuordnung des Gesichts.
Wo begegnet uns AI im Alltag?
Jeder von uns sieht sich in seinem täglichen Leben bereits heute mit künstlicher Intelligenz konfrontiert, nur ist dies nur wenigen bewusst. Was ein Sprachassistent auf dem Smartphone oder die zugeschnittenen Filmempfehlungen auf Videoplattformen leisten, ist nichts anderes als Lernen aufgrund von Input. Im Falle von Filmempfehlungen erkennt das System, welche Filme bereits vorher geschaut wurden und ist deshalb in der Lage neue, passende Empfehlungen zu erstellen. Je mehr Filme man schaut, desto besser kann das System lernen und die richtigen Schlüsse ziehen.
Ein weiteres Beispiel ist der E-Mail-Spam-Filter. Bereits in den 1990er Jahren entwickelt, schützt er uns vor unerwünschten Nachrichten in unserem Posteingang. Auch hier erkennt das System Muster und ist so in der Lage, ziemlich präzise gute von böser Post zu unterscheiden.
In der Automobilbranche ist die künstliche Intelligenz vor allem beim autonomen Fahren ein Thema. Bereits heute sind Autos in der Lage ohne das Eingreifen des Fahrers von A nach B zu navigieren. Hier wird das verbaute System angelernt, um Strassen, Hindernisse und Gefahren selbst zu erkennen. Natürlich muss ein solches System eine Reihe von Tests bestehen, bevor es überhaupt beim Endkunden im Fahrzeug ankommt. Denn um die Sicherheit im Strassenverkehr gewährleisten zu können, braucht es hier deutlich ausgereiftere Algorithmen und Modelle als bei anderen KI-Anwendungen. Deshalb hat das System beim Markteintritt schon beinahe «ausgelernt» und verbessert sich über die Zeit nur noch geringfügig.
Chancen und Risiken
Der Erfolg der künstlichen Intelligenz ist massgeblich davon abhängig, wie gut ein System in der Lage ist, zu Lernen und Dinge zuverlässig aufgrund der gelernten Inhalte vorherzusagen. Erst dann kann der Computer den Menschen wirklich entlasten und ihm Aufgaben abnehmen. Chatbots übernehmen beispielsweise vielerorts bereits heute den Erstkontakt mit dem Kunden. Dies eignet sich für einfache Abfragen wie Name oder Fahrzeugidentifikationsnummer. Doch sobald die Semantik der Sprache hinzukommt (zum Beispiel bei einer Vertragsverhandlung), tun sich die Roboter noch schwer. Hier liegt viel Entwicklungspotenzial für Industrie.
Des Weiteren spielen die regulatorischen Rahmenbedingungen eine grosse Rolle. In wie weit greift der Staat zum Beispiel beim autonomen Fahren ein? Werden ethische Regeln definiert? Was passiert mit den Daten und wozu dürfen sie verwendet werden (Stichwort Datenschutz und gläserne Menschen)?
Und was tut sich bei der AMAG?
Abgesehen davon, dass der VW Konzern das autonome Fahren weiterentwickelt, arbeitet die AMAG auch mit künstlicher Intelligenz im Kundendienst. Im AMAG Parts Competence Center (PCC) können Händler Ersatzteile telefonisch bestellen. Zurzeit läuft eine Testphase mit Spracherkennungssoftware. Die Händler können die Fahrzeugidentifikationsnummer (FIN) zu Beginn am Telefon einem Computersystem nennen, die künstliche Intelligenz erkennt diese und leitet den Kunden direkt an den zuständigen Kundenberater weiter. Dieser erhält vor der Annahme des Anrufs automatisch eine Meldung, um welches Fahrzeug es sich handelt. So kann er direkt mit dem Händler in das Gespräch zum Fahrzeug einsteigen und die benötigten Teile sehr schnell aus den AMAG System heraussuchen sowie bestellen.
Im Teilelogistikzentrum der AMAG werden die bestellten Artikel verpackt und auf die Reise geschickt.
Die Einsatzgebiete von AI sind mannigfaltig. Bis zu welchem Grad der Computer dem Menschen auch komplexe Aufgaben abnehmen kann, wird die Zukunft zeigen.
An der letzten internen Veranstaltung des AMAG Innovation & Venture LAB stand die künstliche Intelligenz im Fokus. Philipp Wetzel, Managing Director des LABs, stand uns zum Thema Rede und Antwort:
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