Alles über das Phänomen Big Data: Entstehung, Bedeutung und Entwicklung

Künstliche Intelligenz

WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ?

Die Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine breite Palette von Techniken, die darauf abzielen, in Computern die menschlichen Fähigkeiten nachzuahmen, die wir Intelligenz nennen.

Es ist weit gefasst, jede menschliche nachahmende Intelligenz mit einzubeziehen. Es beinhaltet:

Robotik,

regelbasiertes Denken,

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP),

Wissensrepräsentationstechniken (Wissensgrafiken) und viele weitere Ansätze für komplexes Denken.

Einer der vielversprechendsten Bereiche der KI ist das Machine Learning. Es ermöglicht Computersystemen, Entscheidungen vorherzusagen, zu klassifizieren, zu sortieren, zu treffen und im Allgemeinen Wissen aus Daten zu extrahieren, ohne dass die Regeln für die Ausführung dieser Aufgaben explizit definiert werden müssen.

Eine sehr leistungsfähige Teilmenge des maschinellen Lernens ist das Deep Learning, bei dem es mehrere Schichten von Komponenten gibt, die "abstrakte" Merkmale aus den Daten extrahieren und daraus während des Trainings ohne externe Anleitung Darstellungen bilden.

Dieser Ansatz ermöglicht es uns, in unseren Daten Merkmale zu finden, die nicht offensichtlich sind oder uns mit anderen Methoden entgehen könnten.

Durch künstliche Intelligenz finden wir neue Beziehungen und Abhängigkeiten, die Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Geschäftsabläufe darstellen.

Faszination KI: Was ist künstliche Intelligenz?

Die Neurowissenschaften machen regelmäßig Schlagzeilen mit der Erforschung des menschlichen Gehirns. Ihre Fortschritte provozieren eine Frage, an die sowohl Hoffnungen als auch Bedenken geknüpft sind: Wird es eines Tages möglich sein, das Gehirn technisch vollständig nachzubilden? Schon heute übertreffen Computer mit ihren Rechenleistungen die Vorstellungskraft, doch das menschliche Gehirn ist ihnen in seiner Komplexität noch immer in vielen Bereichen überlegen. Wird sich dies bald ändern?

Diese Fragen berühren das Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz (KI; engl. artificial intelligence, AI). In der KI-Forschung versucht man, mit den Mitteln der Informatik, Neurologie, Psychologie und Linguistik das Gehirn und seine Funktionen technisch nachzubilden. Die Ansätze der KI-Forschung verraten dabei auch stets etwas über unsere Vorstellung von uns als Mensch und über unser Verständnis von „Intelligenz“.

Eine künstliche Intelligenz, die über einen eigenen Willen verfügt und autonom handelt, ist noch immer Fiktion. Doch in vielen Lebensbereichen spielt die visionäre Technik bereits eine zentrale Rolle, ohne dass sie immer bemerkbar wäre. Was künstliche Intelligenz genau ist und wie sie eingesetzt wird, wissen viele gar nicht. Ärzte nutzen sie für Diagnosen und Behandlungspläne, Marktprognosen sind dank KI aussagekräftiger und die Suchalgorithmen von Google werden mit ihrer Hilfe immer dynamischer. Hinter jedem digitalen Assistenten wie Cortana oder Siri steckt KI-Technologie, Autos lernen durch sie eigenständiges Fahren und Computer helfen bei der Auswahl neuer Mitarbeiter. In den USA werden bereits juristische Schriftsätze mithilfe von artificial intelligence erstellt. So hat die Forschung in den letzten Jahrzehnten für zahlreiche Teilgebiete Großes geleistet.

Das Internet, speziell die Suchmaschinen und damit auch das Onlinemarketing sind von den rasanten Neuerungen ebenfalls betroffen. Ein grundlegendes Verständnis für die KI-Technologie ist deshalb auch fürs SEO von Vorteil: Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie? Welche Ziele verfolgt die Forschung und welche aktuellen Anwendungsbereiche gibt es? Welche Chancen und Risiken sind damit verbunden? Und schließlich: Welche Auswirkungen haben die Entwicklungen auf Onlinemarketing und SEO?

Alles über das Phänomen Big Data: Entstehung, Bedeutung und Entwicklung

18 März 2019

Mit allen den neuen technischen Geräten, Erfindungen und Weiterentwicklungen wächst der Bedarf an Informationen und Datenverarbeitung stetig. Um diese Flut an Informationen und Daten speichern und auswerten zu können sind Systeme und Datenverarbeitungsprogramme notwendig. Erfahren Sie hier alles über das Phänomen Big Data: Wie es entstand, was es bedeutet und wie seine Entwicklung aussieht.

Big Data bezeichnet große Mengen an Daten, die aus Bereichen wie Internet und Mobilfunk, Finanzindustrie, Energiewirtschaft, Gesundheitswesen und Verkehr und aus Quellen wie intelligenten Agenten, sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten, Überwachungskameras sowie Flug- und Fahrzeugen stammen und die mit speziellen Lösungen gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden.

Wie alles begann

Mit dem von Google herausgegebenen MapReduce-Paper begann die Ära von Big Data. Doch was ist das MapReduce-Paper? Es handelt sich hierbei um ein einfaches Modell, das parallele Berechnungen über eine große Anzahl paralleler Maschinen ermöglicht. Zwar waren parallele Berechnungen schon vor dem MapReduce-Paper durch mehrere Computer und Supercomputer möglich, allerdings nur bei einem kleinere Publikum. Kurz darauf kam Apache Hadoop. Hadoop schaffte es ein noch breiteres Publikum zu erreichen und setzte sich dann schließlich auch bei mehreren Unternehmen durch. Mit diesem Erfolg und der Unterstützung führte es dann schließlich ein neues Paradigma in der Datenverarbeitung ein: Die Abfrage von Daten.

Die Entwicklung

Von der Stapel-Verarbeitung über die Stream-Verarbeitung bis hin zum Anfrage-Antwort-Ansatz. Das Phänomen Big Data entwickelt sich stetig weiter. Der nächste Schritt war die Einführung der Batch-/ bzw. Stapel-Verarbeitung. Hierunter versteht sich das Einfügen von Daten in ein Speichersystem, auf dem dann Berechnungen geplant werden. Einziges Problem: Diese Berechnungen laufen nicht kontinuierlich, sondern haben einen Anfang und ein Ende. Daher müssen sie fortlaufend neu ausgeführt werden, um aktuelle Ergebnisse zu erhalten. Und so kam es zur Stream-Verarbeitung. Nun war das Schreiben von Programmen, die kontinuierlich (24/7) laufen, möglich. Ergebnisse in Echtzeit. Zu guter Letzt wurde der Anfrage-Antwort-Ansatz entwickelt, bei dem Daten gespeichert werden, bevor Fragen zu einem Ereignis gestellt werden können. So kann man nun in Echtzeit Informationen erhalten, während die Daten laufend generiert werden.

Warum ist Big Data wichtig?

Die Wirtschaft verspricht sich neue Einblicke in das Risikopotenzial und Kaufverhalten von Kunden und erstellt personenbezogene Profile. Sie verfolgt stets das Ziel die Produktion zu optimieren und zu flexibilisieren und Innovationen durch Vorausberechnungen besser in die Märkte zu bringen. Sie kann mithilfe von Superrechnern sowohl Atombombenabwürfe als auch Meteoriteinschläge, den Klimawandel und das Entstehen von Erdbeben sowie andere Phänomene simulieren. All das zeigt, wie wichtig Big Data ist.

Was verspricht die Zukunft?

Für Big Data dürfte für die Zukunft weiterhin eine breite Akzeptanz in Unternehmen und ein Markt, der exponentiell wächst, zu erwarten sein. Nichtsdestotrotz ist Big Data eine Herausforderung für den Datenschutz und das Persönlichkeitsrecht. Mithilfe von Datenschutzgesetzen können Auswüchse verhindert und Verbraucherschutz sichergestellt werden.

Quelle Titelbild: iStock/ cybrain