Bots – ATEGRA MLIT

Blog

Machine Learning im Einsatz

2018-08-072019-10-18
by mlit-ategra-admin

Machine Learning(ML), Artificial Intelligence (AI) und Data & Analytics (D&A) sind Schlagworte der heutigen Informatik. Es wird spekuliert, wie weit diese Intelligenz eines Tages gehen wird und was man damit wohl alles verbessern und verändern kann. Es wird grossartig erzählt, man wolle jetzt auch in diese neue Richtung gehen. Es wird gespitzelt, was die Konkurrenz schon kann und was sie noch können wird. Aber wie weit sind wir den WIRKLICH, wenn es um den Einsatz von diesen neuen Technologien geht? Ein Überblick aus verschiedenen Studien und Branchen.

69% der weltweiten Unternehmen geben an, dass D&A eine zentrale Rolle in ihrem aktuellen Geschäftsplan darstellen. Dies die Aussage der Studie „Going beyond the data“ von KPMG (https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2015/04/going-beyond-data-and-analytics-v4.pdf) aus dem Jahr 2014. Im Januar 2017 haben sich 64% der deutschen (und wohl auch der schweizer) Unternehmen aktiv mit diesem Thema beschäftigt. Gemäss der Studie „Machine Learning im Unternehmenseinsatz“ von crisp Research (https://www.unbelievable-machine.com/downloads/studie-machine-learning.pdf) setzen bereits ein Fünftel aller Unternehmen Machine-Learning Technologien ein. Bei den Personen, welche am Schluss die Entscheidungen treffen, sieht es ganz ähnlich aus: Mit 43% ist fast die Hälfte davon überzeugt, dass Machine Learning ein wesentlicher Teil ihrer Datenanalyse-Strategie sein wird.

Warum werden Machine Learning Technologien in Betracht gezogen? Welchen Nutzen erhoffen sich die entscheidenden Personen? An erster Stelle der Zielsetzungen, welche mittels Machine Learning erreicht werden sollen, steht die Kundenbindung. Der Kunde soll sich verstanden fühlen und das Gefühl haben, persönlich wichtig und willkommen zu sein. Machine Learning Technologien sollen dies unterstützen, indem sie mithilfe der Daten über einen Kunden die richtigen Angebote oder Erklärungen bieten. Als zweites Ziel soll generell der Umsatz mit digitalen Services steigen. Auch hier liegt der Fokus darauf, dem Kunden ein gutes Gefühl zu geben, während er einen digitalen Service nutzt. Wenn Probleme auftreten, soll dem Kunden eine Lösung präsentiert werden, nicht einfach an ein Call-Center verwiesen werden. Der Kunde soll eine lebendige Interaktion mit der Maschine spüren können, nicht einfach stur ein Formular ausfüllen. An dritter Stelle der Zielsetzungen möchten mehr als ein Drittel der Befragten die Fehler an Produkten und Maschinen minimieren und gleichzeitig die Laufzeiten und Garantien erhöhen. Qualitätskontrollen sollen automatisch durchgeführt werden. Informationen über Verschleiss und Defekt von Bauteilen soll dazu beitragen, gezielte Optimierungen vorzunehmen und dadurch die Laufzeiten zu erhöhen.

Wenig überraschend gehören die IT-Branche, Telekommunikation und Medien zu den Vorreitern beim Einsatz dieser Technologien. Ebenfalls vorne mit dabei sind die Konsumgüter-Branche und die Automobilfirmen. Das ist vielleicht schon überraschender. Branchen, welche bald an die Spitze aufschliessen werden, sind die Chemie, Logistik und Verkehr sowie Pharma. Viele weitere Branchen befinden sich in der Evaluationsphase und werden über kurz oder lang dazustossen.

Soweit die Zahlen und Ergebnisse aus wissenschaftlichen Studien. Wie sieht die Praxis nun konkret aus? Welche Schweizer Firmen nutzen Machine Learning bereits heute aktiv?

Beginnen wir mit einer Dienstleistung, welche die meisten von Ihnen kennen werden: Cumulus. Seit etwa einem Jahr gibt es Extra-Punkte für personalisierte Artikel. (http://www.netzwoche.ch/news/2017-06-29/martin-haas-ueber-cumulus-twint-und-die-migros-it)Habe ich während mehrerer Wochen Bio-Joghurt gekauft, erhalte ich beim nächsten Einkauf überraschend einen 40x-Bon auf alle Bio-Joghurt. Natürlich nur, sofern ich bei meinen Einkäufen die Cumulus-Karte vorweise. Aufgrund der gesammelten Daten zu meinen Einkäufen stellt der Machine Learning Algorithmus der Migros fest, woran ich interessiert bin, und fördert dieses Interesse gezielt durch zusätzliche Cumulus-Punkte.

Eine weitere Dienstleistung, welche viele kennen werden, sind Call-Center. Seit gestern Abend der Blitz im Nachbardorf eingeschlagen hat, habe ich kein Internet mehr. Daher rufe ich ins Call-Center an und erwarte, dass die Person am anderen Ende mein Problem sofort versteht, mögliche Ursachen im Kopf hat, diese überprüft und eine Lösung vorschlägt, wenn nicht sogar das Problem sofort löst. Nun sind die Personen im Call-Center auch keine Supermenschen, die einfach alles wissen. Deshalb hat Swisscom(https://www.swisscom.ch/de/business/enterprise/themen/digital-business/des-2017-002-interview-baeriswyl-artificial-intelligence.html#T=c4ce3968-82d1-482d-9369-ebb0642ad0e8&TS=WLnfpylswV0DN_sw7fLS7_nTjunMti7w6Q-eqHjcD_E) seit einigen Monaten einen neuen Machine Learning Assistenten im Einsatz, welcher den Personen im Call-Center aushilft. Aufgrund von Stichwörtern, welche der Call-Center-Mitarbeitende eingibt (zum Beispiel „Blitz, Internet, Problem“), und einigen Informationen über den Kunden (zum Beispiel welche Dienstleistungen er nutzt) sucht der Machine Learning Assistent nach ähnlichen Problemen bei ähnlichen Kunden und schlägt Lösungen vor. Dadurch wird nicht nur der Call-Center-Mitarbeitende entlastet, welcher beim besten Willen nicht wissen kann, wer sonst noch in den letzten 5 Jahren wann ein Problem hatte mit welchem Abonnement. Auch ich nach dem Anruf zufriedener, da ich dank dem Assistenten die erwartete Hilfe schneller bekommen habe als erhofft.

So gibt es über alle Branchen verteilt weitere Beispiele, wie Machine Learning eingesetzt wird. Novartis (https://www.novartis.com/news/media-releases/novartis-convenes-experts-discuss-new-technologies-healthcare-novartis ) stuft zukünftig den Vorschritt von Multipler Sklerose (MS) mit Hilfe eines Machine Learning Algorithmus ein. Patientenfreundlich sind dafür keine aufwendigen und anstrengenden Test mehr nötig, welche für ohnehin schon geschwächte Patienten zur Tortur werden, sondern werden die Bewegungen des Patienten mithilfe von Videoaufnahmen untersucht und zugeordnet. Die SBB (http://direktlink.prospective.ch/?view=4fddd4d5-ddfd-4043-b23a-146258ac4b61) sucht Personen mit Machine Learning Erfahrung, um die über lange Zeit gesammelten Daten zu strukturieren und mithilfe von „innovativen Methoden und Analysetools“ Informationen und Handlungsempfehlungen fürs Management zur Effizienzsteigerung abzuleiten. BMW (https://www.stepstone.de/stellenangebote–Data-Engineer-Machine-Learning-for-Autonomous-Driving-f-m-Muenchen-BMW-Group–4051614-inline.html) sucht Machine Learning Spezialisten, um das selbstständige Fahren von Autos voranzutreiben. ABB (http://new.abb.com/jobs/de/details/IN62067501_E4) sucht AI Wissenschaftler, um Analysen im Bereich Transport, Industrie, Betriebsmittel und Infrastruktur zu erstellen. Machine Learning ist eine gefragte Kunst in vielen Unternehmen weltweit, aber auch in der Schweiz.

Also nichts wie los! – Oder? Wo liegen die Schwierigkeiten? Wie können diese überwunden werden? Die eingangs erwähnten Studien haben ebenfalls darüber nachgedacht. Laut KPMG geben 85 Prozent der Befragten an, dass eine der grössten Schwierigkeiten darin liegt, den RICHTIGEN Algorithmus zu finden und zu implementieren. Eine weitere Schwierigkeit liegt darin, die richtigen Daten zu sammeln. Zudem benötigen die neuen Algorithmen oft leistungsstarke Hardware, wobei die grosse Auswahl die Entscheidung erschwert. Gemäss crisp Research vertrauen die meisten Unternehmen, welche Machine Learning einsetzen möchten, auf Ihre IT-Partner. Diese unterstützen die Unternehmen bei der Datenexploration und der Schulung der Mitarbeitenden, je nach interner Informatikabteilung jedoch auch bei der Festlegung der Algorithmen, der Implementation bis hin zur Einführung der neuen Technologien. So ist es für jedes Unternehmen möglich, von den neuen Technologien zu profitieren und das Beste aus den über Jahren angehäuften Informationen und Daten herauszuholen!

Blog

Die Auswirkung von AI auf Bots

2017-07-182019-10-18
by mlit-ategra-admin

Schon immer war der Mensch ein Genie darin, für die Probleme welche ihm durch seine Umwelt gestellt wurden, das dazu passende Werkzeug zu erschaffen. Von den einfachen Steinwerkzeugen der Steinzeit bis hin zu den automatisierten Fabriken der Neuzeit. Heutzutage, wo eine die grösste Herausforderung des Alltags das durchdringen der täglichen Datenflut zu sein scheint, ist das keine Ausnahme. Schnell etablierten sich sogenannte Bots, kleine Programme welche repetitive Aufgaben übernehmen, das Internet nach Informationen durchsuchen oder automatisiert Fragen in Foren oder Chats beantworten.
Bots waren über Jahre hinweg grossartige Tools, wenn es darum geht einfache repetitive Dinge zu erledigen. Diese gehen von kleinen Twitterbots für das automatisierte schreiben von Kurznachrichten bis hin zum mächtigen Googlebot welcher täglich das Internet nach neuen Informationen durchkämmt. Jedoch waren diese Systeme bisher in ihren Aufgabengebieten sehr beschränkt.

Game-Changer Machine Learning

In den letzten Jahren erlebte eine bereits seit Jahrzehnten bekannte Technologie eine Renaissance. Durch die extrem gestiegene Rechenleistung von Computern ist das maschinelle Lernen aus seinem Schattendasein herausgetreten und zeigen fast überall wo es eingesetzt wird ihre Teils gewaltige Überlegenheit zu herkömmlichen Verfahren. So übertreffen Bilderkennungssysteme auf der Basis von ML bereits trainierte Menschen beim Beschreiben von Bildinhalten. Bis vor kurzem wurde noch davon ausgegangen, dass dies noch weit in der Zukunft liegen würde.
Das gleiche Muster zeigte sich jüngst auch beim antiken Brettspiel aus dem fernen Osten namens GO. Bei diesem schaffte es ein System von Google den momentanen Weltbesten Spieler zu bezwingen. Das scheint auf den ersten Blick nicht sehr beeindruckend. Doch dieses Spiel ist aus mathematischer Sicht um Grössenordnungen komplexer als z.B. Schach, weswegen von Experten lange bezweifelt wurde, ob es jemals einem Computer gelingen würde, auch nur annähernd so gut wie ein Menschlicher Widersacher zu sein. Deswegen spricht Demis Hassabis, der Leiter des Teams welches hinter dem Historischen Sieg in Go steht, bei Go vom Heiligen Gral der AI-Forschung. Er hofft die bei dem Spiel verwendeten Algorithmen auf reale Probleme anwenden zu könnten. Und so arbeitet das Team heute daran die Medizin zu revolutionieren.
(Sam Byford, DeepMind founder Demis Hassabis on how AI will shape the future, 2016, von http://www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai)
Das verfrühte Eintreffen von Expertenvorhersagen scheint mehr und mehr zur Gewohnheit zu werden. Man fragt sich, was wohl als nächstes durch das maschinelle Lernen revolutioniert wird.

Open-Source Bewegung

Ein wichtiger Grund für die grossen Sprünge, welche momentan im Bereich des ML gemacht werden ist die öffentlich verfügbare und gut dokumentierte Software. Diese werden von Unternehmen wie Google oder Facebook zur Verfügung gestellt und gepflegt. Hinzu kommt die grosse und aktive Community zu diesen Frameworks, welche sich rege über best practices und neue Entdeckungen austauschen. Dies ermöglicht es einer relativ grossen Masse an interessierten Personen schnell den Einstieg zu finden und eigene Experimente damit zu starten.
Daraus resultieren auch viele neue Startups, die die neuen Techniken an realen Problemen anzuwenden versuchen. Dabei sind sie meist sehr erfolgreich. Machine Learning befindet sich also auf dem Sprung in die Marktwirtschaft, und birgt Gefahren für Unternehmen welche den Anschluss verpassen.

ML-Upgrade für Bots

Was sind nun die Auswirkungen dieser rasanten Entwicklung auf Bots. Dazu müssen wir erst einen Blick in die Funktionsweise der „alten“ Bots werfen. Sie basieren normalerweise auf einem Regelset mit wenn-dann-Verknüpfungen. Wobei dies Abbildungsregeln vom Entwickler von Hand eingepflegt werden müssen. Dieser Prozess ist langwierig und Zeitintensiv. Das Resultat ist ein unflexibles System, welches nur einen sehr begrenzten Einsatzbereich hat.

Mit ML ist die Herangehensweise ein Andere. Es werden keine Regeln mehr definiert sondern das System lernt durch ein Set an Beispielen wie es sich zu verhalten hat. Beispielsweise zeigt man einem Chat-Bot eine grosse Anzahl an Fragen und Antworten, und der Bot versucht diese „nachzuahmen“ und generelle Regeln daraus abzuleiten. Er könnt zum Beispiel lernen, dass auf die Frage „Wie heisst dieser Schauspieler?“ ein Name gesucht wird und dass der Name mit einem Schauspieler in Verbindung stehen muss. Dadurch ist das System in der Lage auch Fragen zu beantworten, welche nicht so in den Trainingsdaten vorhanden ist. Die Menge der zur Verfügung stehenden Lern-Daten ist hierbei entscheidend für die Qualität des Systems. Die „Intelligenz“ eines solchen Bots auf der Basis von ML ist also genereller, als jener mit einem fixen Regelset.

Das Beispiel oben zeigt die neue Herangehensweise an die Entwicklung von Bots. Nicht mehr das Aufstellen der Regaltabellen nimmt die grosse Zeit in Anspruch, sondern das Erstellen und Aufbereiten der Beispieldaten. Und das System kann potentiell immer besser werden, sobald mehr Daten zur Verfügung stehen. Man könnte such zum Beispiel vorstellen, dass ein Chatbot die Antworten seiner Menschlichen Chatpartnern aufzeichnet und später als Trainigsdaten weiterverwendet um sich weiter zu verbessern.
Der Trend im Bereich der Bots ist klar. Wöchentlich werden neue Bots bekannt bei welchen diese ML Techniken erfolgreich angewendet wurden. Sie entwickeln sich mehr und mehr zu wirklich nützlichen Helfern im Alltag, wie Beispielsweise Google Now oder auch Siri zeigen. Und die riesigen Investitionen der grossen Player im Internet in diesem Bereich lassen vermuten, dass sich hier in der nächsten Zeit noch einiges bewegen wird. Man darf also gespannt sein.