Im Jahr 2006 prägte der britische Mathematiker Clive Humby den berühmten Satz "Daten sind das neue Öl". Aber Daten allein sind ein Wirrwarr von Zahlen. Wie ein Künstler, der eine Masse Ton in eine schöne Skulptur verwandelt, muss jemand – oder etwas – diesen Figuren eine Bedeutung geben. Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die maßgeblich dazu beigetragen hat, die ständig wachsende Menge an Daten, die wir täglich sammeln und im Geschäft speichern, zu verstehen.
Insbesondere die Entwicklung einer Technik des maschinellen Lernens (ML) namens Deep Learning hat alle möglichen Bereiche revolutioniert, von Spielen wie Schach und Go bis hin zu den sehr menschlichen Fähigkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Sprach- und Bilderkennung. Es ist kein Wunder, dass sich die Luftfahrtindustrie, wie viele andere auch, dem maschinellen Lernen zugewandt hat, um ihre Datenberge zu durchsuchen und Kundenentscheidungen, Reisenachfrage oder Zahlungsbereitschaft zu unterstützen.
Menschliches Wissen und maschinelles Lernen zusammenbringen
Doch Deep Learning allein hat, wie alle Technologien, seine Grenzen. Zum einen sind die Schlussfolgerungen, zu denen künstliche Intelligenz gelangt, nur so gut wie die Daten, die sie verwendet, und der Zugriff auf große Mengen genauer und kuratierter Daten ist oft schwierig, teuer oder unpraktisch. Zweitens benötigen die neuronalen Netze, die Deep Learning ermöglichen, Unmengen an Hardware und Energie, um sie zu trainieren. Und schließlich gibt es eine inhärente Schwäche von Deep-Learning-Modellen: Da sich KI-Systeme im Laufe der Zeit selbst trainieren, können die Entscheidungen, die sie treffen, undurchsichtig sein. Dies macht Deep-Learning-Modelle ungeeignet für stark regulierte Branchen, in denen Transparenz und Verantwortlichkeit des Entscheidungsprozesses von größter Bedeutung sind.
Um diesen Einschränkungen zu begegnen, konzentrieren sich KI-Forscher nun auf die Entwicklung von wissensbewussten KI-Systemen (KAAI). Durch die Integration von menschlichem Wissen in maschinelles Lernen können wir die benötigte Datenmenge erheblich reduzieren, die Zuverlässigkeit erhöhen und transparentere maschinelle Lernsysteme bauen. Zum Beispiel sieht Software für ein Finanzunternehmen drastisch anders aus als Software für ein Pharmaunternehmen oder für eine Fluggesellschaft. Durch die Integration von "Domänenwissen" oder Wissen von menschlichen Fachexperten mit maschinellen Lernmodellen können wir verfeinerte Deep-Learning-Modelle entwerfen.
Wie können Fluggesellschaften von wissensbewusster KI profitieren?
Wir bei Amadeus haben eine starke Erfolgsbilanz bei der Entwicklung von Domänenwissensmodellen für die Luftfahrtindustrie, insbesondere wenn es darum geht, die Wahlmöglichkeiten der Kunden zu modellieren, die Reisenachfrage vorherzusagen oder die Zahlungsbereitschaft der Reisenden für verschiedene Angebote zu bestimmen. In jüngster Zeit haben wir eine anerkannte Expertise in modernen KI-Technologien wie Deep Learning, Recommender-Systemen, Reinforcement Learning oder generativen Adversarial Networks entwickelt. Aus diesem Grund sind wir in einer sehr guten Position, um hybrides maschinelles Lernen zu erforschen, das darauf abzielt, die Effizienz von Wissensmodellen im menschlichen Bereich mit der Flexibilität der rein datengetriebenen Ansätze des maschinellen Lernens zu kombinieren. Mit diesem hybriden Ansatz können wir das Beste aus beiden Welten herausholen.
Zum Beispiel haben wir kürzlich eine Studie veröffentlicht
Es wird gezeigt, wie menschliches Domänenwissen von Fluggesellschaften genutzt werden kann, um die enorme Datenmenge zu generieren, die für das Training eines Offline-Deep-Reinforcement-Learning-Modells zur Verbesserung der Preisoptimierung in Airline-Umsatzmanagementsystemen erforderlich ist. Um noch einen Schritt weiter zu gehen, arbeiten wir derzeit an einem Hybridmodell zur Preisoptimierung inAmadeus Fluggesellschaften Revenue Management
Kombination von Domänenwissen und maschinellem Lernen.
Und das ist erst der Anfang: Dank der Fülle an Daten und unserer Airline-Expertise können wir den Mond erreichen. Sie werden bald von unserem Schritt hin zu wissensbewusster Künstlicher Intelligenz im Umsatzmanagement von Fluggesellschaften hören. Bleiben Sie dran!
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