Fünf Technologien, die unsere Zukunft gestalten könnten

Fliegende Lagerhallen, Roboter-Rezeptionisten, intelligente Toiletten… klingen solche Innovationen eher wie Science-Fiction oder wie ein Teil einer möglichen Realität? Die Technologie hat sich in einem so rasanten Tempo entwickelt, dass uns unsere Welt in naher Zukunft futuristischen Filmen à la Blade Runner ähnelt – mit intelligenten Robotern und jeder Menge neuer Technik.

Aber welche Technologie wird wirklich einen Unterschied machen? Basierend auf jüngsten Untersuchungen von aktuellen Trends sind hier fünf Innovationen, die wirklich unsere Zukunft gestalten könnten.

1. Intelligente Häuser

Viele typische Haushaltsgegenstände können sich bereits mit dem Internet verbinden und Daten zur Verfügung stellen. Aber einiges an der smarten Technik ist derzeit gar nicht so schlau, wie es auf dem ersten Blick scheint. Ein smartes Messgerät zeigt lediglich, wie Energie genutzt wird, während ein Smart-TV nichts weiter tut, als Fernsehen mit einem Internetanschluss zu kombinieren. Ebenso ermöglichen intelligente Beleuchtung, ferngesteuerte Türschlösser oder intelligente Heizungssteuerungen die Programmierung über ein mobiles Gerät, indem sie einfach die Steuerung von einem Gerät an der Wand in unsere Hände verlegen.

Aber die Technologie bewegt sich ziemlich schnell auf einen Punkt zu, wo sie die Daten und Verbindungen nutzen kann, um im Auftrag des Benutzers zu handeln. Aber um wirklich einen Unterschied zu machen, muss die Technik mehr in den Hintergrund rücken – man stelle sich eine Waschmaschine vor, die erkennt, welche Kleidung man in sie hineingelegt hat. Die Maschine wählt automatisch das richtige Programm aus oder warnt den Nutzer sogar, dass er etwas in sie hinein gelegt hat, die er gar nicht zusammen waschen sollte. Hier ist es wichtig, dass wir die alltäglichen Aktivitäten der Menschen, ihre Beweggründe und die Interaktionen mit intelligenten Objekten besser verstehen, um zu vermeiden, dass diese zu ungebetenen Gästen im Haus werden.

Solche Technologien könnten sogar zum Nutzen aller arbeiten. Die BBC berichtet beispielsweise, dass Energieversorger „die Kosten für jemanden reduzieren können, der es gestattet, dass seine Waschmaschine über das Internet eingeschaltet wird, um den günstigen Solarstrom an einem sonnigen Nachmittag optimal auszunutzen.“ Es gibt auch andere Beispiele. So könne man Gefrierschränke für wenige Minuten ausschalten, um den Verbrauch in Zeiten mit hoher Auslastung auszugleichen.

Das Hauptanliegen in diesem Bereich ist die Sicherheit. Mit dem Internet verbundene Geräte können gehackt werden – und tatsächlich passiert das auch. Erinnern wir uns einmal an den letzten Erpresserangriff. Unser Haus ist der Ort, an dem wir uns doch am sichersten fühlen sollten. Damit sie sich verbreiten, müssen diese Technologien es auch weiterhin aufrechterhalten.

2. Virtuelle Helferlein

Während Assistenten eine sehr wichtige Rolle in Unternehmen spielen, verbringen sie doch oft große Teile ihres Arbeitstages mit zeitraubenden, aber relativ trivialen Aufgaben, die automatisiert werden könnten. Betrachten wir einmal die Organisation eines „einfachen“ Meetings. Sie müssen die richtigen Teilnehmer finden – wahrscheinlich auch über die Geschäftsgrenzen hinaus. Wenn dies geschehen ist, müssen sie nur noch herausfinden, wann all diese Personen Zeit haben. Dies ist nicht gerade eine Wissenschaft.

Tools wie Doodle, die die Verfügbarkeit von Personen vergleichen, um die beste Zeit für ein Meeting herauszufinden, können dabei helfen. Aber diese Tools verlassen sich letztendlich auf diejenigen, die sich aktiv einbringen. Sie sind auch nur dann nützlich, wenn die richtigen Leute bereits kenntlich gemacht wurden.

Durch die Verwendung von Informationen über den Kontext (Tabellen von Organisationen, Standortbewusstsein von mobilen Geräten und Kalendern) wurde die Identifizierung der richtigen Personen und die richtige Zeit für ein gegebenes Ereignis zu einem technischen Optimierungsproblem, das von einem EU-finanzierten InContext-Projekt vor einem Jahrzehnt erforscht wurde. In diesem Stadium war die Technologie für das Sammeln von Kontextinformationen aber noch weit weniger fortgeschritten. Smartphones waren immer noch eine Seltenheit und Datengewinnung und Datenerarbeitung waren noch nicht so weit wie heute. Im Laufe der Jahre konnten wir aber auch Maschinen sehen, die weit mehr in der täglichen Planung innerhalb von Unternehmen übernahmen.

In der Tat kann die Rolle der virtuellen Assistenten weit über die Terminplanung und die Organisation von Terminkalendern hinausgehen – sie können Projektleitern helfen, das richtige Team zusammenzustellen und ihnen die richtigen Aufgaben zuzuordnen, damit jeder Job effizient durchgeführt wird.

Auf der Schattenseite greift ein Großteil der benötigten Kontextinformationen doch sehr in die Privatsphäre ein – aber dann ist da die jüngere Generation, die freudig jede Minute auf Twitter und Snapchat teilt und solche Bedenken können im Laufe der Zeit weniger bedeutend werden. Und wo sollen wir die Grenze ziehen? Akzeptieren wir den „Aufstieg der Maschinen“ vollständig und automatisieren so viel wie möglich? Oder sollen echte Menschen in ihren täglichen Aufgaben beibehalten und Roboter nur benutzt werden, um wirklich triviale Aufgaben zu erfüllen, die niemand anderes erledigen will? Diese Frage muss beantwortet werden – und zwar bald.

3. Ärzte mit künstlicher Intelligenz

Wir leben in aufregenden Zeiten – in der Medizin und bei der KI-Technik gibt es immer mehr Fortschritte, die die Zukunft der Gesundheitsversorgung rund um die Welt gestalten. Doch wie würden wir uns bei einer Diagnose von einer künstlichen Intelligenz fühlen? Eine private Firma namens Babylon Health ist bereits dabei, in fünf Londoner Stadtbezirken zu testen, wo die Beratung von einem Chatbot für Nicht-Notrufe unterstützt wird. Die künstliche Intelligenz wurde mit Massen an Patientendaten ausgebildet, um die Benutzer zu beraten, in die Notfallabteilung eines Krankenhauses zu gehen, eine Apotheke zu besuchen oder einfach zu Hause zu bleiben.

Das Unternehmen behauptet, dass es bald in der Lage sein wird, ein System zu entwickeln, das Ärzte und Krankenschwestern bei der Diagnose übertreffen könnte. In Ländern, in denen es einen Mangel an medizinischem Personal gibt, könnte dies die Gesundheitsversorgung erheblich verbessern, so dass die Ärzte, die vor Ort sind, sich auf die Behandlung konzentrieren können, statt zu viel Zeit für eine Diagnose zu opfern. Dies könnte maßgeblich die klinische Rolle und Arbeitsabläufe von medizinischem Personal bestimmen.

Andererseits können IBM Watson, die CloudMedx-Plattform und die Deep Genomics-Technologie den Klinikern Einblicke in die Daten der Patienten und vorhandene Behandlungen geben, ihnen helfen fachkundigere Entscheidungen zu treffen und sogar bei der Entwicklung neuer Behandlungen zur Seite stehen.

Die wachsende Anzahl an mobilen Apps und Self-Trackern wie Fitbit, Jawbone Up und Withings könnte nun die Erfassung von Patientenverhalten, Behandlungsstatus und Aktivitäten erleichtern. Es ist durchaus vorstellbar, dass bald auch unsere Toiletten intelligenter werden und dazu genutzt werden, den Urin und den Kot der Menschen zu untersuchen, um dann eine Echtzeit-Risikobewertung für bestimmte Krankheiten zu liefern.

Um jedoch eine weit verbreitete Einführung der KI-Technologie im Gesundheitswesen zu ermöglichen, müssen viele berechtigte Bedenken angesprochen werden. Schon jetzt wurden Punkte wie Benutzerfreundlichkeit, Gesundheitskompetenz, Datenschutz, Sicherheit, inhaltliche Qualität und Vertrauensfragen mit vielen dieser Anwendungen gemeldet.

Außerdem werden die klinischen Richtlinien zu selten eingehalten. Ethische Bedenken und nicht übereinstimmende Erwartungen hinsichtlich der Erhebung, Kommunikation, Nutzung und Speicherung der Daten des Patienten kommen als Kritikpunkte zusätzlich hinzu. Darüber hinaus müssen die Grenzen der Technik deutlich gemacht werden, um Fehlinterpretationen zu vermeiden, die den Patienten möglicherweise schaden könnten.

Wenn KI-Systeme diese Herausforderungen angehen und sich auf das Verständnis und die Verbesserung der vorhandenen Pflegepraktiken und der Arzt-Patienten-Beziehung konzentrieren können, dann können wir erwarten, dass zunehmend erfolgreiche Berichte von datengesteuerten Gesundheitsinitiativen entstehen.

4. Pflegeroboter

Werden wir Roboter haben, die uns die Haustüren öffnen? Vielleicht ja. Werden sie in den meisten Häusern vorhanden sein? Selbst, wenn sie preiswert sind – wahrscheinlich wird das nie passieren. Was die erfolgreichen, intelligenten Technologien von den erfolglosen unterscheidet, ist, wie nützlich sie sind. Und wie nützlich sie sind, hängt vom Kontext ab. Für die meisten Menschen ist es wahrscheinlich nicht so nützlich, dass ein Roboter die Tür für sie öffnet. Doch man stelle sich vor, wie hilfreich eine Roboter-Empfangsdame an Orten sein könnte, wo Personalmangel herrscht, wie beispielsweise in Pflegeheimen für ältere Menschen.

KI-Roboter, die beispielsweise über eine Sprach- und Gesichtserkennung verfügen, können mit den Besuchern interagieren, um zu prüfen, wen sie besuchen möchten und ob ihnen der Zugang zum Pflegeheim gestattet ist. Nach der Überprüfung können Roboter mit Leitalgorithmen den Besucher zu der Person führen, die sie besuchen möchten. Dies könnte es den Mitarbeitern ermöglichen, mehr Zeit mit den älteren Menschen zu verbringen und ihren Lebensstandard dadurch zu verbessern.

Die KI benötigt aber noch eine weitere Fortentwicklung, um selbständig zu arbeiten. Immerhin: Die jüngsten Ergebnisse sind positiv. Die DeepFace-Software von Facebook war in der Lage, Gesichter mit 97,25 Prozent Genauigkeit zuzuordnen, als diese mit einer Standard-Datenbank von Forschern benutzt wurde, um das Problem der uneingeschränkten Gesichtserkennung zu studieren. Die Software basiert auf Deep Learning (maschinellem Lernen), einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das aus Millionen von neuronalen Verbindungen besteht, die automatisch in der Lage sind, Wissen aus Daten zu beschaffen.

5. Fliegende Lagerhallen und selbstfahrende Autos

Selbstfahrende Autos sind wohl eine der erstaunlichsten Technologien, die derzeit untersucht werden. Trotz der Tatsache, dass sie Fehler machen können, können sie tatsächlich sicherer sein als menschliche Fahrer. Dies liegt zum Teil daran, dass sie eine Vielzahl von Sensoren verwenden können, um Daten über ihre Umwelt zu sammeln, einschließlich 360-Grad-Ansichten rund um das Auto.

Darüber hinaus könnten sie potenziell miteinander kommunizieren, um so Unfälle und Staus zu vermeiden. Neben der Bereicherung für die breite Öffentlichkeit sind selbstfahrende Autos wahrscheinlich auch für die Lieferfirmen sehr nützlich. Sie können Kosten sparen und schneller und effizienter liefern.

Man muss hier noch eine Menge weiterentwickeln, um den weitverbreiteten Einsatz solcher Fahrzeuge zu ermöglichen. Hierbei geht es nicht nur darum, dass sie besser lernen sollen, sich selbständig auf belebten Straßen zu bewegen, sondern auch darum, einen ordnungsgemäßen rechtlichen Rahmen zu schaffen. Trotzdem nehmen die Fahrzeughersteller schon jetzt an ein Rennen gegen die Zeit teil, um zu sehen, wer als Erster ein selbstfahrendes Auto für die Massen produzieren kann. Man nimmt an, dass das erste voll autonome Auto bereits im nächsten Jahrzehnt verfügbar sein könnte.

Es ist unwahrscheinlich, dass dieser Fortschritt bei selbstfahrenden Autos oder Lastwagen aufhören wird. Amazon hat vor Kurzem ein Patent für fliegende Lagerhäuser eingereicht, die Orte erreichen können, bei denen die Nachfrage nach bestimmten Produkten sehr wahrscheinlich boomen wird. Die fliegenden Lager würden dann autonome Drohnen für Lieferungen aussenden. Es ist nicht bekannt, ob Amazon bei der Entwicklung solcher Projekte wirklich vorankommen wird, aber Tests mit autonomen Drohnen wurden bereits erfolgreich durchgeführt.

Dank der Technologie ist die Zukunft bereits hier – wir müssen nur ernsthaft darüber nachdenken, wie diese am besten geformt werden kann.

Dieser Artikel erschien zuerst auf „The Conversation“ unter CC BY-ND 4.0. Übersetzung mit freundlicher Genehmigung der Redaktion.


Image (adapted) „Thought“ by TeroVesalainen (CC0 Public Domain)


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Stephan Reiff-Marganiec

Stephan Reiff-Marganiec

ist leitender Dozent an der Universiät von Leicester. Seine Forschungen spezialisieren u.a. auf Dienstleistungen (Telekommunikation, Web-Dienste, serviceorientierte Architektur [SOA]), Politik und Arbeitsabläufe.

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Leandro Minku

Leandro Minku

ist Dozent für Computer wissenschaften an der Universität Leicester. Sein Forschungsfeld umfasst die KI-Forschung, insbesondere Machine Learning und evolutionäre Algorithmen.

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Nervo Xavier Verdezoto

Nervo Xavier Verdezoto

ist ebenfalls Doktorand für Computerwissenschaften an der Universiät von Leicester. Er erforscht das Zusammenspiel der allgegenwärtigen Datenverarbeitung/ dem ubiquitären Computing, der Computer-Mensch-Interaktion und der, durch den Computer unterstützten, kooperativen Arbeit.

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