Wenn Maschinen und Menschen zusammenarbeiten, können sie präzisere Ergebnisse erzielen als allein

Im Durchschnitt schnitt eine Gruppe von Menschen – unabhängig von ihrer Größe – besser ab als ein einzelner Mensch, war jedoch weniger genau als der Algorithmus allein. Da Maschinen uns Menschen auf vielfältige Weise unterstützen werden – unter anderem durch die Steigerung der menschlichen Kraft oder die Erweiterung körperlicher Fähigkeiten sowie durch die Verbesserung der Interaktion mit Mitarbeitern und Kunden –, können sie im gemeinsamen Arbeitsprozess effektiver interagieren und kommunizieren.

Wenn beispielsweise eine Person einen ganzen Tag lang vor einer Kamera sitzt und verdächtige Aktivitäten im Auge behalten muss, kann sie müde werden, was zu Fehlern führen kann. Während dies beim Menschen der Fall ist, wird die Maschine hingegen weder gelangweilt noch müde oder abgelenkt; allerdings kann der Algorithmus, der mit der Gesichtserkennung beauftragt ist, Fehler machen. Wie die von Riccardo Poli durchgeführte Untersuchung gezeigt hat, können Menschen diese Aufgabe deutlich besser bewältigen.

01Arten künstlicher Intelligenz

Zwei Arten von KI-Systemen könnten Gesichter in einer Menschenmenge erkennen.

Algorithmus zur Gesichtserkennung

Bei diesem System werden Teile der Gesichtsbilder erkannt und diese Gesichter mit einem Bild der gesuchten Person verglichen; sobald eine Übereinstimmung festgestellt wird, wird zudem überprüft, wie genau diese Übereinstimmung ist.

Gehirn-Computer-Schnittstelle

Das Verfahren nutzt Sensoren auf der Kopfhaut einer Person, um nach einer neuronalen Aktivität zu suchen, die damit zusammenhängt, wie viel Selbstvertrauen eine bestimmte Person im Entscheidungsprozess hat.

In dem von Riccardo Poli durchgeführten Experiment wurden 10 Probanden 288 Bilder einer überfüllten Innenraumumgebung für jeweils 300 Millisekunden gezeigt (so lange, wie ein Augenblinzeln dauert), und anschließend wurde jede Person gebeten, zu entscheiden, ob das Gesicht einer bestimmten Person darauf zu sehen war oder nicht. Im Durchschnitt konnten die Probanden dies korrekt unterscheiden und identifizierten 72 % der Bilder richtig, während das KI-System 84 % der Bilder erkennen konnte.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine

Zunächst muss man verstehen, wie der Mensch Maschinen am effektivsten ergänzen kann und wie Maschinen das, was Menschen am besten können, verbessern können, und einen Prozess entwerfen, der auf dieser Wechselbeziehung basiert, wobei verschiedene Fachgebiete untersucht werden, um das Potenzial der Zusammenarbeit voll auszuschöpfen.

Menschen müssen drei entscheidende Aufgaben erfüllen: Wenn sie Maschinen unterstützen, müssen sie diesen beibringen, wie die Aufgaben auszuführen sind – insbesondere wenn die Ergebnisse umstritten sind –, verhindern, dass Maschinen Menschen Schaden zufügen, und den verantwortungsvollen Einsatz der Maschinen gewährleisten.

KI-Systemen muss beigebracht werden, wie sie mit Menschen interagieren sollen, um die richtige Persönlichkeit zu entwickeln – selbstbewusst, rücksichtsvoll und nicht herrisch. So versucht beispielsweise Amazons Alexa seit Kurzem, mehr Einfühlungsvermögen gegenüber den Kunden zu zeigen, und es gibt einen Bereich, in dem sensible Themen wie die Wechseljahre und der Umgang von Frauen damit in ruhiger Weise erläutert werden.

Algorithmen des maschinellen Lernens müssen darauf trainiert werden, die Aufgaben auszuführen, für die sie entwickelt wurden. Dazu werden riesige Trainingsdatensätze zusammengestellt, um maschinelle Übersetzungs-Apps den Umgang mit idiomatischen Ausdrücken beizubringen und medizinische Apps in die Lage zu versetzen, Krankheiten zu erkennen und finanzielle Entscheidungen zu unterstützen.

Menschen sind weniger genau als KI, doch die Gehirn-Computer-Schnittstellen haben gezeigt, dass Personen, die mehr Vertrauen in ihre Entscheidungen haben, eine höhere Genauigkeit aufweisen und in der Regel einen größeren Einfluss auf Gruppenentscheidungen ausüben als das automatisierte System; und wenn zwischen Menschen und KI keine Übereinstimmung besteht, ist es aus ethischer Sicht einfacher, die Entscheidung den Menschen zu überlassen.

Beispiel

Eine Reihe von Experten, auch als Sicherheitsingenieure bezeichnet, konzentriert sich darauf, mögliche Gefahren, die durch künstliche Intelligenz für Menschen entstehen könnten, vorherzusehen und zu verhindern. Die Entwickler von Industrierobotern müssen darauf achten, dass diese Menschen in ihrer Nähe erkennen und diese nicht gefährden.

Warum arbeiten Menschen und Maschinen besser zusammen?

Es ist noch nicht lange her, dass Roboter und künstliche Intelligenz als große Bedrohung am Arbeitsplatz galten und dass in den Nachrichten berichtet wurde, sie würden den Menschen die Arbeitsplätze wegnehmen und damit zu weit verbreiteter Arbeitslosigkeit führen.

Menschen erzielen in komplexen, unvorhersehbaren Umgebungen bessere Leistungen; deshalb sind wir besser in Aufgaben, die soziale Interaktion, Kreativität und die Orientierung in der physischen Welt erfordern, während Maschinen hingegen den Menschen bei eng definierten Herausforderungen übertreffen, die durch präzise Wiederholung oder schnelle Berechnungen gelöst werden können, da sie weder gelangweilt noch müde werden und ihre Aufgaben schnell und präzise erledigen.

Der kooperative Ansatz birgt das Potenzial für neue, bisher unvorstellbare Vorteile; er ermöglicht es KI-Systemen, als Motor des Wandels organisationsübergreifend zu fungieren. Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich kosteneffizient zur Klassifizierung verschiedener Texte einsetzen und unterstützen den Menschen dabei, Berechnungen und Analysen präziser durchzuführen – und zwar unermüdlich und rund um die Uhr.

02Schlussfolgerung

Wenn Maschinen und Menschen zusammenarbeiten, können sie in Bereichen wie der Medizin Erfolge erzielen, indem sie beispielsweise durch Bilderkennung bei der Diagnose helfen, im Kreditorenbuchhaltungsbereich Tausende von Rechnungen in kürzerer Zeit bearbeiten und potenzielle Fehler bei der Dateneingabe reduzieren sowie in vielen weiteren ähnlichen Bereichen Ergebnisse erzielen, die über das hinausgehen, was jeder für sich allein erreichen könnte. Daraus folgt, dass KI-Systeme ebenso auf den Menschen als Eingabequelle angewiesen sind, wie menschliche Arbeitskräfte auf intelligente Automatisierung. Maschinen und Algorithmen müssen den Menschen nicht ersetzen; sie müssen lediglich zusammenarbeiten, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Wodurch unterscheidet sich Monarch Innovation von anderen AR- und VR-Unternehmen?