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Roboter spielen besser Schach, gewinnen mehr Pokerpartien als die besten Pokerspieler und fahren bald auch besser und fehlerfreier Auto. Aber sind sie zukünftig auch die besseren Ärzte und erzielen die höheren Zinsen mit unserem Geld?
Erfahren Sie im Beitrag des Mathematikers und Software-Ingenieurs Hans J. Hildebrandt, warum Künstliche Intelligenz langfristig bessere Renditen erwirtschaften und auch zu schnelleren Diagnosen in der Medizin führen kann.
Mit dem Ziel, unter Verwendung Künstlicher Intelligenz die Rendite zu steigern, arbeiten internationale Schwergewichte der Vermögensverwaltung an selbständig denkenden, handelnden und entscheidenden Robotern. Beispielsweise nutzen große Hedgefonds Satellitenbilder von Fabrikanlagen weltweit, um die Auslastung der Produktionsstätten zu bewerten und diese unzähligen Daten in Mega-Rechnern mit dem Ziel einzuspeisen, hierdurch auf fundamentaler Basis die Entwicklung der Unternehmensaktien und der Börsenkurse früher und besser vorherzusagen.
Schon 2007 erkannte man in den USA, dass die zeitaufwändige Beratung von Anlegern mit kleineren Geldbeträgen auf ihren Konten unwirtschaftlich ist und diese daher oftmals von einer persönlichen Anlageberatung ausgeschlossen wurden. Die Folge waren die ersten digitalen Vermögensverwaltungen, bei denen auf Algorithmen basierende Systeme automatische Empfehlungen zur Vermögensanlage geben und diese auch direkt an den Märkten ausführen, wenn dies vom Anleger gewünscht wird. Der digitale Vermögensverwalter verfolgt börsentäglich die Entwicklung von Wertpapieren, analysiert diese und nimmt, wenn dies gewünscht wird, Anpassungen im Depot vor. Der Zeitaufwand des privaten Anlegers für seine Investments ist minimal und er kann dadurch mehr Zeit in andere Bereiche seines Lebens investieren.
Mit Betterment und Wealthfront kamen 2008 die ersten Robo Advisor auf den Markt. Anfangs von Bankern bestaunt und belächelt, doch schon nach kurzer Zeit als potenzielle Gefahrenquelle für ihr Geschäftsmodell erkannt, versuchten die Banken und Aufsichtsbehörden nach Möglichkeiten zu suchen, die neuartigen Beratungsroboter als Finanzdienstleistung zu behindern oder gänzlich zu unterbinden. Mittlerweile hat sich die als Nischenprodukt gestartete automatisierte Vermögensverwaltung als echte Alternative am Anlegermarkt etabliert.
Liquides Kapital ist bekanntlich genug vorhanden. Das Sparvolumen der Kleinsparer ist so hoch wie nie zuvor. Das Beratungsangebot der Banken schrumpft seit Jahren. Und kleine Sparer werden in steigendem Maße kategorisch von kompetenter Anlageberatung ausgeschlossen, weil diese für die Banken unwirtschaftlich ist. Das Sparbuch ist zudem auch für die Banken immer noch eine lukrative Möglichkeit, liquides Kapital ohne nennenswerte Gegenleistung jederzeit zur Verfügung zu haben. Da verwundert es nicht, dass auf den Sparbüchern so viel Geld liegt wie nie zuvor.
Ein weiterer Grund ist zweifellos auch, dass das Sparbuch sehr einfach zu verstehen und seit Generationen bekannt ist und keine weitergehenden Entscheidungen erfordert. Zwischenzeitlich gibt es auch in Deutschland, Österreich und der Schweiz zahlreiche Finanzunternehmen, welche Robo-Advisors für Index-Fonds anbieten. Diese verfügen bisher nur über einen Automatismus zur Vermögensberatung und -anlage, jedoch nicht über Künstliche Intelligenz. Dies wäre jedoch ein logischer nächster Schritt. Daher forschen einige Anbieter mit Hochdruck an noch intelligenteren Konzepten.
Emotionen beherrschen den Markt. Diese Weisheit ist so alt wie der Handel an der Börse selber.
Das vollautomatische Handelsmodul ET32 mit Künstlicher Intelligenz und Textmining kennt Emotionen wie Ungeduld, Sorge, Angst oder Gier nicht. Es hat die Vorgabe, erst ab einer Erfolgswahrscheinlichkeit von mindestens 70 % Trades zu öffnen und erhöht diese von den Entwicklern gesetzte Vorgabe seit Monaten völlig selbständig, weil es ihr gelingt, die vorgegebene Durchschnittsrendite von 4 % monatlich auch so zu erreichen. Lieber nimmt es einen Monat mit nur geringem Gewinn in Kauf, zugunsten der Konstanz. Die Künstliche Intelligenz innerhalb ET32 hat vor einigen Monaten begonnen (Stand: Januar 2020), ohne das Zutun der Entwickler die Mindest-Erfolgswahrscheinlichkeit für das Öffnen von Trades anzuheben.
Warum? Zuerst ging der Erfinder von ET32, Hans J. Hildebrandt, davon aus, dass der Grund ein Fehler in der Logik oder dem Code wäre. Bis sich ein anfänglicher Verdachtsmoment erhärtete: Da ET32 neben der Künstlichen Intelligenz auch Text Mining in Newsforen, Newsportalen und Suchmaschinen betreibt und dort die einhellige Meinung vorherrscht, dass ein jährlicher Ertrag über 30 % beinahe schon unglaubwürdig ist und eine konstante Entwicklung einer Performance wichtiger als ein deutlich über dem Durchschnitt liegender Ertrag ist, hat dies die mitlesende Künstliche Intelligenz dazu animiert, die Konstanz der Ergebnisse auf Kosten des Jahres-Ertrags zu erhöhen. Und dies erreicht das Modul am einfachsten, indem es Trades mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit zwischen 70 und 75 % ausschließt. Obwohl die Vorgabe der Entwickler lautete, Trades ab einer Erfolgswahrscheinlichkeit von 70 % wahrzunehmen! Dass dieses selbständige Agieren der KI der bisherigen Performance nicht geschadet hat, zeigen die Handelsergebnisse der letzten 24 Monate: 2019 wurde ein Zuwachs von 41 % erzielt und 83 % aller Trades im Gewinn geschlossen. Anleger können das Handelsmodul seit Herbst 2018 ab einem Handelskapital von 10.000 Euro oder Franken auf ihrem eigenen Handelskonto nutzen.
Wie das Fachblatt "Nature Medicine" Ende 2018 berichtete, ist es einem Team von Wissenschaftlern aus Deutschland, den USA und Israel gelungen, ein Programm namens DeepGestalt zu entwickeln, welches 200 Erbkrankheiten erkennt und bei einem Anfangsverdacht die Zahl der möglichen genetischen Ursachen eingrenzt. Dies ermöglicht es den Ärzten, deutlich früher als gewöhnlich eine Diagnose mit hoher Sicherheit zu stellen.
DeepGestalt vergleicht Frontalaufnahmen von Gesichtern und erkennt durch die Analyse von 130 Punkten charakteristische Merkmale. Hierfür wurde die Künstliche Intelligenz mit einem Datensatz von mehr als 17.000 Fotos ähnlich einem Neuronalen Netzwerk darauf trainiert, im Vergleich zu anderen Patientenfotos Übereinstimmungen zu ermitteln. Bisher ist nur eine Verdachtsdiagnose möglich, eine Zuverlässigkeit bei einzelnen Erbkrankheiten von 97 % ist jedoch sehr hilfreich, wenn man bedenkt, dass Betroffene bisher nicht selten eine jahre- bis jahrzehntelange Arzt-Odyssee auf sich nahmen, um herauszufinden, welche Therapien Hilfe oder Erleichterung bringen können.
Sollten Ärzte zukünftig besser voraussagen können, welches Medikament für einen erkrankten Patienten die besten Heilungschancen erwarten lässt? Zahlreiche Universitäten forschen seit Jahren an Programmen mit Künstlicher Intelligenz, welche hierbei wertvolle Arbeit leisten soll. Ein Forscherteam der Uni Saarland soll genetische und molekulare Eigenschaften eines Tumors sichtbar machen und Ärzte bei der Auswahl geeigneter Medikamente unterstützen.
Die Feststellung eines Tumors gleicht oft der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Unterschiedliche Krebserkrankungen können auf einer unzähligen Kombination von Vorgängen in den Zellen führen.
Warum entsteht ein Tumor? Warum wächst er, oder warum und wohin streut er? Können Kettenreaktionen entstehen, welche darauf zurückzuführen sind, dass bestimmte Proteine aktiv statt inaktiv sind? Werden Gene an- oder abgeschaltet oder einige Signalwege verändert? Diese schier zahllosen Fragen und die Vielfalt an Ursachen stellt Ärzte oft vor unüberwindbare Herausforderungen. Es gibt heute schon hochwirksame Medikamente. Welches jedoch die optimale Wirksamkeit darstellt, ist oft nicht sofort klar. Die Behandlung nach dem Gießkannenprinzip führt nicht selten zu Resistenzen und Kollateralschäden. Sehr oft mit unerwünschten mentalen und gesundheitlichen Folgen für die Patienten.
Die Künstliche Intelligenz agiert als Assistenzsystem und zeigt den Ärzten, wie der Tumor beschaffen ist, welche Mutationen entstanden oder in Zukunft zu erwarten sind, welche Gene in Mitleidenschaft gezogen wurden und welche Werkzeuge idealerweise eingesetzt werden könnten, um den Tumor einzudämmen oder zu behandeln. Für die Ärzte wird der Tumor besser durchschaubar.
Eine kalifornische Technologiefirma hat schon vor einigen Jahren ein bahnbrechendes Konzept für Künstliche Intelligenz entwickelt, welches der Evolutionstheorie von Charles Darwin abgeleitet ist und genutzt wird, um immer bessere und intelligente Roboter zu einer stetigen Verbesserung auch bei der Krebsforschung zu erschaffen. Ziel ist es, zahlreiche Roboter zu gewinnen, welche alle über unterschiedliche Stärken, Motivationen und Erfahrungen verfügen und diese zahlreichen Roboter vor jedem Lern- oder Entscheidungsprozess abstimmen zu lassen.
Im Grunde genommen wird hier die natürliche Selektion in der Evolution nachgebildet. Daher werden diese Berechnungsvorgänge auch als evolutionäre Algorithmen bezeichnet. Die Hoffnung ist, im Laufe der Zeit eine Population von Bots zu erschaffen, welche die zukünftige Forschung entscheidend vorwärtsbringen. Und hier schließt sich der Kreis: Dieser genetische Algorithmus wurde auch in der zuvor beschriebenen Software ET32 integriert und erreicht durch die stetig steigende Lernerfahrung konstant höhere Erfolgsraten. Ein gutes Beispiel, wie zwei Forscherteams mit unterschiedlicher Motivation forschen und beide Seiten anschließend ihre Erkenntnisse so kombinieren, dass dies nicht nur der Gesundheit, sondern auch dem Kontostand zuträglich ist.
© "Schnellere Diagnosen und bessere Renditen mit Künstlicher Intelligenz? Wie zwei Forscherteams mit unterschiedlicher Motivation forschen und ihre Erkenntnisse kombinieren": Ein Fachartikel von Hans J. Hildebrandt (Autor, Mathematiker, Software-Ingenieur und Erfinder von ET32). Abbildungen (5): pixabay.com (CC0, Public Domain Lizenz) | 01/2020.
Tipps zum Trading: Binäre Optionen – Das Recht auf Aktienkauf zu einem im Voraus festgelegten Preis zu kaufen oder zu verkaufen, ist eine von vielen Varianten der Geldanlage.
GmbH-Gründung: Treffen Sie die richtige Entscheidung – Für viele ist es ein Traum, sein eigener Chef, also nicht mehr fremdbestimmt zu sein und eigene Entscheidungen treffen zu können.
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