KI-Vorhersagen 2018: Was uns bei künstlicher Intelligenz erwartet
War 2017 das Jahr, das der künstlichen Intelligenz gehörte? Oder sehen wir 2018 erst wirklich, was diese Technologie kann und wie sie zur nächsten großen Disruption wird? Wie auch immer man die Zukunft und die Vergangenheit sieht, zum Jahresbeginn ist definitiv wert, sich anzuschauen, wer was für KI prophezeit und wie realistisch das Ganze ist. Daher hat t3n einen kleinen Rundumschlag gemacht und wagt sich einzuordnen, was Sinn macht und was nicht.
As Artificial Intelligence Advances Here Are Five Tough Projects for 2018, WIRED
t3n-Rating: 4 von 5
Algorithmen werden besser Sprache und Bilder verstehen, prophezeit Wired. Konkret sei Google zum Beispiel dabei, Software das Prinzip von Metaphern beizubringen. Und das könnte tatsächlich eine der nächsten großen Felder für KI sein. Denn aus Sprache und Bildern Sinn zu extrahieren, würde Suchmaschinen und soziale Netzwerke so viel nützlicher machen als sie es heute schon sind. Und: in der Kriminologie wird bereits gezeigt, dass KI zumindest Synonyme clustern und Bildmaterial auswerten kann.
Genauso realistisch ist auch die Warnung vor Manipulation von künstlichen Intelligenzen durch versteckte Fallen im Code oder auch das Problem, dass unreflektiertes Anwenden von KI zu Diskriminierung führen kann. Ein beeindruckendes Beispiel für diese Problematik war eine Untersuchung des amerikanischen Recherchebüros ProPublica. Die Recherche zeigte schon 2016, dass ein einfacher Algorithmus, der die Rückfallwahrscheinlichkeit von Straftätern vorhersagen sollte, schwarze Minderheiten systematisch benachteiligte. Wie wir also Künstliche Intelligenzen regulieren, wird definitiv in 2018 wichtig werden.
Skeptischer bin ich bei der Vorhersage, dass Fortschritte im Bereich Multiplayer-Spiele entscheidend für die Zukunft von KI-Systemen sind, weil sie vergleichbar mit militärischen Operationen seien. So komplex diese Spiele auch sind, ob Starcraft oder League of Legends ein guter Testcase für echte Probleme auf dem Schlachtfeld sind, wage ich zu bezweifeln.
Nicht wirklich überzeugt bin ich auch von der Idee, dass Roboter in Zukunft – matrix-like – in der virtuellen Welt ihre Fähigkeiten trainieren und dank KI nahezu nahtlos das Gelernte in der echten Welt anwenden können. Wer sich nur anschaut, wie in 2015 noch die Creme de la Creme der Robotik am Öffnen von Türen und Ventilen bei der DARPA Robotics Challenge scheiterte, darf bezweifeln, ob Maschinen sich im Virtuellen so einfach auf die Realität vorbereiten können.
5 Key Artificial Intelligence Predictions For 2018: How Machine Learning Will Change Everything, Forbes
t3n-Rating: 1 von 5
„Weniger heiße Luft, mehr Action“ werde man in der KI-Szene sehen, sagt Forbes voraus und das ist ziemlich genau das, was man sich von diesem Artikel wünschen würde. Die Vorhersagen, dass mehr Geld in KI 2018 investiert werden wird , viele Projekte teuer scheitern werden und die Kommunikation mit Devices wie Amazons Alexa und Co. besser wird – diese Einsichten sind banal und es braucht keinen Experten, um sie vorherzusagen. Und was die Prophezeiung mit der heißen Luft angeht, hier nur die Auswahl einiger Pressemitteilungen und Posts zum Thema KI, die ich dieses Jahr gelesen habe:
- Künstliche Intelligenz – dem Menschenhirn überlegen?
- Smarte Heizkörperthermostate für sprachgesteuertes Heizen
- Algorithmen nun zum Finden der besten Fruchtsaftkombinationen
Ganz ehrlich, ich würde mir als Journalist wirklich wünschen, dass solcher Quatsch 2018 seltener in meinem Feed oder Mailpostfach auftaucht. Aber ich glaube es einfach nicht.
How Will Artificial Intelligence Impact Digital Marketing in 2018?, The next web
t3n-Rating: 3 von 5
Dieser Ausblick ist speziell auf Werbung und Marketing zentriert, aber vielleicht gerade deswegen so gut. Vivian Michaels geht davon aus, dass KI gleich auf zwei Arten persönlichere Werbung ermöglicht. Der eine Grund sind verbesserte Chatbots, die uns im Gespräch beraten (und uns Produkte aufschwatzen). Das klingt plausibel, angesichts der Fortschritte von Chatbots wie Babylon Health, einer App, die jetzt als Hilfsarzt agieren kann.
Der andere Grund für mehr KI in der Werbung ist, laut Michaels, dass KI es erlaubt, bessere Profile zu erstellen und so gezielt Werbung an bestimmte User zu lenken. Im Kern haben wir das schon in 2016 und 2017 im Kontext von Wahlwerbung gesehen. Dass dieser Trend nun auch in Banalitäten wie Werbung für Fruchtjoghurt Einzug hält, erscheint nur logisch.
Last but not least, geht der Artikel ebenfalls davon aus, dass Bilder in Zukunft dank KI besser ausgewertet werden können und so es auch erlaubt, besser den Erfolg von Werbekampagnen zu quantifizieren. Konkret: Algorithmen könnten schauen, wie oft wir uns auf Instagram gewisse Produkte abfotografieren. Auch das klingt nicht unmöglich und tatsächlich wie der nächste, Schritt in Sachen Consumer-Metrics.
2018 AI predictions, Thomson Reuters
t3n-Rating: 5 von 5
Mein persönlicher Favorit der hier besprochenen Vorhersagen. Zum einen weil die Bandbreite der Themen von autonomen Autos bis hin zu automatischen Nachrichtenchecks reicht. Zum anderen weil Thomson Reuters als Nachrichtenanbieter zugleich Beobachter und Player im Bereich KI ist.
Spannend finde ich, dass der Konzern nicht nur prophezeit, dass Nachrichten uns bald personalisierter nach unseren Interessen erreichen. Es wird auch verraten, dass man bei Reuters versucht, mit KI in komplizierten Nachrichtenlagen schneller einen Überblick darüber zu bekommen, was echt und was fake ist. Eine Anwendung, die in Zeiten von Social Media Propaganda und Fake News natürlich unfassbar wichtig ist.
Was gibt es sonst noch? Realistische Einschätzungen zum Beispiel dazu, wie schnell die Juristerei durch KIs aufgemischt wird (dauert noch länger, weil der Rechtsbereich seine sehr eigene Logik hat) und wieder einmal auch ein Verweis auf das Problem von racial bias in intelligenten Algorithmen. Wer also einen Rundumschlag haben möchte, der zeigt, wie große Unternehmen sich für die Umbrüche durch KI vorbereiten, sollte definitiv diesen Bericht lesen.
2017 laid the foundation for faster, smarter AI in 2018, Engadget
t3n-Rating: 2 von 5
Der beste Teil dieser Vorausschau: Eine klare Abgrenzung zwischen KI und Machine Learning. Laut Engadget bezeichnet KI (oder AI) alle Vorgänge, bei denen Maschinen intelligente Entscheidungen treffen ohne menschliches Zutun. Dieses Verhalten selbst kann ihnen aber durchaus ein Mensch beigebracht haben. Bei Machine Learning hingegen hat sich auch tatsächlich die Maschine dieses intelligente Verhalten selbst beigebracht. Sprich: Machine Learning ist immer KI, aber KI nicht immer Machine Learning.
Für 2018 geht Engadget davon aus, dass KI mehr in Apps und mobil genutzt wird, weil die Frameworks auch mehr für solche Geräte ausgelegt sein werden. Klingt plausibel und entsprechend ist die Prophezeiung eines mehr universalen Ansatzes von KI für das kommende Jahr auch nur logisch.
2018 Machine Learning Predictions from the Experts Themselves, Formulated.by
t3n-Rating: 3 von 5
Formulated.by geht ebenfalls von einer Zunahme an KI-Anwendungen in allen Bereichen aus. Allerdings sieht man neben mobile-friendly noch andere Faktoren als wichtig an:
Einfachere APIs der großen Anbieter wie Google und IBM, die auch Nicht-Experten nutzen können, werden es 2018 mehr Leuten erlauben, mit KI zu experimentieren. Und der Aufstieg von GPU (graphics processing unit) wird ein schnelleres Training von zum Beispiel neuronalen Netzen ermöglichen.
Des Weiteren sehen die von Formulated.by befragten Experten ebenfalls Gefahren in der Nicht-Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen und ihren Entscheidungswegen und auch die Möglichkeiten mit KI-Manipulation großen Schaden anzurichten.
