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EN Künstliche Intelligenz (KI) versetzt Systeme in die Lage, aus einer Vielzahl von Informationen zu lernen, um Aufgaben zu bewältigen, die menschenähnliches Denkvermögen erfordern. Mit Deep Learning können Systeme trainiert werden, um grosse Datenmengen zu verarbeiten und zu Datenmuster erkennen.
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
Der Begriff “künstliche Intelligenz“, auch “Artifical Intelligence” wurde bereits 1956 geprägt. Erst heute gewinnt die KI dank grösserer Datenmengen, hoch entwickelter Algorithmen und Verbesserungen bei Rechenleistung und Datenspeicherung an Bedeutung. KI-Technologien sind weder furchteinflössend noch intelligent. Stattdessen zeichnet sie sich durch viele spezifische Vorteile in vielen Branchen aus.
- KI automatisiert das Lernen durch Wiederholung und Erkenntnisse anhand von Daten. KI führt aufgrund grosser Datenmengen softwaregesteuerte Aufgaben zuverlässig aus. Dennoch bleibt menschliche Intelligenz für die Einrichtung des Systems und die Ermittlung der richtigen Fragestellungen unverzichtbar.
- KI macht bestehende Produkte intelligenter. In den wenigsten Fällen wird es eine eigenständige KI-Anwendung zu kaufen geben. Stattdessen werden Produkte, die Sie bereits nutzen, um KI-Fähigkeiten erweitert. Automatisierung, Chatbots und intelligente Maschinen können viele Aufgaben oder Produkte verbessern, von Security über medizinische Diagnostik bis hin zu Anlageanalysen.
- KI ist dank generativer Lernalgorithmen wandlungsfähig. So wie sich der Algorithmus das Schachspiel beibringen kann, können auch Programme und Produkte solche Instruktionen ständig aufnehmen.
- KI ermöglicht die Analyse grösserer Datenmengen. Noch vor wenigen Jahren wäre es fast unmöglich gewesen, ein Betrugserkennungssystem mit KI aufzubauen. Dank enorm hoher Rechenleistung und dank Big Data sieht das heute anders aus. Je mehr Daten für solche Modelle bereitgestellt werden, desto präziser werden sie.
- KI erzielt höchste Genauigkeit dank neuronaler Netze. So basieren Interaktionen mit Alexa, Google auf Deep Learning. Je mehr wir diese Funktionen nutzen, desto genauer werden sie. In der Medizin erzielen KI-Verfahren heute eine Genauigkeit wie gut ausgebildete Radiologen.
- KI erschliesst das volle Potenzial von Daten. Bei selbstlernenden Algorithmen stecken die Antworten in den Daten. KI hilft, sie zu finden. Da Daten heute eine grössere Rolle spielen als früher, verschaffen sie Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Unternehmen mit den besten Daten gewinnen einen Vorsprung, selbst dann, wenn Mitbewerber ähnliche Verfahren nutzen.
Vor welche Herausforderungen stellt uns der Einsatz künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz schafft überall Veränderungen. Die wichtigste Voraussetzung für das Lernen von KI-Systemen sind Daten. Nur dieseschaffen die Möglichkeit, Wissen izu erarbeiten. Das heisst aber auch, dass sich Ungenauigkeiten in den Daten in den Ergebnissen widerspiegeln. Die KI-Systeme von heute sind für klar umrissene Aufgaben trainiert. Ein System zur Betrugserkennung ist nicht in der Lage, eine Police zu erfassen.
So funktioniert künstliche Intelligenz
Grosse Datenmengen in Kombination mit schnellen, iterativen Berechnungen und intelligenten Algorithmen ermöglichen der Software das automatische Lernen anhand von Mustern oder Merkmalen in den Daten. KI ist ein breites Forschungsfeld und umfasst viele Theorien, Methoden und Technologien.
KI und BrokerStar
KI wird bereits mittels einer spezialisierten Software für das automatische Software-Testing eingesetzt. Zudem finden KI-Funktionen im Reporting-System Anwendung. Aktuell ist der Einsatz auf BrokerStar-Daten zuzugreifen. Damit könnten Abfragen zB. über die Bedienung einfacher getätigt werden. Auch dafür ist eine spezialisierte Technologie nötig, denn Mainstream-Anwendungen wie ChatGPT, welche Daten aus dem öffentlichen Raum beziehen, sind nicht geeignet. WMC arbeitet intensiv an diesen Weiterentwicklungen, die fliessend in die Software Eingang finden.
Quelle: SAS Institute