Semantische Künstliche Intelligenz in Unternehmen

Über die Buzzwords Künstliche Intelligenz und Machine Learning stößt man im Zusammenhang mit der Digitalisierung so gut wie immer, nur selten liest man von semantischen Netzwerken oder Ontologien. In seinem Beitrag verändert das Börtecin Ege, Autor des Buchs „Semantische Datenintelligenz im Einsatz“. Er beschreibt, wie semantische Künstliche Intelligenz neue Chancen für bekannte Technologien wie Machine Learning eröffnen kann und zeigt notwendige Entwicklungen auf, um den nächsten KI-Winter zu vermeiden.
Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz für Unternehmen wächst und wächst. Doch was versteht man unter künstlicher Intelligenz wirklich? Ganz einfach ausgedrückt, verstehen wir unter künstlicher Intelligenz eine Software, die aufgrund der vorliegenden Eingaben und Daten gewisse Datenmuster selbstständig erkennen, erlernen und sich weiterentwickeln kann. Das bedeutet jedoch lange nicht, dass diese Technologie schon längst ausgereift ist. Aber auch wenn die künstliche Intelligenz noch eigene Probleme hat, die noch überwunden werden müssen, steht sie schon heute bereits auf eigenen Füßen. Dabei helfen nicht zuletzt semantische Technologien. In diesem Artikel möchten wir näher auf Einzelheiten eingehen.
Die Anfangszeiten
Sowohl die Wurzeln der künstlichen Intelligenz als auch von neuronalen Netzen reichen zurück bis in die 30er und 40er Jahre, obwohl man von den beiden erst seit einigen Jahren in den Medien hört. Drei Wissenschaftler spielten bei der Gründung dieser Disziplin eine wichtige Rolle: Der österreichische Logiker Kurt Gödel (1906-1978), der britische Logiker Alan Turing (1912-1954) und der US-amerikanische Computerwissenschaftler John McCarthy (1927-2011). Die Erfindung von ersten neuronalen Netzen erfolgte dann erst in den 40er Jahren durch zwei US-amerikanische Wissenschaftler, Walter Pitts (1923-1969) und Warren McCulloch (1898-1969), die man oft auch künstliche neuronale Netze (KNN) nennt.

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