Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

22.08.2017

Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.

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✨ AI Kontextualisierung

Im ersten Artikel haben wir „Künstliche Intelligenz (KI)“ als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus eigener Erfahrung zu lernen und sich anzupassen. In diesem Artikel wollen wir tiefer in die Materie eintauchen. KI besteht aus vielfältigen Technologien, die das Ergebnis einer Kombination aus drei Elementen ist: Verstehen, Fühlen und Handeln.

+++ Teil 1 der Serie: Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen +++

Verstehen: Den Input verarbeiten und sinnvoll antworten

Beim Verstehen stehen Sprachverarbeitung und Wissensrepräsentation im Vordergrund. Umgesetzt auf Menschen geht es also um die typische Kette: Zuhören (oder Lesen) – Verarbeiten – sinnvoll Antworten. Natural Language Processing (NLP) kombiniert Technologien, die in der Lage sind, Sprache in gesprochener oder schriftlicher Form zu verstehen und zu generieren. Wissensrepräsentation hilft dabei, Wissen zu kommunizieren und die anschließende Entscheidungsfindung zu erleichtern, wie es beispielsweise bei digitalen Assistenten der Fall ist. So arbeitet etwa ein Team ehemaliger FH-Hagenberg Studenten mit myAlfred an einem digitalen Butler. Der Assistent soll Termine organisieren, Reisen buchen, Tische reservieren und vieles mehr.

Fühlen: Gesehenes, Gehörtes und Gespürtes verarbeiten

Das Fühlen beinhaltet maschinelles Sehen, Spracherkennung und die Weiterverarbeitung in Sensoren. Dadurch ist es möglich, die Eingabeinformationen von Kameras, Mikrofonen oder anderen Sensoren zu erfassen, zu identifizieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Angewendet wird die Technologie in den unterschiedlichsten Industrien. Das niederösterreichische Unternehmen Peschak Autonome Systeme hat sich etwa auf die Landwirtschaft spezialisiert und rüstet Traktoren zu selbstfahrenden Maschinen um. Das System nutzt Stereokameras, um ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung zu schaffen und kann so auf seine Umwelt reagieren.

Handeln: Das Verstandene und Gefühlte umsetzen

Nachdem Informationen durch Verstehen und Fühlen gesammelt sind, ist der logische dritte Schritt das Handeln. Das kommt vor allem in der industriellen Robotik zum Einsatz, wie Amazons Lagerhallen eindrucksvoll zeigen. Auch für heimische Unternehmen könnte das enormes Potential haben, man denke nur an die riesigen Lagerflächen großer Supermarktketten.

Was brauchen Maschinen, um „menschlich“ zu handeln?

Verständnis, Sensorik und Verarbeitung, also Verstehen, Fühlen und Handel, sind die drei Säulen der Künstlichen Intelligenz. Stuart Russell und Peter Norvig beschreiben in ihrem 2009 erschienen Buch „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ welche konkreten Fähigkeiten Maschinen besitzen müssen, um wie Menschen handeln zu können:

Natürliche Sprachverarbeitung
Einen Speicher für die vor oder während des Gesprächs bereitgestellten Informationen
Automatisierte Argumentation
Machine Learning, um sich an neue Umstände anzupassen und Muster abzuleiten

Wenn Maschinen nicht mehr von Menschen zu unterscheiden sind

Bekannt ist in diesem Zusammenhang der 1950 entwickelte Turing-Test. Das Testverfahren besteht zusammengefasst darin, dass sich ein menschlicher Fragesteller mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern unterhält. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller trotz intensiver Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bis jetzt hat es kein Computer geschafft, die Fragenden zu überzeugen. Einzig das russische Programm Eugene Goostman konnte 2014 rund ein Drittel aller Tester täuschen, allerdings bediente es sich einiger Tricks, wie etwa der Angabe, dass Englisch nicht die Muttersprache sei und man deshalb Verständigungsprobleme hätte.

Eingeschränkte KI: Der Schachcomputer kann keine Pizza bestellen

Der Turing-Test ist nun schon über ein halbes Jahrhundert alt und trotzdem stehen wir erst am Anfang der Entwicklung. Artificial Narrow Intelligence oder auf Deutsch „eingeschränkte künstliche Intelligenz“ beschreibt, was heute technisch möglich ist. Maschinen können sehr gut ein definiertes Set an Aufgaben lösen. Der Schachcomputer schafft es, Millionen von komplexen Zügen vorauszuberechnen, aber er kann keine Pizza bestellen.

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Mit einer Größe von drei Tennisfeldern dem Menschen ebenbürtig

Nur Maschinen mit riesiger Rechenkapazität können verschiedenste Situationen intellektuell verarbeiten, womit Artificial General Intelligence (AGI) umschrieben ist. Einige bemerkenswerte Projekte in diesem Bereich existieren bereits, wie etwa der chinesische Supercomputer „Tianhe-2“. Dieser Computer hat theoretisch die Rechenleistung, um dem intellektuellen Verständnis eines Menschen nahezukommen. Mit einer Grundfläche von fast drei Tennisfeldern ist Tianhe-2 aber nicht gerade fürs Home-Office geeignet. AGI bleibt daher vorerst großen Forschungsprojekten vorbehalten.

Mit Qubits zur Überlegenheit

Allerdings zeigte schon die Smartphone-Entwicklung, wie schnell immer bessere Rechenleistung in kleinere Geräte verbaut wurde. Mehr Rechenleistung wird wiederum die Entwicklung von entsprechender Software vorantreiben, bis vielleicht sogar Artificial Superintelligence (ASI) möglich wird. ASI wäre ein Computer, dessen Intelligenz die des Menschen überschreitet. In diesem Zusammenhang ist auch Quantum Computing ein wichtiger Begriff. Während Computer mit Bits – also Nullen und Einsen arbeiten – nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits, die mehrere Zustände einnehmen können und dadurch enorme Rechenleistungen erlauben.

Viele Meilensteine zurück – noch mehr voran

„Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals zum Thema auf der Darmouth Conference, die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde. Nach der Konferenz gab es die ersten Systeme, die als „allgemeine Problemlöser“ bezeichnet werden können. Im Jahr 1985 entwickelte der Psychologe Frank Rosenblatt mit „perceptron“ das erste neurale Netzwerk. Die 80er-Jahre brachten dann den Aufstieg des Deep Learnings, als Pionier Geoffrey Hinton einen Weg fand, um neurale Netzwerke zu trainieren und Fehler zu korrigieren. 1996 schlug IBMs Supercomputer „Deep Blue“ den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

Im Jahre 2007 gründete Li Fei-Fei, Professorin an der Standford University, mit ImageNet eine kostenfreie Online-Datenbank mit mehr als 14 Millionen verschlagworteten Bildern, die als Grundlage für neurale Netze dient. Im Jahre 2012 hörte man erneut von KI und Deep Learning, als Google Brain die Ergebnisse von „cat experiment“ veröffentlichte. Ein neurales Netzwerk hat sich selbst so trainiert, dass es Katzen aus 10 Millionen nicht beschrifteten Bildern auf YouTube erkannte.

Alle diese historischen Meilensteine zeigen, welchen langen Weg das Thema künstliche Intelligenz bereits hinter sich hat. Im dritten Teil der Artikelserie werden wir uns mehr der aktuellen KI-Forschung widmen.

+++ Kurioser Usecase: Artificial Intelligence benennt Meerschweinchen +++

Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für DerBrutkasten.com. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und dem Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert.

Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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Die Plattform für psychologische Online-Beratung Instahelp hat sich eine neue Markenidentität gegeben. Gegenüber brutkasten erklären Projektleiter Nino Groß und Designerin Marie Pierer von Studio Furore, wie der Prozess ablief und was andere Unternehmen daraus mitnehmen können.

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Bunt, warm, lebendig und offen: So beschreibt Instahelp seinen neuen Auftritt. Die 2015 gegründete Plattform für Online-Therapie und psychologische Beratung hat gemeinsam mit Studio Furore Logo, Typografie, Farbwelt, Fotografie und Illustration neu entwickelt. Entstanden ist laut Aussendung alles in Graz.

Der Auftritt soll laut Aussendung ein Gegenentwurf zur häufig cleanen und zurückhaltenden Ästhetik des Gesundheitsbereichs sein. Das in der Aussendung als „schnell“ beschriebene Logo rückt ein Kernattribut der Plattform ins Zentrum: den garantierten Erstkontakt mit Psycholog:innen binnen 24 Stunden.

Nino Groß, seit Jänner Head of Brand & Communications bei Instahelp, formulierte laut Aussendung den Markenauftrag, das Thema in die Mitte der Gesellschaft zu tragen.

Über sein Netzwerk kam er laut Aussendung mit Marie Pierer in Kontakt, Designerin und Mitgründerin von Studio Furore. brutkasten hat bei beiden nachgefragt, was Gründer:innen und Marketingverantwortliche aus dem Projekt lernen können.

1. Die Marke laufend hinterfragen

„Man sollte wohl nie damit aufhören, seine Marke kritisch zu betrachten. Auch, wenn man etwas Ikonisches geschaffen hat“, sagt Groß. Spätestens wenn Markenelemente nicht mehr praktikabel oder im Kontext des Zeitgeists nicht mehr zielführend seien, sei es an der Zeit, etwas zu verändern.

Bei Instahelp sei die Ausgangssituation ideal gewesen: ein starkes Fundament und zehnjähriges Bestehen. „Die Grundidee war von Beginn weg, auf dem Bestehenden aufzubauen und es in die Zukunft zu tragen“, so Groß. Die Marke solle Strahlkraft über den Health-Bereich hinaus bekommen.

„Sei mutig.“: Der neue Auftritt von Instahelp soll laut Aussendung nicht klinisch oder distanziert wirken, sondern nahbar und selbstbewusst | © Studio Furore / Instahelp

2. Mit den W-Fragen beginnen

Als erste Best Practice nennt Groß die strategische Annäherung mit den wichtigsten W-Fragen: „Wozu machen wir das, wo wollen wir damit hin, welche Ziele soll die Marke erreichen, die sie bislang noch nicht erreicht hat?“

Pierer beschreibt den Ausgangspunkt ihrer Arbeit so: „Am Anfang steht für uns immer die Frage: Was wollen wir eigentlich vermitteln, wen wollen wir erreichen und was sollen Menschen fühlen, wenn sie mit der Marke in Berührung kommen?“

Darauf aufbauend entwickle Studio Furore ein Konzept mit einer klaren Herleitung. Daraus entstehe Schritt für Schritt die Brand Identity, von Logo, Farben, Typografie und Bildwelt bis hin zu Layoutsystem, Gestaltungselementen und Tonalität. Ziel sei ein Aha-Moment, „bei dem man versteht, warum etwas genau so gestaltet ist“.

3. Innen- und Außenperspektive zusammenbringen

Groß steuerte das Projekt in Abstimmung mit der Geschäftsführung und entwickelte das markenstrategische Konzept. Eingebunden waren außerdem die internen Design-Verantwortlichen, die den bisherigen Markenauftritt verantwortet hatten, sowie der CTO.

Diesen Mix zählt Groß zu den Best Practices des Projekts. Es gehe darum, jene, die den Markenkern gebaut haben, mit jenen zusammenzubringen, die ihn weiterentwickeln werden. „Diesen Wissenstransfer braucht es.“ Ebenso wichtig sei, offen und ohne Tabus zu diskutieren, was bleiben darf und was gehen muss. „Greift man die gesamte Identität an, ist das ein schmaler Grat.“

Dass die Entscheidungen im Unternehmen schnell fielen, hat Groß nach eigenen Angaben beeindruckt. Die Marke habe in ihrer Erscheinungsform seit zehn Jahren bestanden. „Von daher ist das keine kleine Intervention, wenn man an die gesamte Identität geht.“

4. Bei der Agentursuche das eigene Netzwerk nutzen

„Wir haben mehrere Angebote eingeholt, das sollte man immer“, sagt Groß. Ausschlaggebend sei im Endeffekt der persönliche Kontakt gewesen. Er kenne die Köpfe hinter Studio Furore schon lange und habe von ihnen nie etwas gesehen, das ästhetisch und handwerklich nicht auf sehr hohem Niveau gewesen sei.

Bei einem Mittagessen mit Pierer und Fotograf Kurt Bauer, der für die Bildwelt verantwortlich zeichnete, sei ihm nach ein paar Sätzen klar gewesen: „Die spüren die Marke.“

Startups und kleineren Unternehmen rät Groß, nach Möglichkeit persönliche Kontakte anzuzapfen, also Personen mit Erfahrung und guten Drähten in die Kreativwirtschaft. „Das spart einerseits Zeit und schützt vor Leerläufen. Andererseits ist es enorm wichtig für die qualitative Einschätzung.“

Der neue Markenauftritt von Instahelp: Die Bildwelt stammt von Fotograf Kurt Bauer | © Studio Furore / Instahelp

5. Konventionen brechen, wenn sie dem Ziel im Weg stehen

Die neue Marke tritt bunt und warm statt klinisch auf. „Ich sehe das eigentlich weniger als Mut, sondern vielmehr als Notwendigkeit“, sagt Pierer dazu. Psychische Themen seien gesellschaftlich schon stark mit Schwere und Unsicherheit behaftet. „Wie soll man Hoffnung vermitteln oder ein Gefühl des Aufatmens schaffen, wenn die Gestaltung genau diese Schwere noch verstärkt?“

Verharmlosen dürfe man das Thema dadurch nicht. „Aber ernst zu nehmen bedeutet nicht automatisch, dass etwas klinisch, kühl oder schwer aussehen muss.“ Dabei müsse jedes Element eine klare Bedeutung haben. „Es geht nicht einfach darum, ein schönes Logo oder eine bestimmte Farbe zu wählen. Die Gestaltung muss in sich stimmig sein und eine Geschichte erzählen.“

Für Pierer hat das Projekt auch eine persönliche Seite. In der Aussendung schildert sie, nach der Geburt ihres ersten Kindes selbst schwierige psychische Phasen erlebt zu haben. „Wenn ich damals von einem Angebot wie Instahelp gewusst hätte, wäre mir der Weg zur Unterstützung mit Sicherheit leichter gefallen.“

6. Mit kleinem Budget: wenige Dinge richtig machen

Startups mit kleinem Budget rät Pierer, sich am Anfang klar darüber zu werden, wofür man steht und was man vermitteln möchte. „Man braucht nicht sofort ein riesiges Branding oder unzählige Gestaltungselemente. Man braucht ein gutes Konzept.“

Ein durchdachtes Logo, eine passende Farb- und Typografiewelt und eine konsistente Bildsprache könnten schon viel bewirken. Pierer rät davon ab, Trends oder andere Marken zu kopieren, nur weil sie gerade gut funktionieren. Man solle herausfinden, was einen selbst besonders macht, und das konsequent sichtbar machen.

Außerdem solle das Erscheinungsbild flexibel bleiben und mit dem Unternehmen wachsen können. „Eine gute Markenidentität muss nicht von Anfang an riesig sein. Sie muss vor allem eine klare Idee haben.“

Die neue Markenidentität von Instahelp ist laut Aussendung inzwischen vollständig ausgerollt. Die Plattform arbeitet nach eigenen Angaben mit mehr als 400 Psycholog:innen und hat bis dato rund 450.000 Beratungen durchgeführt.

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