In vielen Branchen spielt der Einsatz von intelligenten Maschinen bereits eine große Rolle. Beim Shopping oder dem Bankwesen erleichtern Roboter die Abwicklung eines Geschäfts auf Kunden- und Unternehmensseite. Aber wie ist es möglich, dass eine App auf eine Frage antwortet? Hinter Robotern und sprechenden Anwendungen steckt Deep Learning. Programme eignen sich menschliches Verhalten an und ahmen dieses nach.

Den Sprachassistenten im Handy hat jeder schon einmal nach dem Wetter gefragt. Was aber steckt hinter der Stimme aus dem Smartphone? Siri, Alexa oder Cortana antworten auf Nutzeranfragen. Die Technologie dahinter ist nur ein Beispiel für den Einsatz selbstlernender Maschinen.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning gehört zur künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um ein Netzwerk aus mehreren Schichten. Innerhalb der Schichten werden unter-schiedliche Daten gespeichert. Bei künstlicher Intelligenz lernen Systeme aus menschlichen Beispielen. Die Systeme ziehen wichtige Informationen aus diesen Beispielen und speichern sie ab. Anders als beim Machine Learning, das ebenfalls zur künstlichen Intelligenz gehört, können Erkenntnisse in zusätzlichen Ebenen angelegt und gespeichert werden. Beim Deep Learning werden Daten also weiterentwickelt und durch neue Erkenntnisse angereichert.  Das Lernen ist ein andauernder Prozess. So können intelligente Maschinen ihr Wissen stetig erweitern. Neue Erkenntnisse werden mit dem vorherigen Wissen verknüpft und die Maschine erkennt Zusammenhänge. Ziel des Deep Learning ist es, das menschliche Verhalten so gut wie möglich zu imitieren. Die Voraussetzung dazu ist die Speicherung und Auswertung enormer Datenmengen.

Autonomes Handeln von Geräten oder Maschinen ist folglich nur möglich, wenn ihnen genügend Daten, aus denen sie lernen können, zur Verfügung gestellt werden. Deep Learning basiert auf Computer-Systemen, daher spielt für die Funktionalität neben der Datenmenge auch die Rechenleistung eine entscheidende Rolle. Je mehr Informationen in kurzer Zeit ausgewertet wer-den können, desto intelligenter kann eine Maschine handeln. Es ist möglich, dass Maschinen die Fähigkeiten der Menschen übertreffen. Dies allerdings in nur einem Bereich, während menschliche Intelligenz sich auf verschiedene Themen bezieht und diese in Relation setzen kann.

Roboter kocht nach YouTube-Tutorial

Wie exakt Roboter menschliches Verhalten nachahmen können, nachdem sie zuvor Informationen erhalten haben, haben zwei Roboter durch die Aus-wertung von YouTube-Videos gezeigt. Sie konnten nach der Auswertung selbständig ein Gericht kochen und dabei den Herd sowie Küchengeräte bedienen. Auch das Backen von Keksen ist autonomen Robotern inzwischen möglich.

[ youtube video=duXFIKswTOM]

In Banken nehmen Chatbots verantwortungsvolle Positionen ein. Anliegen von Kunden werden durch einen Programmiercode erfasst und ausgewertet. Messenger-Technologien verwandeln die Anfrage mit einer passenden Antwort in eine Interaktion um. Die Kommunikation wird dadurch automatisiert. Anliegen des Kunden können schneller bearbeitet werden. Zudem erweitert die Bank durch den Einsatz der Technologie die Customer Experience.

Google lernt durch jede Anfrage

Mit jeder Suchanfrage oder Klick auf einen Link lernt Google etwas neues. Deep Learning ermöglicht, dass die Suchmaschine Inhalte und Texte besser versteht und in einen Kontext setzen kann. So wird erkannt, welcher Teil einer Suchanfrage von Bedeutung ist, also zu welchem Keyword der Nutzer Informationen haben möchte. Selbst den Aufnahmeort von Bildern zu erkennen, ist Google möglich. Wissenschaftler haben die Welt dazu in ein Raster mit 26.000 Feldern, deren Größe von der Anzahl der dort aufgenommenen Bildern abhängig ist, aufgeteilt. Die Suche erkennt nicht nur Orte, die sich anhand von Wahrzeichen identifizieren lassen, sondern auch karge Land-schaften.

Für Unternehmen ist eine intelligente Suche ebenfalls von Vorteil. Die Lösung Mindbreeze InSpire lernt eigenständig und verkürzt so Arbeitsprozesse innerhalb von Unternehmen. Das System filtert automatisch Nachrichten, die im Posteingang eingehen und leitet sie dem Inhalt entsprechend an die zu-ständige Person weiter.

Vorteile für Unternehmen im Überblick

•    Schnelle Reaktion auf Kundenanfragen
•    Arbeitsprozesse werden beschleunigt
•    Unternehmenprozesse werden effizienter
•    Mitarbeiter sparen Zeit

Mensch muss Maschine mit Daten füttern

Maschinen treffen autonome Entscheidungen. Sie wägen selbstständig ab, wie ihr vorhandenes Wissen den größten Nutzwert bringen kann. Dieses Wissen basiert auf Daten und diese Daten erhalten Sie von Menschen. Liefern Menschen einem Computer-System nicht ausreichend Daten kann der Computer auch nicht handeln. Die Intelligenz einer Maschine steht in Teilen also auch mit dem Handeln des Menschen in Verbindung. Daraus entstehen auch neue Aufgabenfelder für den Menschen. Der Chief Data Officer wird zukünftig als Chief ArtificiaI Intelligence Officer gebraucht.

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