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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LIFE IN 2030

ai-100-report

Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich das Thema “Künstliche Intelligenz” (Artificial Intelligence: AI) in Unternehmen und in der breiten Öffentlichkeit etabliert hat. Es kommt einem so vor, als ob Artificial Intelligence wirklich etwas Neues ist, dabei hat die Stanford University schon 2014 auf die 100-jährige Geschichte von Artificial Intelligence hingewiesen (“One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100),” Stanford University, accessed August 1, 2016, https://ai100.stanford.edu). Viel wichtiger als die Vergangenheit von AI ist allerdings, wie sich AI bis 2030 entwickeln wird. An dieser Stelle positionieren sich sogenannte Zukunftsforscher mehr oder weniger marketinggerecht. Ich tendiere eher dazu, einer wissenschaftlich fundierten Arbeit zu vertrauen. So eine liegt nun seit September 2016 vor:

Peter Stone, Rodney Brooks, Erik Brynjolfsson, Ryan Calo, Oren Etzioni, Greg Hager, Julia Hirschberg, Shivaram Kalyanakrishnan, Ece Kamar, Sarit Kraus, Kevin Leyton-Brown, David Parkes, William Press, AnnaLee Saxenian, Julie Shah, Milind Tambe, and Astro Teller.  “Artificial Intelligence and Life in 2030.” One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University, Stanford, CA,  September 2016. Doc: http://ai100.stanford.edu/2016-report. Accessed:  September 6, 2016.

In diesem Report geht es um Grundsätzliches, wie z.B. einer Definition von AI

“Artificial intelligence is that activity devoted to making machines intelligent, and
intelligence is that quality that enables an entity to function appropriately and with
foresight in its environment.”Nils J. Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010).

und um die zukünftigen Entwicklungen und Auswirkungen von AI bis 2030. Wer sich wirklich mit dem Thema befassen will, sollte sich diese ca. 50 Seiten einmal in Ruhe durchlesen. Danach können Sie die vielfältigen Berichte/Kommentare/Meinungen in den einschlägigen Medien besser einschätzen. Ich habe mir in den letzten Jahren zu dem Themenkomplex auch so meine Gedanken gemacht:

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download

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The Economist (2016): ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE REAL WORLD

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In dem Paper The Economist (2016): ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE REAL WORLD: The business case takes shape (PDF) wird zunächst einmal herausgestellt, dass Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) nichts ist, das irgendwann zum Einsatz kommt. Artificial Intelligence (AI) wird schon in vielen Bereichen erfolgreich genutzt. Doch zunächst ist es sinnvoll zu deg´finieren, was unter AI, Deep Learning und Machine Learning zu verstehen ist (Seite 3):

The term artificial intelligence (AI) refers to a set of computer science techniques that enable systems to perform tasks normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decisionmaking and language translation. Machine learning and deep learning are branches of AI which, based on algorithms and powerful data analysis, enable computers to learn and adapt independently. For ease of reference we will use “artificial intelligence”, or AI, throughout this report to refer to machine learning, deep learning and other related techniques and technologies.

Zu folgende Ergebnissen ist die Analyse gekommen:

  • The pace of adoption is quickening.
  • North America and the health sector lead the way.
  • Competition—or the anticipation of it—is spurring companies on.
  • Better user experience is the key prize for many.
  • Better decisions should also result.
  • Efficiency and flexibility gains beckon for retailers and manufacturers.
  • Cost, data quality and cultural resistance hold companies back.
  • Building the AI business case is anything but straightforward.

Siehe dazu auch meine Veröffentlichungen:

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download

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Mein Artikel zur Weltkonferenz MCPC 2015 wurde jetzt bei Springer veröffentlicht

978-3-319-29058-4Mein Paper Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model zur Weltkonferenz MCPC 2015 ist jetzt – zusammen mit den anderen Beiträgen – bei Springer veröffentlicht worden:

Bellemare, J., Carrier, S., Nielsen, K., Piller, F.T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262.

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Morgen: WDR 5 Thementag über Künstliche Intelligenz

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Morgen, am 05.07.2016 gibt es bei WDR 5 einen Thementag über Künstiche Intelligenz. Es ist schon erstaunlich, wie sich dieses Themenfeld in den letzten Jahren verbreitet hat, sodass jetzt sogar Anstalten des öffentlichen Rechts darüber ausführlich berichten. Beim WDR wird allerdings häufig über neue technologische Entwicklungen negativ berichtet. Ich habe dazu schon oft von unterwegs angerufen und Hinweise dazu gegeben (Sharing Economy, Open Innovation, Crowdsourcing …) – natürlich ohne große Wirkung. Möglicherweise ist beim WDR auch etwas Selbsterhaltungstrieb dabei… Hony soit qui mal y pense. Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download.

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Künstliche Intelligenz: In Deutschland entwickelt, in den USA und Asien genutzt

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Der Artikel von Jürgen Schmidhuber Künstliche Intelligenz: Eine Maschine klüger als der Mensch (ZeitOnline vom 02.06.2016) zeigt sehr gut auf, dass in den letzten Jahrzehnten in der Forschung in Deutschland die Basis für die Anwendung der Künstlichen Intelligenz gelegt wurde (Deep Learning):

Seit den 1990er Jahren haben also europäische Steuerzahler die Forschung finanziert, die jetzt einigen der wertvollsten amerikanischen und asiatischen Firmen dient. Auch deutsche Unternehmen interessieren sich nun für unsere Methoden.

Dieser kurze Ansatz zeigt schon das Dilemma: Die Grundlagenforschung, immerhin mit Steuergelder finanziert, bietet in vielen Bereichen den Nährboden für alle möglichen Anwendungen. Das ist nicht nur heute bei Deep Learning so, sondern war in der Vergangenheit auch bei anderen technologischen Themen so. Beispielsweise wurde das MP3-Format bei einer Fraunhofer-Tochter entwickelt, doch die Anwendungen kommen hauptsächlich von internationalen Unternehmen. Es reicht nicht aus, Ideen zu haben, die nicht umgesetzt werden. Auch reicht es nicht aus, Stolz auf die deutschen Erfindungen zu sein, die ihren Schwerpunkt in alten Technologiebereichen (Elektronik, Automobilbau, Maschinenbau usw.) haben. Es gibt immer noch keinen deutschen/europäischen Konzern, der es mit Apple, Google, Facebook, Ebay, Amazon usw. aufnehmen kann. Das sind die Bereiche, die zukunftsfähig sind. Es reicht nicht aus, immer nur in den Rückspiegel zu schauen. Die Zukunft sieht man nur, wenn man auch durch die Frontscheibe des globalen Wettbewerbs schaut. Augen auf! Dazu passt auch der von mir veröffentlichte Artikel Freund, R. (2016): Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19  (PDF). Weiterhin thematisiere ich diese Zusammenhänge auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen finden Sie dazu auf unserer Lernplattform.

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App für das Interviewen von Nutzern verwendet Cognitive Computing

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Der Beitrag Für die perfekten Personas: Diese App hilft euch beim Interviewen von Nutzern (tn3 vom 21.04.2016) stellt eine App vor, die für das Interviewen von Nutzern Cognitive Computing (IBM Watson) nutzt: “Nutzer-Interviews sind ein wichtiges Mittel, um die eigene Nutzerbasis zu verstehen und ihnen eine sinnvolle User-Experience (UX) zu bieten. Eine neue App soll euch jetzt bei der Durchführung solcher Interviews helfen und nutzt dazu auch IBMs künstliche Intelligenz Watson”. In meinem Konferenzbeitrag zur MCPC 2015 in Montréal “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model” habe ich darauf verwiesen, welche Auswirkungen Cognitive Computing für Innovationen haben kann/wird. Die Öffnung (API) der verschiedenen Anbieter wie Watson, Google, Microsoft, Amazon usw. bietet vielen Unternehmen und Privatleuten die Möglichkeit, Cognitive Computing für ihre Anwendungen zu nutzen. Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft? (PDF) oder auch Innovationsmanager (IHK).

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HR Performance 2/2016: Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?

hr-2-2016-dr-robert-freundIn der Fachzeitschrift HR Performance 2/2016 wurde mein Artikel Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft? (PDF) exklusiv auf insgesamt 4 Seiten veröffentlicht. Der Beitrag basiert auf Erkenntnissen, die ich im Oktober auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal im Rahmen einer Special Keynote vorgetragen habe.  Es freut mich, dass meine Überlegungen auf so großes Interesse stoßen.

 

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Springer-Verlag: Korrekturlesen meines Artikels zur MCPC 2015

mcpc2015Zur Weltkonferenz MCPC 2015 (Mass Customization, Personalization and Co-Creation), die vom 20. bis 22.10.2015 in Montréal stattgefunden hat, hatte ich ein Paper mit dem Titel Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model eingereicht. Das Paper wurde nicht nur angenommen, sondern ich hatte auch die Gelegenheit, meine Gedanken im Rahmen einer Special Keynote vorzutragen. In der Zwischenzeit hat der Springer-Verlag die Arbeit zur Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings begonnen. Ich habe eine Mail aus Indien erhalten, wo die Verlagsarbeiten wohl durchgeführt werden:

Dear Dr. Robert J. Freund,

I am happy to inform you on behalf of Springer that the page proofs of your Springer title Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model are now available.

Ein Link führte mich direkt zu dem Verlagssystem, das mich durch den Prozess führte. Nachdem ich auf Speichern geklickt hatte, wurden mir noch verschiedene Punkte aufgezeigt, die ich abarbeiten musste. Nun ist alles erledigt. Die Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings ist für April 2016 geplant – bin gespannt. Die Erfahrungen und das neue Wissen gehen natürlich auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) ein. Informationen finden Sie auch auf unserer Lernplattform.

 

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Digitalisierung in der Arbeitswelt: Das Substituierbarkeitspotenzial

iab Die fortschreitende Digitalisierung in der Arbeitswelt ruft schon wieder die Katastrophen-Journalisten und -Forscher auf den Plan. An vielen Stellen kann man lesen, dass 30-70% der Arbeitsplätze durch die Digitalisierung wegfallen werden. Es ist en vogue, solche platten Äußerungen eindimensional mit den gewünschten “Forschungsberichten” zu hinterlegen und andere auszublenden. Beispielsweise wird immer wieder die Studie von Frey/Osborne (2013) herangezogen, nach der in den USA in den nächsten 10-20 Jahren ca. 50% der Beschäftigten von Computer bzw. computergesteuerten Maschinen ersetzt werden können. Diese Ergebnisse sind nicht so einfach auf Europa – und schon gar nicht auf Deutschland – übertragbar, da wir hier eine etwas andere Struktur in der Arbeitswelt haben.  Dennoch ist es sehr gut, dass sich das Institut für Arbeitsmarkt und Bildungsforschung (IAB) mit der Frage nach dem Substituierbarkeitspotenzial verschiedener Bereiche befasst hat. In dem IAB-Kurzbericht (2015): In kaum einem Beruf ist der Mensch vollständig ersetzbar (PDF) wird das Substituierbarkeitspotenzial u.a. nach dem Anforderungsniveau der Berufe dargestellt (S. 4). Es zeigt sich deutlich, dass Expertenniveau nicht so leicht substituierbar ist. Das ist auch verständlich, da Expertise in einer speziellen Domäne ein Kompetenzniveau erreicht, das mit heutigen Computersystemen – inkl. Cognitive Computing – nicht erreicht wird. Eine weitere Erkenntnis des IAB ist es, dass nicht Berufe auf dem Prüfstand stehen, sondern einzelne Tätigkeiten. In jedem Beruf werden somit mehr oder weniger viele Tätigkeiten durch neue Technologien substituiert. Last but not least lässt sich daraus auch folgern, dass dem Lebenslangen Lernen, im Sinne einer Kompetenzentwicklung, in Zukunft große Bedeutung zukommen wird. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK), die beide ab April bei der IHK Köln angeboten werden. Hinweise dazu finden Sie auch auf unserer Lernplattform.