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21.12.2018

KI konkret: Die Karten werden neu gemischt

Jeder spricht zurzeit davon: Künstliche Intelligenz (KI). Wenn Ihr mitreden möchtet, solltet Ihr unsere neue Serie „KI konkret“ zu dem Zukunftsthema nicht verpassen.
KI ist ein weites Feld. Aus technischer Sicht verbindet man mit KI Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning, Decision Support, Chatbots und autonomes Fahren. In diesem Zusammenhang tauchen aber auch gestalterische, soziale und ethische Aspekte auf: Wie möchten wir mit KI interagieren? Wie verändert KI unser alltägliches Leben? In den kommenden Monaten führt Euch Michael Burmester in die Herausforderungen der Mensch-KI-Interaktion ein. Im ersten Teil erklärt er, was KI überhaupt ausmacht. Außerdem zeigt er, welche Veränderungen auf uns zukommen, wenn wir mit einem KI-System interagieren.

Fangen wir von vorne an: Was ist KI?

Wir setzen KI häufig mit menschenähnlicher Intelligenz gleich. Bis heute existiert jedoch keine einheitliche Definition für diese Intelligenz – wie definieren wir dann erst KI? Es gibt bestimmte Kernfähigkeiten, welche KI ausmachen: Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen*. Bisher arbeiten EDV-Systeme immer nach dem gleichen Prinzip: Eingabe (Wahrnehmen) – Verarbeitung (Verstehen) – Ausgabe (Handeln). Mit KI muss dieses Modell angepasst und um die zentrale und bestimmende Kernfähigkeit „Lernen“ erweitert werden.

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Wahrnehmen

Menschen nehmen mit ihren Sinnen ihre Umgebung wahr. KI erfasst mit unterschiedlichen Sensoren Daten: Mikrofone beispielsweise Audiodaten, wie Sprache, und Kameras visuelle Daten von Gesichtern oder Objekten. Hinzu kommen unzählige weitere Daten, die in Maschinen und Produkten erfasst werden können.

Verstehen

KI verarbeitet Daten, bereitet sie auf und versteht sie. So erschließt das System Bedeutungen und Zusammenhänge. Taucht beispielsweise das Wort „Beschwerde“ in einer E-Mail auf, leitet das System diese Mail an die Beschwerdeabteilung eines Unternehmens weiter. Hinter dieser Verstehensleistung steckt Machine Learning, ein Teilgebiet der KI: Ein System wird mit Daten gefüttert und trainiert. Aus dieser Erfahrung generiert es eigenständig neues Wissen.

Handeln

Der Verstehensprozess führt zu unterschiedlichen Handlungen von KI-Systemen. Roboter bewegen sich, bohren, fräsen, schweißen, kleben oder bringen Dinge von einem Ort zum anderen. Sprich: Sie unterstützen uns bei unserer Arbeit. Roboter treten zunehmend in privaten Kontexten auf, zum Beispiel in Form von praktischen Saugrobotern. Andere KI-Systeme treffen Entscheidungen und geben begründete Empfehlungen, die mit Texten oder Sprache mitgeteilt werden. KI kann zudem ganze Produktionsanlagen oder Smart Homes steuern.

Lernen

KI-Systeme setzen die Fähigkeit „Lernen“ in zweierlei Hinsicht ein: Ein System lernt während des Verstehensprozesses, indem es durch Daten trainiert wird. In dieser Lernphase wird ein Lernalgorithmus erstellt, auf dessen Grundlage KI weitergehendes Wissen generieren kann. KI-Systeme lernen zudem durch Feedback-Schleifen während ihres Einsatzes. Erfolgreiche Handlungen werden verstärkt, weniger erfolgreiche vermieden oder verändert. Wenn wir online ein Produkt kaufen, das uns vorgeschlagen wurde, bewertet das System diese Handlung positiv. Die Konsequenz: Wir bekommen weitere Produkte angeboten, die häufig mit dem erworbenen Produkt gekauft wurden.

Mensch-KI-Interaktion: Was verändert sich?

Folgendes ändert sich in der Mensch-Maschine-Interaktion, wenn KI ins Spiel kommt:

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Lernende Systeme

Anders als bisherige Computersysteme analysieren KI-Systeme Daten, erweitern kontinuierlich ihr Wissen und passen ihr Handeln entsprechend an. Diese Veränderung bemerkt auch der Nutzer, denn Systeme handeln dadurch oft anders als gewohnt. Ein bekanntes Prinzip der Dialoggestaltung wird so geschwächt: Erwartungskonformität. Je vorhersehbarer sich Systeme verhalten, desto besser ist dies jedoch für die Usability. Tatsächlich zeigen aktuelle Studien zur Nutzung von KI, dass Nutzer KI-Systeme wenig erwartungskonform wahrnehmen.

Initiative zur Interaktion

Bisher hat der Mensch die Initiative ergriffen und der Computer hat darauf reagiert. Mit KI geht die Initiative zur Interaktion viel stärker von der Technik aus als es bisher der Fall war. Sie unterbreitet Vorschläge für Problemlösungen, weist auf Zusammenhänge hin oder steuert Prozesse im Hintergrund.

Mensch-Maschine-Team

Aus dem Menschen und einem KI-System wird ein Team: Mehr Initiative von der technischen Seite führt dazu, dass sich Aufgaben zwischen Mensch und KI so aufteilen, dass der Mensch weniger mit der KI interagiert und mehr kooperiert. Arbeitsabläufe sind aufeinander abgestimmt und werden im Wechsel ausgeführt. Diese Zusammenarbeit hat nicht nur Vorteile für den Menschen, sondern auch für KI: Wenn semiautonome Systeme nicht weiterwissen, können sie den Menschen fragen und so auch in unbekannten Kontexten agieren.

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Conversational User Interface

Mensch und Maschine kommunizieren auch über die Sprache. Chatbots sind erst durch KI richtig gut geworden. Manche Sprachinteraktion ist so natürlich, dass man als Zuhörer kaum entscheiden kann, wer Mensch und wer Maschine ist. Allerdings eignet sich diese Art der Interaktion nicht für jede Situation wie zum Beispiel in Großraumbüros.

Autonome Systeme

KI-Systeme können derart autonom handeln, dass Menschen kaum noch eingreifen müssen. Dennoch müssen Menschen mit ihnen interagieren und kommunizieren können – denken wir beispielsweise an autonom fahrende Autos. Damit es nicht zu Unfällen kommt, müssen sich KI und andere Verkehrsteilnehmer, wie Fußgänger, miteinander abstimmen können.

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Wahrnehmung von KI

Aus Studien geht hervor, dass Menschen Computer durchaus als soziale Wesen wahrnehmen. Wenn wir die Interaktion zwischen Mensch und Maschine als soziale Interaktion verstehen, stellt sich die Frage, welche Rolle ein KI-System dabei einnimmt. Ist es mehr ein Butler? Oder doch ein Freund?

Wie wir sehen, wird die Interaktion zwischen Mensch und Maschine durch KI anders. Dass wir und KI-Systeme ein Team werden sollen? Das ist für den ein oder anderen vielleicht schwer vorstellbar. Wie das aussehen kann, zeigen wir Euch im zweiten Teil von „KI konkret“.

Der Autor Michael Burmester

Der Autor

Prof. Dr. Michael Burmester ist Principal Scientific Advisor bei UID. Von 2002 bis Dezember 2010 war er Berater Research and Innovation bei UID. Seit 2002 ist Dr. Michael Burmester Professor für Ergonomie und Usability im Studiengang Informationsdesign an der Hochschule der Medien (HdM) in Stuttgart. Er forscht zu Methoden des Usability Engineering und der User Experience sowie zu den Themenfeldern Human-Robot Interaction, interaktive Informationsgrafiken und Informationsunterstützung für Passagiere. Zudem leitet er seit 2005 den Forschungsschwerpunkt User Experience Research am Institute of Information Design Research (IIDR) der HdM.

* In einer Bitkom-Schrift von 2017 wurden bestimmte Fähigkeiten von KI definiert, die sie von herkömmlichen EDV-Systemen unterscheidet. Das Zusammenwirken dieser Eigenschaften wird in einem Modell dargestellt.