Big Data: Künstliche Intelligenz spielt Menschen aus
"Data Science Machine" trifft Prognosen deutlich schneller und präziser
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Binärcode: neue Software für Daten-Analyse (Foto: pixelio.de/Markus Vogelbacher) |
Cambridge/Wien (pte003/20.10.2015/06:10) Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) http://web.mit.edu haben mit der "Data Science Machine" eine neue Software entwickelt, die Menschen bei der Analyse von Big Data um Längen schlägt. Die getroffenen Vorhersagen erfolgten nicht nur wesentlich schneller, sondern auch erheblich akkurater. Bei der Entwicklung haben sich die Wissenschaftler das menschliche Gehirn und seine Analysefähigkeiten zum Vorbild genommen.
Abstraktion schwer nachzubauen
"Bei dieser Art von maschinellem Lernen werden große Datenmengen statistisch analysiert, um bestimmte Muster automatisch aufzuspüren und zu verknüpfen", erklärt Thomas Eiter, Computerwissenschaftler vom Institut für Informationssysteme an der Technischen Universität Wien https://tuwien.ac.at , im Gespräch mit pressetext. Das sei nichts grundsätzlich Neues und werde heute von vielen Forschungsgruppen auf der Welt versucht.
"Diese Vorgangsweise ist in vielen Bereichen sehr nützlich und wird wohl auch in Zukunft eine immer größere Rolle spielen, unter anderem in der Medizin, wo man es beispielsweise mit großen Gen-Datenbanken zu tun hat", führt Eiter aus. Doch bei solchen statistischen Verfahren bestehe immer die Möglichkeit, mathematisch Korrelationen zwischen Dingen zu finden, die in Wirklichkeit nichts miteinander zu tun haben. "Es ist kaum zu erwarten, dass man alle Probleme der menschlichen Intelligenz damit lösen kann - ich glaube zum Beispiel nicht, dass sich die sehr wichtige menschliche Fähigkeit zur Abstraktion auf diese Weise nachbauen lässt", gibt der Computerwissenschaftler zu bedenken.
Genauere Vorhersagen realisierbar
Laut den Forschungsergebnissen hat der Prototyp der Data Science Machine 615 menschliche Teams von insgesamt 906 Gruppen in einem dreiteiligen Test bezüglich der Big-Data-Analyse geschlagen. In den ersten beiden Bereichen konnte das System zu 94 und zu 95 Prozent richtige Prognosen treffen. Im dritten Durchlauf waren es 87 Prozent. Während die Data Science Machine nur zwei bis zwölf Stunden brauchte, um eine Entscheidung zu treffen, hat diese Periode bei den menschlichen Teilnehmern ein paar Monate in Anspruch genommen.
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