Das Erklärvideo in englischer Sprache zeigt anhand eines einfachen Beispiels, wie maschinelles Lernen funktioniert.
Laufzeit: 04:50
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Künstliche Intelligenz (englisch: Artificial Intelligence oder AI) widmet sich dem Ziel, «Maschinen schlau zu machen». Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von künstlicher Intelligenz.
Maschinelles Lernen hat im Gegensatz zu herkömmlichen Computerprogrammen den Vorteil, dass man nicht alles durchprogrammieren muss. Je mehr Training die Maschine bekommt, desto mehr lernt sie – ähnlich wie auch ein Mensch durch Übung lernt.
Der Job deines Grossvaters ist es, auf dem Markt Bananen und Äpfel zu sortieren. Allerdings bekommt er davon Rückenprobleme. Nun wird ein Roboter programmiert, der diese Arbeit übernehmen soll.
Als Erstes müssen Merkmale definiert werden, die Äpfel und Bananen voneinander unterscheiden. Dazu gehören die Farbe und der Härtegrad der Frucht.
Um die Maschine trainieren zu können, wird sie mit so vielen Daten wie möglich gefüttert. In diesem Beispiel sind das Informationen zu den Früchten bezüglich der beiden Merkmale Farbe und Härtegrad.
Zu Beginn weiss die Maschine nicht, wie sie die erhaltenen Daten gewichten soll. Die Schwierigkeit der Gewichtung illustriert das Erklärvideo mit einem Dating-Beispiel.
Im Gegensatz zu anderen Bereichen künstlicher Intelligenz kann maschinelles Lernen allerdings die passende Gewichtung selbst herausfinden. Dies, indem es die eigenen Resultate mit den im Voraus bereitgestellten Daten vergleicht.
Facebook wendet bereits maschinelles Lernen an, namentlich im Bereich der Gesichtserkennung. Je mehr Fotos Facebook von einem Nutzer zur Verfügung hat, desto eher kann es diesen Nutzer auf neuen Fotos erkennen. 2015 war erstmals eine Maschine besser als ein Mensch beim Erkennen von Fotos.
Der «10vor10»-Beitrag stellt das Anwendungsbeispiel von künstlicher Intelligenz bei Bewerbungsverfahren vor.
Laufzeit: 04:30
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Bei einer Bewerbung macht man sich zahlreiche Gedanken. Allerdings beurteilt die Bewerbung nicht mehr immer ein Mensch, sondern vermehrt Algorithmen in Form von KI-Systemen.
Bei Bewerbungen per Videoaufnahme analysiert KI den Bewerber. Das Start-up Vima aus Martigny bietet eine solche Software an, um Mitarbeitende in der Personalrekrutierung zu unterstützen. Der Gründer von Vima erklärt, welche Komponenten in die Analyse mit einfliessen. Der Output der Analyse ist ein Profil mit Charaktereigenschaften wie Kompetenz, Teamfähigkeit und Offenheit.
Das Personalvermittlungsunternehmen Adecco Group nutzt die Software von Vima bereits. Der Konzernchef der Adecco Group wehrt sich gegen die Kritik, dass so nur noch einheitliche Bewerbungen eine Chance hätten: Gemäss ihm können mithilfe von KI sogar vermehrt atypische Bewerbungen erfolgreich sein.
Allerdings wiesen solche Systeme auch noch sehr viele Fehler auf, so ein Neurowissenschaftler der Universität Zürich. Geeignete Kandidaten würden fälschlicherweise bereits zu Beginn an aussortiert, ohne je von einem Menschen betrachtet zu werden.
Der Gründer von Vima widerspricht: Bei der Entwicklung der Software hätten sie zahlreiche Videos mit der Einschätzung von Experten verglichen und die Software liefere erstaunlich präzise Analysen. Zudem sei das System sehr transparent und unvoreingenommen.
Klar ist, dass die Kombination von Software und Bewerbungsvideos sehr private Daten festhalten kann. Datenschützer fordern dementsprechend hohe Transparenz und Sorgfalt. Sobald die Bewerbung abgeschlossen sei, sollten die erhobenen Daten vernichtet werden.
