Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein paar kluge Algorithmen, die Probleme selbstständig lösen können. Es geht um einen ganzen Kosmos an Technologien und Maschinen – und damit Investitionsmöglichkeiten – die zusammenwirken.
Es beginnt mit der Schnelligkeit der Prozessoren, die exponentiell anwächst. Aber Schnelligkeit ist nicht alles. Es geht um mehr. Zuallererst um Daten. Je mehr Daten, desto besser. Denn Speicherkapazität kostet kaum noch etwas und sie kann über Rechnernetzwerke in der „Cloud“ nach Belieben zusammengeschaltet werden. Kapazitätsprobleme gibt es nicht, und wenn, dann nur in Form mangelnder Verfügbarkeit der Daten.
Korrelation statt Kausalität
Bei den Ergebnissen gilt Korrelation statt Kausalität, womit das Mantra von Statistik und Ökonometrie auf den Kopf gestellt wird. Hieß es bisher doch immer: Was einen statistischen Zusammenhang aufzeigt, sagt nicht notwendigerweise etwas über den tatsächlichen Zusammenhang, die Kausalität, aus. Je mehr Daten, desto mehr lässt sich an – auch noch so speziellen – Verknüpfungen erstellen. Daten und Rechnerleistung machen Strukturen im bisher Unstrukturierbaren erkennbar.
Diagnose schneller und besser machen
Wenn nur genügend Daten zur Verfügung stehen, dann werden sogar bei sehr individuell verlaufenden Krankheiten Muster sichtbar, die eine zielgerichtete, speziell angepasste Behandlung ermöglichen. Nicht zuletzt aus diesem Grund hat zum Beispiel der britische National Health Service der AI-Einheit „DeepMind“ von Google Zugang zu den Daten von 1,6 Millionen Patienten gewährt. Nicht nur die Diagnose soll damit besser und schneller werden, Algorithmen sollen auch Vorhersagen über Krankheiten treffen. Dabei geht es auch um mobile Anwendungen, die sowohl die Datenerhebung als auch deren Auswertung direkt vor Ort ermöglichen.
Der große Unterschied von AI zum menschlichen Gehirn ist dabei: Während Letzteres in seinen Kapazitäten begrenzt ist, können Computerkapazitäten schier unbegrenzt ausgebaut werden. Sie können über „Big Data“ Muster erkennen, die menschlichen Gehirnen allein verschlossen bleiben. Aufgrund der Masse der Daten ist dann nicht mehr die Kausalität, der Wirkungszusammenhang, entscheidend, um Entwicklungen erkennen und prognostizieren zu können, sondern die Korrelation –rein statistisch erkannte Zusammenhänge, die neue Lösungen ermöglichen.
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