Algorithmen: Sie sind zu einem Bestandteil des modernen Lebens geworden, nach dem Motto: „Man kann nicht mit ihnen leben, aber auch nicht ohne sie.“ Sie dringen in unseren Alltag ein, indem sie zu ermitteln versuchen, welche Arten von Anzeigen uns angezeigt werden sollten – derzeit bekomme ich Werbung für Damenbekleidung, Golf (das ich nicht spiele) und andere themenfremde Produkte.
Eine der größten algorithmischen Ärgernisse sind vielleicht Flugpreise. Sie sind so eingerichtet, dass sie automatisch angepasst werden, um den Umsatz der Fluggesellschaften zu maximieren. Darin sind sie gut, fast zu gut. Man sucht eines Tages kurz probeweise nach Flugpreisen. Ein paar Tage später schaut man erneut nach, und der Preis ist in die Höhe geschossen. Ursache könnte ein Cookie sein, das den erneuten Besuch bemerkt und einen Preisalgorithmus ausgelöst hat. Oder viele Menschen haben nach diesem Flug gesucht und dadurch eine Preiserhöhung ausgelöst.
Dasselbe sieht man in manchen Freizeitparks. Einer in Florida verlangt zu Stoßzeiten und bei hoher Nachfrage mehr. Hotelpreise am Super-Bowl-Wochenende sind ein weiteres Beispiel.
Die Dinge werden nur noch schlimmer – oder besser –, sobald künstliche Intelligenz ihre Sache im Griff hat und Algorithmen besser abstimmt, um menschliches Verhalten und menschliche Emotionen genauer einzuschätzen und natürlich für alles, was Menschen wollen, den bestmöglichen Preis festzulegen.
Werfen wir einen Blick darauf, wie KI und Algorithmen zusammenhängen.
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Was ist ein Algorithmus?
Die Definition eines Algorithmus in der Encyclopedia Britannica ist einfach und präzise: „Ein Algorithmus ist ein festgelegtes Verfahren zur Lösung eines klar definierten Problems der Informatik.”
Im Wesentlichen ist ein Algorithmus eine Reihe von Schritten, die befolgt werden, um ein mathematisches Problem zu lösen oder einen Computerprozess abzuschließen. Ihre Entwicklung war grundlegend für Bereiche wie KI, Datenbanken, Grafik, Netzwerke, Betriebssysteme und Sicherheit. Algorithmen gehen über die Computerprogrammierung hinaus, da sie ein Verständnis der verschiedenen Möglichkeiten erfordern, die bei der Lösung eines Problems zur Verfügung stehen.
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Was ist künstliche Intelligenz?
Die Encyclopedia Britannica definiert künstliche Intelligenz als „die Fähigkeit eines digitalen Computers oder eines computergesteuerten Roboters, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise mit intelligenten Wesen in Verbindung gebracht werden. Der Begriff wird häufig auf das Vorhaben angewandt, Systeme zu entwickeln, die mit den für Menschen charakteristischen geistigen Prozessen ausgestattet sind, etwa mit der Fähigkeit zu schlussfolgern, Bedeutungen zu erkennen, zu verallgemeinern oder aus früheren Erfahrungen zu lernen.“
Über viele Jahrzehnte hinweg wurde enorme Arbeit geleistet, um die KI auf den neuesten Stand zu bringen. Computer können so programmiert werden, dass sie komplexe Aufgaben ausführen. Sie können sogar gut genug Schach spielen, um gelegentlich einen Großmeister zu schlagen.
Doch das basiert auf einem sehr begrenzten Schachbrett mit 8 mal 8 Feldern in zwei Dimensionen. Trotz der als enorm angesehenen Fortschritte bei Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicher kann KI die Flexibilität von Menschen in einem breiteren Tätigkeitsfeld nicht erreichen. Wird der Anwendungsbereich jedoch auf sehr spezifische Gebiete eingegrenzt, hat KI in Bereichen wie Suchmaschinen, Handschrifterkennung und sogar einigen Arten medizinischer Diagnosen zu zahlreichen Fortschritten geführt.
Siehe auch: Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
Wie nutzt KI Algorithmen?
Algorithmen können als die wesentlichen Bausteine betrachtet werden, aus denen künstliche Intelligenz besteht. KI kann verschiedene Algorithmen verwenden, die zusammenwirken, um in der Datenflut ein Signal zu finden und Lösungswege auf Komplexitätsstufen zu ermitteln, die Menschen nicht bewältigen könnten. KI nutzt Computeralgorithmen, um dem Datenmodell Autonomie zu verleihen und menschliche Kognition und menschliches Verständnis nachzuahmen.
Algorithmen verbessern KI, indem sie das System intelligenter machen. Sie werden für Berechnungen, Datenverarbeitung und automatisiertes Schlussfolgern eingesetzt. Zu den durch KI ermöglichten Algorithmen gehören Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Gesichtserkennung.
Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens kann KI-Software beispielsweise Anomalien in einer Netzwerkinfrastruktur analysieren, erkennen und melden. Einige dieser Algorithmen versuchen, die menschliche Intuition in Anwendungen wie der Verhinderung und Eindämmung von Cyberbedrohungen nachzuahmen. Bei guter Umsetzung trägt dies dazu bei, die Belastung unterbesetzter Cybersicherheitsteams zu verringern.
In manchen Fällen sind Algorithmen so gut konzipiert, dass sie nach einem Sicherheitsverstoß automatisch Abhilfemaßnahmen einleiten können. In vielen anderen Fällen sind sie jedoch weiterhin auf den menschlichen Faktor angewiesen, um festzustellen, was tatsächlich vor sich geht.
„Algorithmen müssen entwickelt werden, um künstliche Intelligenz bereitzustellen“, sagte Rick Wagner, Senior Director, Product Management, SailPoint. „Ein Schlüsselelement der Algorithmen sind Daten, die zur Analyse bereitgestellt werden können. Die Beziehung der Daten zum Problem sowie die Tiefe und Breite der Daten sind entscheidend, um den größtmöglichen Genauigkeitsgrad zu gewährleisten, den KI liefern kann.“
Auch Algorithmen bilden das Rückgrat des maschinellen Lernens und des Deep Learnings. Der Algorithmus ist der Ersatz für den Menschen, der die Informationen verarbeitet. Vielleicht am wichtigsten ist, dass Algorithmen die Analyse aller Aspekte von Daten und deren Zusammenfassung für wichtige Stakeholder ermöglichen, was die Geschwindigkeit und Qualität bei sicherheitsrelevanten Themen verbessert.
„Eine Maschine verarbeitet Algorithmen mit den bereitgestellten Daten“, sagte Wagner. „Die Qualität und relevante Menge der dem Algorithmus bereitgestellten Daten sowie die Vollständigkeit des Umfangs des Algorithmus bestimmen letztlich die Qualität der künstlichen Intelligenz.“
Siehe auch: Die besten Plattformen für maschinelles Lernen
Algorithmen und KI in der Sicherheit
Entwickler von Sicherheitstechnologien gehören zu den überzeugtesten Befürwortern des Nutzens von Algorithmen und KI. Systeme für Security Information and Event Management (SIEM) nutzen sie, um eine enorme Zahl computergenerierter Protokolle und Warnmeldungen zu durchforsten. Sie heben Muster und Anomalien hervor, die sonst möglicherweise übersehen würden.
Systeme zur Erkennung und Reaktion auf Endgeräte (EDR) nutzen KI und Algorithmen, um Ports und andere Zugänge zu Computersystemen zu überwachen. Auch Systeme zur Bedrohungserkennung nutzen sie, um erste Anzeichen eines Eindringens aufzuspüren. User and Entity Behavior Analytics ist ein weiteres, weitgehend KI-gesteuertes Sicherheitsfeld, das fortschrittliche Algorithmen nutzt. Ein weiterer KI-gestützter Sicherheitsansatz ist die Erkennung von Zero-Day-Angriffen oder „unbekannten Unbekannten“, was ohne KI-gestützte Automatisierung der Erstellung von Basisprofilen und der Anomalieerkennung nicht möglich wäre.
Schließlich unterstützt die KI-Automatisierung Sicherheitsteams bei der Reaktion, indem sie Sicherheitswarnungen priorisiert, die Warnungsmüdigkeit verringert und Korrekturmaßnahmen vorschlägt. Diese Ansätze heben die Cybersicherheit auf eine neue Ebene – und das wurde auch Zeit. Die Cybersicherheit versucht bereits, mit der zunehmenden Raffinesse von Cyberkriminellen Schritt zu halten.
KI besitzt die nichtmenschliche Fähigkeit, in kürzester Zeit eine Nadel im Heuhaufen der Daten zu finden. Angesichts der Bedrohung durch Eindringlinge und Ransomware muss Sicherheitstechnologie Angriffe möglichst in Echtzeit erkennen und darauf reagieren können. Die zu analysierenden Datenmengen liegen jedoch weit außerhalb dessen, was ein IT-Profi schnell überprüfen kann.
“„KI und Analysen sind die entscheidenden Wegbereiter für mehr Sicherheit“, sagte Stanislav Miskovic, Vice President of AI, Gluware, ein Unternehmen, das eine Plattform entwickelt, die Daten im gesamten Netzwerk-Stack nutzen und vereinheitlichen wird. „Sicherheit muss heute eine deutlich größere Angriffsfläche abdecken, was ohne die Hilfe von KI nicht möglich ist. Die Zahl der Angriffsflächen ist zu groß und das Datenvolumen zu gewaltig, um sie ohne Unterstützung durch KI zu überprüfen.“
Siehe auch: Top-Unternehmen für die digitale Transformation
Algorithmen und KI im Personalwesen
Auch der Personalbereich nutzt inzwischen intensiv Algorithmen, meist in Verbindung mit KI. Die weltweiten Ausgaben für Personaltechnologie überstiegen 2021 24 Milliarden US-Dollar. Bis 2028 sollen sie auf 36 Milliarden US-Dollar steigen. Heute entfällt ein großer Teil der Ausgaben im Personalwesen auf Tools und Plattformen, die KI-Funktionen bieten, cloudbasiert sind und über integrierte Sicherheitsfunktionen verfügen.
Ein Beispiel dafür: KI-Algorithmen werden in Recruiting-Tools integriert. Bewerbermanagement, Social Sensing, Sentimentanalyse und Einstellungsplattformen nutzen allesamt Algorithmen, KI und Analysen, um Produktivität und Arbeitsmoral von Unternehmen und Beschäftigten zu messen. Moderne Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können beispielsweise in Echtzeit die Stimmung, Toxizität und Gesprächsthemen, die an einem Arbeitsplatz aufkommen, präzise bewerten.
„NLP-Tools geben Führungskräften beispiellose Einblicke in Echtzeit in die Kooperationsumgebung einer Organisation“, sagte Jason Morgan, Vice President of Behavioral Intelligence, Aware. „Die Erfassung von Stimmung und Toxizität in einer Organisation kann für Führungskräfte, die Unternehmenskultur, Engagement und Wohlbefinden fördern, durchaus als wichtiger Leistungsindikator dienen.“
KI und Algorithmen: Der Mensch steht an erster Stelle
Dieses Zusammenwirken von Algorithmen und KI, gekoppelt mit Automatisierung, ist ein wesentlicher Bestandteil von Bereichen wie Analytik, Sicherheit und Personalwesen. Einige Experten erwarten, dass Technologie den Menschen vollständig ersetzen wird. Doch das ist ein Fehler. Der entscheidende Wert von KI und Algorithmen liegt in der Datentransparenz und der schnellen Auswertung riesiger Datenmengen, um Muster zu erkennen. Entscheidungen können in begrenztem Umfang automatisiert werden. Das menschliche Urteilsvermögen lässt sich jedoch nicht ersetzen, so fehlerhaft es auch sein mag.
„Wenn KI eingesetzt wird, um im Namen einer Person eine Entscheidung zu treffen oder einer Person eine Entscheidung vorzuschlagen, muss der Nutzer nachvollziehen können, wie die Entscheidung bzw. der Vorschlag zustande gekommen ist“, sagte Wagner. „Der menschliche Entscheidungsträger sollte jederzeit die Möglichkeit haben, die Entscheidung bzw. den Vorschlag der Maschine zu überstimmen, da es Aspekte gibt, die die Maschine nicht berücksichtigen kann, der Mensch jedoch schon.“
Es kann jedoch Bereiche geben, in denen es wünschenswert wäre, menschliche Entscheidungen zu umgehen. James Katz, Feld Professor of Emerging Media am Boston University College of Communication und Mitherausgeber von Journalism and Truth in an Age of Social Media, merkte an, dass von den vielen verschiedenen Rollen, die Computeralgorithmen ersetzen könnten, Journalisten am wahrscheinlichsten „von der Insel gewählt“ würden.
„Die meisten Menschen wollen ihre Nachrichten ohne eine von Reportern aufgetragene Schicht der Voreingenommenheit“, sagte Katz. „Leider gibt es weitverbreitete und berechtigte Skepsis gegenüber dem Verhalten der Presse in dieser Hinsicht. Für mich deuten die Umfrageergebnisse darauf hin, dass viele Menschen – ob zu Recht oder zu Unrecht – erwarten, dass Computeralgorithmen objektivere Nachrichtenanbieter sein könnten als menschliche Reporter.“
Diejenigen in der Nachrichtenbranche sollten jedoch nicht verzweifeln, fügte Michelle Amazeen, Associate Professor am College of Communication der Boston University und Direktorin des Communication Research Center des Colleges, hinzu.
„Einige Journalisten, etwa Faktenprüfer, setzen konsequent auf KI, damit sie ihre Arbeit effizienter erledigen können“, sagte Amazeen. „Darüber hinaus hat die Forschung gezeigt , dass die Wahrnehmung von Voreingenommenheit durch das Publikum abgeschwächt wird, wenn Journalisten ihre Arbeit im Zusammenspiel mit Algorithmen erledigen. Diese Erkenntnisse unterstreichen das Potenzial von KI in der Journalismusbranche.“
Siehe auch: Was ist künstliche Intelligenz