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Mensch und Maschine und Intelligenz

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Auch wenn unsere Sprache dazu tendiert Computer zu vermenschlichen – wir sprechen von maschinellem Lernen, Deep Mind – also tiefem Bewusstsein, neuronalen Netzwerken und eben auch von Wissen und Intelligenz, erreichen Menschen und Maschinen ihre intelligenten Leistungen zumeist auf vollkommen unterschiedliche Art und Weise. Tatsächlich ergänzen wir uns eher, als dass wir uns ersetzen. Die meisten intelligenten Leistungen von Maschinen, zumindest die komplexeren, basieren auf umfangreichem, von Menschen systematisch zusammengetragenem Datenmaterial. So speist IBMs Watson große Teile seines Wissens aus der Wikipedia, Googles Knowledge Graph stützt sich auf die Modellierungs- und Annotationsarbeit von Experten und einer riesigen Community über mehr als ein Jahrzehnt. Automatische Textanalyse nutzt gigantische, von Menschen geschaffene Wörterbücher und für Aufgaben des maschinellen Lernens werden immer neue Trainingsdaten oder Gold-Standards gebraucht. Auch diese müssen von Menschen zusammengetragen und/oder vorbereitet werden.

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Mensch und Maschine und Intelligenz

  1. 1. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 1 Prof. Dr. Vera G. Meister Betriebliche Anwendungen der Informatik und Wissensmanagement Mensch und Maschine und Intelligenz Über die Bedeutung von Wissensgraphen in Unternehmen und Organisationen
  2. 2. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 2 Mensch und Maschine und Intelligenz Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister Intelligenz ist die Fähigkeit, in einer Vielzahl von domänenspezifischen Situationen nachhaltig effektiv und sachkundig zu handeln. 28.03.2018
  3. 3. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 3 Intelligentes Handeln Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister Rahmen Regeln Ziel • Gegner im Go-Spiel besiegen • Neuen Kunden akquirieren • Bonität eines Partners prüfen • Transportroute festlegen • Maschinenbelegung steuern Aufwand Nutzen Verlässlichkeit Zeit 28.03.2018
  4. 4. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 4 Bonität eines Partners prüfen Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 ✓ Unterlagen prüfen ✓ Persönliches Gespräch auswerten ✓ Erfahrungen reflektieren ✓ … ✓ Verzeichnisse prüfen ✓ Sentiment in Sozialen Medien auswerten ✓ Muster in Big Data erkennen und nutzen ✓ … Vorgehen
  5. 5. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 5 Handlungsgrundlagen und -verfahren Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 ▪ Strukturierte Daten ▪ Schwach strukturierte Informationen ➢ Professionelle Verfahren ➢ Persönliche Einstellungen und Werte ➢ Erfahrungen, Eindrücke und Emotionen ▪ Strukturierte Daten ➢ Klassische Programmlogik ▪ Schwach oder nicht strukturierte Daten ➢ Semantische Textanalyse ➢ Mustererkennung und maschinelles Lernen P1 P2 P3 Daten befinden sich in Silos – Integration ist eine Herausforderung Informationen sind über Verzeichnisse verteilt – Zugriff und Auffinden erschwert Bedeutung der Daten wird erraten und/oder geschätzt – Referenzmodelle sind qualitätskritisch
  6. 6. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 6 Daten über Silogrenzen integrieren Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 L1 Mapping
  7. 7. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 7 Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Informations-Overflow beherrschenL2 Annotation
  8. 8. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 8 Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Verlässlichkeit erhöhenL3
  9. 9. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 9 Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies Enterprise Taxonomy and Ontology Management Quelle: Gartner Inc., 2017
  10. 10. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 10 Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Wissensgraphen in der betrieblichen Praxis *** Unsere Erfahrungen aus Beratung, Forschung und Entwicklung *** Hochschulbetrieb Software-Herstellung Pharma-Forschung Maschinen-Wartung Verlagswesen Web-Agentur Soziale Dienste IT-Service-Management
  11. 11. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 11 Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Label Organizational Unit Formal Organization hasUnit hasUnit literalForm synonym hyponoym abbrv Product Concept label usedBy _blank labelInContext prefLabel altLabel hiddenLabel forbiddenLabel LabelStatus valueReference • Requested • Planned • Live • Deprecated isRelatedTo Release Physical Medium Product medium Feature hasPart ProductLine ProductGroup Company Schema SKOS-XL ORG DCTerms RDFS subPropertyOf or subClassOf successorOf isVariantOf predecessorOf isSimilarTo hasPart isPartOf isVersionOf _blank usedBy labelRelation labelRelation InContext Software-Herstellung
  12. 12. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 12 Wirkprinzipien eines Wissensgraphen Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Wissens-Schema Entitäten in Beziehung zu anderen Entitäten verschiedene fachliche Domänen
  13. 13. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 13 Wissensgraph als IT-Architekturkomponente Mensch und Maschine und Intelligenz • Prof. Dr. Vera G. Meister 28.03.2018 Wissensquellen Wissensdienste Wissensgraph Product List Service agent support tool Self service portal ... Knowledge explorer Dbpedia WikiData Identity Management Integration & Orchestration Schema Engineering & Information Knowledge Graph Management Triple Store Analysis Validation Enrichment Extraction Access LinkedData API SPARQL Endpoint ... Enterprise search Help desk system Corporate taxonomy
  14. 14. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt: vera.meister@th-brandenburg.de

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