3D-Illustration von Gehirnzellen

2.2.2018 | Von:
Thomas Ramge

Mensch fragt, Maschine antwortet. Wie Künstliche Intelligenz Wirtschaft, Arbeit und unser Leben verändert

"Alexa, erzähle mir einen Zungenbrecher". Alexa muss nicht lange überlegen und sagt: "Brautkleid bleibt Brautkleid und Blaukraut bleibt Blaukraut." Die leicht blecherne Frauenstimme in Amazons zylindrischem Lautsprecher verspricht sich natürlich nicht dabei. Alexa – genauer das datenreiche System in der Amazon-Cloud hinter der Produktfamilie Echo – kann sehr viele sehr flache Witze erzählen. "Sagt ein Ballon zum anderen: Ich habe Platzangst." Der interaktive Lautsprecher singt auf Befehl eines Menschen auch gerne Weihnachtslieder. Über die Gag-Funktionen von Amazon Echo wurde seit Einführung des Produkts 2015 viel gelacht und viel gespottet, je nach persönlicher Humorpräferenz. Über die weltverbessernde Relevanz von Flachwitzen abrufbar durch Sprachbefehle lässt sich in der Tat streiten. Doch vor lauter Debatte über die spielerischen Funktionen des Systems, wurde oft übersehen: Amazon Echo ist kein Spielzeug, sondern ein technischer Durchbruch auf dem Weg zu einem intelligenten Alltagsassistenten.

Mit Amazon Echo können Nutzer auf der Couch liegend per Sprachbefehl die Heizung höher stellen, das Licht dimmen und Alexa bitten, nach einer Netflix-Serie zu suchen, die ähnlich wie Narcos ist, aber nicht so brutal. Vor dem Kleiderschrank können sie das System rasch fragen, wie das Wetter wird, und in der Küche, mit beiden Händen im Kuchenteig, die Anweisung geben, frische Eier auf die Einkaufsliste zu setzen. Alexa liest die Nachrichten vor oder informiert, wenn die Lieblingsmannschaft ein Tor geschossen hat. US-amerikanische Kunden können sich auch den Kontostand zurufen lassen oder eine Pizza bei Domino’s bestellen. Das Sortiment des Amazon-Shops ist weltweit zugänglich, mit den bekannten Empfehlungsroutinen, aber es greift zu kurz, in Alexa eine reine Abverkaufsmaschine zu sehen. Auch lexikalisches oder zeitgenössisches Wissen lässt sich dialogisch abrufen. Das System führt dabei Informationen aus verschiedenen Online-Quellen wie Wikipedia oder News-Webseiten zusammen und versucht diese, in den gewünschten Sinnzusammenhang zu rücken.

Virtuelle Assistenten

Der Fachbegriff für Systeme wie Alexa ist virtual assistant. Oft werden sie auch nur kurz bots genannt. Die digitalen Technologie-Riesen in den USA und Asien liefern sich seit einigen Jahren einen harten Kampf um die Vorherrschaft bei sprachgesteuerten virtuellen Assistenten. Sie bauen riesige Teams aus Datenwissenschaftlern und Experten für Maschinelles Lernen[1] auf, übernehmen KI-Startups, wie jüngst Samsung den kalifornischen Shootingstar unter den virtuellen Assistenten Viv, oder schmieden überraschende Allianzen wie Microsoft und Amazon, die ihre digitalen Helfer künftig zusammen im Dienste des Nutzers arbeiten lassen. Diesen Aufwand betreiben diese Unternehmen nicht aus purer Freude am technischen Fortschritt, sondern auch aus Angst um die unternehmerische Existenz. Den Strategen bei Apple (mit Siri), Google (mit Google Assistant), Microsoft (mit Cortana), Facebook (mit M) und Samsung (mit Bixby) ist heute klar, dass in Zukunft der Zugang zu vielen, vermutlich den meisten digitalen Diensten erfolgen wird wie im Raumschiff Enterprise: Mensch fragt, Maschine antwortet. Wenn die Maschine das Frage-Antwort-Spiel nicht beherrscht, sucht sich der Mensch einen anderen Anbieter.

Nutzer erwarten dabei zum einen immer präzisere Antworten auf immer komplexere Problemstellungen. "Ok, Google. Ich will im März für drei Tage in die Schweiz zum Skilaufen fliegen. Welche Gebiete sind dann noch schneesicher, wo gibt es noch günstige Hotels, wann noch günstige Flüge, und brauche ich einen Mietwagen, um vom Flughafen Zürich ins Skigebiet zu kommen?" Dazu muss ein virtueller Assistent keinen Turing-Test[2] bestehen, sondern sauber Informationen recherchieren, aggregieren und gemäß der Vorgaben als Entscheidungsgrundlage aufbereiten. Zudem besteht berechtigte Hoffnung, dass wir eine Reihe nicht ganz so komplizierter, aber lästiger Alltagsentscheidungen nicht mehr selbst treffen müssen, sondern dass wir diese an intelligente Maschinen delegieren können. Virtual assistants werden rechtzeitig Druckerpatronen nachbestellen, keine Zahlungsfrist einer Rechnung übersehen, aber auch deutlich öfter merken als der Mensch, wenn die Rechnung zu hoch ist, und die Zahlung verweigern.

Einen Vorgeschmack darauf, wie intelligente Agenten künftig nervige Alltagsaufgaben übernehmen, geben Terminkoordinierungsassistenten wie Amy oder Julie. Zielgruppe sind Menschen, die keinen menschlichen persönlichen Assistenten haben. Die Nutzer geben diesen KI-unterstützten Diensten Zugriff auf den Kalender und das E-Mail-Programm. Terminvereinbarung läuft dann wie folgt: Eine Anfrage für ein Treffen kommt per E-Mail. Der Nutzer stimmt grundsätzlich per E-Mail zu und setzt dabei Amy oder Julie in "cc". Von nun an übernimmt der künstlich intelligente Assistent das übliche E-Mail-Ping-Pong, bis Ort und Zeit mit Geschäftspartnern ausgemacht sind, oder klar ist, wer wen wann unter welcher Nummer anruft. Erweiterte Systeme versprechen zudem, die gesamte Tagesplanung zu übernehmen, Termine zu priorisieren und unter Umständen automatisiert zu verschieben, dem Nutzer in Meetings relevante Informationen vorzulegen und auf Versäumnisse hinzuweisen. Zumindest Terminkoordinierung funktioniert bereits heute recht gut. Nahezu perfekt klappt es, wenn zwei virtuelle Assistenten im Auftrag ihrer menschlichen Chefs miteinander kooperieren. Computer können nach wie vor am besten mit Computern. Gleichzeitig gilt: Immer mehr Menschen hören auf die Ratschläge von Computern, und dass nicht mehr nur bei eher trivialen Fragen, etwa ob es besser ist, auf der Autobahn den Stau durchzustehen oder die deutlich längere Ausweichstrecke über die Bundesstraße zu nehmen – eine Prognoseanwendung, die besonders Google dank seiner Fülle an Echtzeitdaten aus den Smartphones mit Android-Betriebssystem relativ leicht und weitgehend genau errechnen kann.

Fußnoten

1.
Bei Maschinellem Lernen erkennen Computersysteme Muster in Beispielen und können ihre "Erkenntnisse" auf andere Beispiele übertragen. So lernen sie, aus Daten immer genauere Schlüsse zu ziehen und Entscheidungen abzuleiten.
2.
Beim Turing-Test, entwickelt von dem Informatiker Alan Turing, stellt ein Mensch einem anderen Menschen und einem Computer Fragen. Mensch und Rechner antworten im Chat (ohne Sicht- und Hörkontakt). Der Turing-Test ist bestanden, wenn der Fragesteller nicht sagen kann, welcher seiner "Gesprächspartner" eine Maschine ist.
Creative Commons License

Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz veröffentlicht. by-nc-nd/3.0/ Der Name des Autors/Rechteinhabers soll wie folgt genannt werden: by-nc-nd/3.0/
Autor: Thomas Ramge für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de
Urheberrechtliche Angaben zu Bildern / Grafiken / Videos finden sich direkt bei den Abbildungen.