Inhaltsverzeichnis
Anstatt manuelle Aufgaben zu automatisieren, führt KI häufige, hochvolumige, computergestützte Aufgaben aus. Natürlich sind Menschen immer noch unerlässlich, um das System einzurichten und die richtigen Fragen zu stellen. Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science verändern die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Probleme angehen, um die Entwicklung ihrer jeweiligen Branchen zu verändern.
Logik wird zur Wissensrepräsentation und Problemlösung verwendet, kann aber auch auf andere Probleme angewendet werden. Beispielsweise verwendet der Satplan-Algorithmus Logik zur Planung, und die induktive Logikprogrammierung ist eine Methode zum Lernen. Die Erklärbarkeit ist ein potenzieller Stolperstein für den Einsatz von KI in Branchen, die strengen regulatorischen Anforderungen unterliegen. Beispielsweise unterliegen Finanzinstitute in den Vereinigten Staaten Vorschriften, die von ihnen verlangen, ihre Kreditvergabeentscheidungen zu erläutern. Wenn der Entscheidungsprozess nicht erklärt werden kann, kann das Programm als Black-Box-KI bezeichnet werden.
- Dennoch werden KI-Techniken erfolgreich auf mehrere Aspekte der Cybersicherheit angewendet, darunter die Erkennung von Anomalien, die Lösung des False-Positive-Problems und die Durchführung von Verhaltens-Bedrohungsanalysen.
- Es kann dazu beitragen, das unglaubliche Potenzial von Talenten mit Behinderungen freizusetzen.
- Es ist nur natürlich, dass sich heute jeder irgendwie mit der KI-Technologie verbinden möchte, sei es als Endbenutzer oder als Berufseinsteiger in der künstlichen Intelligenz.
- Bemerkenswerte Fortschritte bei den KI-Fähigkeiten haben zu einer Vielzahl von Innovationen geführt, darunter autonome Fahrzeuge und vernetzte Internet-of-Things-Geräte in unseren Häusern.
- Neuronale Netze können als eine Art mathematische Optimierung angesehen werden – sie führen einen Gradientenabstieg auf einer mehrdimensionalen Topologie durch, die durch Training des Netzes erstellt wurde.
Andere Beispiele für Maschinen mit künstlicher Intelligenz sind Schach spielende Computer und selbstfahrende Autos. Jede dieser Maschinen muss die Konsequenzen jeder ihrer Maßnahmen abwägen, da sich jede Maßnahme auf das Endergebnis auswirkt. Bei selbstfahrenden Autos muss das Computersystem alle externen Daten berücksichtigen und berechnen, um so zu handeln, dass eine Kollision verhindert wird. Diese Modelle verwenden unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen und werden mit riesigen Textmengen trainiert, um zu lernen, wie die menschliche Sprache funktioniert.
Einige Forscher und Vermarkter hoffen, dass das Label Augmented Intelligence, das eine neutralere Konnotation hat, den Menschen hilft zu verstehen, dass die meisten Implementierungen von KI schwach sein werden und einfach Produkte und Dienstleistungen verbessern werden. Beispiele hierfür sind das automatische Auftauchen wichtiger Informationen in Business-Intelligence-Berichten oder das Hervorheben wichtiger Informationen in Rechtsakten. Die schnelle Einführung von ChatGPT und Bard in der gesamten Branche zeigt die Bereitschaft, KI zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung einzusetzen. Sie haben vorgeschlagen, den Begriff Augmented Intelligence zu verwenden, um zwischen KI-Systemen zu unterscheiden, die autonom agieren – Beispiele aus der Populärkultur sind Hal 9000 und The Terminator – und KI-Tools, die Menschen unterstützen. KI in persönlichen Finanzanwendungen wie Intuit Mint oder TurboTax stört Finanzinstitute.
KI wird die Funktionsweise von Gesellschaft und Wirtschaft neu konfigurieren, und es muss ein „großes Ganzes“ darüber nachgedacht werden, was dies für Ethik, Governance und gesellschaftliche Auswirkungen bedeutet. Die Menschen werden die Fähigkeit brauchen, umfassend über viele Fragen nachzudenken und Wissen aus verschiedenen Bereichen zu integrieren. In den Vereinigten Staaten verwenden viele städtische Schulen Algorithmen für Einschreibungsentscheidungen, die auf einer Vielzahl von Überlegungen basieren, wie z. Elternpräferenzen, Nachbarschaftsqualitäten, Einkommensniveau und demografischer Hintergrund.
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.
Wenn Sie wissen, wann und wo Sie diese Projekte integrieren und wann Sie sich an Dritte wenden müssen, können Sie diese Schwierigkeiten minimieren. Beispielsweise kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit verschiedenen Kandidatenmodellen für ein Computer-Vision-Problem experimentieren, z. Unternehmen erkennen zunehmend den Wettbewerbsvorteil der Anwendung von KI-Erkenntnissen auf Geschäftsziele und machen dies zu einer unternehmensweiten Priorität. Beispielsweise können gezielte Empfehlungen von KI Unternehmen helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Viele der Funktionen und Fähigkeiten von KI können zu niedrigeren Kosten, geringeren Risiken, schnellerer Markteinführung und vielem mehr führen.
Die meisten dieser Systeme funktionieren, indem sie das Gesicht einer Person mit einer Reihe von Gesichtern in einer großen Datenbank vergleichen. Trotz dieser Bedenken treiben andere Länder den raschen Einsatz in diesem Bereich voran. Durch ihr „Sharp Eyes“-Programm gleichen die chinesischen Strafverfolgungsbehörden Videobilder, Social-Media-Aktivitäten, Online-Käufe, Reiseaufzeichnungen und persönliche Identitäten in einer „Polizei-Cloud“ ab.
Analysetools mit einer visuellen Benutzeroberfläche ermöglichen es Laien, ein System einfach abzufragen und eine verständliche Antwort zu erhalten. Um die Genauigkeit dieser Modelle zu verbessern, würde der Ingenieur Daten in die Modelle einspeisen und die Parameter abstimmen, bis sie einen vordefinierten Schwellenwert erreichen. Dieser Schulungsbedarf, gemessen an der Modellkomplexität, wächst jedes Keynote Speaker Künstliche Intelligenz Jahr exponentiell. KI muss mit vielen Daten trainiert werden, um die richtigen Vorhersagen zu treffen. Die einfache Datenkennzeichnung und die kostengünstige Speicherung und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglichen eine stärkere Entwicklung und Schulung von Algorithmen.
Lesen Sie die neuesten Artikel, um zu verstehen, wie die Branche und Ihre Kollegen diese Technologien angehen. Um das Beste daraus zu machen, benötigen Sie Fachwissen zum Erstellen und Verwalten Ihrer KI-Lösungen in großem Maßstab. Ein erfolgreiches KI-Projekt erfordert mehr als nur die Einstellung eines Datenwissenschaftlers. Unternehmen müssen die richtigen Tools, Prozesse und Managementstrategien implementieren, um den Erfolg mit KI sicherzustellen.
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.
Verarbeitung Natürlicher Sprache
Diese Fähigkeit wird von vielen als KI bezeichnet, aber maschinelles Lernen ist eigentlich eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Wenn Sie mehr über die faszinierenden und sich schnell entwickelnden Technologien der künstlichen Intelligenz wissen möchten, decken wir alles ab, von maschinellem Lernen und allgemeiner KI bis hin zu neuronalen Netzen. Das Konzept basiert auf der psychologischen Prämisse zu verstehen, dass andere Lebewesen Gedanken und Emotionen haben, die das Verhalten des eigenen Selbst beeinflussen. In Bezug auf KI-Maschinen würde dies bedeuten, dass die KI verstehen könnte, wie Menschen, Tiere und andere Maschinen sich fühlen und durch Selbstreflexion und Entschlossenheit Entscheidungen treffen und diese Informationen dann nutzen könnten, um eigene Entscheidungen zu treffen. Ist eine Art maschinelles Lernen, das Eingaben durch eine biologisch inspirierte neuronale Netzwerkarchitektur führt.
Als Menschen waren wir schon immer von technologischen Veränderungen und Fiktionen fasziniert, und gerade jetzt leben wir inmitten der größten Fortschritte unserer Geschichte. Künstliche Intelligenz hat sich als das nächste große Ding im Technologiebereich herauskristallisiert. Organisationen auf der ganzen Welt entwickeln bahnbrechende Innovationen in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Künstliche Intelligenz wirkt sich nicht nur auf die Zukunft jeder Branche und jedes Menschen aus, sondern fungiert auch als Haupttreiber für neue Technologien wie Big Data, Robotik und IoT. In Anbetracht seiner Wachstumsrate wird es auf absehbare Zeit weiterhin als technologischer Innovator fungieren.
Training Und Entwicklung Von KI-Modellen
Wenn Sie mit der Verwendung künstlicher Intelligenz zum Erstellen einer Anwendung beginnen, ist es hilfreich, klein anzufangen. Indem Sie ein relativ einfaches Projekt erstellen, wie zum Beispiel Tic-Tac-Toe, lernen Sie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennen. Learning by Doing ist eine großartige Möglichkeit, jede Fähigkeit zu verbessern, und künstliche Intelligenz ist da nicht anders. Sobald Sie ein oder mehrere kleinere Projekte erfolgreich abgeschlossen haben, sind der Reise der künstlichen Intelligenz keine Grenzen mehr gesetzt.
So Verwenden Sie ChatGPT: Was Sie Jetzt Wissen Müssen
Bundesbeamte müssen sich überlegen, wie sie mit künstlicher Intelligenz umgehen. Wie bereits erwähnt, gibt es viele Probleme, die von der Notwendigkeit eines verbesserten Datenzugriffs bis hin zur Behandlung von Voreingenommenheit und Diskriminierung reichen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass diese und andere Bedenken berücksichtigt werden, damit wir die Vorteile dieser neuen Technologie voll ausschöpfen können. Da sich KI-Anwendungen in vielen Bereichen beschleunigen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir unsere Bildungseinrichtungen für eine Welt neu gestalten, in der KI allgegenwärtig sein wird und Schüler eine andere Art von Ausbildung benötigen, als sie derzeit erhalten. Derzeit erhalten viele Schüler keinen Unterricht in den Fähigkeiten, die in einer von KI dominierten Landschaft benötigt werden.
Die Meinung von Experten und Brancheninsidern ist gemischt, wobei beträchtliche Fraktionen sowohl besorgt als auch unbesorgt über das Risiko einer eventuell übermenschlich fähigen KI sind. Stephen Hawking, Microsoft-Gründer Bill Gates, Geschichtsprofessor Yuval Noah Harari und SpaceX-Gründer Elon Musk haben alle ernsthafte Bedenken geäußert über die Zukunft der KI. Prominente Tech-Titanen wie Peter Thiel und Musk haben mehr als 1 Milliarde US-Dollar für gemeinnützige Unternehmen bereitgestellt, die sich für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung einsetzen, wie OpenAI und das Future of Life Institute. Mark Zuckerberg hat gesagt, dass künstliche Intelligenz dabei hilfreich ist gegenwärtige Form und wird den Menschen weiterhin helfen. Andere Experten argumentieren, dass die Risiken weit genug in der Zukunft liegen, um es nicht wert zu sein, erforscht zu werden, oder dass Menschen aus der Perspektive einer superintelligenten Maschine wertvoll sein werden. Rodney Brooks hat insbesondere gesagt diese „böswillige“ KI ist noch Jahrhunderte entfernt.