Den Grundgedanken des Deep Learnings gibt es bereits seit den 40er Jahren, doch noch nie war es ein derart wichtiges Thema wie es heutzutage ist. So wird unser Privat- und Geschäftsleben immer mehr von intelligenten Programmen geprägt und gesteuert. Das Potential künstlicher Intelligenz ist enorm und eröffnet uns ganz neue Möglichkeiten. Der Ausbau der Digitalisierung macht definitiv nicht Halt und überrascht uns immer wieder mit komplexen Entwicklungen, wie beispielswiese dem Deep Learning.

WAS IST DEEP LEARNING?

Habt ihr schon einmal die Chatfunktion beim Amazon-Kundensupport verwendet? Vielleicht ist euch aufgefallen, dass ihr dabei nicht mit einem Menschen interagiert, sondern mit einem Chatbot, welcher auf der Disziplin des Deep Learnings basiert. Hierbei handelt es sich um ein Teilgebiet des Machine Learnings, das wiederum ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist.

Bei Deep Learning stehen künstliche neuronale Netze, die an das menschliche Gehirn erinnern, im Vordergrund. Stellt euch viele unterschiedliche Schichten vor, die nur von einem leistungsstarken Computer interpretiert werden können – genau das sind künstliche neuronale Netze. Schließlich erfordert Deep Learning einiges an Geduld, denn es dauert teilweise mehrere Monate, bis die Analyse ein Ergebnis liefert.

Ziel ist es, unstrukturierte Bilder zu erkennen, Texte zu deuten und Cluster zu identifizieren. Die Datenmenge spielt hierbei eine wichtige Rolle, denn ohne Daten, kein Resultat – ganz nach der Devise „je mehr Daten vorhanden sind, desto effektiver ist das tiefe Lernen“. Am besten funktioniert das Ganze mit Big Data, denn bei kleineren Datensätzen wird eher zum klassischen Machine Learning gegriffen.

MACHINE LEARNING VERSUS DEEP LEARNING

Zwar ist Deep Learning Teil des Maschine Learnings, dennoch haben beide Gebiete verschiedene Fähigkeiten, die euch bei der Unterscheidung helfen. Stellt ihr einen Vergleich an, fällt euch vermutlich schnell auf, dass Deep Learning sehr komplexe Zusammenhänge identifizieren kann – künstliche neuronale Netze, sei Dank! Das klassische Machine Learning wäre mit derart unstrukturierten Daten komplett überfordert. Ihr könnt euch demnach merken –  Machine Learning bevorzugt Strukturen, Deep Learning kommt auch mit Chaos klar.

Schließlich könnt ihr mit Deep Learning Probleme lösen, die bisher schlichtweg als unlösbar eingestuft worden sind. So wird die Disziplin unter anderem im Bereich FinTech angewendet, um Betrüger rechtzeitig zu fassen. Auch in der Medizin wird Deep Learning zur Analyse von Patientendaten erfolgreich eingesetzt. Und was ist eigentlich mit Robotern? Im Rahmen der Robotik wird versucht, mithilfe von Deep Learning menschliches Verhalten nachzuahmen. Weitere Anwendungsbeispiele sind Siri oder auch die Google Bildsuche, welche beide auf Deep Learning basieren.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE – CHANCEN UND RISIKEN

Künstliche Intelligenz macht’s möglich – was früher als unerreichbar galt, wird heute mit unterschiedlichen Technologien ausgekügelt. Was früher noch in Science-Fiction-Filmen zu sehen war, ist heute Realität. Im Hauptfokus der KI steht die Effizienz- und Produktivitätssteigerung sowie die Erleichterung des Alltags. Das mag ja alles gut und recht sein, doch was das Rechtliche betrifft, gibt es noch einige offene Fragen. Immer mehr Lebensbereiche sind von künstlicher Intelligenz betroffen, doch wie weit kann die IT wirklich gehen?

Die Vorteile der Digitaltechnik liegen ganz klar auf der Hand: Das Gesundheitssystem wird optimiert, Produkte werden langlebiger gemacht und die Sicherheit von Verkehrsmittel wird erhöht. Dies sind nur einige wenige Beispiele, um aufzuzeigen, was KI alles ermöglicht. So soll laut Europäischer Union die Arbeitsproduktivität unter Einfluss der KI um 11-35 Prozent bis zum Jahr 2035 erhöht werden.

Je abhängiger Unternehmen von KI-Systemen werden, desto höher werden allerdings die möglichen Risiken, die damit einhergehen. So stellt ihr euch vielleicht die Frage, wer bei Schäden haftet? Sind für Unfälle die Programmierer verantwortlich?
Eine andere Thematik, die euch eventuell durch den Kopf schwirrt, ist der Datenschutz. Was passiert mit euren Daten? Könnt ihr den Systemen vertrauen und wie steht es um Datenmissbrauch?

Zwar sollte das Ziel sein, mit KI einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen, doch bestehen auch Wettbewerbsverzerrungen, wenn die einen Akteure mehr Informationen haben als andere. Ihr habt bestimmt schon einmal davon gehört, dass die Digitalisierung die Arbeitsplätze reduziert. Jedoch kann ich euch beruhigen – künstliche Intelligenz wird sogar mit der Schaffung neuer Arbeitsplätze in Verbindung gebracht. 

Das Thema rundum die Digitalisierung kann teilweise ganz schön gruselig sein. Wie steht ihr dazu und was haltet ihr von Robotern? Hinterlasst mir gerne ein Kommentar.

PS.: Bald kommt ein weiterer Blogpost zur Thematik ;.)

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Fotografen: Tatiana Shepeleva, elenabsl, Zapp2Photo