Was Ist Künstliche Intelligenz KI? Wie Funktioniert KI?

Inhaltsverzeichnis

image

Automatisierung senkt Kosten und bringt ein neues Maß an Konsistenz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in Geschäftsprozesse; Tatsächlich sehen einige Accenture-Kunden Zeiteinsparungen von 70 Prozent. Noch überzeugender ist jedoch die Fähigkeit der KI, das Wachstum voranzutreiben. Unternehmen, die erfolgreich skalieren, sehen eine dreifache Rendite ihrer KI-Investitionen im Vergleich zu Unternehmen, die in der Pilotphase feststecken.

Derzeit herrscht beispielsweise ein Mangel an Datenwissenschaftlern, Informatikern, Ingenieuren, Programmierern und Plattformentwicklern. Dies sind Fähigkeiten, die Mangelware sind; Wenn unser Bildungssystem nicht mehr Menschen mit diesen Fähigkeiten hervorbringt, wird es die KI-Entwicklung einschränken. In einigen Sektoren, in denen es einen erkennbaren öffentlichen Nutzen gibt, können Regierungen die Zusammenarbeit erleichtern, indem sie eine Infrastruktur aufbauen, die Daten teilt. Dies ermöglicht es Forschern, Wirksamkeit und Wirksamkeit zu bewerten und Empfehlungen zu den besten medizinischen Ansätzen zu geben, ohne die Privatsphäre einzelner Patienten zu gefährden.

Künstliche Intelligenz wurde auch als unsere letzte Erfindung angepriesen, eine Schöpfung, die bahnbrechende Werkzeuge und Dienste erfinden würde, die unsere Lebensführung exponentiell verändern würden, indem sie hoffentlich Streit, Ungleichheit und menschliches Leid beseitigen würden. Umfangreiche Forschungen zur künstlichen Intelligenz unterteilen sie auch in zwei weitere Kategorien, nämlich starke künstliche Intelligenz und schwache künstliche Intelligenz. Die Begriffe wurden von John Searle geprägt, um die Leistungsniveaus in verschiedenen Arten von KI-Maschinen zu unterscheiden. Dies ist die häufigste Form von KI, die Sie derzeit auf dem Markt finden würden. Diese Systeme der künstlichen Intelligenz sind darauf ausgelegt, ein einziges Problem zu lösen, und wären in der Lage, eine einzelne Aufgabe wirklich gut auszuführen. Das Empfehlen eines Produkts für einen E-Commerce-Benutzer oder das Vorhersagen des Wetters.

  • Der Aufbau anpassungsfähiger Systeme, die während der Arbeit lernen, hat das Potenzial, die Effektivität und Effizienz zu verbessern.
  • Ein KI-Analyst/Spezialist muss über einen guten Hintergrund in den Bereichen Programmierung, Systemanalyse und Computerstatistik verfügen.
  • Dies führte zu philosophischen Argumenten über den Geist und die ethischen Konsequenzen der Schaffung künstlicher Wesen, die mit menschenähnlicher Intelligenz ausgestattet sind; Diese Fragen wurden bereits seit der Antike von Mythos, Fiktion und Philosophie untersucht.
  • Jeder wird mit Datenbanken gefüttert, um zu lernen, was er ausgeben soll, wenn ihm während des Trainings bestimmte Daten präsentiert werden.
  • Diese Art von Algorithmen kann komplexe Aufgaben bewältigen und Urteile fällen, die das replizieren oder übertreffen, was ein Mensch tun könnte.

Im Gesundheitswesen beinhalten die vorherrschenden Anwendungen von NLP die Erstellung, das Verständnis und die Klassifizierung von klinischer Dokumentation und veröffentlichter Forschung. NLP-Systeme können unstrukturierte klinische Notizen zu Patienten analysieren, Berichte erstellen, Patienteninteraktionen transkribieren und Konversations-KI durchführen. Von Sitzungssälen bis zu Fabrikhallen, von Callcentern bis zu Logistikflotten und von Regierungen bis hin zu Risikokapitalgebern nutzen Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen KI für eine Reihe von Vorteilen. Ob es darum geht, einen digitalen Assistenten zur Automatisierung von Aufgaben oder virtuelle Agenten bei einem Einzelhändler zur Lösung eines Kundenproblems zu bekommen, KI-Technologien helfen Menschen dabei, Dinge effizienter zu erledigen. Unabhängig davon, ob sie eine Ethikkommission aufbauen oder ihren Ethikkodex überarbeiten, müssen Unternehmen einen Governance-Rahmen schaffen, um ihre Investitionen zu steuern und ethische, rechtliche und regulatorische Risiken zu vermeiden.

Projekte

Ein breites Spektrum an Standards für KI-Daten, -Leistung und -Governance sind – und werden zunehmend – eine Priorität für die Nutzung und Schaffung einer vertrauenswürdigen und verantwortungsbewussten KI. Investopedia verlangt von Autoren, dass sie Primärquellen verwenden, um ihre Arbeit zu unterstützen. Dazu gehören Whitepaper, Regierungsdaten, Originalberichte und Interviews mit Branchenexperten.

Planungsalgorithmen durchsuchen Bäume von Zielen und Unterzielen und versuchen, einen Weg zu einem Ziel zu finden, ein Prozess, der Mittel-Zweck-Analyse genannt wird. Robotikalgorithmen zum Bewegen von Gliedmaßen und Greifen von Objekten verwenden lokale Suchen im Konfigurationsraum. Mitte der 1980er Jahre wurde das Interesse an neuronalen Netzen und "Connectionismus" von Geoffrey Hinton, David Rumelhart und anderen wiederbelebt. Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme, Grey-System-Theorie, evolutionäre Berechnungen und viele Tools aus der Statistik oder mathematischen Optimierung. Künstliche Intelligenz ist Intelligenz – Wahrnehmung, Synthese und Ableitung von Informationen –, die von Maschinen demonstriert wird, im Gegensatz zu Intelligenz, die von nichtmenschlichen Tieren oder Menschen gezeigt wird.

Zu den größten Hindernissen, die Unternehmen daran hindern, KI effektiv in ihren Unternehmen einzusetzen, gehören die Data-Engineering- und Data-Science-Aufgaben, die erforderlich sind, um KI-Fähigkeiten in neue Apps einzubinden oder neue zu entwickeln. Alle führenden Cloud-Anbieter führen ihre eigenen Marken-AI-as-Service-Angebote ein, um die Datenvorbereitung, Modellentwicklung und Anwendungsbereitstellung zu optimieren. Zu den wichtigsten Beispielen gehören AWS AI Services, Google Cloud AI, Microsoft Azure AI-Plattform, IBM AI-Lösungen und Oracle Cloud Infrastructure AI Services. Steigerungen der Rechenleistung und eine Explosion von Daten lösten Ende der 1990er Jahre eine KI-Renaissance aus, die den Weg für die bemerkenswerten Fortschritte in der KI bereitete, die wir heute sehen. Die Kombination von Big Data und erhöhter Rechenleistung hat zu Durchbrüchen in NLP, Computer Vision, Robotik, maschinellem Lernen und Deep Learning geführt. Im Jahr 1997, als sich die Fortschritte in der KI beschleunigten, besiegte IBMs Deep Blue den russischen Schachgroßmeister Garry Kasparov und wurde damit das erste Computerprogramm, das einen Schachweltmeister besiegte.

Alles, was benötigt wird, sind Daten, die robust genug sind, damit Algorithmen nützliche Muster erkennen können. Daten können in Form von digitalen Informationen, Satellitenbildern, visuellen Informationen, Text oder unstrukturierten Daten vorliegen. Dies sind mathematische Modelle, deren Struktur und Funktionsweise lose auf der Verbindung zwischen Neuronen im menschlichen Gehirn basieren und die Art und Weise nachahmen, wie sie sich gegenseitig Signale senden.

Was Ist Künstliche Intelligenz Im Jahr 2023? Arten, Trends Und Zukunft Davon?

Es wird in der Genomik, Bild- und Videoverarbeitung, Materialien, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik, Überwachung des drahtlosen Spektrums und mehr eingesetzt. Diese Technologien müssen vertrauenswürdig sein und für eine verantwortungsvolle Praxis und Nutzung von KI entwickelt werden. Vertrauenswürdige KI-Systeme haben sich als valide und zuverlässig, sicher und belastbar, rechenschaftspflichtig und transparent, erklärbar und interpretierbar, datenschutzfreundlich und fair mit schädlicher Voreingenommenheit erwiesen. Maschinelles Lernen, ein Bereich der künstlichen Intelligenz, ist die Idee, dass sich ein Computerprogramm unabhängig von menschlichem Handeln an neue Daten anpassen kann.

image

Die neuronalen Netze enthalten eine Reihe von verborgenen Schichten, durch die die Daten verarbeitet werden, sodass die Maschine beim Lernen „tief“ gehen, Verbindungen herstellen und Eingaben gewichten kann, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Die KI-Technologie verbessert die Leistung und Produktivität von Unternehmen, indem sie Prozesse oder Aufgaben automatisiert, die früher menschliche Kraft erforderten. Beispielsweise nutzt Netflix maschinelles Lernen, um ein Maß an Personalisierung bereitzustellen, das dem Unternehmen geholfen hat, seinen Kundenstamm um mehr als 25 Prozent zu vergrößern. Deep Learning und maschinelles Lernen unterscheiden sich darin, wie jeder Algorithmus lernt. Deep Learning automatisiert einen Großteil des Teils der Merkmalsextraktion des Prozesses, eliminiert einige der erforderlichen manuellen menschlichen Eingriffe und ermöglicht die Verwendung größerer Datensätze.

Die verschiedenen Teilgebiete der KI-Forschung sind auf bestimmte Ziele und den Einsatz bestimmter Werkzeuge ausgerichtet. Zu den traditionellen Zielen der KI-Forschung gehören Argumentation, Wissensrepräsentation, Planung, Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wahrnehmung und die Fähigkeit, Objekte zu bewegen und zu manipulieren. Um diese Probleme zu lösen, haben KI-Forscher eine Keynote Speaker Künstliche Intelligenz breite Palette von Problemlösungstechniken angepasst und integriert, darunter Suche und mathematische Optimierung, formale Logik, künstliche neuronale Netze und Methoden, die auf Statistik, Wahrscheinlichkeit und Ökonomie basieren.

Das Folgende ist ein kurzer Überblick über einige der wichtigsten Ereignisse in der KI. Die Technologie der künstlichen Intelligenz nimmt viele Formen an, von Chatbots über Navigations-Apps bis hin zu tragbaren Fitness-Trackern. Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Bandbreite potenzieller KI-Anwendungen. Ist auch nicht in der Lage, zukünftige Züge zu bewerten, sondern verlässt sich auf sein eigenes neuronales Netzwerk, um Entwicklungen des aktuellen Spiels zu bewerten, was ihm in einem komplexeren Spiel einen Vorteil gegenüber Deep Blue verschafft.

Bestehende Gesetze zur Diskriminierung in der physischen Wirtschaft müssen auf digitale Plattformen ausgeweitet werden. Dies wird dazu beitragen, die Verbraucher zu schützen und Vertrauen in diese Systeme als Ganzes aufzubauen. Aus diesen Gründen haben sowohl Landes- als auch Bundesregierungen in KI-Humankapital investiert. Es könnte öffentlich-private Datenpartnerschaften geben, die staatliche und geschäftliche Datensätze kombinieren, um die Systemleistung zu verbessern.

Da sich der Hype um KI beschleunigt hat, haben Anbieter sich bemüht, die Nutzung von KI durch ihre Produkte und Dienstleistungen zu fördern. Oft ist das, was sie als KI bezeichnen, einfach eine Komponente der Technologie, wie zum Beispiel maschinelles Lernen. KI erfordert eine Grundlage aus spezialisierter Hardware und Software zum Schreiben und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen. Keine einzelne Programmiersprache ist gleichbedeutend mit KI, aber Python, R, Java, C und Julia haben Funktionen, die bei KI-Entwicklern beliebt sind. Das vielleicht am schwierigsten zu lösende Problem angesichts der heutigen Technologien ist die Transparenz.

Viele KI-Algorithmen – insbesondere Deep-Learning-Algorithmen, die für die Bildanalyse verwendet werden – sind praktisch unmöglich zu interpretieren oder zu erklären. Wenn ein Patient darüber informiert wird, dass ein Bild zu einer Krebsdiagnose geführt hat, wird er oder sie wahrscheinlich wissen wollen, warum. Deep-Learning-Algorithmen und sogar Ärzte, die im Allgemeinen mit ihrer Operation vertraut sind, können möglicherweise keine Erklärung liefern. Wenn eine stärkere Einbeziehung der Patienten zu besseren Gesundheitsergebnissen führt, können dann KI-basierte Fähigkeiten bei der Personalisierung und Kontextualisierung der Versorgung wirksam sein? Es gibt bereits eine Reihe von Forschungsstudien, die darauf hindeuten, dass KI bei wichtigen Gesundheitsaufgaben wie der Diagnose von Krankheiten genauso gut oder besser als Menschen abschneiden kann.

Andere Argumente diskutieren die Ethik der künstlichen Intelligenz und ob intelligente Systeme wie Roboter mit den gleichen Rechten wie Menschen behandelt werden sollten. Die Technologie kann in vielen verschiedenen Sektoren und Industrien angewendet werden. KI wird in der Gesundheitsbranche getestet und eingesetzt, um Medikamente zu dosieren und verschiedene Behandlungen zu verteilen, die auf bestimmte Patienten zugeschnitten sind, und um chirurgische Eingriffe im Operationssaal zu unterstützen.

Das Finden einer nachweislich richtigen oder optimalen Lösung ist für viele wichtige Probleme unlösbar. Soft Computing ist eine Reihe von Techniken, einschließlich genetischer Algorithmen, Fuzzy-Logik und neuronaler Netze, die Ungenauigkeiten, Unsicherheiten, Teilwahrheiten und Annäherungen tolerieren. Soft Computing wurde Ende der 80er Jahre eingeführt und die erfolgreichsten KI-Programme des 21. In den 2010er Jahren waren KI-Anwendungen das Herzstück der kommerziell erfolgreichsten Computerbereiche und sind zu einem allgegenwärtigen Merkmal des täglichen Lebens geworden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu lesen und zu verstehen.