Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Kombination von Technologien, die es einem Computer ermöglichen, eine Vielzahl fortgeschrittener Operationen durchzuführen, wie etwa das Sehen, Verstehen und Übersetzen gesprochener und geschriebener Sprache, die Analyse von Daten, die Abgabe von Empfehlungen usw. Wenn Sie mehr über die faszinierenden und sich schnell entwickelnden Technologien der künstlichen Intelligenz erfahren möchten, dann behandeln wir alles von den Beständen über ihre Anwendung bis hin zur Verwendung auf Ihrem Computer. Lasst uns anfangen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weites Feld der Informatik, das sich mit der Schaffung intelligenter Maschinen befasst, die in der Lage sind, Tätigkeiten auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Auch die Wissenschaft und Technik der Entwicklung intelligenter Geräte, insbesondere intelligenter Computerprogramme, werden als Teil der künstlichen Intelligenz betrachtet. Während KI eine interdisziplinäre Disziplin mit vielen Techniken ist, führen insbesondere Fortschritte beim maschinellen Lernen und Deep Learning zu einem Paradigmenwechsel in fast allen Bereichen der IT-Branche.
Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, die Fähigkeiten des menschlichen Geistes nachzuahmen, wenn nicht sogar zu übertreffen. Und von selbstfahrenden Autos bis hin zum Wachstum generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles Bard wird KI schnell zu einem Teil des Alltags – und Unternehmen aller Branchen investieren in sie.
Warum ist künstliche Intelligenz wichtig?
KI ist von Bedeutung, weil sie das Potenzial hat, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen leben, arbeiten und spielen. Es wird erfolgreich in der Wirtschaft eingesetzt, um Funktionen zu automatisieren, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden, wie z. B. Kundenservice, Lead-Erstellung, Betrugserkennung und Qualitätskontrolle. KI kann in vielen Bereichen Aufgaben weitaus besser erledigen als Menschen.
Wenn es um sich wiederholende, detailorientierte Tätigkeiten geht, wie etwa die Überprüfung riesiger Mengen juristischer Dokumente, um sicherzustellen, dass wichtige Felder korrekt ausgefüllt sind, erledigen KI-Systeme Aufgaben häufig schnell und mit wenigen Fehlern. KI kann Unternehmen auch Einblicke in ihre Abläufe verschaffen, die ihnen aufgrund der riesigen Datenmengen, die sie verarbeiten kann, zuvor nicht bewusst waren. Die schnell wachsende Community generativer KI-Tools wird in Bereichen von Bildung und Marketing bis hin zum Produktdesign von entscheidender Bedeutung sein.
Starke KI vs. Schwache KI
Da Intelligenz schwer zu definieren ist, unterscheiden KI-Experten häufig zwischen starker und schwacher KI.
#1. Starke KI
Starke KI, manchmal auch als künstliche allgemeine Intelligenz bezeichnet, ist ein System, das wie Menschen Probleme lösen kann, für deren Lösung es nie trainiert wurde. Dies ist die Art von KI, die wir in Filmen sehen, beispielsweise in den Robotern von Westworld oder in den Daten von Star Trek: The Next Generation. Diese Form der KI gibt es noch nicht.
Viele KI-Forscher halten die Schaffung einer Maschine mit menschlicher Intelligenz, die für jede Aufgabe eingesetzt werden kann, für den Heiligen Gral, doch der Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz hat sich als herausfordernd erwiesen. Einige argumentieren, dass die Entwicklung einer starken KI reguliert werden sollte, da die Entwicklung einer leistungsstarken KI ohne ausreichende Schutzmaßnahmen mit Risiken verbunden ist.
Im Gegensatz zur schwachen KI stellt die starke KI eine Maschine mit allen kognitiven Fähigkeiten dar – und einer ebenso vielfältigen Sammlung von Anwendungsfällen –, aber die Zeit hat eine solche Leistung nicht einfacher gemacht.
#2. Schwache KI
Die schwache KI, auch als schmale KI oder spezialisierte KI bekannt, ist eine Simulation menschlicher Intelligenz, die auf ein genau definiertes Problem angewendet wird (z. B. Autofahren, menschliche Sprache transkribieren oder Material auf einer Website kuratieren).
Schwache KI konzentriert sich häufig darauf, eine bestimmte Aufgabe außergewöhnlich gut auszuführen. Diese Roboter scheinen zwar schlau zu sein, doch sind sie in einer Weise eingeschränkt und eingeschränkt, die selbst die rudimentärste menschliche Intelligenz nicht aufweist.
Beispiele für schlechte KI sind:
- Siri, Alexa und andere intelligente Assistenten
- Selbstfahrende Autos
- Google-Suche
- Conversational Bots
- E-Mail-Spam-Filter
- Empfehlungen von Netflix
Maschinelles Lernen vs. Tiefes Lernen
Obwohl die Begriffe „maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ in KI-Diskussionen weit verbreitet sind, sollten sie nicht synonym verwendet werden. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz.
# 1. Maschinelles Lernen
Ein Algorithmus für maschinelles Lernen, oft auch als künstliche Intelligenz bekannt, erhält Daten von einem Computer und nutzt statistische Ansätze, um ihm zu „lernen“, wie er bei einer Aufgabe immer besser werden kann, ohne dass er speziell für diesen Zweck programmiert werden muss. ML-Algorithmen hingegen nutzen historische Daten als Eingabe, um neue Ausgabewerte zu antizipieren.
Zu diesem Zweck umfasst maschinelles Lernen (ML) sowohl überwachtes Lernen (bei dem die erwartete Ausgabe für die Eingabe aufgrund gekennzeichneter Datensätze bekannt ist) als auch unüberwachtes Lernen (bei dem die erwarteten Ausgaben aufgrund der Verwendung unbeschrifteter Datensätze unbekannt sind).
#2. Tiefes Lernen
Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein biologisch inspiriertes neuronales Netzwerkdesign zur Verarbeitung von Daten verwendet wird. Die neuronalen Netze verfügen über eine Reihe verborgener Schichten, die die Daten analysieren und es dem Computer ermöglichen, „tiefgreifend“ zu lernen, Verbindungen herzustellen und Eingaben abzuwägen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Was sind die 4 Arten von KI?
KI wird basierend auf der Art und Komplexität der Aufgaben, die ein System ausführen kann, in vier Kategorien eingeteilt. Sie sind wie folgt:
Typ Nr. 1: Reaktive Maschinen
Diese KI-Systeme verfügen über kein Gedächtnis und werden nur für spezielle Aufgaben eingesetzt. Ein Beispiel ist Deep Blue, die IBM-Schachsoftware, die in den 1990er Jahren Garry Kasparov besiegte. Deep Blue kann Figuren auf einem Schachbrett identifizieren und Vorhersagen treffen, aber es kann vergangene Erfahrungen nicht nutzen, um zukünftige zu beeinflussen, weil ihm das Gedächtnis fehlt.
Typ Nr. 2: Begrenzter Speicher
Da diese KI-Systeme über Erinnerungen verfügen, können sie frühere Erfahrungen nutzen, um in der Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise werden einige Entscheidungsfunktionen in selbstfahrenden Automobilen geschaffen.
Typ Nr. 3: Theorie des Geistes
Das Wort „Theory of Mind“ bezieht sich auf ein psychologisches Konzept. Bei der Anwendung auf KI deutet dies darauf hin, dass die Maschine über die soziale Intelligenz verfügt, Emotionen zu verstehen. Diese Art von KI wird in der Lage sein, menschliches Verhalten vorherzusagen und auf menschliche Absichten zu schließen. Dies ist eine wesentliche Fähigkeit für KI-Systeme, integrale Mitglieder menschlicher Teams zu werden.
Typ Nr. 4: Selbstbewusstsein
KI-Systeme in dieser Kategorie haben ein Selbstgefühl, das ihnen Bewusstsein verleiht. Maschinen mit Selbstbewusstsein sind sich ihres aktuellen Zustands bewusst. Diese Form der künstlichen Intelligenz gibt es noch nicht.
Was sind die Anwendungen künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz hat in den unterschiedlichsten Branchen Einzug gehalten. Hier einige Beispiele für Anwendungen der künstlichen Intelligenz:
#1. KI im Gesundheitswesen
Das meiste Geld wird in die Verbesserung der Patientenergebnisse und die Senkung der Kosten investiert. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um bessere und schnellere medizinische Diagnosen zu stellen als Menschen. IBM Watson ist eine bekannte Gesundheitstechnologie. Eine solche Künstliche-Intelligenz-Anwendung versteht natürliche Sprache und kann auf Anfragen reagieren. Das System durchsucht Patientendaten sowie andere verfügbare Datenquellen, um eine Hypothese zu erstellen, die es dann mit einem Konfidenzbewertungsschema versieht.
#2. KI in der Wirtschaft
Algorithmen für maschinelles Lernen werden in Analyse- und Customer-Relationship-Management-Plattformen (CRM) integriert. Diese Art der Anwendung künstlicher Intelligenz hilft zu verstehen, wie man Kunden besser bedienen kann. Chatbots wurden in Websites integriert, um Kunden sofortigen Support zu bieten. Die rasante Entwicklung generativer KI-Technologien wie ChatGPT wird voraussichtlich weitreichende Auswirkungen haben.
#3. KI in der Bildung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist auch im Bildungsbereich zu beobachten. Die Benotung kann mit KI automatisiert werden, sodass Pädagogen mehr Zeit für andere Aufgaben haben. Es ist in der Lage, Schüler zu beurteilen und sich an ihre Bedürfnisse anzupassen, sodass sie in ihrem eigenen Tempo arbeiten können. KI-Tutoren können den Schülern helfen, auf dem richtigen Weg zu bleiben, indem sie ihnen zusätzliche Unterstützung bieten. Die Technologie kann auch verändern, wo und wie Kinder lernen, und möglicherweise sogar einige Professoren verdrängen.
#4. KI im Finanzwesen
KI in persönlichen Finanzprogrammen wie Intuit Mint und TurboTax verursacht Chaos in Finanzinstituten. Diese Art von Anwendung der künstlichen Intelligenz erfasst persönliche Informationen und bietet Finanzberatung. Andere Programme, darunter IBM Watson, wurden beim Hauskaufprozess verwendet. Heutzutage wird der Großteil des Wall-Street-Handels durch den Einsatz von Software für künstliche Intelligenz abgewickelt.
#5. KI im Recht
Im juristischen Sinne kann das Discovery-Verfahren (das Durchsuchen von Dokumenten) für Menschen entmutigend sein. Diese Art der Anwendung künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, arbeitsintensive Vorgänge im Rechtsgeschäft zu automatisieren, Zeit zu sparen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz wird von Anwaltskanzleien eingesetzt, um Daten zu charakterisieren und Ergebnisse zu antizipieren, Computer Vision wird verwendet, um Informationen aus Dokumenten zu klassifizieren und zu extrahieren, und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird verwendet, um Informationsanfragen zu interpretieren.
Beispiele für künstliche Intelligenz
Chatbots, Navigations-Apps und tragbare Fitness-Tracker sind nur einige Beispiele für Technologien der künstlichen Intelligenz. Zu den Beispielen gehören:
#1. ChatGPT
Der ChatGPT ist ein Chatbot mit künstlicher Intelligenz, der Textinhalte in verschiedenen Formaten generieren kann, darunter Aufsätze, Code und Antworten auf einfache Anfragen. ChatGPT, das im November 2022 von OpenAI veröffentlicht wird, basiert auf einem umfangreichen Sprachmodell, das es ermöglicht, menschliches Schreiben möglichst genau nachzuahmen.
#2. Google Maps.
Google Maps überwacht das Auf und Ab des Verkehrs und ermittelt die kürzeste Route anhand von Standortdaten von Smartphones sowie von Nutzern gemeldeten Daten zu Dingen wie Baustellen und Autounfällen.
#3. MuZero
Die künstliche Intelligenz MuZero von DeepMind, ein Computerprogramm, ist ein vielversprechender Spitzenreiter im Rennen um echte künstliche allgemeine Intelligenz. Es hat Spiele, die ihm nie beigebracht wurden, wie Schach und eine ganze Reihe von Atari-Spielen, gemeistert, indem es rohe Gewalt anwandte und Spiele millionenfach wiederholte.
#4. Snapchat-Filter
Snapchat-Filter nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um zwischen Vorder- und Hintergrund eines Bildes zu unterscheiden, Gesichtsbewegungen zu verfolgen und das Bild auf dem Bildschirm basierend auf den Aktionen des Benutzers zu ändern.
Beste Aktien für künstliche Intelligenz 2023
Einige Organisationen profitieren direkt von KI, indem sie die erforderliche Hardware, Software, Dienstleistungen oder Fachkenntnisse verkaufen. Dabei handelt es sich um echte Aktien der künstlichen Intelligenz, wie sie im Folgenden aufgeführt und besprochen werden.
#1. IBM
Dieses traditionsreiche Technologieunternehmen bedient große Unternehmenskunden als integrierter Anbieter von Hardware, Software und Dienstleistungen. Seine Großrechnersysteme sind in einigen Bereichen immer noch weit verbreitet und das Unternehmen schließt oft mehrjährige Technologieverträge im Wert von Hunderten Millionen Dollar ab.
Das KI-Ziel von IBM besteht darin, die Technologie zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu steigern, die Effizienz zu steigern oder Kosten zu senken.
#fünfzehn. Microsoft
Dies ist eine der Aktien der künstlichen Intelligenz, auf die man achten sollte. Microsoft hat in letzter Zeit durch die Zusammenarbeit mit OpenAI große Aufmerksamkeit erhalten. Microsoft begann im Jahr 2019 mit der Investition in das Technologie-Startup und erhöhte seine Investition kürzlich nach der Einführung von ChatGPT auf 10 Milliarden US-Dollar.
Daher kündigte Microsoft eine neue Version seiner Bing-Suchmaschine an, die auf ChatGPT basiert, und das Unternehmen beeilt sich, GPT-Funktionen in seine Produktpalette aufzunehmen, zu der Azure und eine Reihe anderer gehören.
# 3. Amazonas
Vielleicht nutzt kein Unternehmen künstliche Intelligenz umfassender als Amazon und seine zahlreichen Aktien. Jeff Bezos, Gründer und Vorstandsvorsitzender von Amazon, ist ein lautstarker Befürworter von KI und maschinellem Lernen. Obwohl Amazon als Online-Shop begann, stand die Technologie schon immer im Mittelpunkt des Unternehmens. Amazon nutzt mittlerweile künstliche Intelligenz in allen Bereichen, von Alexa bis hin zu seinen kassenlosen Amazon Go-Lebensmittelgeschäften und Amazon Web Services Sagemaker.
Sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dasselbe?
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der größeren Kategorie der künstlichen Intelligenz (KI), auch wenn die Begriffe häufig synonym verwendet werden.
Was sind die fünf Beispiele für künstliche Intelligenz?
Hier sind acht Beispiele für künstliche Intelligenz, denen Sie wahrscheinlich täglich begegnen werden.
- Karten und Navigation
- Gesichtserkennung und -erkennung
- Texteditoren oder Autokorrektur
- Such- und Empfehlungsalgorithmen
- Chatbots
Wie wird KI heute eingesetzt?
Medizin, Transport, Robotik, Wissenschaft, Bildung, Militär, Überwachung, Finanzen und deren Regulierung, Landwirtschaft, Unterhaltung, Einzelhandel, Kundenservice und Fertigung nutzen bereits KI und maschinelles Lernen.
Wie erklärt man Anfängern KI?
Künstliche Intelligenz ist eine Technik, um einem Computer, einem computergesteuerten Roboter oder einer Software intelligentes Denken beizubringen. KI wird durch die Untersuchung menschlicher Gehirnmuster und die Bewertung des kognitiven Prozesses erreicht. Das Ergebnis dieser Forschung ist die Entwicklung intelligenter Software und Systeme.
Zusammenfassung
An der KI-Transformation führt kein Weg vorbei. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss jedes Unternehmen irgendwann KI einführen und ein KI-Ökosystem schaffen. Unternehmen, die KI in den nächsten zehn Jahren nicht in irgendeiner Weise implementieren, werden ins Hintertreffen geraten. Auch wenn Ihr Unternehmen möglicherweise eine Ausnahme darstellt, mangelt es den meisten Unternehmen an den internen Talenten und Kenntnissen, die erforderlich sind, um ein Ökosystem und Lösungen zu schaffen, die das KI-Potenzial optimieren können.
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Bibliographie
