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Augmented Intelligence, ein symbiotisches Konzept

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Wenn das „Beste“ aus maschineller und menschlicher Intelligenz miteinander in Verbindung gebracht wird.

Augmented Intelligence ergänzt und unterstützt das menschliche Denken sowie seine Analysen und Planungen. Im Mittelpunkt steht nicht wie bei der Künstlichen Intelligenz, die menschliche Intelligenz zu ersetzen, sondern die Interaktion von Mensch und Maschine. Ziel ist es, den Menschen in seiner Intuition und Entscheidungsfindung Hilfestellung zu leisten. Zu diesem Zweck wird das „Beste“ aus maschineller und menschlicher Intelligenz miteinander in Verbindung gebracht.

Maschine. Auf der technologischen Seite agieren selbstlernende Programme und bringen dabei ihre Stärke ins Spiel, binnen Sekundenbruchteilen Millionen von Information verarbeiten zu können. „Smarte Systeme arbeiten assoziativ bei der Erfassung von Zusammenhängen, erinnern sich an vergleichbare Datenkonstellationen, die sie auch nicht mehr vergessen, und agieren als Filterhilfen“, erklärt Wolfgang Kobek, Geschäftsführer für die D-A-CH Region beim auf Business Intelligence-Tools spezialisierten Softwareunternehmen QlikTech. Die Datenbereitstellung und -aufbereitung sowie Teile der Analyse und Visualisierung können automatisiert erfolgen, teils sogar in Echtzeit.

Mensch. Was Algorithmen nicht abbilden und ihnen auch kaum vermittelt werden kann, sind Entscheidungsparameter wie Sympathie oder Misstrauen, geistige Fantasie und Vorstellungsvermögen oder auch besonderes unternehmerisches Geschick, das Handlungen erfordert, die von der reinen Logik abweichen. Den vollen Nutzen datenbasierter Einsichten und Schlussfolgerungen entwickeln automatisierte Systeme laut Befürwortern von Augmented Intelligence-Konzepten erst in der Wechselwirkung mit menschlicher Kognition und Inspiration.

Anwendung. Ein Feld außerhalb des Enterprise-Segments, das die Möglichkeiten von Augmented Intelligence illustriert, liefert die Medizin. Expertenschätzungen zufolge sind nur 20 Prozent des Wissens, das Ärzte für Diagnosen und Therapieentscheidungen verwenden, evidenzbasiert. Zugleich wächst der Berg an medizinischen Daten exponentiell an. Kognitive Systeme, die auf neuronalen Netzwerken, Machine Learning, Textanalyse-Tools und Spracherkennung basieren, sind in der Lage diese Masse an unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Systeme wie Watson können laut Hersteller IBM 200 Millionen Textseiten in drei Sekunden lesen und durch Cognitive Computing Zusammenhänge herstellen. Eines der wichtigsten Einsatzgebiete für Watson ist laut IBM Österreich die Krebsforschung. Aktuell arbeitet IBM in den USA mit 14 Kliniken in einem Pilotprojekt daran, Daten zu Krebspatienten (elektronische Patientenakten, Studien, krankenhauseigene Behandlungsrichtlinien, Datenbanken, …) langfristig von der Technologie analysieren und bewerten zu lassen. Generiert wird eine Liste möglicher Behandlungsoptionen, eine prozentuellen Angabe, welche am besten passen könnte, sowie eine Begründung samt Quellenangaben. Auf dieser Basis sollen Ärzte Diagnosen erstellen und Therapieentscheidungen mit einer signifikant geringeren Fehlerquote treffen können.