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Deep Learning verwendet mehrere Schichten von Neuronen zwischen den Ein- und Ausgängen des Netzwerks. Die mehreren Schichten können nach und nach Merkmale auf höherer Ebene aus der Roheingabe extrahieren. Beispielsweise können bei der Bildverarbeitung niedrigere Schichten Kanten identifizieren, während höhere Schichten die für einen Menschen relevanten Konzepte wie Keynote Speaker Künstliche Intelligenz Ziffern oder Buchstaben oder Gesichter identifizieren können. Deep Learning hat die Leistung von Programmen in vielen wichtigen Teilbereichen der künstlichen Intelligenz, darunter Computer Vision, Spracherkennung, Bildklassifizierung und andere, drastisch verbessert.
Computer Vision, die sich auf maschinelle Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit maschinellem Sehen gleichgesetzt. KI ist wichtig, weil sie das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und spielen, zu verändern. Es wurde in Unternehmen effektiv eingesetzt, um von Menschen erledigte Aufgaben zu automatisieren, einschließlich Kundendienstarbeit, Lead-Generierung, Betrugserkennung und Qualitätskontrolle. Insbesondere bei sich wiederholenden, detailorientierten Aufgaben wie der Analyse einer großen Anzahl von Rechtsdokumenten, um sicherzustellen, dass relevante Felder korrekt ausgefüllt sind, erledigen KI-Tools Jobs oft schnell und mit relativ wenigen Fehlern. Aufgrund der riesigen Datensätze, die sie verarbeiten kann, kann KI Unternehmen auch Einblicke in ihre Abläufe geben, die ihnen möglicherweise nicht bewusst waren.
Obwohl diese Systeme kein Ersatz für menschliche Intelligenz oder soziale Interaktion sind, haben sie die Fähigkeit, ihr Training zu nutzen, um sich anzupassen und neue Fähigkeiten für Aufgaben zu erlernen, für die sie nicht explizit programmiert wurden. Zusammenfassend besteht das Ziel der KI darin, Software bereitzustellen, die Eingaben begründen und Ausgaben erklären kann. KI wird menschenähnliche Interaktionen mit Software ermöglichen und Entscheidungshilfen für bestimmte Aufgaben bieten, aber sie ist kein Ersatz für Menschen – und wird es auch in absehbarer Zeit nicht sein. Grafische Verarbeitungseinheiten sind der Schlüssel zur KI, da sie die hohe Rechenleistung bereitstellen, die für die iterative Verarbeitung erforderlich ist. Ein neuronales Netzwerk ist eine Art maschinelles Lernen, das aus miteinander verbundenen Einheiten besteht, die Informationen verarbeiten, indem sie auf externe Eingaben reagieren und Informationen zwischen den einzelnen Einheiten weiterleiten. Der Prozess erfordert mehrere Durchgänge an den Daten, um Verbindungen zu finden und Bedeutung aus undefinierten Daten abzuleiten.
Hunderte anderer Akteure bieten ebenfalls Modelle an, die auf verschiedene Branchen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Das Konzept von unbelebten Objekten, die mit Intelligenz ausgestattet sind, gibt es seit der Antike. Der griechische Gott Hephaistos wurde in Mythen als roboterähnliche Diener aus Gold geschmiedet. Ingenieure im alten Ägypten bauten Statuen von Göttern, die von Priestern animiert wurden. Im Laufe der Jahrhunderte verwendeten Denker von Aristoteles über den spanischen Theologen Ramon Llull bis hin zu René Descartes und Thomas Bayes aus dem 13. Jahrhundert die Werkzeuge und die Logik ihrer Zeit, um menschliche Denkprozesse als Symbole zu beschreiben, und legten damit den Grundstein für KI-Konzepte wie die allgemeine Wissensdarstellung.
- Beispiele für maschinelles Lernen sind Bild- und Spracherkennung, Betrugsschutz und mehr.
- Deep Blue war nur in der Lage, die Figuren auf einem Schachbrett zu identifizieren und zu wissen, wie sich jede Figur auf der Grundlage der Schachregeln bewegt, die aktuelle Position jeder Figur zu erkennen und zu bestimmen, was in diesem Moment der logischste Zug wäre.
- Um den vollen Nutzen aus KI zu ziehen, tätigen viele Unternehmen erhebliche Investitionen in Data-Science-Teams.
- Auf diese Weise können Länder vorankommen und die Vorteile künstlicher Intelligenz und neuer Technologien nutzen, ohne die wichtigen Qualitäten zu opfern, die die Menschheit ausmachen.
- Wenn die Forschung zur künstlichen allgemeinen Intelligenz ausreichend intelligente Software hervorbringen würde, könnte sie sich möglicherweise selbst umprogrammieren und verbessern.
Zu den moderaten Erfolgen im Zusammenhang mit Affective Computing gehören textuelle Sentimentanalysen und in jüngerer Zeit multimodale Sentimentanalysen, bei denen KI die Affekte klassifiziert, die von einem auf Video aufgenommenen Subjekt gezeigt werden. Viele Forscher begannen zu bezweifeln, dass der symbolische Ansatz in der Lage sein würde, alle Prozesse der menschlichen Kognition zu imitieren, insbesondere Wahrnehmung, Robotik, Lernen und Mustererkennung. Eine Reihe von Forschern begann, sich mit „subsymbolischen“ Ansätzen für spezifische KI-Probleme zu befassen. Robotikforscher wie Rodney Brooks lehnten die symbolische KI ab und konzentrierten sich auf die grundlegenden technischen Probleme, die es Robotern ermöglichen würden, sich zu bewegen, zu überleben und ihre Umgebung zu lernen. Neue generative KI-Tools können verwendet werden, um Anwendungscode basierend auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu erstellen, aber diese Tools befinden sich noch in den Anfängen und es ist unwahrscheinlich, dass sie Softwareentwickler bald ersetzen werden. KI wird auch zur Automatisierung vieler IT-Prozesse eingesetzt, darunter Dateneingabe, Betrugserkennung, Kundenservice sowie vorausschauende Wartung und Sicherheit.
Persönliche Gesundheitsassistenten können als Lebensberater fungieren und Sie daran erinnern, Ihre Pillen zu nehmen, Sport zu treiben oder sich gesünder zu ernähren. Begleiten Sie Kimberly Nevala, um mit einer vielfältigen Gruppe von Gästen, darunter Innovatoren, Aktivisten und Datenexperten, über die Fortschritte der KI nachzudenken. Da die Rolle der Daten heute wichtiger denn je ist, können sie einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Wenn Sie in einer wettbewerbsintensiven Branche über die besten Daten verfügen, werden die besten Daten gewinnen, selbst wenn alle ähnliche Techniken anwenden.
Künstliche Neurale Netzwerke
Der Algorithmus würde dann diese beschriftete Sammlung von Bildern lernen, um die Formen und ihre Eigenschaften zu unterscheiden, wie etwa Kreise ohne Ecken und Quadrate mit vier gleichen Seiten. Nachdem es mit dem Bilddatensatz trainiert wurde, kann das System ein neues Bild sehen und bestimmen, welche Form es findet. Insgesamt sind die bemerkenswertesten Fortschritte in der KI die Entwicklung und Veröffentlichung von GPT 3.5 und GPT 4. Aber es gab viele andere revolutionäre Errungenschaften in der künstlichen Intelligenz – tatsächlich zu viele, um sie alle hier aufzuzählen. Unser Intelligenzniveau unterscheidet uns von anderen Lebewesen und ist für die menschliche Erfahrung von wesentlicher Bedeutung. Einige Experten definieren Intelligenz als die Fähigkeit, sich anzupassen, Probleme zu lösen, zu planen, in neuen Situationen zu improvisieren und neue Dinge zu lernen.
Die Hauptkategorien von Anwendungen umfassen Diagnose- und Behandlungsempfehlungen, Patienteneinbindung und -einhaltung sowie administrative Aktivitäten. Obwohl es viele Fälle gibt, in denen KI Aufgaben im Gesundheitswesen genauso gut oder besser als Menschen erfüllen kann, werden Implementierungsfaktoren eine groß angelegte Automatisierung von Tätigkeiten im Gesundheitswesen für einen beträchtlichen Zeitraum verhindern. Auch ethische Fragen bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen werden diskutiert. In jüngerer Zeit hat Watson von IBM in den Medien viel Aufmerksamkeit für seinen Fokus auf Präzisionsmedizin, insbesondere Krebsdiagnose und -behandlung, erhalten. Die meisten Beobachter sind der Meinung, dass die Watson-APIs technisch fähig sind, aber die Krebsbehandlung war ein zu ehrgeiziges Ziel. Watson und andere proprietäre Programme haben auch unter dem Wettbewerb mit kostenlosen „Open Source“-Programmen gelitten, die von einigen Anbietern wie TensorFlow von Google bereitgestellt werden.
KI-Unternehmen Mit Künstlicher Intelligenz, Die Sie Kennen Sollten
Darüber hinaus kann es schwierig und zeitaufwändig sein, die Regeln zu ändern, wenn sich der Wissensbereich ändert. Sie werden im Gesundheitswesen langsam durch mehr Ansätze ersetzt, die auf Daten und maschinellen Lernalgorithmen basieren. In seiner einfachsten Form ist künstliche Intelligenz ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um Problemlösungen zu ermöglichen. Es umfasst auch Teilbereiche des maschinellen Lernens und des Deep Learning, die häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz genannt werden. Diese Disziplinen bestehen aus KI-Algorithmen, die darauf abzielen, Expertensysteme zu erstellen, die Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Eingabedaten treffen. Keine etablierte vereinheitlichende Theorie oder kein Paradigma hat die KI-Forschung während des größten Teils ihrer Geschichte geleitet.
Beispielsweise wird die optische Zeichenerkennung häufig von Dingen ausgeschlossen, die als KI gelten, da sie zu einer Routinetechnologie geworden ist. Die Unterhaltungsbranche nutzt KI-Techniken für gezielte Werbung, Empfehlung von Inhalten, Verbreitung, Betrugserkennung, Erstellung von Drehbüchern und Produktion von Filmen. Automatisierter Journalismus hilft Redaktionen dabei, Medien-Workflows zu rationalisieren und Zeit, Kosten und Komplexität zu reduzieren. Nachrichtenredaktionen nutzen KI, um Routineaufgaben wie Dateneingabe und Korrekturlesen zu automatisieren; und um Themen zu recherchieren und bei Schlagzeilen zu helfen. Wie der Journalismus ChatGPT und andere generative KI zuverlässig zur Generierung von Inhalten nutzen kann, ist fraglich. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung der Lagerautomatisierung, die während der Pandemie zugenommen hat und mit der Integration von KI und maschinellem Lernen voraussichtlich zunehmen wird.
Fünf KI-Technologien, Die Sie Kennen Müssen
Kritiker argumentieren, dass diese Fragen möglicherweise von zukünftigen Generationen von KI-Forschern erneut aufgegriffen werden müssen. Wenn Sie einen KI-Forscher nach künstlicher Intelligenz fragen, würde er sagen, dass es sich um eine Reihe von Algorithmen handelt, die Ergebnisse produzieren können, ohne dass sie dazu explizit angewiesen werden müssen. Die von Maschinen demonstrierte Intelligenz wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Es ist die Simulation natürlicher Intelligenz in Maschinen, die darauf programmiert sind, die Handlungen von Menschen zu lernen und nachzuahmen. Diese Maschinen sind in der Lage, mit Erfahrung zu lernen und menschenähnliche Aufgaben auszuführen. Da Technologien wie KI weiter wachsen, werden sie einen großen Einfluss auf unsere Lebensqualität haben.
Das einfache Problem besteht darin, zu verstehen, wie das Gehirn Signale verarbeitet, Pläne macht und das Verhalten steuert. Das schwierige Problem besteht darin, zu erklären, wie sich das anfühlt oder warum es sich überhaupt wie irgendetwas anfühlen sollte. Die menschliche Informationsverarbeitung ist leicht zu erklären, jedoch ist die menschliche subjektive Erfahrung schwer zu erklären. Beispielsweise kann man sich leicht eine farbenblinde Person vorstellen, die gelernt hat, zu erkennen, welche Objekte in ihrem Sichtfeld rot sind, aber es ist nicht klar, was erforderlich wäre, damit die Person weiß, wie Rot aussieht. KI-Forscher sind sich uneinig, ob sie die Ziele der künstlichen allgemeinen Intelligenz und der Superintelligenz direkt verfolgen oder möglichst viele spezifische Probleme lösen sollen, in der Hoffnung, dass diese Lösungen indirekt zu den langfristigen Zielen des Feldes führen. Allgemeine Intelligenz ist schwer zu definieren und schwierig zu messen, und moderne KI hat mehr überprüfbare Erfolge erzielt, indem sie sich auf bestimmte Probleme mit bestimmten Lösungen konzentriert hat.