Die Suche nach der KI oder die verschiedenen Dimensionen von „Search“

Durch den Einsatz von AI (= Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz) werden Suchanfrage überflüssig, meint Steve Gillmor. Ein faszinierender Gedanke und Grund genug, sich mit den verschiedenen Ebenen von „Suche“ und Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen.

Beginnen wir mit der Künstlichen Intelligenz. Es geht hier nicht um KI im Sinne eines Turing-Test-Absolventen. Anlass für die Gillmor-Gang, sich über das Thema zu unterhalten, sind unterschiedliche Methoden, neuen Video-Content zu entdecken. Während die traditionelle Seite auf eine Exploration durch verbesserte Suchfunktionen setzt, meint Gillmor, jede Suche sei überflüssig, wenn der Anbieter (=die Plattform, die KI) aus seinem Wissen über ihn, den Nutzer, sinnvolle Vorschläge generiert.

Die KI, unser Freund und Helfer

Die KI kennt das Nutzungsverhalten, antizipiert weiteren Bedarf und unterbreitet gezielt Vorschläge. Das geht aber über einfache Schlüsse weit hinaus, sondern könnte zukünftig durchaus einen tieferen, persönlichen Kontext einbeziehen. Im Videobeispiel also beispielsweise Informationen aus dem Kalender, Bewegungsdaten, etc. So könnten Vorschläge generiert werden, die beispielsweise erkennen, dass das Unterhaltungsbedürfnis am Ende eines anstrengenden Arbeitstages mit wenig Bewegung sich von einem entspannten Sonntag unterscheidet. Die KI müsste Wetterinformationen einbeziehen. Mahlzeiten. Kommende Ereignisse.

Eine so ausgestattete KI würde dem Nutzer tatsächlich einiges an Suchanfragen ersparen. Über einen geeigneten Benachrichtigungsmechanismus würde sie ihre Vorschläge genau zum richtigen Zeitpunkt anbieten.

Mit wenig Fantasie lässt sich das Videobeispiel auf nahezu beliebige Lebensbereiche erweitern. Die KI weiß, ob ich in einer bestimmten Situation lieber ins Restaurant gehe oder zu Hause esse – und macht entsprechende Vorschläge. Die KI weiß, wann ich welche Informationen benötige und in welcher Form.

Aber wie gelangt die KI ihrerseits zu sinnvollen Informationen – wie schöpft sie aus der Füller der Videos diejenigen, die für mich interessant sind?

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Und hier sind wir wieder bei einer Suche. Diesmal eine Suche, die nicht von Menschen, sondern einer KI ausgeführt wird. Auf der einen Seite muss die KI Informationen interpretieren können, Texte z. B. mithilfe einer semantischen Analyse „verstehen“ bzw. einordnen. Gleichzeitig kann die Information (der Content) die Suche erleichtern. Dazu eignen sich Metadaten, also Informationen über die Information. Bei Fotos könnte  das beispielsweise der Aufnahmeort sein.

Informationen, die maschinell interpretierbar sind, werden künftig noch stärker bevorzugt

Webseiten werden heute „SEO-optimiert“. Dabei sind Googles Analysewerkzeuge nur ein schwacher Vorbote der kommenden „KI-Bots“. Um beispielsweise die semantische Analyse zu beschleunigen, könnten spezielle Exzerpte von Vorteil sein. Oder es entwickelt sich eine Beschreibungssprache, mit deren Hilfe Inhalte für KIs schneller erschließbar wären. Diese könnte klassische Metadatenformate, z. B. IPTC oder XMP, ablösen und dynamische Auswertung ermöglichen.

(Wer tiefer einsteigen mag, findet hier eine gute Einführung in Metadaten-Strukuren und Interoperabilität.)

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