Übersicht aktueller Anwendungen mit KI-Ansätzen

Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen 10 Jahren enorme Fortschritte gemacht – die stark steigende Rechenleistung aktueller Prozessoren ermöglicht die Durchführung von Algorithmen, die bis dato kaum vorstellbar war. Hier eine Übersicht aktueller Anwendungen, die auf den neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz beruhen.

Künstliche Intelligenz – Anwendungen der großen Technologie-Unternehmen

Amazon

• Produktvorschläge beim Online-Shoppen
• Amazon Echo: Bluetooth Lautsprecher mit Spracherkennung
• Der Cloud-Service Amazon Machine Learning, bietet eine Reihe von Möglichkeiten für KI-Anwendungen:
  • Betrugserkennung im Einzelhandel
  • Erkennung von unangemessenen Artikelkommentaren
  • Personalisierung von Website-Inhalten
  • Klassifizierung von Dokumenten
  • Prognose von Kundenabwanderung

Apple

• Erkennung von Emotionen anhand Gesichtsausdrücken in Bildern – Apple hat hierzu das Start-Up Emotient übernommen
• Gesichtserkennung – unter Anderem hat hat Apple hierzu das Start-Up Faceshift gekauft, das jedoch nicht auf KI-Algorithmen als Technologie setzt.
• Mustererkennung und Klassifizierung in Bildern – Apple kaufte das Unternehmen Perceptio, das mit Deep Learning Methoden Bilder analysieren kann
• Erkennung und Verstehen von Sprache – Apple übernahm die Firma VocalIQ, das Unternehmen hilft, die menschlich Sprache besser zu verstehen
• Autonomes Fahren – Apples Projekt Titan, das selbstfahrende Auto, das auch unter dem Begriff iCar bekannt wurde, nutzt sehr wahrscheinlich selbstlernende Algorithmen

Facebook

• Ermittlung der weltweiten Bevölkerungsverteilung anhand Satelitenbildern und neuronaler Netze
• Langfristiges Ziel von Mark Zuckerberg: Die Facebook KI soll besser sehen, hören und verstehen können als wir Menschen
• Segmentierung und Unterscheidung von Objekten in Bilder – hier berichtet Facebook selbst über den Fortschritt der KI
• Verstehen natürlicher Sprache – ein System namens Memory Networks (MemNets) versteht Fragen durch Lesen und kann darauf hin kurze Antworten geben
• VQA, oder Visual Q&A: eine Kombination aus MemNets und Objekterkennung in Bildern: Hier kann man sein Smartphone fragen, was auf einem Bild zu erkennen ist
• Prediktives Lernen und Planen: durch diese Technologie ist Facebook eine KI gelungen, die selbstständig Computerspiele lernen und spielen kann
• Erkennung des Gemütszustands eines Users anhand seiner Facebook Posts

Google

• Spracherkennung in Google Now („Okay Google“) – das Erkennung von natürlicher Sprache wird im Google Betriebssystems Andoid stetig verbessert
• Google’s DeepMind entwickelt eine KI, die besser Atari Spiele beherrscht als wir Menschen
• Mit DeepMind Health hat Google eine Reihe Apps für medizinische Anwendungen angekündigt, die Ärzten dabei helfen soll, Risikopatienten zu identifizieren. Der Fokus liegt zunächst auf Nierenverletzungen.
• Suchmaschinen: Google setzt bei den Suchalgorithmen auf künstliche Intelligenz. RankBrain soll die besseren Ergebnisse liefern.
• Bildanalyse: Google Open Source Projekt Inceptionism lässt Computer träumen. Hier werden durch neuronale Netze Strukturen in Bildern gesucht – wenn man sich die Zwischenergebnisse ausgeben lässt, entstehen irreale, aber sehenswerte Bilder.
• Messenger mit künstlicher Intelligenz: ein Chatbot, der Facebook Konkurrenz machen könnte
• Spam-Schutz bei Gmail mit intelligenten neuronalen Netzen – hier eine kleine Anleitung, wie man selbst ein KI-Spam-Filter entwickeln kann
• Automatische Generierung von Vorschaubildern von hochgeladenen Videos bei Youtube durch neuronale Netze
• Projekt „PlaNet“: Erkennung von Orten auf Bildern ohne Zuhilfenahme von Geodaten. Der unter Tobias Weyand entwickelte Algorithmus steckt zwar noch in den Kinderschuhen, zeigt aber jetzt schon das Potenzial

IBM

• IBM forscht seit Jahren an künstlicher Intelligenz und vereint die Möglichkeiten in dem Computersystem Watson, das bereits heute schon viele Anwendungen ermöglicht. Die Themengebiete werden unterteilt in:
  • Kundenservice, z.B. personalisierte Antworten
  • Gesundheitswesen, z.B. Unterstützung bei der Diagnose
  • Finanzbranche, z.B. Erstellung von Hypothesen für fundierte Entscheidungen über Investitionen, Trading-Muster und Risikomanagement

Microsoft

• Spracherkennung und persönliche Assistentin „Cortana“ – Microsofts Antwort auf Apples „Siri“
• Vorhersage von Worten, die ein Nutzer beim Tippen auf dem Smartphone eingeben wird. Das von Microsoft ünernommene Start-Up Touchtype hat die App Swiftkey entwickelt, die eine alternative Tastatur mit künstlicher Intelligenz anbietet.
• Der Cloud-Service „Project Oxford“ von Microsoft bietet eine Reihe von Tools, die auf künstlicher Intelligenz basieren:
  • Erkennung und Einordnung von Bildern
  • Gesichtserkennung
  • Spracherkennung
  • Sprachsynthese
  • Rechtschreibüberprüfung
  • Gefühlserkennung
  • Erkennung von Anweisungen in natürlicher Sprache durch den Language Understanding Intelligent Service (LUIS)

Twitter

• Nutzeranalyse – Twitter möchte seine Nutzer besser verstehen. Dazu hat das Unternehmen das Start-Up Whetlab Juni 2015 übernommen.
• Erkennung von pornographischen Bildern – dazu hat Twitter im August 2015 das Start-Up Madbits aufgekauft.

Anwendungen neuer KI-Startups

Amareos

• Die KI der Amareos App durchforstet das Netz nach Finanzinfos und soll den besten Zeitpunkt für ein Investment vorhersagen können.

KI-Anwendungen aus der Forschung deutscher Institute

Hasso-Plattner-Institut

• Texterkennung in Videos – damit ließen sich Videos viel einfacher taggen und somit die Relevanz der Videos in Bezug auf Suchbegriffe besser einschätzen

Universität Tübingen

• Bilder malen mit dem Stil eines bestimmten Künstlers. Diese KI erlernt den Stil mehrerer Gemälde eines Künstlers und ist in der Lage eine beliebige Fotographie in ein solches Kunstwerk zu verwandeln. Entwickelt wurde dieser Algorithmus von drei Forschern der Universität Tübingen.

Künstliche Intelligenz – Medizinische Anwendungen

• Künstliche Intelligenz für Krebstherapie: Vorhersage der Überlebenschancen für Blasenkrebs-Patienten 
• Identifikation des Therapiefortschritt in Abhängigkeit von klinischen Daten und Immundaten mittels eines neuronalen Netzes – Ziel: Berechnung eines Index, der die Erfolgswahrscheinlichkeit einer Immuntherapie darstellt

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