Was ist maschinelles Lernen und warum es Ihren Job nehmen kann

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-17 03:51

Neue Algorithmen ermöglichen es Computern, Probleme zu lösen, die bisher nur dem Menschen möglich waren. Dies bringt uns einerseits große Vorteile, andererseits neue Herausforderungen für jeden von uns. Um zu verhindern, dass der Fortschritt Sie überrascht, seien Sie wachsam und beobachten Sie die Situation.

Bis vor kurzem mussten Programmierer komplexe und sehr genaue Anweisungen schreiben, selbst damit Computer die einfachsten Aufgaben ausführen konnten.

Sprachen haben sich immer weiterentwickelt, aber der bedeutendste Fortschritt in diesem Bereich war die Vereinfachung der Arbeit mit Code. Nun können Computer nicht mehr wie bisher programmiert werden, sondern so eingerichtet werden, dass sie selbstständig lernen.

Dieser als Machine Learning bezeichnete Prozess verspricht einen echten technologischen Durchbruch und kann jeden treffen, unabhängig von seinem Tätigkeitsbereich. Daher wird es für jeden von uns nützlich sein, das Thema zu verstehen.

Was ist maschinelles Lernen?

Durch maschinelles Lernen muss ein Programmierer einem Computer nicht mehr genau erklären, wie ein Problem zu lösen ist. Stattdessen wird dem Computer beigebracht, selbst eine Lösung zu finden. Im Wesentlichen ist maschinelles Lernen eine sehr komplexe Anwendung von Statistiken, um Muster in Daten zu finden und daraus Vorhersagen zu erstellen.

Die Geschichte des maschinellen Lernens reicht bis in die 1950er Jahre zurück, als es Informatikern gelang, Computern das Damespiel beizubringen. Seitdem sind mit der Rechenleistung auch die Komplexität der Muster und Vorhersagen, die der Computer erkennen und treffen kann, und die Probleme, die er lösen kann, gewachsen.

Der Algorithmus erhält zunächst einen Satz von Trainingsdaten und verwendet ihn dann, um Anfragen zu verarbeiten. Sie können beispielsweise mehrere Fotos mit Beschreibungen ihres Inhalts in Ihr Auto laden, z. B. „dieses Foto zeigt eine Katze“und „dieses Foto hat keine Katze“. Wenn dem Computer danach neue Bilder hinzugefügt werden, beginnt er selbst Bilder mit Katzen zu identifizieren.

Der Algorithmus wird weiter verbessert. Die richtigen und fehlerhaften Erkennungsergebnisse kommen in die Datenbank, und mit jedem verarbeiteten Foto wird das Programm schlauer und besser und meistert die Aufgabe besser. Im Kern ist das Lernen.

Warum maschinelles Lernen wichtig ist

Jetzt können Maschinen sicher in Bereichen eingesetzt werden, die bisher nur für Menschen zugänglich waren. Obwohl die Technologie noch lange nicht ideal ist, ist die Quintessenz, dass Computer ständig verbessert werden. Theoretisch können sie sich unbegrenzt weiterentwickeln. Dies ist die Grundidee des maschinellen Lernens.

Die Maschinen lernen, Bilder zu sehen und zu klassifizieren, wie im obigen Fotobeispiel. Sie können in diesen Bildern Text und Zahlen sowie Personen und Orte erkennen. Darüber hinaus identifizieren Computer nicht nur die geschriebenen Wörter, sondern berücksichtigen auch den Kontext ihrer Verwendung, einschließlich positiver und negativer Emotionen.

Maschinen können uns unter anderem zuhören und reagieren. Virtuelle Assistenten in unseren Smartphones – ob Siri, Cortana oder Google Now – verkörpern Durchbrüche in der Verarbeitung natürlicher Sprache und entwickeln sich ständig weiter.

Außerdem lernen Computer zu schreiben. Algorithmen des maschinellen Lernens generieren bereits Nachrichtenartikel. Sie können über Finanzen und sogar Sport schreiben.

Solche Funktionen können alle Aktivitäten auf Basis von Dateneingabe und -klassifizierung verändern, die bisher nur dem Menschen möglich waren. Wenn ein Computer ein Bild, Dokument, eine Datei oder ein anderes Objekt erkennen und genau beschreiben kann, eröffnet dies zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung.

Wie maschinelles Lernen heute eingesetzt wird

Algorithmen des maschinellen Lernens können bereits beeindrucken.

Medecision verwendet sie, um Risikofaktoren für verschiedene Krankheiten in großen Gemeinschaften zu berechnen. Der Algorithmus hat beispielsweise acht Variablen identifiziert, anhand derer geschlossen werden kann, ob ein Patient mit Diabetes ins Krankenhaus eingeliefert werden muss oder nicht.

Nachdem Sie in Online-Shops nach dem richtigen Produkt gesucht haben, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie lange Werbung für dieses Produkt im Internet sehen. Diese Marketing-Personalisierung ist nur die Spitze des Eisbergs. Unternehmen können automatisch E-Mails, Coupons, Angebote und Empfehlungen anzeigen, die auf jeden Kunden individuell zugeschnitten sind. All dies drängt den Verbraucher sanfter zum Kauf.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird auf viele verschiedene Arten verwendet. Mit seiner Hilfe werden beispielsweise Mitarbeiter in Support-Diensten ersetzt, um den Nutzern schnell die notwendigen Informationen zur Verfügung zu stellen. Darüber hinaus helfen solche Algorithmen den Anwälten, komplexe Dokumentationen zu entschlüsseln.

IBM hat kürzlich eine Umfrage durchgeführt. Chefs von Automobilunternehmen. 74 % von ihnen erwarten, dass bis 2025 Smart Cars auf den Straßen erscheinen.

Solche Autos erhalten über das Internet der Dinge Informationen über den Besitzer und seine Umgebung. Basierend auf diesen Daten können sie Temperatur, Audio, Stuhlposition und andere Einstellungen automatisch ändern. Smart Cars lösen aufkommende Probleme auch selbst, fahren selbstständig und geben Empfehlungen basierend auf Verkehrs- und Straßenbedingungen.

Was Sie in Zukunft von maschinellem Lernen erwarten können

Die Möglichkeiten, die uns maschinelles Lernen in Zukunft eröffnet, sind nahezu endlos. Hier einige beeindruckende Beispiele.

• Ein personalisiertes Gesundheitssystem, das Patienten basierend auf ihrem genetischen Code und Lebensstil eine personalisierte medizinische Versorgung bietet.
• Sicherheitssoftware, die Hackerangriffe und Malware mit höchster Genauigkeit erkennt.
• Computergestützte Sicherheitssysteme für Flughäfen, Stadien und ähnliche Orte, die potenzielle Bedrohungen erkennen.
• Selbstfahrende Autos, die sich im Raum orientieren, minimieren Staus und Unfälle.
• Fortschrittliche Betrugsbekämpfungssysteme, die Geld auf unseren Konten sichern können.
• Universelle Übersetzer, die es uns ermöglichen, mit Smartphones und anderen intelligenten Geräten genaue und schnelle Übersetzungen zu erhalten.

Warum Sie beim maschinellen Lernen aufpassen sollten

Während viele diese Möglichkeiten mit dem Aufkommen neuer Technologien erleben werden, werden die meisten nicht verstehen wollen, wie das alles von innen funktioniert. Aber wir alle bleiben besser wachsam. Neben allen Vorteilen werden weitere Fortschritte konkrete Konsequenzen für den Arbeitsmarkt haben.

Maschinelles Lernen, basierend auf der ständig wachsenden Datenmenge, die fast jeder Mensch auf der Erde generiert, wird Berufe komplett verändern. Natürlich werden diese Innovationen die Arbeit vieler Menschen vereinfachen, aber es wird auch diejenigen geben, die ihres Jobs beraubt werden. Algorithmen reagieren bereits auf E-Mails, interpretieren medizinische Bilder, helfen bei Rechtsstreitigkeiten, analysieren Daten und so weiter.

Maschinen lernen aus ihrer eigenen Erfahrung, sodass Programmierer nicht mehr für jede ungewöhnliche Situation Code schreiben müssen. Diese Lernfähigkeit, zusammen mit Fortschritten in der Robotik und Mobiltechnologie, wird es Computern ermöglichen, komplexe Aufgaben besser als je zuvor zu bewältigen.

Aber was passiert mit dem Menschen, wenn er von Maschinen überholt wird?

Entsprechend. Weltwirtschaftsforum, Computer und Roboter werden in den nächsten fünf Jahren die fünf Millionen Arbeitsplätze besetzen, die Menschen heute besitzen.

Daher müssen wir im Auge behalten, wie maschinelles Lernen den Workflow verändert. Es spielt keine Rolle, wer Sie sind: ein Anwalt, ein Sanitäter, ein Hilfsarbeiter, ein LKW-Fahrer oder sonst jemand. Veränderungen können jeden treffen.

Der beste Weg, um unangenehme Überraschungen zu vermeiden, wenn Computer Jobs annehmen, besteht darin, proaktiv zu denken und sich vorzubereiten.