Oder: Wird KI den Menschen ersetzen?
Die Frage ist nicht neu, aber nach wie vor relevant. Um sie zu beantworten, müssen wir uns die Technologie hinter den KI-Anwendungen genauer anschauen.
Heutige KI-Anwendungen nutzen in der Regel Daten der Vergangenheit, suchen darin methodisch Muster und diese werden für die Zukunft eingesetzt. Im Kern beschreibt dieses Vorgehen das Machine Learning (ML). Maschinen lernen also selbstständig aus Daten?
Nicht ganz. Denn die genutzten Algorithmen und Maschinen werden von Menschen programmiert und eben diese Menschen geben auch die Methoden vor. Die Maschine oder die Algorithmen zählen dann lediglich, was und wie oft in den vorliegenden Daten auftaucht. Da die Datenmengen so groß sind, dass Menschen ewig zur „händischen“ Analyse brauchen würden, sind KI-Algorithmen notwendig.
Dazu ist es erforderlich, dass sich Menschen mit den vorhandenen Daten vertraut machen und einen Entscheidungsbaum formulieren. Welche Fragen soll KI beantworten, welche Clusterung der Daten ist möglich, welche Daten sind für die Fragestellung geeignet? Die Daten werden in ein für die Maschine lesbares Format gebracht.
- Problemformulierung: Am Praxisproblem und in Rücksprache mit den Fachabteilungen werden Hypothesen entwickelt, die die Fragestellung auf den Punkt bringen.
- Datenerfassung und -exploration: Die potenziellen Datenquellen werden identifiziert. Welche Daten werden, wie und an welcher Stelle erfasst. Was sagen die Daten aus und in welchem Kontext stehen sie? Liegen ausreichend Daten vor? Sind sie anwendbar? Welche Qualität und Güte haben die Daten? Sind die Daten ethisch korrekt?
- Datenbereinigung und -validierung: Inkonsistenzen, Ausreißer, Anomalien, fehlende Daten identifizieren und bereinigen bzw. Ersatzwerte finden und Lücken füllen. Die Überführung von Daten in einen einheitlichen Wertebereich könnte notwendig werden, dies erfolgt über Normalisierung und Skalierung.
- Datenstrukturierung und -speicherung: Zur Beantwortung von Fragen müssen Daten vorab sinnvoll geclustert werden. Die Daten sollten einfach zugänglich für die KI gespeichert werden, die Datenstruktur sollte also sinnvoll und übersichtlich für eine Maschine aufgebaut sein. Dateiformate müssen maschinenlesbar sein.
KI kann bestimmte Aufgaben automatisieren und bei der Entscheidungsfindung helfen, erfordert aber die Zusammenarbeit mit Menschen. Am Ende ist die KI nur so intelligent, wie die Vorüberlegungen des Menschen und die Programmierung der Algorithmen durch den Menschen.
Liegen die Ergebnisse vor, ist es der Mensch, der bewertet und auf Sinnhaftigkeit prüft. Danach können die Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage dienen. Die Entscheidung selbst und ob eine Maßnahme ergriffen wird, entscheidet wiederum auch der Mensch. KI wird den Menschen also nicht ersetzen können.