Ein Großteil der heute generierten Daten liegt in unstrukturierter Form vor – dazu zählen natürliche Sprache, Bilder, Videos und Audiodateien. Diese Art von Daten enthält häufig entscheidungsrelevante Informationen für Unternehmen, entzieht sich jedoch herkömmlichen, regelbasierten Analyseverfahren. Um diese Komplexität zu bewältigen, bedarf es intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Muster zu erkennen, Kontexte zu verstehen und Bedeutungen zu erschließen – Fähigkeiten, die typisch für menschenähnliche Intelligenz sind. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet hier neue Möglichkeiten, indem sie aus großen Mengen unstrukturierter Daten lernen und daraus kontextbezogene Entscheidungen ableiten kann. Doch warum ist gerade der Umgang mit unstrukturierten Daten eine so zentrale Herausforderung? Und wie gelingt es KI-Systemen, diese zu bewältigen?

‍

Warum erfordert das Arbeiten mit komplexen und unstrukturierten Daten menschenähnliche Intelligenz?

Menschenähnliche Intelligenz zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, kontextabhängige Entscheidungen zu treffen, abstrakte Zusammenhänge zu erfassen und Bedeutungen aus mehrschichtigen Informationsquellen zu extrahieren. Die Entwicklung solcher Fähigkeiten setzt den gezielten Umgang mit komplexen, unstrukturierten Daten voraus, da diese Datenformen die natürliche Weise menschlicher Informationsverarbeitung widerspiegeln. Ein klassisches Beispiel dafür ist die Analyse von Kundenrezensionen. Ein Mensch ist fähig, ironische Aussagen zu verstehen, eine herkömmliche Datenbank oder ein automatisiertes System ohne spezifische technologische Methoden hingegen wird den Text fälschlicherweise positiv bewerten. Dies liegt daran, dass sprachliche Feinheiten schlichtweg nicht erkannt werden. 

Durch den Einsatz von KI wird es jedoch möglich, den tatsächlichen Kontext einer Aussage zu erfassen und so genauere Analysen durchzuführen. Im Folgenden werden zentrale Aspekte aufgezeigt, die verdeutlichen, warum menschenähnliche Intelligenz insbesondere im Kontext unstrukturierter Daten notwendig ist:

‍

1. Sprache und Kontext sind hochkomplex

Sprache ist weit mehr als die einfache Abfolge von Wörtern – sie enthält Nuancen, Emotionen und einen weiteren Kontext. Eigenschaften, die nicht einfach in strukturierten Daten abgebildet werden können. Am Beispiel unserer ironischen Aussage bedeutet dies, dass ein Mensch intuitiv erkennt, ob eine Aussage Ironie beinhaltet, jedoch stoßen traditionelle, regelbasierte Systeme bei semantischen Mitteln an ihre Grenzen. KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP) sind erforderlich, um unstrukturierte Texte nicht nur zu lesen, sondern auch deren Semantik, Syntax und Struktur richtig zu interpretieren.

‍

2. Visuelle Daten erfordern Mustererkennung

Bilder und Videos enthalten mehrdimensionale Informationen, die nicht in Zeilen und Spalten dargestellt werden können. Bei der Verarbeitung wird mittels Computer Vision (auf dt.: maschinelles Sehen) auf neuronale Netze zurückgegriffen, um komplexe Muster in Bildern zu erkennen. Beispiele hierfür sind die Erkennung von Anomalien in Röntgenbildern zur Diagnostik oder die Erkennung von Emotionen in Gesichtsausdrücken.

‍

3. Entscheidungsfindung benötigt unstrukturierte Kontextdaten

Menschen treffen Entscheidungen basierend auf einer Vielzahl von Angaben, die über Daten, Kennzahlen und weitere Informationen hinausgehen. Sensorische und kontextuelle Informationen, die selten strukturiert vorliegen, sind ebenso maßgebliche Einflussfaktoren bei der Beurteilung. Dennoch kann auch eine KI-gestützte Software befähigt werden Daten, wie Nachrichten, Social-Media-Trends und neueste Entwicklungen zu analysieren, um Entscheidungen zu treffen und zur Prozessoptimierung beizutragen.

‍

4. Künstliche Intelligenz muss aus Erfahrungswerten lernen

KI-Systeme können gerade in diesem Kontext aus realen, unstrukturierten Daten lernen und dieses erarbeitete Wissen zukünftig wieder anwenden. So nutzen Deep Learning-Algorithmen eine sehr große Anzahl von Text-, Bild- oder Audiodaten, um eigenständig Bedeutungen abzuleiten und sich kontinuierlich zu verbessern. Auch Sprachassistenten oder Chatbots lernen, indem sie menschliche Gespräche analysieren und im Anschluss ihre Antworten an eine natürliche menschliche Konversation anpassen.

‍

Wie befähigt man KI-Systeme im Umgang mit komplexen, unstrukturierten Daten?

Die Vielzahl an Daten, die Menschen täglich bewusst oder unbewusst erzeugen und teilen, stellt eine erhebliche Herausforderung für die maschinelle Verarbeitung dar. Hintergrund ist, dass diese Daten in ihrer rohen Form oft chaotisch und schwer zugänglich sind. Sie enthalten keine klaren Strukturen, die direkte maschinelle Analysen ermöglichen. Wie können diese wertvollen Informationen gewonnen werden?

‍

Datenvorverarbeitung

Der erste Schritt, damit die KI unstrukturierte Daten bewältigen kann, ist die Datenvorverarbeitung, mit der sie die Grundlage für erfolgreiches maschinelles Lernen schafft.

Ziel der Vorverarbeitung ist es, die Komplexität und fehlende Ordnung unstrukturierter Daten in eine strukturierte, maschinenlesbare Form zu überführen. Dies bedeutet, dass Daten so aufbereitet werden, dass die KI sie effizient und korrekt verarbeiten kann. 

Bei Texten beispielsweise umfasst dieser Schritt die Tokenisierung – das Zerlegen eines Textes in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze –, die Entfernung von Stoppwörtern (z. B. der Artikel der, die, das) sowie das Stemming und die Lemmatisierung, um unterschiedliche Formen eines Wortes auf ihre Grundform zu reduzieren.

Im Fall von Bildern oder Videos werden die visuellen Daten oft so bearbeitet, dass sie in eine normierte Form gebracht werden, etwa durch Größenanpassung oder Rauschunterdrückung. Diese Schritte der Vorverarbeitung ermöglichen es der KI, sich auf die relevanten Merkmale im Bild zu konzentrieren und unnötige Details zu ignorieren. 

Im Fall von Audiodaten kann es bedeuten, dass Sprachdaten in Spektrogramme umgewandelt werden, um akustische Merkmale besser sicht- und analysierbar zu machen.

Dieser Prozess ist notwendig, um in den rohen, unstrukturierten Daten Rauschen und Unklarheiten zu eliminieren, die die KI bei einer optimalen Verarbeitung behindern. Durch die Säuberung und Strukturierung der Daten wird die Extraktion der wichtigsten Merkmale ermöglicht, die das Modell für die spätere Analyse und Mustererkennung benötigt.

‍

Training und Trainingsdaten

Damit KI-Modelle erfolgreich mit unstrukturierten Daten arbeiten können, spielt die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten eine entscheidende Rolle. Sie benötigen eine große Menge an Beispieldaten, um Muster zu erkennen, zu generalisieren und letztlich präzise Entscheidungen zu treffen. Die Vielfalt der Daten ist dabei genauso wichtig wie die Menge, denn sie hilft der KI, Komplexität und Nuancen der realen Welt zu erfassen.

Diese KI-Systeme müssen nicht nur auf einfachen, strukturierten Daten arbeiten, sondern auch auf vielfältigen und komplexen Informationen wie Texten, Bildern und Audiodaten. Nur durch das Training mit einer breiten Datenbasis kann das System lernen, relevante Muster zu extrahieren und aus diesen Informationen zu lernen. Je mehr verschiedene Beispiele vorliegen, desto besser kann das Modell die verschiedenen Facetten der unstrukturierten Daten verstehen und auf neue, unbekannte Daten anwenden.

Doch der reine Zugang zu Trainingsdaten reicht nicht aus. Die Verarbeitung und das Training leistungsfähiger Modelle sind entscheidend dafür, wie gut diese Daten genutzt werden können. Deep Learning-Algorithmen und neuronale Netzwerke sind in der Lage, mit riesigen Mengen an Daten zu arbeiten, ohne dass die Regeln explizit vorgegeben werden müssen. Diese Modelle nutzen die optimierten Parameter und Schichtstrukturen neuronaler Netzwerke, um verborgene Muster und komplexe Zusammenhänge zu identifizieren.

Der Trainingsprozess erfolgt in mehreren Schichten, bei dem jede Schicht bestimmte Merkmale der Daten „lernt“. Bei Bildern sind das zum Beispiel einfache Merkmale wie Kanten oder Texturen, während tiefere Schichten komplexere Muster wie Objekte oder Szenen erkennen. Bei Texten geht es um die Erfassung von semantischen Beziehungen und Kontext, sodass die KI in der Lage ist, Bedeutung und Zusammenhang zu verstehen.

Leistungsstarke Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildverarbeitung oder Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer-Modelle für die Sprachverarbeitung sind in der Lage, aus den Trainingsdaten abstrakte Merkmale zu erzeugen, die zu einem besseren „Verständnis“ der Daten führen. Die resultierenden Modelle sind in der Lage, Kontext zu erfassen, Beziehungen herzustellen und auf neue, unbekannte Daten anzuwenden – und das mit einer Genauigkeit, die weit über die menschliche Kapazität hinausgeht.

Damit ein Modell nicht nur auswendig lernt, sondern generalisieren kann, benötigt es eine Vielzahl an Datenpunkten aus verschiedenen Kontexten. Dies stellt sicher, dass das KI-Modell nicht nur auf das Gelernte reagiert, sondern auch flexibel und robust gegenüber neuen, unbekannten Eingaben bleibt. Durch diesen Prozess wird die KI nicht nur „intelligent“, sondern sie entwickelt die Fähigkeit, menschliche Entscheidungsprozesse nachzuahmen und auf eine Vielzahl von Szenarien zu reagieren.

Fortgeschrittene Strategien: Multimodale Ansätze

Multimodale Ansätze ermöglichen es einer KI unterschiedliche Informationsströme zu vereinen und ein tieferes Verständnis der Daten zu entwickeln. Die Stärke liegt darin, unterschiedliche Datenquellen zu vereinen und so eine genauere und umfassendere Analyse zu ermöglichen. In der realen Welt ist es oft nicht nur eine Art von Information, die wir nutzen, um etwas zu verstehen. Ein Bild allein gibt nicht den vollen Kontext und ein Text ohne visuelle Untermalung kann wichtige Nuancen verlieren. Wenn KI-Systeme in der Lage sind, Informationen aus verschiedenen Quellen gleichzeitig zu verarbeiten, können sie kontextuelle Verbindungen zwischen diesen Daten herstellen und ganzheitliche Antworten liefern.

Dieser Prozess wird durch das Zusammenspiel mehrerer spezialisierter Modelle ermöglicht, die gemeinsame Repräsentationen von Text, Bild und anderen Modalitäten lernen. Zum Beispiel könnte ein KI-Modell, das Bilder und begleitende Texte analysiert, lernen, wie beschreibende Worte die Bedeutung von visuellen Elementen beeinflussen und umgekehrt. Auf diese Weise entsteht eine tiefere Verständnisstruktur, die beide Modalitäten – Bild und Text – als miteinander verbundene Quellen von Wissen behandelt, anstatt sie isoliert zu betrachten.

Der Vorteil dieser Ansätze liegt also in ihrer Fähigkeit, den Kontext und die Tiefe von Informationen zu erweitern. Multimodale Modelle helfen der KI, mehrdimensional zu denken und komplexere Aufgaben zu lösen, die weit über das hinausgehen, was mit einer einzigen Datenquelle möglich wäre. 

‍

Besonderheiten menschlicher Sprache für KI-Systeme

Die menschliche Sprache ist vielschichtig und komplex. Sie besteht nicht nur aus Wörtern und Grammatik, sondern auch aus Bedeutungsebenen, Emotionen, Tonalität und weiterem Kontext, der nicht über gesprochenes Wort abgebildet wird. Um KI-Systeme zu befähigen, die zugrunde liegenden Informationen zu extrahieren, müssen sie in der Lage sein, diese Nuancen, Kontexte und Feinheiten zu interpretieren. Zu berücksichtigen gilt es dabei: Der Syntax der Sprache bildet nicht im vollen Rahmen die Semantik der Sprache ab.

Dafür ist vor allem die sog. Sentiment Analysis, also die Identifikation von Emotionen und Stimmungen in Texten, relevant. Ohne ein tiefgehendes Verständnis von Nuancen, Kontext und Feinheiten kann die KI Sprache nicht auf menschenähnliche Weise interpretieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien kann sie jedoch über bloße Worterkennung hinausgehen und tiefere Bedeutungen verstehen.

Mit fortschreitender Entwicklung der KI-Technologien wird die Fähigkeit, menschliche Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch in ihrer vollen Komplexität zu interpretieren, zunehmend ausgereifter. Modelle wie BERT (Google), GPT (OpenAI) und andere fortgeschrittene Sprachmodelle zeigen bereits, wie KI mehrdimensionale Bedeutungen extrahieren und auf ein höheres Niveau der Konversation und Interaktion heben kann. Dennoch bleibt die Herausforderung bestehen: eine immer genauere Erfassung der subtilen Bedeutungen und emotionalen Kontexte, die die menschliche Kommunikation prägen.

Die Integration solcher Systeme in den Alltag – etwa durch intelligente Assistenten, automatisierte Kundenbetreuung oder Echtzeit-Übersetzungsdienste – wird zu einer zunehmend zentralen Rolle in unserem digitalen Leben. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Herausforderung, die ganze Tiefe menschlicher Sprache zu erfassen, noch lange nicht abgeschlossen ist. Ziel ist, dass KI zukünftig nicht nur als Tool, sondern als echter Dialogpartner fungiert.

Diese Technologien versprechen dann nicht nur eine Effizienzsteigerung in der Kommunikation, sondern auch die Möglichkeit, tiefere und empathischere Beziehungen zwischen Mensch und Maschine zu fördern. 

‍

Die Differenzierung von strukturierten und unstrukturierten Daten und Best Practice für Unternehmen findet hier noch einmal ausführliche Erläuterungen.