Künstliche Intelligenz
Schreckgespenst mit hohem Nutzwert
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Algorithmen allein liefern keine konkrete Antwort
Ohne speziell dafür programmiert zu sein oder eine ständige Interaktion durch den Menschen zu benötigen, können KI-Algorithmen Empfehlungen aussprechen und Muster beziehungsweise Trends identifizieren, um aus unübersichtlichen Datenbergen relevante Erkenntnisse zu Tage zu fördern und so die Möglichkeiten von Big Data Analytics zu erweitern und einer breiteren Nutzerbasis zugänglich zu machen.
Dabei ist eines festzuhalten: Algorithmen allein liefern keine konkrete Antwort. Mit ihren prädiktiven Fähigkeiten sind sie vielmehr ein Arbeitspferd, das sich bereitwillig vor den Karren der menschlichen Intelligenz und Kreativität spannen lässt, die dann jeden Vorschlag von allen Seiten betrachtet, bevor sie die jeweils beste Lösung für ein drängendes Problem auswählt. Datenwissenschaftler, die nicht für jeden Anwendungsfall einen eigenen Algorithmus generieren müssen, haben die Zeit und Muße, sich mit den komplexeren Aspekten des maschinellen Lernens zu beschäftigen: Deep Learning und neuronale Netze.
Das optimierte, feinste Nuancen aufweisende Ergebnis dieser Balance von menschlicher Erkenntnis und algorithmischer Methode wird umso wichtiger, wenn wir bedenken, dass künftige Gesellschaften in immer größerem Ausmaß von der Künstlichen Intelligenz beeinflusst sein werden – über Anwendungen, die unser Leben von Grund auf verändern und die weit über die coolen Gadgets, Musik-Empfehlungen und Wettervorhersagen der heutigen Cortanas, Alexas und Siris hinausgehen. Denn auch wenn deren Angebote unbestritten ihren Wert für Entertainment und Effizienz haben, verfolgt die KI eine sehr viel anspruchsvollere Mission: als Instrument, mit dem sich große gesellschaftliche Herausforderungen vom Klimawandel bis zur urbanen Nachhaltigkeit bewältigen lassen.
Ein auf den Menschen fokussierter KI-Ansatz
Aus genau diesem Grund ist in jüngster Zeit vermehrt von der Empathiefähigkeit Künstlicher Intelligenz die Rede und damit vom exakten Gegenteil des „Mensch versus Maschine“-Szenarios, das die Debatte so lange beherrschte. Um den Anforderungen einer Gesellschaft gerecht zu werden, die mit Überalterung, steigenden Gesundheitskosten und überlastetem medizinischen Personal zu kämpfen hat, wird sich ein stärker auf den Menschen konzentrierter KI-Ansatz durchsetzen.
Ein Beispiel hierfür sind Remote-Monitoring-Systeme, mit denen sich der Gesundheitszustand von Patienten auch außerhalb des traditionellen, von unserem Gesundheitswesen vorgegebenen Rahmens überwachen und beurteilen lässt. Ein weiteres Beispiel sind Systeme, die sich die überlegenen Mustererkennungsfähigkeiten der Künstlichen Intelligenz zunutze machen, indem Bilder von Krankheitssymptomen an eine KI-gestützte Anwendung geschickt werden, die eine Diagnose erstellt und Empfehlungen für das weitere Vorgehen ausspricht. Bei Patienten mit chronischen Erkrankungen wiederum kann der Arzt anhand von Daten, die von Wearables oder externen Sensoren an ihn übertragen werden, über TV, Laptop, Tablet oder Smartphone zeitnah und für beide Seiten komfortabel die optimale Behandlung mit seinem Patienten besprechen.
All dies ist nur ein kleiner Eindruck von den faszinierenden Möglichkeiten, die die smarte Verbindung aus Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz für uns bereithält.
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