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Eines der neuen großen Themen sind Bots und mit ihnen im gleichen Atemzug genannten künstlichen Intelligenzen. Dabei sind besonders neuronale Netze im Fokus und scheinen alle Probleme unseres Arbeitsalltags lösen zu können. Wieder einmal.

Künstliche Intelligenzen wurden schon vor vielen Jahren als Wunderwaffe gesehen, die überall einsetzbar sind und auch alle Probleme ohne großen Aufwand lösen können. Große Träume zerplatzten damals Ende der 90er Jahre, als die KIs doch nicht so einfach und leicht zu konstruieren und einsetzbar waren.

Seit den Erfolgen durch Google mit CNN (convolutional neural network) beginnt dieser Hype von neuem. Trotzdem sollte aber mit den Möglichkeiten nicht über die Stränge geschlagen werden. Ja, es gab Fortschritte in diesem Gebiet, und ja, KIs werden unser Leben verändern, aber nein, es wird nicht von heute auf morgen sein und auch nicht anders, als bei anderen Entwicklungen wie dem elektrischen Strom oder der Eisenbahn.

Natürlich werden damit auch sofort wieder Stimmen laut, die den Untergang unserer Zivilisation, ja sogar der Menschheit kurz bevorstehen sehen. Wie aber einfach zu sehen ist, ist es, wie so oft, eine reine Panik vor Dingen, die wir noch nicht kennen. Nur kennen, nicht verstehen, denn niemand würde heute von einem gewöhnlichen Auto als Teufelswerk sprechen, aber wie es ganz genau funktioniert, wissen wohl die wenigsten von uns.

Daher ist es wichtig, Bots und neuronale Netze kennen zu lernen, um nicht in diese menschliche Panik zu verfallen und auch nicht irgendwelchen nicht erreichbaren Träumen hinterher zu jagen. Wo also beginnen? Am besten dort, wo schon Begriffe und Begrifflichkeiten vermischt wurden, die eigentlich so gar nichts miteinander zu tun haben.

Beginnen wir mit den Worten selbst, dem Wort Bot. Ein Bot oder Robot wird oft mit einer KI gleichgesetzt. Doch das ist falsch. Besonders im SharePoint Bereich haben Bots keinerlei künstliche Intelligenz. Sie sind ein neues Interface, eine Verbindung zwischen Mensch und Computer. Mit der Hilfe von SharePoint Bots können Menschen über Kommunikationskanäle wie Skype, Facebook, etc. direkt auf programmierte Funktionen zugreifen.

Ein gutes Beispiel bietet dafür die Funktionalität, einen gemeinsamen, freien Termin für mehrere Personen in einem Unternehmen zu finden.

Die herkömmliche Methode, um diese Funktionalität zu nutzen, wäre ein Kalenderverwaltungsprogramm wie zum Beispiel Outlook. Dort wäre ein Menüpunkt verfügbar, den man auswählt, die entsprechenden Daten in ein Formular eingibt und sich die Ergebnisse anzeigen lässt.

Mit Bots kann man diese Funktionalität zum Beispiel über Skype erreichen. Mit Hilfe von natürlicher Sprache und zusätzlichen Auswahlfragen, wird die gleiche Funktionalität angesprochen und auch die gleichen Ergebnisse an den Benutzer zurückgegeben, aber eben innerhalb des Chats.

In beiden Fällen kann diese Funktionalität über einen programmierten Algorithmus oder auch über ein neuronales Netz erfolgen, doch der Bot selbst ist davon völlig unabhängig.

Warum werden dann Bots und Neuronale Netze oft in einem Atemzug verwendet? Weil sie sich gut verbinden lassen. Die Eingabe bei Bots basiert auch auf natürlicher Sprache. Diese kann gut mit neuronalen Netze verarbeitet werden. Ein Beispiel dafür wären Referenzen in einem Chat, Dokumente oder Daten, die nicht immer griffbereit vorliegen. Neuronale Netze können diese Referenzen automatisiert finden und als Link den Chatteilnehmern zur Verfügung stellen.

Ein gutes Beispiel, was ein neuronales Netz kann. Aber sie können nicht alles. Neuronale Netze sind sehr effektiv, wenn es darum geht Muster zu erkennen, auch wenn die Datenlage unscharf ist. Ein Beispiel dafür ist es ein Gesicht auf einem Bild zu finden. Gesichter sehen nie gleich aus. Selbst das Gesicht eines Menschen sieht auf verschiedenen Bildern aufgrund des Lichts, der Perspektive, seiner Mimik, etc. anders aus. Ideal für ein neuronales Netz.

Allerdings müssen die Daten, um ein neuronales Netz zu trainieren, in entsprechender Weise aufbereitet werden. Keine Trainingsdaten bedeutet kein Lernen. KIs sind noch lange nicht soweit, selbstständig zu lernen. Zudem ist nicht jede Problemstellung passend für ein neuronales Netz. Dafür gibt es andere KIs oder lernende Algorithmen, wie reinforcement, genetisches oder bayessches Lernen.

Fazit dieses Hypes ist, dass Bots und neuronale Netze unseren Arbeitsalltag erleichtern aber nicht revolutionieren werden. Wie andere Technologien auch werden sich entwickeln und sie werden ihren Platz finden, dort, wo sie sinnvoll und praktikabel einzusetzen sind. Sie haben aber auch ihre Grenzen und sind nicht die Antwort auf alles.

 

Links:

Voraussagen im Bereich künstliche Intelligenz

Convolutional neural network

 

Georg Selig

The author Georg Selig

Georg Selig hat sein Informatik-Studium an der TU-Wien im Jahr 2008 abgeschlossen und ist als SharePoint Senior Developer tätig. Georg bringt mehr als 10 Jahre Berufserfahrung im Bereich der Software-Entwicklung mit Fokus auf Microsoft .net-Sprachen mit. Heute arbeitet er in einem SharePoint Development Team im Bereich der SharePoint Add-On und SharePoint Produktentwicklung in einem Wiener SharePoint und Office 365 Beratungsunternehmen. Im Zuge seiner Arbeit wurden von ihm Produkte für SharePoint 2010, SharePoint 2013, SharePoint 2016 und Office 365 SharePoint Online ins Leben gerufen. Heute beschäftigt sich Georg mit der Erstellung von hybriden Softwareprodukten (Development) für SharePoint 2016, SharePoint Online mit und ohne Azure (PaaS).

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