Expert Insights 17.08.2017, 08:03 Uhr

Machine Learning: Richtig Lernen will gelernt sein

Aktuell spricht fast jede Branche über intelligente, vernetzte Dinge. Stimmt, die Vernetzung nimmt immer mehr zu. Doch intelligent? Genau daran fehlt es vielen oder besser gesagt fast allen Maschinen und Dingen noch.
Ingo Notthoff, Leiter Marketing bei T-Systems Multimedia Solutions
Dass ich viel mit dem Flugzeug unterwegs bin, ist auch Google nicht verborgen geblieben. Und auch nicht, dass ich mein Büro in Bonn habe. Beides allerdings sinnvoll zu kombinieren, da fehlt es den Systemen wohl noch an der notwendigen Intelligenz: "Ihre Flugzeit nach Bonn beträgt 45 Minuten". 45 Minuten von Köln aus, das stimmt schon. Nur meinen Fahrstil als "Flug" zu bezeichnen, ist schon … naja. Beim ersten Mal hab ich davon noch einen Screenshot gemacht und mich amüsiert. Ich glaube sogar auf Facebook gepostet. Mittlerweile ignoriere ich diese Meldungen.
Jetzt redet fast jede Branche über intelligente, vernetzte Dinge. Ja, die Vernetzung nimmt immer mehr zu. Doch intelligent? Genau daran fehlt es vielen oder besser gesagt fast allen Maschinen und Dingen noch. Was hilft uns das Internet der Dinge (IoT), wenn die erhobenen Daten nicht richtig in Verbindung gebracht werden? Wenn die Maschinen und Dinge (noch) nicht richtig dazulernen.

Lernen die Dinge richtig?

Maschinelles Lernen oder auch Machine Learning genannt, das beschreibt im Grunde erstmal nichts anderes, als die Mehrung von Wissen auf Basis von Erlebtem und Erfahrungen. Die künstliche Intelligenz (KI) ist dann quasi die intelligente Nutzbarmachung dessen. Nur wer stellt momentan sicher, dass die Dinge richtig lernen? Beziehungsweise überhaupt dazulernen? Dass die richtigen Verknüpfungen und Ableitungen hergestellt werden? Im Falle meiner Google-Meldungen ist der bisherige Mangel an Verknüpfungen zu verschmerzen. Doch jetzt stellen Sie sich mal einen intelligenten Industrieroboter vor, der auf Basis von Erfahrungswerten die falschen Entscheidungen trifft - nicht auszudenken, was das für eine ganze Produktionsstraße bedeuten könnte.
Viele von uns arbeiten ja im Marketing. Da kann das ja nicht so schlimm sein, oder? Leider falsch gedacht: Kunden permanent mit irrelevanten Angeboten zu überfluten, mit Empfehlungen längst gekaufter Produkte zu nerven, unpassende Upgrades anzubieten - das sind nur die einfachen "Übungen" im Marketing. Es gibt viele Marken und Shops - und die Loyalität der Kunden ändert sich von Tag zu Tag, von Stunde zu Stunde. Schneller, als es manchen Unternehmen lieb ist. Nervendes, vermeintlich intelligentes Marketing, spiegelt sich dann schnell negativ im Ergebnis wider.

Das individuelle Gewohnheitstier

Aber zurück zum Thema KI. Wir wissen, der Mensch ist ein "Gewohnheitstier". Wir folgen klaren Regeln und Routinen. Diese Routinen sind im Grunde das ideale Terrain für automatisch lernende Maschinen, die einer einprogrammierten Logik folgen. Nun ist jeder Mensch aber auch ein Individuum. Und er folgt in seinem Handeln eben nicht immer einer mathematisch-programmierbaren Logik, wie sie eine Maschine "verstehen" kann. Was passiert dann also, wenn die Maschine mit Wenn-Dann-Logik nicht weiterkommt? Und dynamische, soziale Zusammenhänge, die für Maschinen schnell unlogisch wirken, stellen hier den nächsten Fallstrick dar.
Denken Sie da mal an eine Hotline: Der entnervte Kunde gleicht eher einer Wundertüte als dass er bestimmten Mustern folgt. Und auch der Service-Agent fällt möglicherweise aus seiner Rolle, denn er hat vielleicht Stress oder den Dritten angefressenen Nutzer in der Leitung, der seinem Ärger am erstbesten Menschen Luft macht. Und im Hintergrund lernt die Maschine fleißig mit, wie sie sich zukünftig zu verhalten hat. Na dann, Prost Mahlzeit. Von Intelligenz kann hier noch nicht die Rede sein. Und wie wir aus Erfahrung wissen: schon in der Schule half reines Auswendiglernen nur bedingt.

Wir stehen noch am Anfang

Keine Frage, mehr Rechenpower hat uns neue Möglichkeiten der Automatisierung beschert. Aber die künstliche Intelligenz ist vielerorts noch gar nicht so intelligent, wie uns aktuelle Diskussionen glauben lassen. Damit wir allerdings die Szenarien erreichen, wo uns Maschinen und Dinge unterstützen, das Leben erleichtern, Ableitungen für uns treffen und selbstständig Entscheidungen vornehmen, muss das Regelwerk der Algorithmen noch deutlich ausgereifter werden. Volle Leistungsfähigkeit können die Maschinen erst dann entfalten, wenn sie erfassen, dass Menschen eben nicht immer Gewohnheitstiere sind, sondern gerne auch mal entgegen der Logik handeln. Meine Flugzeit nach Bonn beträgt heute übrigens wieder 45 Minuten.




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