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

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

World Development Report 2016: Achten Sie auf diese sechs digitalen Technologien

wdr-2016Der World Development Report 2016 stellt auf den Seiten 326ff. sechs Technologien dar, die in den kommenden Jahren wichtig werden (Quelle, PDF): 5G mobil, Artificial Intelligence, Robotics, Autonomous Vehicles, Internet of Things, Consumer 3D Printing. Anhand des Gartner Hypecycles wird auch deutlich, dass sich, das Business 3D Printing  schon in einer Phase befindet, die einen wirtschaftlichen Nutzen der Technologie in den Unternehmen aufzeigt. Organisationen können sich anhand dieser Entwicklungen schon frühzeitig auf Veränderungen einstellen und diese in ihren Geschäftsmodellen nutzen. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Weitere Hinweise erhalten Sie dazu auf unserer Lernplattform.

Verschiedene Software-Algorithmen gut erklärt

Siehe dazu auch

  • Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download
  • Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model, in 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. 88-102 | Springer