16.07.2020

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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Rivero
© Rivero - (v.l.) Stephan Wächter, Fatemeh Nikayin und Thomas Müller.

Rivero, die europäische Plattform für Zahlungsoperationen, hat heute bekanntgegeben, dass Elevator Ventures, der Corporate-Venture-Capital-Fonds der Raiffeisen Bank International (RBI), als Investor beim Schweizer Fintech eingestiegen ist. Die Partnerschaft soll Riveros weitere Expansion in Europa unterstützen, mit besonderem Fokus auf die Märkte in Zentral- und Osteuropa. Über die genaue Summe ist nichts bekannt.

Rivero: Kajo und Amiko

Rivero wurde von Thomas Müller, Fatemeh Nikayin und Stephan Wächter gegründet, um Intelligenz und Automatisierung in einige der besonders komplexen operativen Herausforderungen der Zahlungsbranche zu bringen. Die Technologie soll es Finanzinstituten ermöglichen, stark regulierte und ressourcenintensive Zahlungsprozesse zu modernisieren und manuelle Arbeitsabläufe durch intelligente Automatisierung zu ersetzen.

Die Compliance-Plattform von Rivero heißt Kajo und soll die Compliance in Zahlungsnetzwerken vereinfachen, indem sie Updates automatisch verteilt, eine Übersicht auf einen Blick liefert und fragmentierte Dokumente und Anforderungen der Zahlungsnetzwerke in ein KI-gestütztes Wissensverzeichnis verwandelt.

Die KI-gestützte Anwendung Amiko indes bringt agentische KI in das Streitfallmanagement (Dispute Management) und die Betrugsrückgewinnung. Die Lösung sortiere Fälle intelligent vor, koordiniere die nächsten sinnvollen Schritte und automatisiere Dispute-Workflows vom Eingang bis zur Lösung, während sie Agent:innen bei komplexen Fällen anleitet, die menschliche Spezialist:innen erfordern. Das soll Instituten helfen, Gelder schneller zurückzuholen, den operativen Aufwand zu reduzieren und ein besseres Erlebnis für Karteninhaber:innen zu bieten.

„Elevator Ventures von strategischer Relevanz“

Während Rivero in Europa expandiert, konzentriert sich das Unternehmen zunehmend nicht nur auf den Ausbau seiner Technologie, sondern auch auf die Stärkung seiner Position im breiteren europäischen Bankenökosystem. Für die nächste Entwicklungsphase von Rivero sei Elevator Ventures von besonderer strategischer Relevanz: Durch die Verbindung zur RBI Group und das Netzwerk in Zentral- und Osteuropa verfüge Elevator Ventures über umfangreiche Erfahrung darin, Technologieunternehmen, die Finanzinstitute bedienen, zu unterstützen und ihnen bei der Orientierung und Expansion in europäischen Bankenmärkten zu helfen, heißt es.

„Europas Finanzinstitute suchen nach besseren Wegen, zunehmend komplexe Zahlungsoperationen zu managen, und wir sehen eine große Chance, Riveros Technologie zu vielen weiteren Instituten auf dem Kontinent zu bringen“, sagt Thomas Müller, CEO von Rivero. „Da wir nun in die nächste Wachstumsphase eintreten, wollen wir Investor:innen am Tisch haben, die sowohl die Komplexität des Bankgeschäfts als auch die Märkte verstehen, in denen wir tätig sind. Die Expertise von Elevator Ventures im Finanzdienstleistungsbereich und ihr besonders starkes Netzwerk in Zentral- und Osteuropa machen sie zu einem hoch relevanten strategischen Partner für Rivero.“

Maximilian Schausberger, Managing Director bei Elevator Ventures, ergänzt: „Rivero adressiert eine Reihe operativer Herausforderungen, die für Banken und Zahlungsinstitute in ganz Europa immer wichtiger werden. Das Team verbindet tiefgehende Zahlungsverkehrsexpertise mit Technologie, die speziell auf die Anforderungen regulierter Finanzinstitute ausgelegt ist. Wir sehen eine starke Übereinstimmung zwischen Riveros Ambitionen und unserer Erfahrung und unserem Netzwerk im europäischen Bankwesen und freuen uns darauf, das Unternehmen bei seiner weiteren Expansion zu unterstützen.“

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AI Summaries

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

  • Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter.
  • Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit.
  • „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz.
  • Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet.
  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
  • In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen.

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  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
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Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

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