Künstliche Intelligenz (KI), Cloud-Computing und das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) haben heute mehr denn je einen enormen Einfluss auf Unternehmen und uns Menschen. Auf der Microsoft Ignite 2018 kündigte Microsoft vor mehr als 30.000 Teilnehmern eine Reihe neuer Dienste, Werkzeuge, Initiativen und Partnerschaften an, die zeigen, wie (schon heute) Technologien eingesetzt werden können, um Menschen auf vielfältige Weise zu helfen: Sei es durch die Unterstützung humanitärer Organisationen oder durch die Bereitstellung von Tools, die maschinelles Lernen zugänglicher und Anwendungen und Produkte besser machen.
Im Dienste der Menschheit: Neue Investitionen und Open-Data-Initiative für die Entwicklung künstlicher Intelligenz
Mit dem „AI for Humanitarian Action“-Programm hat Microsoft eine weitere Investition mit einem Umfang von 40 Millionen US-Dollar (rund 34 Millionen Euro) im Rahmen der „AI for Good“-Initiative angekündigt. Das auf fünf Jahre angelegte Programm fördert gezielt die Entwicklung von KI-Technologien für den Katastrophenschutz sowie den Schutz von Kindern und Flüchtlingen. Dafür unterstützt Microsoft nichtstaatliche Hilfsorganisationen mit Spenden, Investitionen in Technologien und dem Austausch von Know-how.
Microsoft arbeitet zudem eng mit SAP und Adobe zusammen, um den plattformübergreifenden Datenaustausch weiter zu vereinfachen. Die gemeinsame Open-Data-Initiative bietet Kunden die Möglichkeit, KI-getriebene Geschäftsprozesse zu modellieren, eigene Lösung über offene Datenmodelle zu erweitern und damit einen größeren Mehrwert aus ihren Daten zu generieren.
Automatisiertes Lernen für bessere und schnellere Vorhersagen
Automatisiertes maschinelles Lernen gehört zu den zentralen Weiterentwicklungen von Azure Machine Learning zu einer Ende-zu-Ende-Lösung: Das Update der Dienste unterstützt Datenexperten und Entwickler dabei, KI-Modelle noch schneller als bisher zu erstellen und zu trainieren, um sichere Vorhersagen aus ihnen treffen zu können.
Der Dienst basiert auf sogenannten maschinellen Lernpipelines für einen bestimmten Datensatz – ähnlich wie uns ein Videostreaming-Dienst je nach Präferenz weitere Filme empfiehlt. Diese Empfehlungen werden umso präziser, je mehr Eingaben und Bewertungen das System erhält. Ebenso führt das automatisierte maschinelle Lernen einige Modelle mit Hyperparametern aus, die auf den neuen Datensatz eines Benutzers abgestimmt sind. So erfahren wir, wie genau die Vorhersagen der Pipeline sind. Darauf bauen dann die weiteren Empfehlungen auf.
Dank der dadurch immer weiter optimierten Pipeline müssen die Systeme die eigentlichen Daten nicht mehr sehen – was für viele Unternehmen wichtig und notwendig ist, beispielsweise im Umgang mit sensiblen Kundendaten im Finanz- oder Gesundheitsbereich. Die Datensätze verweilen auf den lokalen Systemen der Organisationen oder einer virtuellen Umgebung auf Microsoft Azure, wo sie den strengen Datenschutzrichtlinien von Microsoft unterliegen. Die volle Kontrolle über die Daten, die Transparenz der Erhebung und Nutzung sowie modernste Sicherheits- und Verschlüsselungstechnologien erleichtern hierbei die Einhaltung eigener Compliance-Richtlinien sowie lokaler Datenschutzgesetzte. Diese Modelle können dann überall eingesetzt werden – ob in der Cloud oder in On-Premises- und Edge-Szenarien – und unterstützen viele der heutigen KI-Systeme.
Dafür erhält Azure Machine Learning jetzt ein Software Development Kit (SDK) für die bei Datenwissenschaftlern beliebte Programmiersprache Python. Das SDK integriert den Dienst in Python-Entwicklungsumgebungen wie Visual Studio Code, PyCharm, Azure Databricks Notebooks und Jupyter Notebooks und bietet weitere neue Features.
Zu diesen Funktionen gehört auch verteiltes Deep Learning. Der Dienst erleichtert somit sowohl die Erstellung und das Training von Modellen auf Basis großer GPU-Cluster (Graphical Processing Units) als auch den Zugriff auf Field Programmable Gate Arrays (FPGA) für Bildklassifizierungs- und Erkennungsszenarien in Höchstgeschwindigkeit auf Microsoft Azure.
KI-Highlights der Ignite 2018: Wie natürliche Sprache zum wichtigsten Mittel der Interaktion mit Technologien wird
Die Azure Cognitive Services sind eine Sammlung von Werkzeugen, mit denen Entwickler KI-Funktionalitäten wie Bilderkennung in ihre eigenen Produkte integrieren können. Der ab sofort verfügbare Cognitive Speech Service kombiniert mehrere mit künstlicher Intelligenz angereicherte Sprachfunktionen in einem einzigen Dienst: verbesserte Modelle für die Spracherkennung, Funktionen für Übersetzung und die Möglichkeit, Modelle so anzupassen, dass sie mit einer individuellen Stimme sprechen.
Mit dem Cortana Skills Kit for Enterprise erhalten Unternehmen die Möglichkeit, Microsofts persönliche, intelligente Assistentin für spezifische, geschäftsbezogene Aufgaben zu nutzen. Damit wird das wichtigste Mittel zur Interaktion mit Technologien zukünftig die natürliche Sprache sein. So wie wir heute selbstverständlich Berührungen nutzen, um unsere Smartphones zu bedienen, so ist Sprache der nächste logische Schritt, die menschliche Interaktion mit Technologien noch natürlicher zu gestalten. Cortana ermöglicht diese natürlichere Kommunikation mit Computersystemen.
Ein weiterer Meilenstein ist den Kollegen in der Text-zu-Sprache-Synthese mit einem Produktionssystem gelungen, das tiefe neuronale Netze für Computerstimmen verwendet, so dass diese fast nicht mehr von menschlichen Aufzeichnungen zu unterscheiden sind. Derzeit ist die Funktion als Preview verfügbar. Der erst kürzlich gestartete Video Indexer unterstützt mit Hilfe künstlicher Intelligenz bei der Suche nach emotionalen Momenten oder besonderen Themen innerhalb von Video- und Audiodateien. Und die neueste Version vom Bot Framework SDK V4 macht die Interaktion zwischen Mensch und Computer weitaus natürlicher. Bereits heute wird die Vorgängerversion des Frameworks von mehr als 300.000 Entwicklern verwendet und unterstützt alle gängigen Programmiersprachen.
Natürlich erfordern all diese neuen KI-Tools und -Anwendungen einen Echtzeitzugriff auf Daten. Die Preview von SQL Server 2019 bietet beispielsweise neue Funktionen für die Verarbeitung von großen Datenmengen – mit Online-Transaction-Processing (OLTP), Data Warehousing und Business Intelligence (BI). Apache Spark und das jetzt integrierte Hadoop Distributed File System (HDFS) ermöglichen die Aufnahme, Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Neue Konnektoren verbinden Datenbanken wie Oracle, Teradata und MongoDB direkt aus SQL Server heraus und beseitigen so Barrieren für Analysen.
Künstliche Intelligenz ist im Alltag angekommen
Wie sehr künstliche Intelligenz oder das Internet der Dinge schon heute Einzug in die Unternehmen genommen hat, präsentierte Microsoft auf der Ignite unter anderem mit E.ON. E.ON hat auf Basis von Azure Sphere eine hochsichere, effiziente Smart-Home-Lösung entwickelt, die mit ihrem Einsatz von KI- und IoT-Technologien die nächste Evolutionsstufe des vernetzten Zuhauses einläutet: Die Daten aller Anlagen im Haus, wie Heizung, Klimaanlage, Solaranlage, Batteriespeicher oder Ladegerät für das Elektrofahrzeug, werden in einer Plattform konsolidiert und für Kunden in einem übersichtlichen Dashboard zusammengefasst. Das ermöglicht die zentrale und komfortable Steuerung aller Anlagen mit einer einzigen App. Die erste Version der Lösung soll bereits Anfang 2019 verfügbar werden.
Und auch das Mineralöl- und Erdgas-Unternehmen Shell stellte auf der Ignite ein Pilotprojekt vor, das Azure IoT Edge, Azure IoT Hub und Azure Databricks verwendet, um potenzielle Sicherheitsrisiken an Tankstellen aus den Datensätzen von Videoaufnahmen zu identifizieren. Zündet sich zum Beispiel jemand eine Zigarette an, während er darauf wartet, dass sein Auto voll betankt wird, kann er unbewusst einen Brand oder eine Explosion verursachen. Die Kamera erfasst das Bild, eine künstliche Intelligenz erkennt die Szene und stuft sie als Sicherheitsrisiko ein. So kann jeder Mitarbeiter schnell und gezielt auf die Gefahr reagieren. Und KI wird im realen Leben immer mehr zu einem der wichtigsten Helfer für uns und vielleicht sogar zum Lebensretter.
Ein Beitrag von Pina Meisel
Communications Manager Mixed Reality, AI & Data Platform
