Eine Strategie für die Einführung künstlicher Intelligenz – Penn Medicine’s Brian Wells: A strategy for AI adoption

zur englischen Version Wenn Sie an das Thema „Künstliche Intelligenz“ denken, was kommt Ihnen dann als erstes in den Sinn? Auf dem Weg, den Menschen angeblich das Leben zu erleichtern, entwickeln die Spezialisten passende Roboter und auch im Bereich Künstliche Intelligenz werden Fortschritte gemacht.

Während die meisten Hersteller künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence = AI) Konsumenten umwerben, stellen sich Entwickler in Firmen den Herausforderungen bei der Entwicklung der Technologie

Die Technologie für künstliche Intelligenz ist auf dem Weg zum Konsumenten, aber die Entwickler müssen noch viel daran arbeiten, um sie verwendbar für Firmen zu machen. Das meint Brian Wells, Vizepräsident für Gesundheitstechnologie und akademische Datenverarbeitung von Penn Medicine. Die allerneueste Technologie für Gesundheitsvorsorge hat bereits begonnen, Elemente von AI zu integrieren mittels Hilfestellung durch kognitive Datenverarbeitungs-Plattformen. Das Potenzial medizinischer Roboter, das mehr Zeit, Energie und Zuwendung durch den praktischen Arzt bedeuten könnte, hat bereits viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, was sich nicht zuletzt in Fördergeldern niederschlägt.

Anmerkung: Penn Medicine: University of Pennsylvania Health System-

Die University of Pennsylvania (oft nur Penn oder UPenn) ist eine private Universität in Philadelphia, Pennsylvania. Die Penn ist eine der renommiertesten und ältesten Universitäten der Vereinigten Staaten von Amerika. Mit jährlichen Forschungsausgaben in Höhe von 878 Millionen US-Dollar (2015) zählt die Universität zu den größten Forschungszentren in den USA. (Quelle Wikipedia)

Der Reifungsprozess der Technologie im Bereich des Konsumenten wird die allgemeine Akzeptanz von AI erhöhen, aber dies bedeutet auch heikle Probleme für unabhängige Entwickler und Unternehmen, schreibt Wells in einem Kommentar für HealthcareITNews.

Während die gegenwärtigen Schwergewichte auf dem AI-Markt für Konsumenten um Anteile kämpfen, warnt Wells und sagt, Entwickler müssten die Vorteile und Grenzen all dessen genau kennen, bevor sie versuchen, dies in einer kundenfertigen Version anzubieten.

Die Verwendung von Stimm- bzw. Spracherkennung und -interaktion bedeute insbesondere, „entweder zu Fuß zu gehen oder seine Lösungen auf drei oder vier Plattformen zu übertragen“, so Wells. Eine standardisierte Programmierungsschnittstelle für Anwender (Application Programming Interface =API), die ein einheitliches Entwicklungsumfeld im Hintergrund bereitstellt, würde dieses Dilemma schon weitreichend mildern. Konsumentenplattformen tendierten dazu, Nutzerdaten in bereits bestehenden technologischen Ökosystemen zu verwenden (Denken Sie an Amazon, Google, Apple, Microsoft). Das mache alles sehr kompliziert und ließe sich nicht notwendigerweise in eine Unternehmensumgebung übertragen. Account-Sicherheit in einer Unternehmensumgebung, in der ein System zwischen verschiedenen Usern unterscheiden können müsse, in dem es sie täglich und rasch ein- und ausloggt, stelle einen viel komplizierteren Nutzungsfall dar als das bei einem privaten Nutzer der Fall sei.

Wenn es gelinge, die Probleme um eine leichtere Entwicklung und eine effektivere Anwendung in Unternehmen in den Griff zu bekommen, werde dies das wahre Potenzial dieser Technologie freisetzen und eine breitere Anwendung anstoßen, so Wells.

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With „A.I. First“ strategic change, Microsoft goes ALL IN on Artificial Intelligence. May 2017. From „Mobile First and Cloud first“ to „AI First“. From business intelligence software to visual recognition in work place to voice-based personal assistant AI Cortana.

Penn Medicine’s Brian Wells: A strategy for AI adoption

by Matt Kuhrt fiercehealthcare.com

As the major AI manufacturers woo consumers, developers in a corporate setting face challenges in deploying the technology.

Artificial intelligence (AI) technology is hitting its stride for consumers, but developers have some work to do before it becomes viable for corporate use, according to Brian Wells, associate vice president of health technology and academic computing at Penn Medicine.

The bleeding edge of healthcare technology has already begun to engage with elements of AI via assists from cognitive computing platforms. The potential for medical robots that could free up time, energy and attention for practitioners has attracted attention to the technology, not to mention funding.

The technology’s maturation in the consumer space brings AI closer to general adoption, but it also raises thorny problems for independent developers and corporate users, Wells writes in an op-ed piece for HealthcareITNews.

As the current big players in the consumer AI market fight for share, Wells cautions that developers must understand the benefits and limitations of all of them before attempting to use them in a custom solution. Using voice interaction, particularly, means “you must either choose a horse to ride or port your solution to three or four different platforms,” he writes. A standardized application programming interface (API) providing a unified back-end development environment would go a long way toward mitigating this issue.

Making matters more challenging, consumer platforms tend to make use of existing user accounts in existing technology ecosystems (think Amazon, Google, Apple, Microsoft), which doesn’t necessarily translate to a corporate environment. Account security in a corporate environment, in which a system might need to discern among different users, logging them on and off the system smoothly all day long, presents a more complicated use case than that of a domestic consumer account.

Addressing the challenges around easier development and more efficient corporate use would truly unlock the potential of the technology and drive greater adoption, Wells writes.

Netzfrau Ursula Rissmann-Telle
deutsche Flagge

2 Kommentare » Schreibe einen Kommentar

  1. A hint for everyones‘ future, in particular for those ‚connected‘ by cell phones. National Geographic recent April ’17 edition titled: ‚The Next Human‘ states LITERALLY exactly the planned scenarios to happen, namely in an article ‚Do-it-yourself evolution‘ a cold bloody sentence pinpoints the goal, quote ( p.49-54):“People get hang up on Darwin and DNA“, says George Church, a molecular engineer with a joint appointment at Harward and MIT. „But most of the selection today is occurring in culture and language, computers and clothing. In the old days, in the DNA days, if you had a pretty cool mutation, it might spread in the human race in a hundred thousands years. Today if you have a new cell phone or transformative manufacturing process, it could spread in a week.“
    PLEASE, Read that last sentence TWICE!!!!

  2. Die Technologie für künstliche Intelligenz ist auf dem Weg zum Konsumenten und dort schon ankommen. Beispiel:
    https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/
    Trump ist Präsident geworden !!!
    Andere AI -Nutzer:
    Im „besseren“ Fall nur Wirtschaftsspionage.
    Im schlechteren Fall die fürchterlichsten Kriegsgeräte die wir uns vorstellen können.
    http://streaming.enigmabox.net/?p=70
    Künstliche Intelligenz ändert alles. Besser hat schon alles geändert.

    https://www.nzz.ch/zuerich/google-in-zuerich-innovationen-made-in-zurich-ld.140285
    Maschinelles Lernen im Fokus ==> künstlicher Intelligenz

    Den Platz benötigt Google unter anderem für das bereits 2016 angekündigte Forschungsteam Google Research Europe. Diese Mitarbeiter beschäftigen sich mit maschinellem Lernen. Dank dieser Technologie werden die Algorithmen der Google-Dienste verbessert. Das hat indirekt Auswirkungen auf jedes Produkt des kalifornischen Unternehmens. Es erstaunt also nicht, dass Google-Chef Sundar Pichai das maschinelle Lernen zu einem der wichtigsten Projekte des Unternehmens erklärt hat. Damit festigt Pichai gleichzeitig auch die Wichtigkeit des Standorts Zürich.

    Das Thema ist schon so heiss das nicht mehr darüber schreiben will.

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