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.
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. 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. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 3
Intelligentes Handeln
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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. 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. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 5
Handlungsgrundlagen und -verfahren
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▪ 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. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 6
Daten über Silogrenzen integrieren
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L1
Mapping
7. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 7
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Informations-Overflow beherrschenL2
Annotation
8. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 8
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Verlässlichkeit erhöhenL3
9. Technische Hochschule Brandenburg • Studiengang Wirtschaftsinformatik Seite 9
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Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies
Enterprise
Taxonomy and
Ontology
Management
Quelle: Gartner Inc., 2017
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. 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
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synonym
hyponoym
abbrv
Product
Concept
label
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• Requested
• Planned
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• Deprecated
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Release
Physical
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SKOS-XL
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successorOf
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predecessorOf
isSimilarTo
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isPartOf
isVersionOf
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usedBy
labelRelation
labelRelation
InContext
Software-Herstellung
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. 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
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