AI: Deep Learning - Digitaler Hype oder echtes Potenzial?

15.10.2017

Ich durfte vor kurzem eine Veranstaltung zum Thema Deep Learning in Zürich besuchen. Diese Veranstaltung machte mir bewusst das es hier noch viele offene Fragen zu beantworten gibt, bevor AI systematisch in der realen Wirtschaft eingesetzt werden kann. Besonders gilt dies für das Thema Testing mit AI und Testing von AI...

Deshalb werde ich in diesem Blog versuchen dieses Thema mit periodischen Blogeinträgen zu beleuchten und hier spannende Fragen aufwerfen. Auch werde ich versuchen zu diesen Fragen den aktuellen Wissensstand zu ermitteln und in den Blog einfliessen zu lassen. Aber zuerst mal zu der Veranstaltung die mich zu diesen Blog motiviert hat:

https://www.ffhs.ch/fuer-unternehmen/seminare-workshops/12-business-breakfast#das-thema-und-hintergruende-deep-learning

Teil 1:

War eine kurze, informative Einführung in die Technologie des Deep Learning und ihrem Platz im Bereich des Machine Learning. Für Neulinge der Materie sicher hilfreich um den beiden weiteren Ausführungen folgen zu können.

Teil 2:

Hier wurde anhand eines Projekts das die Startup Phase schon hinter sich hat gezeigt, wie ein Business Case mit Deep Learning umgesetzt werden kann. Es ging um die Firma Fashwell die uns eindrücklich zeigte wie Deep Learning in der Realen Wirtschaft angekommen ist. Es wurde anhand von Live-Demos die Funktionalität gezeigt, aber auch die Grenzen und Schwierigkeiten bei der Umsetzung deutlich aufgezeigt.

Teil 3:

Hier wurde kritisch der Impact des Deep Learning oder auch der KI im Allgemeinen auf die Geschäftswelt aber auch auf Soziale Bereiche der Gesellschaft beleuchtet. Vor allem wurde darauf hingewiesen hier darin nicht ein Allheilmittel für jegliche Problemstellung zu sehen sondern kritisch zu hinterfragen ob man zuerst auch mit anderen Lösungen zum Ziel gelangen kann. Natürlich erfrischend untermauert mit schon so bekannten Anekdoten wie den Microsoft Twitter Bot oder aber auch den Schönheitswettbewerb mit einer KI Jury. (Der ja bekanntlich eine sehr rassistische Interpretation von Schönheit definiert hat)

Summary:

Zwei grössere Unklarheiten tauchten während der Präsentation und der Publikumsrunde auf:

Zum einen der große Mangel an Fachkräften die mit dem Thema so weit vertraut sind um diese neue Möglichkeiten auch im betrieblichem oder dem wirtschaftlichen Umfeld erfolgreich einzusetzen. Auch sind Deep Learning Systeme umso besser je mehr Daten für sie zur Verfügung stehen. Dies wirft sofort die Frage ob Betriebe noch selbst ihre dafür benötigten Daten sammeln und sichern können. Oder ob die großen Konzerne (Google und Co) hier schon ein Monopol auf Deep Learning Systeme Aufgrund ihrer riesigen Datenmenge haben.

Der zweite für mich auch interessantere Aspekt ist die Einbettung von Deep Learning Systemen in normierte oder rechtlich sensible Bereiche der Real-Wirtschaft.

Dazu stellte ich die Frage wie es denn mit zukünftigen ISO-Zertifizierungen oder rechtlichen Grundlagen für Prozesse aussieht, die Deep Learning als Entscheidungshilfen implementieren. Ich dachte dabei an das testen mit KI und dadurch ergibt sich sofort auch testen von KI. Diese Frage wurde nur sehr wage beantwortet, da dies ein Feld der Forschung ist das noch sehr am Anfang steht.

Mich verwundert dieser Umgang doch sehr, denn auf der einen Seite versucht man solche komplexen Entscheidungshilfen in geschäftliche Prozesse zu implementieren, ohne jedoch eine Testbarkeit oder gar eine Möglichkeit des nachvollziehens von Entscheidungsfindungen der KI zu berücksichtigen.

Ich denke es lohnt sich hier dran zu bleiben denn das Testing mit und von KI Systemen wird ein durch ISO Zertifizierungen und rechtlichen Pflichten lohnenswertes Geschäftsfeld das es zu beobachten gilt.


FollowMe