Machine Learning- Fluch oder Segen ?

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Netflix sichergeht, dass Sie nur die Vorschläge erhalten, die Sie wirklich mögen? Oder wie es möglich ist, dass manche E-Mails in Ihrem Spam-Ordner landen? Der Mechanismus hinter all dem ist das sogenannte “Machine Learning”. Was genau das ist und wofür es sonst noch genutzt wird, erfahren Sie bei uns.

Was ist Machine Learning? 

Machine Learning ( z. Dt. “das Lernen der Maschine”) ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz. Bei Machine Learning geht es darum, dass Programme von Daten lernen können, um kontinuierlich ihre Performance zu verbessern. Umso mehr Daten die Maschine bzw. das Programm erhält, umso besser wird es im Prognostizieren und Klassifizieren von Daten. Anhand des Beispiels von Netflix bedeutet dies: Umso mehr Filme Sie schauen, umso genauer weiß das Programm, welche Filme Sie gut finden und kann Ihnen ähnliche empfehlen. Wenn Sie also besonders viele Comedy Filme ansehen, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass Ihnen zumeist Filme diesen Genres angezeigt werden. Doch nicht nur bei Netflix, sondern auch wenn es um Targeted Ads, Stimmerkennung, Mail-Programme oder Autokorrektur geht, ist Machine Learning nicht mehr weg zu denken.

Seit wann gibt es die Technologie?

Vielen scheint es, als wäre das Ganze ein hochmodernes und komplett neues Phänomen. Tatsächlich existiert Machine Learning schon eine ganze Weile. Bereits im Jahr 1943 begannen Wissenschaftler damit, Maschinen zu bauen, welche ‘lernen’ konnten. Neun Jahre später wurde dann schon ein Schachprogramm entwickelt, welches von den Zügen der Gegenspieler lernen konnte und dadurch mit jeder Runde besser wurde. Solch ein Programm schlug sogar 1997 den amtierenden (menschlichen) Schachweltmeister. Heutzutage wird Machine Learning von sehr vielen Unternehmen genutzt, um Prozesse zu verbessern, zu beschleunigen oder gar zu ersetzen.

Wieso und auf welche Weise nutzen Firmen Machine Learning genau?

Einer der Gründe, warum Machine Learning so weit verbreitet ist, ist dessen Effizienz. Das konstante Wachstum von Datenmengen und Datenbanken und die Automatisierung der Datennutzungs-Prozesse bietet heutzutage ganz neue Möglichkeiten. Daten können dadurch auf unglaublich schnelle Weise gespeichert und verarbeitet werden. Große Unternehmen, wie Facebook oder Google, nutzen Machine Learning beispielsweise, um ihre Kunden zu klassifizieren und vorherzusagen, welcher Kunde an welchem Angebot interessiert sein könnte, allein auf dem Online-Verhalten des Kunden und seiner bereits getätigten Käufe basierend. 

Aber nicht nur in der Werbungs- und Unterhaltungsbranche, sondern auch in Sachen Gesundheit und Sicherheit könnte Machine Learning eine zunehmend wichtige Rolle spielen. Es kann Ärzten in Krankenhäusern zum Beispiel nicht nur beim Identifizieren von Knochenbrüchen auf Röntgenaufnahmen helfen, sondern sogar bei der Krebsfrüherkennung. Das funktioniert mit Programmen, die im Stande sind bestimmte Muster wiederzuerkennen sowie falls diese nicht intakt sein sollten.Das gleiche gilt für Überwachungskameras, bei dem das Programm lernen kann, Waffen oder ähnliches zu identifizieren und dementsprechend einen Alarm auszulösen.

Auf der einen Seite mag Machine Learning hier sicherlich einschüchternd wirken, da viele Menschen einer eigenständig lernenden Maschine skeptisch gegenüberstehen, besonders wenn es um lebenswichtige Entscheidungen geht. Nicht zu verachten ist zudem ein Punkt, welcher viele Menschen abschreckt: Die unkontrollierte Speicherung von höchst privaten Daten sowie deren ungewisse Nutzung zu allerlei Zwecken. Dies ist bereits ein großes Problem, welches vielen Menschen noch unbekannt erscheint, jedoch nicht zu verachten ist. Wer möchte sich schon gerne vorstellen, dass private Daten angefangen von Wohnadresse und bevorzugten Einkaufsprodukten oder Filmen bis hin zu individuellen Gesichtszügen und beliebten Aufenthaltsorten auf einer Festplatte gespeichert sein, möglicherweise bedroht von Hackern und weiteren kriminellen Praktiken. Auf der anderen Seite ist nicht zu ignorieren, dass die Technologie aber auch sehr nützlich sein und Leben retten kann, wenn sie gut funktioniert.

Die Zukunft des Machine Learning 

Mit zunehmender Rechenleistung und der Einführung und dem Wachstum immer neuer Technologien, wird Machine Learning sicherlich in den nächsten Jahren noch mehr an Bedeutung gewinnen. Machine Learning  ist ein wichtiges beeindruckendes Tool, das dem einen oder anderen aber auch Misstrauen bereiten kann. Das hat vielleicht etwas mit Science-Fiction-Filmen wie ‘Matrix’ zu tun, in denen sich die intelligenten Maschinen gegen die Menschheit wenden, was wohl (hoffentlich) Fiktion bleiben wird. Hauptsächlich wird die Technologie unseren Alltag auch in der Zukunft bequemer machen und es ermöglichen, Maschinen immer komplexere Aufgaben und zunehmende Verantwortung zu übertragen. Vorsicht ist jedoch geboten, welche Informationen man preisgeben kann und wer womöglich Zugriff auf diese haben könnte. Ob das nun ein Fluch oder ein Segen ist, bleibt der persönlichen Interpretation überlassen. Wie sich Machine Learning weiterentwickelt, bleibt mit Spannung abzuwarten!

Julia Meyer

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