Blockchains und Künstliche Intelligenz sind als Schlagworte in aller Munde. Aber für welche Anwendungsfälle eignen sich diese Lösungen? Wir wagen den Versuch, diese Schlagworte möglichst knapp und einfach zu verorten.
Blockchains
Blockchains eignen sich vor allem für Anwendungsfälle, bei denen Daten von mehreren Parteien verwaltet werden sollen, die sich gegenseitig jedoch nicht genug vertrauen, um sich gemeinsam auf einen Partner oder eine dritte Instanz für die (zentrale) Datenverwaltung zu einigen. In den meisten Anwendungsfällen gibt es aber immer eine vertrauenswürdige, neutrale Instanz, die direkt und ohne Misstrauen mit der Datenverwaltung beauftragt werden kann. Damit entfällt der Vorteil einer Blockchain - eine einfache, bewährte und kostengünstigere zentrale Datenverwaltung reicht vollständig aus.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz wird von vielen als Lösung für Probleme betrachtet, deren Problemstellung nicht ausreichend formuliert worden ist. Man hofft, das "irgendeine KI" ohne grosse Anstrengung Antworten auf diese diffusen Fragestellungen liefern kann. Dem ist leider nicht so. Auch Problemstellungen, die mit KI gelöst werden, bedürfen einer klaren Vorstellung, nach was "gesucht" werden soll. Erst dann können entsprechend zielführende Heuristiken und geeignete Werkzeuge (wissenbasierte Systeme, neuronale Netze, Machine Learning, statistische Analysen, Fuzzy Logic uvm.) für die Lösungsfindung verwendet werden.
Der Begriff KI subsummiert eine Vielzahl unterschiedlicher Verfahren. Beispielsweise werden Lösungen wie Chatbots, das Spielen von Schach. das Navigieren oder das Erkennen von Mustern (z.B. in Bildern) gemeinhin als KI bezeichnet. Jede dieser Anwendungen basiert jedoch auf einem völlig unterschiedlichen technischen Lösungsansatz. Chatbots müssen einerseits natürliche Sprache "interpretieren" und Sätze "erzeugen" können, andererseits müssen sie in ihrem Einsatzgebiet auch logische Folgerungen machen um sinnvolle Antworten zu produzieren. Spracherkennung und -verarbeitung wird seit den 1960er-Jahren erforscht. Eine erste, relativ erfolgreiche Umsetzung gelang 1966 Joseph Weizenbaum mit ELIZA. Logische Folgerungen können beispielsweise mittels regelbasierten Systemen (Expertensysteme, wissenbasierte Systeme) umgesetzt werden. Das Spielen von Schach oder die Navigation können mittels Suchalgorithmen und Graphen umgesetzt werden. Die Graphen können zusätzlich gewichtet werden, um den Suchalgorithmus zu verbessern bzw. zu beschleunigen. Die Gewichtung wiederum kann mittels statistischen Analysen erfolgen. Die Mustererkennung in Bildern basiert meist auf neuronalen Netzen, die mittels Input-Parameter (und z.T. auch Output-Parameter) trainiert werden (Machine Learning). Solche neuronalen Netze haben aber wenig bis gar nichts mit dem menschlichen Gehirn zu tun.
KI ist also ein breites Feld mit vielen, völlig unterschiedlichen Lösungsansätzen. Die KI gibt es nicht. Viele verwendete Lösungsansätze basieren auf Heuristiken, das heisst, dass das Resultat unter Umständen auch komplett falsch sein kann, z. B. aufgrund von Scheinkorrelationen. Das spielt bei Schach oder Go keine grosse Rolle - schlimmstenfalls geht das Spiel verloren. Beim Steuern eines Autos kann dies aber tödlich enden, z. B. wenn das neuronale Netz die Seitenwand eines Lastwagens, der die Strasse kreuzt, als hohes Schild interpretiert. Daher sollte immer auch möglichst viel menschliche Intelligenz beim Einsatz von KI verwendet werden - insbesondere im Umgang mit deren Resultaten.
Die grundlegenden Forschungsresultate der KI stammen aus den 1980er-Jahren oder sogar früher. Dass KI erst seit 2010 grosse Fortschritte macht ist daher ein Mythos. Was sich seit 1980 massgeblich verändert hat, sind vor allem die grosse Verfügbarkeit von Speicherplatz und Rechenkapazität gemäss Moorschem Gesetz und die Fülle an Lerndaten. Einige der seit damals bekannten Probleme existieren aber nach wie vor und für immer, unter anderem weil es keine mathematischen Lösungen dafür gibt (i. e. der Umgang mit lokalen Minima oder flache Plateaus bei Backpropagation in neuronalen Netzen).
Natürlich bieten Blockchains und KI - richtig evaluiert und eingesetzt - interessante und sehr hilfreiche Lösungsansätze. Investitionen lohnen sich aber nur aufgrund von klaren Anforderungskriterien und entsprechender Wahl einer geeigneten Lösungsvariante.
e-merge hilft gerne weiter, wenn Sie Abklärungen für die Anwendung dieser "Megatrends" in Ihrem Unternehmen machen wollen.
