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Die Kommerzialisierung von KI

9. Apr 2019

KI Entwicklung

Einsatzgebiete, Business, KI, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Cloud Computing,

Alles begann mit der Cloud: Cloud Computing wurde standardisiert und günstiger – und ist heute eine gängige Technologie, die immer mehr Anbieter zur Verfügung stellen. Durch diese Vernetzung von Daten und Quellen, wurden die Grundlagen für den Siegeszug der Künstlichen Intelligenz gelegt. Heutzutage ist die  Kommerzialisierung der künstlichen Intelligenz, besser bekannt als KI oder AI (Artificial Intelligence), in vollem Gange.

 

Die Kommerzialisierung der KI

KI taucht immer mal wieder nahezu unbemerkt im täglichen Leben auf und wird zukünftig in unserem Alltag einen immer relevanteren Anteil einnehmen. Durchbrüche in der Entwicklung des maschinellen Lernens tragen stark zur Kommerzialisierung der KI bei. Darüber hinaus vereinfachen die Einführung von Cloud Computing und deutlich bessere Algorithmen den Zugang zu massiver Rechenleistung und großen Datenmengen. So hat die KI im Alltag längst Einzug gehalten. Hier sind einige Beispiele.

 

Verarbeitung der Natürlichen Sprache

Die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache ist mittlerweile eine Massentechnologie. Maschinen erkennen dabei die natürliche Sprache des Menschen und verstehen die dahinter stehenden Inhalte. Noch vor wenigen Jahren war das ausschließlich wenigen Spitzenverdienern und Forschungseinrichtungen vorbehalten.

KI Kommunikation

Nun kann auch der gewöhnliche Verbraucher die Vorteile dieser Technologie genießen: Frag Dein Bankkonto nach Deinem Kontostand. Bitte Apples Siri, Dich zu erinnern. Lass Dir von Microsofts Cortana Ratschläge geben. Oder fordere Informationen von Google Voice Search oder Amazons Alexa an. All das ermöglicht die Kommerzialisierung der KI.

 

Computer Vision

KI untersucht

Ein weiterer wichtiger Treiber für die Kommerzialisierung von KI  ist ‘Computer Vision’, eine Form der Mustererkennung. KI ermöglicht es Maschinen Bild- und Foto-Inhalte zu erkennen und zu verstehen, während daraus resultierende große Datenmengen wiederum das so genannte ‘Deep Learning’ ermöglichen. Auch das treibt die Kommerzialisierung von KI weiter voran. So ist etwa ein Algorithmus vorstellbar, der Gemälde betrachtet, ihren Stil interpretiert und im Stil des Künstlers ein neues Werk erschafft. Du könntest also einen Van Gogh besitzen, ohne dass Van Gogh das Gemälde je berührt hätte! Oder stell Dir eine Technologie vor, die bestimmte Personen oder Objekte in einem Foto identifiziert, um dem Konsumenten andere passende Bilder vorzuschlagen, die er benötigt. Diese Art der Personenerkennung in Bildern, die bis vor kurzem noch eine absolute Neuheit war, ist nun fast trivial – Facebook und Google Photos nutzen diese Technologie bereits seit einigen Jahren. So kannst du etwa ein Foto in Google Photos hochladen und mit einem Klick weitere Bilder der abgebildeten Personen finden!

 

KI wird allgegenwärtig

 

Durch die Verbesserung der KI-Algorithmen und die immer größere Menge an verarbeitbaren Daten, wird KI künftig in vielen weiteren Anwendungsbereichen zugänglich sein. Eine entscheidende Rolle hinsichtlich der Kommerzialisierung von künstlicher Intelligenz spielt dabei Cloud Computing. Unternehmen müssen dabei gar nicht selbst über eigene Technologien oder enorme Rechenleistung verfügen, sondern können Cloud Technologien zum Beispiel von Amazon, Google oder Microsoft nutzen.  

Cloud

Dank Cloud Computing stehen Daten jederzeit zur Verfügung. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto nutzungsorientierter wird Künstliche Intelligenz. Big Player wie Facebook, Google, Microsoft, IBM und einige mehr bieten komplexe Lösungen für benutzerfreundliche APIs (Programmierschnittstellen). Kleinere Unternehmen können diese Infrastruktur als Service nutzen, um eigene Algorithmen und Services auszuführen. Diese Entwicklung ermöglicht Start-ups, das Potential zu nutzen, ohne selbst die Infrastruktur eines Großunternehmens aufbauen zu müssen. Später können sie ihre Errungenschaften an Big Player weiterverkaufen, was diese wiederum voran bringt. Daher kommt es, dass wir eine Menge kleiner Unternehmen sehen, die Services und Produkte in einem Maß und einer Qualität anbieten können, das vor wenigen Jahren noch unerreichbar erschien.

KI Speicher und Engine

Ein stetiger Prozess

Wenn sich noch vor sieben Jahren ein kleines Unternehmen mit der Entwicklung eines intelligenten Chat-Bot-Systems befasste, musste das Unternehmen ein ganzes Custom Stack System auffahren. Zwar war das durchaus möglich, aber kompliziert und teuer. Deshalb war es für kleine Unternehmen – ganz zu schweigen von Einzelpersonen – alles andere als einfach, das Angebot Künstlicher Intelligenz zu nutzen. Die bekannten Big Players (wie Facebook, IBM, Amazon, Microsoft und Google), die über die erforderlichen Mittel zur Entwicklung der KI verfügten, haben AI zugänglicher gemacht. Neben großen Verbesserungen bei den Algorithmen verfügen die KI-Systeme dieser IT-Unternehmen über Zugriff auf riesige Datenmengen – eine Grundbedingung für eine leistungsstarke Datenverarbeitung. So ist es heute keine Frage der technologischen Bedingungen mehr, ob ein Unternehmen mit den KI-Systemen arbeiten kann, sondern eher eine Frage der Offenheit der Unternehmen gegenüber neuen Techniken und der Fortbildung der Mitarbeiter.

KI Konstruieren

KI-Systeme werden in dem Maß intelligenter, indem sie mit Daten gefüttert werden! Bis vor kurzem war „künstliche Intelligenz“ noch ein Begriff aus dem akademischen Umfeld. Die Kommerzialisierung der KI bringt die KI-Systeme jedoch zu uns nach Hause und macht AI zu etwas Alltäglichem. Schon jetzt gibt es eine Vielzahl von KI-Diensten, die wir für selbstverständlich halten. KI wird zunehmend zur Ware und der Umgang mit ihr wird für Verbraucher ganz natürlich!