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Die Berichterstattung in den Medien erweckt oft den Eindruck, dass die KI aus dem einen Programm bestünde. Tatsächlich ist die KI aber immer eine Kollektion von vielen Einzelprogrammen auf Basis moderner Hardware und Software-Technologien, die erst im Zusammenspiel das intelligente „Gefühl“ bei dem Anwender auslösen. Stimmt dieses Zusammenspiel nicht, bricht das KI-System wie ein Kartenhaus in sich zusammen, denn keine der folgenden Sinne/Prozesse kann ohne die anderen ein sinnvolles Ergebnis erzielen.

Die Basis der KI bilden Daten – sehr viele Daten! Diese Daten kann das KI-System nur sammeln wenn es mit der Zielgruppe kommuniziert. Sei es über ein (graphisches) Interface auf Facebook oder mit zuverlässigen Sensoren bei der Maschinenüberwachung.
Der angebotene Kommunikationskanal sollte in allen Fällen unbedingt intuitiv für die jeweilige Zielgruppe gestaltet sein. Denn nur dann fließen die benötigten Daten durch diese Schnittstelle mit der Außenwelt in das KI-System.
Wir verwenden bei SoftPearls als Kommunikationskanal bekannte Websoftware, wie Magento für Shop-Systeme oder das Enterprise CMS TYPO3 für die formatierte Ausgabe von Daten, und auch für die grafische Kommunikation mit den Nutzern.

Ausgeklügelte Beobachtungs-Algorithmen sorgen für weitere Daten. Diese basieren dann nicht mehr nur auf den reinen Antworten der Nutzer oder nur auf puren Sensorinputs von Maschinen. Auch auf die Umgebungszustände wird geschaut, wie z.B. Verweildauern an einem Ort, Außentemperaturen, Zeitpunkt usw. Auf Facebook soll zum Beispiel eine ganz wichtige Beobachtung sein, wie lange wir uns ein Posting auf unserer Pinnwand ansehen oder bei Google erkennt das System, an welchem Ort sich der Suchende befindet, wenn er z.B. eine Dienstleitung sucht. Auch die Nachbarschaft zu anderen Suchenden im System werden bei der Beobachtung mit einbezogen. Erst mit diesen zusätzlichen Erkenntnissen kann Google das passende Angebot in der direkten Umgebung präsentieren.
Ein Grundbaustein für die Erfassung dieser Daten sind sowohl zuverlässig arbeitende Sensoren, als auch Mikrofone und Kameras. Unsere Smartphones sind aus der KI-Sicht DIE große Wissensquelle. Sie wissen mehr über uns als jeder Verwandte und geben die Daten bereitwillig und ungefiltert weiter.

Die bei der Kommunikation und der Beobachtung gesammelten Daten müssen in einer effektiven Datenbank-Struktur sortiert und optimal verknüpft abgelegt werden. Die Datenmenge und ihr hoher Verknüpfungsgrad stellen weitere Anforderungen an das KI-System. Der Speicherplatz muss flexibel skalierbar sein. Zeitverluste bei der Daten-Verarbeitung und Daten-Suche müssen vermieden werden, damit ein in Echtzeit reagierendes System entsteht. Hier kommen Cloud-Technologien und virtuelle Arbeitsumgebungen mit spezialisierten Datenbanken zum Einsatz.

Die schönste Datensammlung ist am Ende wertlos, wenn sie nicht optimal analysiert, selektiert und auf das passende Szenario angewendet werden kann. Hier handelt es sich oft um die Fähigkeit, Muster und Trends in den gespeicherten Beobachtungen zu erkennen. Das ist das Gebiet von Deep Learning, Entscheidungsbäumen und immer mehr auch Neuronalen Netzen. Die Analyse-Prozesse laufen in der Regel im Hintergrund ab. Viele kommen nie zum Ende, da sie sich laufend im Stillen weiter optimieren. Die (Zwischen-)Ergebnisse sind dann immer bessere Handlungsanweisungen. Das kann eine empfohlene Werbebotschaft sein, die die betrachtete Person interessieren könnte, oder auch frühzeitige Wartungsvorschläge für Maschinen. Oft können diese KI-Systeme dabei die Folgen ihrer Anweisungen in die Zukunft voraussagen („Wenn Sie das jetzt tun, wird dieses ca. in drei Monaten geschehen, wofür Sie wieder folgende Materialien benötigen werden.“).
Zur effizienten Berechnung sind komplexe und spezialisierte Rechnerstrukturen nötig.
Mit skalierbaren CPU-Kapazitäten und Arbeitsspeicher-Ressourcen können die KI-Systeme dann in einem überschaubaren Zeitraum erstaunliche Ergebnisse errechnen. IBM bietet zum Beispiel eine solche Rechnerstruktur unter dem Produktnamen „Watson“ zur Nutzung für ein breites Anwenderfeld zu erschwinglichen Preisen an. SAP, Google und Amazon haben mittlerweile vergleichbare Angebote.

Mit den in den oberen Prozessen gesammelten, sortierten, klassifizierten und berechneten Daten können nun mit weiteren Algorithmen passende Aktionen oder Empfehlungen generiert werden, die in verständlicher Form an die Zielgruppe kommuniziert werden. Der Übergang aus der internen KI-Berechnung zur Außenwelt erfolgt dann wieder über die Kommunikation (s. Unter Punkt 1. Kommunikation mit der Zielgruppe).

Die Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein komplexes Software-Gebilde mit eng verzahnten Experten-Prozessen. Das Zusammenspiel dieser zum Teil sehr unterschiedlichen Programme macht die Software für uns Menschen zum künstlich intelligenten System. Häufig bauen sich diese Prozesse nicht nur auf einer speziellen Software, sondern auch auf moderne und skalierbare Hardware-Strukturen auf. Die KI-Algorithmen werden so programmiert, dass sie sich laufend neues Wissen aneignen können und so ihren Horizont ständig erweitern. Daher sind für die KI das Internet, aber auch Sensordaten bei der Maschinenwartung mit ihren andauernden Datenströmen die idealen Quellen, um sich fortlaufend zu optimieren, so dass sie am Ende sogar in die Zukunft schauen können.

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Bildnachweis vom Titelbild:  Andy Kelly on Unsplash