„Das ist keine Hexerei“

HBM November 2017

Künst­li­che In­tel­li­genz ist der­zeit ein hei­ßes The­ma. Wie den­ken Sie als Da­ten­wis­sen­schaft­le­rin und For­sche­rin über den jüngs­ten Fort­schritt?
MA­SON Hät­ten wir die­ses Ge­spräch vor acht oder zehn Jah­ren ge­führt, wäre es um Big Data ge­gan­gen. Dar­über, ob wir über­haupt in der Lage sind, die In­fra­struk­tur auf­zu­bau­en, um all die­se Da­ten an ei­nem Platz zu spei­chern und ab­zu­fra­gen. So­bald man das ein­mal kann, las­sen sie sich auch ana­ly­sie­ren. Das ist die Vor­aus­set­zung da­für, Din­ge mes­sen und so erst die Fra­gen be­ant­wor­ten zu kön­nen, die re­le­vant für das Ge­schäft oder das Pro­dukt sind.
Man konn­te na­tür­lich schon im­mer mit Da­ten rech­nen. Aber vor etwa acht Jah­ren hat sich et­was Ent­schei­den­des ver­än­dert: Mit­hil­fe ei­ner neu­en Soft­wa­re wur­de Da­ten­ana­ly­se er­schwing­lich und für eine Men­ge Men­schen, die da­mit noch nie zu tun hat­ten über­haupt erst mög­lich.
Da­mit be­gann der Auf­stieg der Da­ten­wis­sen­schaft, in der es dar­um geht, in­tel­li­gen­te Be­rech­nun­gen durch­zu­füh­ren, Pro­gno­sen zu er­stel­len und da­ten­ba­sier­te Mo­del­le zu ent­wi­ckeln. Weil das mo­de­lie­ren nun viel bil­li­ger war, wur­de es nicht nur auf sehr schwie­ri­ge Pro­ble­me an­ge­wandt, wie in der Ver­si­che­rungs­wis­sen­schaft, son­dern auch auf viel ein­fa­che­re Din­ge wie Emp­feh­lun­gen, Su­ch­er­geb­nis­se und Ähn­li­ches.
An­schlie­ßend kam das ma­schi­nel­le Ler­nen auf. Das ist eine Samm­lung von Werk­zeu­gen in­ner­halb der Da­ten­wis­sen­schaf­ten, mit de­ren Hil­fe sich be­stimm­te Be­rech­nun­gen be­son­ders gut an­stel­len las­sen und die Feed­back­schlei­fen er­mög­li­chen. Wir ha­ben die­se Mög­lich­kei­ten ge­nutzt, um mehr Da­ten über die Welt zu sam­meln und die­se dann in die ur­sprüng­li­chen Re­chen­mo­del­le zu­rück­ge­speist. Auf die­se Wei­se wur­den die­se mit der Zeit im­mer bes­ser.

Mit Hil­ary Ma­son sprach Wal­ter Frick, Re­dak­teur der Har­vard Busi­ness Re­view.
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