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Katze Künstliche Intelligenz

Was Künstliche Intelligenz leisten kann und was das mit Katzen zu tun hat

Wer eine Katze zuhause hat und diese regelmäßig mit seinem Smartphone fotografiert, hat es vielleicht schon entdeckt. Ab einer gewissen Anzahl von „Katzen-Content“ erzeugt Google Photos automatisiert ein kurzes Video seiner Bilder. Mit entsprechendem Soundtrack inklusive – natürlich ausschließlich Katzenbilder. Auch wenn man zwischendrin seinen Hund fotografiert hat, darf er nicht ins Video.

Das ist nur eine von vielen Anwendungen und Use Cases, die sich rund um die Begriffe Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder Deep Learning drehen. Um besser abgrenzen zu können, was sich unter diesen Begriffen verbirgt, hilft dieser Artikel. Beschränken wir uns mal auf die wirklich spannenden Beispiele und erarbeiten daraus Einsatzgebiete – mit und ohne Katzen.

 

Wie Google auf die Katz‘ gekommen ist

 

Bereits 2012 haben pfiffige Entwickler bei Google angefangen, über 10 Millionen zufällig ausgewählte Video-Standbilder von YouTube Videos an ein neuronales Netzwerk von 16.000 Prozessoren zur Ansicht zu geben. Insgesamt dauerte die Lernphase drei Tage und danach wurden dieser Künstlichen Intelligenz weitere 20.000 neue Bilder zur Analyse vorgesetzt. Ohne dass die Entwickler spezifisch darauf hingearbeitet hätten, fing der Deep Learning Algorithmus nun an Katzenbilder zu erkennen. Zur Ehrenrettung darf erwähnt werden, dass die Erkennung menschlicher Gesichter mit knapp 82% Trefferquote bereits erstaunlich hoch war. Katzen wurden immerhin mit 75% Wahrscheinlichkeit erkannt. Was damit erstmals in großem Stil bewiesen wurde: Algorithmen zur Gesichtserkennung müssen nicht mühsam mit einer hohen Anzahl von Bildern angelernt werden. Die Forscher hatten der KI niemals gesagt „Das ist eine Katze“ – im Gegenteil: der Algorithmus hat das Konzept „Katze“ von sich aus erfunden.

 

Künstliche Intelligenz: Einsatzgebiete über die Katze hinaus

 

Lassen wir nun die Katze aus dem Spiel. Heutige Deep Learning Konzepte sind über fünf Jahre später nochmals weiterentwickelt worden, Rechenkapazitäten sind dramatisch gestiegen und – „Cloud sei Dank“ –  gleichzeitig ist der Preis für Rechenzeit und Speicherkapazität bis hin zur Convenience-Grenze gesunken. Mit diesen Fähigkeiten stehen sofort verfügbare, skalierbare Grundvoraussetzungen zur Verfügung, die entsprechende Einsätze geradezu herausfordern. Was erwartet uns denn in nächster Zeit? Lassen wir die kommenden, wirklich grundlegenden Veränderungen, die unser Zusammenleben neu organisieren, sich mal in Ruhe entwickeln, wie beispielsweise autonomes Fahren, Früherkennung und Behandlungen im Gesundheitswesen oder weitere Automatisierungen in komplett vernetzten Städten.

Werfen wir mal einen Blick auf bereits vorhandene oder mögliche Anwendungen mit einem Blick auf E-Business Themen und konzentrieren uns auf Bilderkennung (diesmal ohne Katzen).

 

Bilderkennung – Potenziale im E-Business:

 

  • Hilfe bei der Bestellung der richtigen Staubsaugerbeutel: Ein Smartphone Bild genügt und die KI erkennt das Staubsaugermodell und bietet die passenden Beutel an – auch wenn der Staubsauger bereits ein paar Kratzer hat und nicht mehr genau dem Bild aus dem Prospekt ähnelt.
  • Hilfe bei der Nachbestellung von Verschleißteilen: Die KI erkennt auch verformte oder teilweise zerstörte Teile.
  • Supportleistung per Chatbot: Durch Kontext und Kundenbezug hilft der Chatbot bereits einfache bis mittelschwere Supportanfragen zu lösen.

 

Diese drei zugegeben einfachen Beispiele zeigen auf, wie durch Künstliche Intelligenz Zeit und Geld gespart werden kann. Die KI ist ständig verfügbar und kann parallele Anfragen bedienen. Service-Mitarbeiter sind teuer und können nur einen Auftrag zeitgleich bearbeiten – dafür sind menschliche Bearbeiter dann auch etwas flexibler und erfindungsreicher als Maschinen und können gezielt die Fälle bearbeiten, bei denen die KI nicht mehr weiterkommt oder der Kunde menschliche Ansprache erwartet.

 

Mein Fazit

 

KI, Machine Learning und Deep Learning können bereits heute viel mehr als nur Katzen erkennen (wobei auch das bereits ein Riesen-Fortschritt ist!). Sie helfen dem Kunden dabei, schnell eine Lösung zu finden. Noch dazu sind sie so schlau zu erkennen, wenn der Kunde unzufrieden ist oder das im Verlaufe der KI-Interaktion wird. Dann kann direkt ein menschlicher Bearbeiter eingreifen.



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