Vergiss, was du vielleicht gehört hast. Maschinelles Lernen ist kein neues Konzept oder eine Studie in den Kinderschuhen.

Wenn wir technisch werden, gibt es maschinelles Lernen tatsächlich schon seit den 1950er Jahren, als Arthur Samuel den Begriff bei IBM prägte. Frühe statistische Modelle ebneten damals den Weg für die heutige moderne künstliche Intelligenz.

Im Gegenteil, während das heutige maschinelle Lernen meilenweit voraus ist, gibt es immer Raum für Verbesserungen.

Mit Fortschritten in Algorithmen, statistischer Modellierung und Computing wird maschinelles Lernen nur effizienter werden. Und obwohl es nicht immer einfach ist, vorherzusagen, wie diese Effizienz aussehen wird, haben einige Experten eine Vorstellung.

Also haben wir 5 Personen mit fundiertem Wissen über maschinelles Lernen nach ihren Meinungen zur Zukunft befragt. Schauen wir, was sie zu sagen hatten.

Zukunft des maschinellen Lernens

Je nachdem, wie gut du maschinelles Lernen verstehst, mögen dir einige dieser Einblicke bekannt vorkommen, andere könnten dich mit neuen Ideen konfrontieren.

Unabhängig davon kannst du zu einem Einblick springen, der dein Interesse weckt, indem du auf einen der 5 Links unten klickst:

1. Fein abgestimmte Personalisierung
2. Bessere Suchmaschinenerfahrungen
3. Evolution von Datenteams
4. No-Code-Umgebungen
5. Aufstieg des Quantencomputings

1. Fein abgestimmte Personalisierung

Ben Wald, Mitbegründer & VP der Lösungsimplementierung bei Very

Maschinelles Lernen mag eine Methode der Datenanalyse sein, beeinflusst jedoch stetig das Leben derjenigen, die IoT-Geräte wie Smartwatches, Telefone, Autos und mehr besitzen. Hier ist, was Ben über die einzigartige Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Verbrauchern zu sagen hatte.

„Mit 90 Prozent aller Daten, die in den letzten zwei Jahren generiert wurden, wächst ein Großteil davon aus einer Vielzahl von Smart-Geräten, die unsere Telefone, Handgelenke und Häuser verbinden. Infolgedessen haben Unternehmen mehr Möglichkeiten denn je, Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen.

Durch maschinelles Lernen können Unternehmen ihr Verständnis ihrer Zielgruppe verfeinern, um die Produktentwicklung, das Marketing und den Vertrieb zu informieren. Mit Algorithmen, die genau aufschlüsseln, wie ihre Produkte genutzt werden, können Entwickler und Designer Produkte viel präziser als je zuvor anpassen und so den Wert sowohl für das Unternehmen als auch für den Verbraucher maximieren.“

Mit weiteren Durchbrüchen in den Algorithmen des maschinellen Lernens werden wir beginnen, Hyper-Targeting und fein abgestimmte Personalisierung für Kunden in größerem Maßstab zu sehen.

2. Bessere Suchmaschinenerfahrungen

Dorit Zilbershot, Chief Product Officer bei Attivio

Vielleicht bist du dir dessen nicht bewusst, wenn du durch Google scrollst, um einen Artikel zu suchen, aber die Rangfolge dieser Ergebnisse erfolgt mit einem Zweck. In letzter Zeit hat maschinelles Lernen einen enormen Einfluss auf die Suchmaschinenergebnisse gehabt. Dorit erklärt weiter.

„Suchmaschinen werden sowohl die Benutzer- als auch die Admin-Erfahrung in den nächsten Jahren sprunghaft verbessern. Mit der Weiterentwicklung von neuronalen Netzwerken und Deep Learning werden die Suchmaschinen der Zukunft viel besser darin sein, Antworten und Einblicke zu liefern, die für den suchenden Benutzer hochrelevant sind.

Im Moment sind wir wirklich gut darin, zu verstehen, welche Ergebnisse basierend auf dem Benutzerprofil und der Abfrage angezeigt werden sollten. Dieser Prozess erfordert jedoch immer noch manuelle Konfigurationen und ein Verständnis dafür, wie Suchmaschinen funktionieren. In Zukunft werden die Ergebnisse noch näher an den Einzelnen angepasst, basierend auf ihren vergangenen Interaktionen, Vorlieben und den verwendeten Wörtern, ohne jegliche manuelle Verwaltung. Wir werden auch proaktiv Menschen auf potenzielle Probleme aufmerksam machen, bevor sie überhaupt auftreten, und umsetzbare Empfehlungen geben, um einen reibungslosen Betrieb und eine hervorragende Sucherfahrung zu gewährleisten.“

Mit immer mehr Inhalten, die jede Sekunde des Tages veröffentlicht werden, wird es interessant sein zu sehen, wie die Algorithmen des maschinellen Lernens weiterhin Suchergebnisse mit dem Benutzer im Hinterkopf optimieren.

3. Evolution von Datenteams

Henrique Senra, VP der Produktentwicklung bei SlicingDice

Es ist nicht ungewöhnlich, dass IT- und Datenteams mit Programmier- und systematischen Aufgaben überlastet sind. Henrique glaubt jedoch, dass weitere Fortschritte im maschinellen Lernen den Alltag dieser Teams weiterentwickeln werden.

„Es ist nahezu unmöglich, die Zukunft von ML und KI vorherzusagen. Wenn du Technologieexperten vor 20 Jahren gesagt hättest, was wir heute mit ML machen können, wären sie wahrscheinlich skeptisch gewesen, um es milde auszudrücken.

Es gibt jedoch bestimmte Trends, wie ML heute genutzt wird und wie sich diese Fälle in naher Zukunft entwickeln werden. ML wird eines der grundlegenden Werkzeuge für die Entwicklung und Wartung digitaler Anwendungen in den kommenden Jahren sein. Das bedeutet, dass IT-/Datenteams weniger Zeit mit Programmieren und Aktualisieren von Anwendungen verbringen werden, sondern vielmehr, dass sie lernen und ihre Operationen kontinuierlich verbessern.“

Ich werde Henriques Einblick noch einen Schritt weiter gehen und sagen, dass intelligentere robotergestützte Prozessautomatisierung – mit Hilfe von maschinellem Lernen – die Anzahl der redundanten Aufgaben, die von Programmierern erledigt werden, reduzieren wird. Lies unseren Anfängerleitfaden zur robotergestützten Prozessautomatisierung, wenn du damit noch nicht vertraut bist.

4. No-Code-Umgebungen

Tony Fader, ML/NLP Softwareentwickler bei AppSheet

Maschinelles Lernen wird wahrscheinlich die Aufgaben von Datenteams weiterentwickeln, aber es wird auch für ein breiteres Publikum zugänglicher sein. Ich spreche von Low-to-No-Code-Umgebungen. Hier ist, was Tony über dieses neuere Phänomen sagt.

„Maschinelles Lernen wird einfach ein weiterer Teil der Softwareentwicklung. Open-Source-Frameworks wie Tensorflow, Keras und PyTorch haben nicht nur die Art und Weise standardisiert, wie Menschen maschinelle Lernalgorithmen implementieren, sondern auch die Voraussetzungen dafür entfernt. Du brauchst keinen Doktortitel, um maschinelles Lernen zu betreiben, du musst nur ein paar Pakete herunterladen und einen Online-Kurs belegen, um auf den neuesten Stand zu kommen. Unternehmen wie unseres gehen noch einen Schritt weiter und ermöglichen es jedem (nicht nur Programmierern), No-Code-Maschinelles Lernen in ihren eigenen maßgeschneiderten Apps zu nutzen.“

Das mag wie Utopie klingen, aber mit so viel Infrastruktur, Datensätzen und Tools, die heute verfügbar sind, werden diese Art von Umgebungen langsam aber sicher eingeführt. Schau dir den umfassenden Leitfaden unseres Forschungsteams zu den Unterschieden zwischen Low-Code- und No-Code-Entwicklung an, um mehr Informationen zu erhalten.

5. Aufstieg des Quantencomputings

Matt Reaney, Gründer & CEO von Big Cloud

Du hast vielleicht von Quantencomputing aus Sci-Fi-Filmen gehört, aber diese Disziplin ist sehr real. Es gibt wirklich keine einfache Möglichkeit, Quantencomputing zu definieren, außer dass Quantenalgorithmen das Potenzial haben, zu vielen anderen Innovationen zu führen. Lassen wir Matt über Quantencomputing sprechen.

„Quantencomputing wird eine große Rolle in der Zukunft des maschinellen Lernens spielen. Die Integration von Quantencomputing in das maschinelle Lernen wird das Feld transformieren, da wir schnellere Verarbeitung, beschleunigtes Lernen und erhöhte Fähigkeiten sehen werden. Das bedeutet, dass komplexe Probleme, die wir mit den aktuellen Methoden nicht lösen können, in einem Bruchteil der Zeit gelöst werden könnten. Das Potenzial dafür ist enorm und könnte Millionen von Leben zum Besseren beeinflussen – insbesondere im Gesundheitswesen und in der Medizin.“

Derzeit gibt es keine kommerziell verfügbaren Quantenhardware oder -algorithmen. Viele Regierungsbehörden und Forschungseinrichtungen haben jedoch Millionen investiert, um das Quantencomputing voranzutreiben.

Ehrenwerte Erwähnungen

Es gab so viele großartige Diskussionspunkte von unseren Mitwirkenden, dass ich nur auf ein paar weitere eingehen wollte, bevor ich abschließe.

„AI-Winter steht bevor“

Der Winter kommt, laut Tony von AppSheets. Tony erwähnt, dass der Sommer der KI – also eine Periode hoher Erwartungen und großer Finanzierungsrunden für KI-gestützte Startups – bald abkühlen wird.

• Der Nachteil? Schlagzeilen über menschenähnliche Roboter werden seltener – was die Leser glauben lässt, dass KI und maschinelles Lernen stagniert sind.
• Der Vorteil? Tony sagt, dass mehr tabellenartige Fortschritte gemacht werden, und sie werden ebenso transformativ sein.

„Selbstlernende Bots“

Alexandra Zelenka, technische Autorin von DDI Development, erklärt, dass wir mit zunehmender Raffinesse des maschinellen Lernens eine verstärkte Nutzung intelligenter Roboter sehen werden. Natürlich hängt dies auch vom Fortschritt der künstlichen neuronalen Netzwerke und des Deep Learning ab.

Unabhängig davon wird die Robotik zweifellos eine zunehmend wichtige Rolle dabei spielen, unser Leben durch Automatisierung zu erleichtern. Von intelligenten Drohnen bis hin zu Fertigungsrobotern wird dies mit Hilfe von unüberwachtem Lernen möglich gemacht.

Abschließend

Bei G2 lieben wir es, Einblicke von Branchenexperten zu sammeln, insbesondere wenn es um etwas so entscheidendes für technologische Innovationen wie maschinelles Lernen geht. Vielen Dank nochmals an unsere Mitwirkenden, dass sie aktuelle Ideen über maschinelles Lernen weiterentwickelt und einige neue Ideen eingeführt haben.

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