Tag: Automatisierung

Wann wird die Maschine den Mensch ├╝berholen?

Katja Grace, John Salvatier, Allan Dafoe, Baobao Zhang und Owain Evans haben in ihrer Arbeit: “When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts” verschiedene KI Experten auf dem gesamten Globus um Sch├Ątzungen zu verschiedenen Fragestellungen gebeten. Die Hauptfrage dabei war:

Wann wird die KI st├Ąrker sein als der Mensch?

oder auf englisch:

When will AI exceed human performance?

Figure 1: Wann wird die K├╝nstliche Intelligenz st├Ąrker sein als der Mensch?

Die Wissenschaftler sollten das Jahr 2016 als Anfangspunkt nehmen und versuchen, f├╝r die kommenden 100 Jahre jeweils eine Wahrscheinlichkeit abzugeben, wann sie damit rechnen.

Die grauen Linien in Figure 1 zeigen alle Messpunkte der verschiedenen Forscher. Die aggregierte Vorhersage ├╝berschreitet in circa 50 Jahren die “50% wahrscheinlich, das die KI den Menschen ├╝berholt” Marke. In 100 Jahren ist die Wahrscheinlichkeit bei knapp 75%.




Figure 2: Hat die optimistische/pessimistische Sch├Ątzung eventuell kulturelle Hintergr├╝nde?

Sehr spannend sind die “Ausrei├čer” – die sehr optimistischen und sehr pessimistischen Sch├Ątzer. Figure 2 illustriert, das asiatische Forscher sehr optimistisch gesch├Ątzt haben. Nordamerikanische Forscher hingegen sch├Ątzen sehr pessimistisch. Welche Einfl├╝sse die Autoren der Studie daf├╝r verantwortlich machen, wird nicht genannt.

 

Wir k├Ânnen allerdings festhalten, dass wir in 50 Jahren eine 50% Chance und in 100 Jahren eine 75% Chance haben, das eine KI st├Ąrker sein wird, als ein Mensch.

Figure 3: Berufe, Kreativit├Ąt und Computerspiele. Wann wird eine Maschine das beherrschen?

 

Diese Aussage ist nat├╝rlich sehr wage. Aktuell existieren Systeme, die effizienter arbeiten als der Mensch – beim Verpacken von Kisten, beim Schwei├čen von gro├čen Metallfl├Ąchen und weiterem mehr. In der Frage, welche die Autoren stellten, ging es um eine komplette Intelligenz, die mit HLMI (Human Level Machine Intelligence) bezeichnet wird.

Die Umfrage besch├Ąftigte sich aber auch mit weiteren Fragestellungen. Unter anderem wurden die Forscher danach gefragt, wann eine Intelligenz spezifische Sachen besser kann als ein Mensch.

Figure 3 zeigt verschiedene Aufgaben mit den Sch├Ątzungen in Jahren, die es noch dauern k├Ânnte, bis eine Intelligenz diese Aufgabe, besser als ein Mensch, erledigen kann. Bis eine Intelligenz eine bessere Vertriebsperson ist, soll es im Mittel noch 14 Jahre dauern (die Linie zeigt die Abweichung aller Sch├Ątzungen an, es handelt sich hier nicht um einen Roboter, sondern um eine Software).

Sogar mathematische Forschung soll eine Intelligenz irgendwann besser k├Ânnen als der Mensch. Mit diesen schwereren Tasks besch├Ąftigt sich Figure 4.

Figure 4: Nichts ist unm├Âglich. Etwas kompliziertere Aufgaben brauchen l├Ąnger, bis sie automatisiert sind.



Dank dieser Studie von Katja Grace et al. haben wir nun eine ungef├Ąhre Vorstellung, wann uns die K├╝nstlichen Intelligenzen gef├Ąhrlich werden k├Ânnen. Allerdings wird sich unser Bild auf die Menschheit, auf Roboter und der Welt in der wir leben in diesen vielen Jahren auch grunds├Ątzlich ver├Ąndert haben.

Wir d├╝rfen gespannt sein, was uns in den kommenden Jahren und Jahrzehnten noch erwartet! ├ťbrigens, weitere Prognosen rund um das Thema “Technologie in der Zukunft” sammeln wir hier auf dem Blog.

Hier gehts zur Studie

Was passiert in Unternehmen die KI einsetzen?

Wir h├Âren oft grausame Dinge, ├╝ber die Unternehmen die sich mit K├╝nstlicher Intelligenz befassen oder sie einsetzen wollen. Eine Studie von Capgemini Consulting zeigt jetzt, was sich f├╝r diese Unternehmen ge├Ąndert hat.




Figure 1: Was hat sich verbessert? Credits: Capgemini Consulting

In einer Studie, die Capgemini Consulting zusammen mit dem Digital Transformation Institute durchgef├╝hrte, wird gezeigt, wie es den Unternehmen geht, die bereits K├╝nstliche Intelligenz (AI) einsetzen. F├╝r diese Studie wurden rund 1000 Firmen weltweit interviewt. 75% der Unternehmen verzeichneten einen Uplift von mindestens 10% ihrer Vertriebs. Operationale Kosten konnten gesenkt werden, wobei die operationale Effektivit├Ąt signifikant stieg. Mit dem Net Promoter Score (NPS) wird die Kundenzufriedenheit gemessen. In 3 aus 4 Unternehmen stieg sogar der NPS signifikant an. Das konnte auf eine effizientere Kontaktaufnahme der Kunden und einer verbesserten Auswertung von Kundendaten zur├╝ckgef├╝hrt werden (Figure 1).

 

Figure 2: Welche Bereiche k├Ânnen einen signifikanten Uplift verzeichnen? Credits: Capgemini Consulting

Au├čerdem berichteten die Unternehmen, dass die Produktivit├Ąt ihrer Mitarbeiter stieg, da sie nun in der Lage waren, sich um wichtige Aufgaben zu k├╝mmern. Die meiste Zeit wird in vielen Betrieben noch mit repetitiven Aufgaben verschwendet, die sich eigentlich sehr gut automatisieren lassen. Ein weiterer Pluspunkt geht an die Aufbereitung und Darstellung von gro├čen Datenmengen. Dort leistet die KI (oder eigentlich Business Intelligence / Analytics) eine wichtige Arbeit. Anhand von Zahlen (data-driven) kann man am besten ├╝ber sein Business entscheiden. Das veranschaulicht Figure 2.

Figure 3: Wurden im Unternehme neue Jobs geschaffen? Wenn ja, welche Rollen wurden geschaffen? Credits: Capgemini Consulting

Oftmals wird die steigende Arbeitslosigkeit mit dem Einsatz von K├╝nstlicher Intelligenz in Unternehmen in Verbindung gebracht. Ganz unberechtigt ist dieses Argument nicht, allerdings schafft der Einsatz von K├╝nstlicher Intelligenz auch in vielen Bereichen neue Jobs. In 83% der Firmen sind neue Jobs entstanden. Haupts├Ąchlich sind nat├╝rlich neue Managerrollen entstanden. Auch Direktoren- und Koordinatoren-Jobs sind entstanden. Maschinen und Technik muss n├Ąmlich gewartet und verwaltet werden. Alles in allem ist die Verteilung der neu entstandenen Jobs aber sehr heterogen, wie Figure 3 zeigt.

Figure 4: In welchen Bereichen/Sektoren der Wirtschaft wird bereits K├╝nstliche Intelligenz eingesetzt? Credits: Capgemini Consulting

 

In dieser Studie konnten wir erstmals sehen, wie sich die Anwendung von K├╝nstlicher Intelligenz auf ein Unternehmen auswirken kann. Viele Positionen von Experten waren dabei oft sehr extrem. Hier k├Ânenn wir nun erste Zahlen sehen. In Figure 4 illustriert, die Verteilung von KI-gest├╝tzten Unternehmen je Sektor.

 




 

 

Die Moral des Autonomen Fahrens

Die drei MIT-Forscher┬áIyad Rahwan, Jean-Francois Bonnefon und Azim Shariff haben ein Online-Experiment gestartet, dass sich mit den Konsequenzen des┬áautonomen Fahrens besch├Ąftigt. In ihrem Experiment entwerfen sie ein Szenario, in dem die Bremsen des Autos versagen.

Moral Machine. Quelle: moralmachine.mit.edu

Moral Machine. Quelle: moralmachine.mit.edu

Die User k├Ânnen dabei immer┬áaus zwei Szenarien w├Ąhlen. Welches ├ťbel w├Ąhlen sie dabei? Ist ihnen das Leben der Insassen oder das Leben der Fu├čg├Ąnger mehr Wert? Wie verh├Ąlt es sich, wenn die Fu├čg├Ąnger j├╝nger bzw. ├Ąlter sind?

Diese und weitere Fragen werden in diesem Experiment beantwortet. Am Ende des Experiments kann man seine eigenen Ergebnisse mit den Ergebnissen der bisherigen User (im Mittel) vergleichen.

Hier gehts zur Moral Machine.