Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Arten, Definition und Beispiele

Erinnerst du dich an Sophia, den Humanoiden, der in der Late-Night-Show mit Jimmy Fallon auftrat? Diese Offenbarung der Hanson-Robotik führte zu einem einstimmigen Jubel unter den Zuschauern der Show, und Sophias Geistesgegenwart ließ Jimmy sprachlos und benommen zurück. Während es Jahrzehnte her ist, dass Informatiker und Technikbegeisterte über künstliche Intelligenz nachdenken, hat sie in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen. Von nanorobotischer Technologie über Krebsimmuntherapie bis hin zu robotischen Schachgroßmeistern und kreativen Erzählern und Drehbuchautoren hat die künstliche Intelligenz die Mechanismen des Gehirns hervorragend verstanden und computererzeugte Antworten entwickelt, um in der heutigen Welt zu koexistieren. Diese neue Technologie wird von fortschrittlicher künstlicher Intelligenz-Software angetrieben, die eine Reihe hochüberwachter und verstärkter maschineller Lernalgorithmen umfasst, die menschliche Anfragen und Eingaben erhalten, um ihre Leistung zu verbessern und heute zahlreiche industrielle Aufgaben zu leiten. Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz, auch bekannt als die fünfte Generation von Computern, ist eine Technologie, die Computern die Fähigkeit zum "menschenähnlichen" Denken verleiht. Sie umfasst fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und tiefen Lernens, um menschliche Eingaben zu analysieren und eine genaue Antwort vorherzusagen. Einige Beispiele sind robotische Staubsauger, Sprach-Apps, Spracherkennung, Tesla Autopilot und so weiter. Von Google Deepminds Alpha Go bis hin zu Nvidias MegaMOIBART, das das Entfalten von Proteinen verstand, um intelligente Impfungen zu entwickeln, schreitet das Reich der künstlichen Intelligenz in großen Schritten voran. Lassen Sie uns sehen, warum der Bedarf an selbstlernenden Modellen und genetischen KI-Systemen überhaupt erst entstand. Warum ist künstliche Intelligenz wichtig? KI kann uns von monotonen Aufgaben befreien, schnelle Entscheidungen mit Genauigkeit treffen, als Katalysator für die Förderung von Erfindungen und Entdeckungen wirken und sogar gefährliche Operationen in extremen Umgebungen durchführen. Hier gibt es keine Magie. Es ist eine Sammlung intelligenter Algorithmen, die versuchen, menschliche Intelligenz zu imitieren. KI verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen, um aus Daten zu lernen und das erworbene Wissen periodisch zu verbessern. Und KI ist nicht nur ein Zweig der Informatik. Stattdessen zieht sie Aspekte der Statistik, Mathematik, Informationstechnik, Neurowissenschaften, Kybernetik, Psychologie, Linguistik, Philosophie, Wirtschaft und vieles mehr heran. 77% der Geräte, die wir verwenden, verfügen in irgendeiner Form über KI. Geschichte der künstlichen Intelligenz Die Vorstellung, dass das Denken künstlich auf Maschinen implementiert werden könnte, reicht bis ins 14. Jahrhundert zurück, als der katalanische Dichter Ramon Llull das Werk Ars generalis ultima (Die ultimative allgemeine Kunst) veröffentlichte. In seinem Buch diskutierte Llull die Kombination von Konzepten, um mit Hilfe mechanischer Mittel auf Papier neues Wissen zu schaffen. Jahrhundertelang haben viele Mathematiker und Philosophen durch eine Reihe unterschiedlicher Konzepte die Idee von künstlich intelligenten Maschinen geformt. Aber das Feld gewann an Bedeutung, als der englische Mathematiker Alan Turing 1950 sein Papier Computing Machinery and Intelligence veröffentlichte mit einem einfachen Vorschlag: Können Maschinen denken? 1956 prägte John McCarthy den Begriff "künstliche Intelligenz" auf dem Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – einer Konferenz, die McCarthy zusammen mit Marvin Minsky veranstaltete. Obwohl die Konferenz McCarthys Erwartungen nicht erfüllte, setzte sich die Idee fort, und die Forschung und Entwicklung im Bereich der KI schreitet seitdem in einem unglaublichen Tempo voran. Lassen Sie uns das gesamte Schwungrad der maschinellen Lernmodelle betrachten und wie sie sich im Laufe der Jahre verbessert haben. Quelle: G2 Es gab jedoch weitere Innovationen, die später zur Büchse der Pandora der künstlichen Intelligenz hinzugefügt wurden. 2011: IBM Watson besiegte die Champions Ken Jennings und Brad Rutter bei Jeopardy 2014: Microsoft Cortana wurde ursprünglich für Windows 8.1 entwickelt 2015: Baidus Minwa-Supercomputer verwendet ein spezielles tiefes neuronales Netzwerk, bekannt als konvolutionales neuronales Netzwerk, um Bilder mit höherer Präzision zu identifizieren und zu kategorisieren. 2016: Google startete seinen Google Neural Machine Translation-Algorithmus, um eine Sequenz maschinell zu lesen und mit Vektorunterstützung für die Personalisierung der Google-Suche zu parsen. 2021: Google startet MUM, einen multimodalen Transformer, um das Suchmaschinenerlebnis zu revolutionieren, die Verweildauer auf den Suchmaschinenergebnisseiten zu erhöhen und ein transformatives Erlebnis zu bieten. 2022: Open AIs CEO Sam Altman startet "ChatGPT" als generatives KI-Tool für KI-Textgenerierung für Benutzer. 2023: Verschiedene LLMs als Teil von variationalen Encodern werden eingeführt, darunter Stable Diffusion, Gemini, Googles BERT, Dall-e und Midjourney. Komponenten der künstlichen Intelligenz Als Begriff mag künstliche Intelligenz leicht zu verstehen und zu diskutieren sein. Aber wenn man sie als Konzept betrachtet, kann KI ziemlich überwältigend sein, besonders wenn man gerade erst anfängt, sie zu erkunden. Um besser zu verstehen, wie KI funktioniert, werfen wir einen genaueren Blick auf die sechs Komponenten, die die Technologie zur Realität machen. Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die Computern die Fähigkeit bietet, automatisch aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelle Lernalgorithmen sind in der Lage, Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, sich kontinuierlich zu verbessern, indem sie lernen und sich an neuere Datensätze anpassen, denen sie ausgesetzt sind. Ein hervorragendes Beispiel für die Anwendung von ML ist der Spam-Filter-Algorithmus in Ihrem E-Mail-Konto. Tiefes Lernen Tiefes Lernen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es nutzt künstliche neuronale Netzwerke, um Maschinen das Lernen durch Datenverarbeitung zu ermöglichen. Tiefes Lernen hilft Maschinen, komplexe Probleme zu lösen, selbst wenn der bereitgestellte Datensatz unstrukturiert und intensiv vielfältig ist. Hier findet der Lernprozess statt, indem Systemaktionen basierend auf einem kontinuierlichen Feedback-Loop angepasst werden. Es beinhaltet das Lernen aus großen Datenmengen durch Rückpropagation und Gradientenabstiegsmethoden. Tiefe Lernnetzwerke sind eine Nachbildung menschlicher Gehirnmechanismen und können sich selbst beibringen, in Zukunft genaue Aufgaben auszuführen. Künstliche neuronale Netzwerke Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist eine Komponente der künstlichen Intelligenz, die entwickelt wurde, um die Art und Weise zu simulieren, wie das menschliche Gehirn Informationen analysiert und verarbeitet. ANN bietet KI selbstlernende Fähigkeiten und kann auch als Grundlage derselben Technologie betrachtet werden. Künstliche neuronale Netzwerke sind darauf ausgelegt, die biologischen neuronalen Netzwerke menschlicher Gehirne zu imitieren. Die künstlichen Gegenstücke von Neuronen – den grundlegenden Einheiten des Gehirns – sind Perzeptronen. Eine große Anzahl von Perzeptronen wird zusammengefügt, um ANNs zu bilden. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Zweig der KI, der Maschinen die Fähigkeit bietet, menschliche Sprache zu lesen, zu verstehen und zu produzieren. Die Mehrheit der Sprachassistenten verwendet NLP. Wie Sie wahrscheinlich wissen, verwenden Computer eine niedrigstufige Sprache oder Maschinensprache zur Kommunikation. Eine solche Sprache besteht aus Einsen und Nullen, und Menschen hätten Schwierigkeiten, sie zu entschlüsseln. Ähnlich hätten Computer Schwierigkeiten, menschliche Sprachen zu verstehen - wenn nicht NLP wäre. NLP verwendet intelligente Algorithmen, um unstrukturierte Sprachdaten in eine Form zu konvertieren, die Computer verstehen können. Computer Vision Computer Vision (CV) ist ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, das menschliche Sehsystem zu replizieren, um Maschinen zu ermöglichen, den Inhalt von Bildern und Videos "zu sehen" und zu verstehen. Mit Fortschritten im DL hat das Gebiet der CV es geschafft, sich von seinen bisherigen Barrieren zu befreien. Computer Vision verleiht Maschinen Bildverarbeitungskapazitäten, um Objekte zu erkennen und zu kennzeichnen. CV ist eine kritische Komponente, die selbstfahrende Autos möglich macht. Mit CV können solche Fahrzeuge Fahrbahnmarkierungen, Schilder und andere Fahrzeuge sehen und sicher fahren, ohne Hindernisse zu treffen. Ein weiteres hervorragendes Anwendungsbeispiel für Computer Vision ist die automatische Tagging-Funktion in Google Fotos. Es kann Bilder basierend auf ihrem Inhalt sortieren und in Alben platzieren. Wenn Sie beispielsweise viele Bilder Ihrer Katze machen, wird die App automatisch alle diese Katzenfotos in einem einzigen Album gruppieren. Rekurrente neuronale Netzwerke Rekurrente neuronale Netzwerke sind tiefe neuronale Netzwerke, die die Benutzereingabe in Form einer Sequenz oder Zeitreihendaten akzeptieren und sie durch verschiedene Berechnungsschichten leiten, um eine genaue Antwort zu generieren. RNNs werden für Sprachübersetzung, kausale Sprachmodellierung, sequenzielle Modellierung und Zeitreihenanalyse verwendet. RNNs haben drei Schichten, nämlich die Eingabeschicht, die Ausgabeschicht und die verborgene Schicht, die die Semantik innerhalb der Eingabetoken aufschlüsseln und kohärente Logik innerhalb der Komponenten aufbauen, um die Absicht zu analysieren und eine Antwort zu verarbeiten, die dem entspricht, was ein menschliches Gehirn verarbeitet. RNNs sind adaptiv, flexibel und antidiscriminativ während des gesamten Berechnungsprozesses. Sie können auch für unbeaufsichtigte Aufgaben wie Datenkennzeichnung, Datenklassifizierung, Dimensionsreduktion, sentimentale Analyse, zufällige Clusterbildung und Szenenerkennung verwendet werden. Wie funktioniert künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz funktioniert auf die gleiche Weise wie das menschliche Gehirn. Es ist überhaupt kein Zufall, da es bei KI darum geht, menschliche Intelligenz zu imitieren. Obwohl alle in den vorherigen Abschnitten diskutierten Komponenten erheblich zur Effektivität der KI beitragen, geht maschinelles Lernen einen Schritt weiter. ML hilft KI, Informationen zu analysieren und zu verstehen und sich basierend auf Erfahrung anzupassen. Um besser zu verstehen, wie künstliche Intelligenz funktioniert, betrachten Sie eine Standardsoftwareanwendung, die die Regenintensität basierend auf der Niederschlagsrate identifiziert. Wenn die Niederschlagsrate unter 2,5 mm pro Stunde liegt, wird die Regenintensität "leicht" sein. Ebenso, wenn sie weniger als 7,5 mm pro Stunde, aber mehr als 2,5 mm pro Stunde beträgt, wird die Regenintensität "mäßig" sein. Sie verstehen den Punkt. Da es sich um eine Standardanwendung handelt, muss ein Entwickler den Bereich jeder Kategorie hart codieren, damit die Klassifizierung präzise ist. Wenn der Entwickler einen Fehler beim Festlegen des Bereichs macht, funktioniert die Anwendung, aber mit dem falschen Bereich und hat keine Möglichkeit, sich selbst zu korrigieren. Aber wenn ein Entwickler beschließt, eine Anwendung zu erstellen, die von KI angetrieben wird, müsste er nur einen Datensatz bereitstellen, der die Niederschlagsrate und ihre Klassifizierung enthält. Die KI würde mit diesem Datensatz trainieren und in der Lage sein, die Regenintensität zu bestimmen, ohne einen Bereich zu benötigen. KI kann auch Milliarden von Bildern durchsuchen und sie basierend auf Ihren Anforderungen sortieren. Zum Beispiel können Sie einer KI beibringen, ob ein Bild von einer Katze oder einem Hund ist. Dazu würden Sie dem Computer spezifische Merkmale beider Tiere bereitstellen, zum Beispiel: - Katzen haben einen langen Schwanz, während Hunde einen kürzeren Schwanz haben. - Katzen haben auffällige Schnurrhaare, während Hunde normalerweise keine haben. - Katzen haben sehr scharfe und einziehbare Krallen, während Hunde stumpfere haben. KI analysiert all diese Informationen mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke. Je mehr Fotos sie analysiert, desto besser identifiziert sie das gewünschte Objekt. Nicht alle Aufgaben, die von einer KI-Maschine ausgeführt werden, müssen kompliziert sein. Sie können etwas so Einfaches wie eine KI-Kaffeemaschine bauen, die Ihnen eine Tasse Kaffee macht, wann immer Sie einen wollen. Aber eine solche Kaffeemaschine hat auch das Potenzial, die genaue Menge an Milch und Zucker zu lernen, die Sie zu einer bestimmten Tageszeit in Ihrer Tasse Kaffee haben möchten. 7 Arten von künstlicher Intelligenz Künstliche Intelligenz kann in mehrere Kategorien eingeteilt werden, basierend auf ihren Fähigkeiten, menschliche Intelligenz zu imitieren. Der einfachste Weg, sie zu kategorisieren, ist als schwach, stark und super. Um mehr darüber zu erfahren, wie künstliche Intelligenz funktioniert und warum Sie sich keine Sorgen machen müssen, dass dieselbe Technologie uns überlistet, schauen wir uns einige Klassifikationstypen an. Quelle: G2 Künstliche enge Intelligenz (ANI) Künstliche enge Intelligenz (ANI) oder schwache KI ist die grundlegendste und begrenzteste Art von KI. Aber lassen Sie sich nicht von dem Begriff "schwach" täuschen. Auch wenn diese Art von Maschinenintelligenz als eng und schwach bezeichnet wird, ist sie ziemlich geschickt darin, die spezifische Aufgabe auszuführen, für die sie programmiert wurde. ANI glänzt in spezialisierten Aufgaben. Virtuelle persönliche Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant sind Beispiele für schwache KI. Aber sie sind nicht die besten Beispiele, da schwache KI mehr kann als das. IBM Watson, Facebooks Newsfeed, Amazons Produktempfehlungen und selbstfahrende Autos werden alle von ANI angetrieben. Narrow AI ist sehr gut darin, monotone Aufgaben auszuführen. Spracherkennung, Objekterkennung und Gesichtserkennung sind für diese Art von KI ein Kinderspiel. Diese Art von KI arbeitet jedoch unter bestimmten Einschränkungen und Beschränkungen – daher ist sie schwach. Schwache KI kann auch Muster und Korrelationen in Echtzeit auf großen Datenmengen, auch bekannt als Big Data, identifizieren. ANI ist die einzige Art von KI, auf die die Menschheit derzeit Zugriff hat, was bedeutet, dass jede Form von künstlicher Intelligenz, der Sie begegnen, schwache KI sein wird. Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) Ein KI-Agent, der über künstliche allgemeine Intelligenz verfügt, wäre in der Lage, zu lernen, wahrzunehmen, zu verstehen und zu funktionieren wie ein Mensch. AGI ist auch als starke KI oder tiefe KI bekannt und kann theoretisch alles tun, was ein Mensch tun kann. Im Gegensatz zu ANI ist starke KI nicht auf eine bestimmte Form von engen Einschränkungen oder Beschränkungen beschränkt. Sie kann lernen, sich verbessern und eine Vielzahl von Aufgaben ausführen. Das Erreichen von AGI bedeutet auch, dass wir Computersysteme schaffen können, die in der Lage sind, multifunktionale Fähigkeiten wie unsere zu zeigen. Die Angst vor KI, die die menschliche Rasse versklavt, beginnt mit AGI. Die selbstbewussten Killerroboter wie der T-800 aus Terminator – wenn sie jemals existieren – würden über dieses Niveau der künstlichen Intelligenz verfügen. Und ja, wir sind Jahre davon entfernt, starke KI zu schaffen. Da diese Art von künstlicher Intelligenz denken, verstehen und handeln kann wie Menschen, wird sie auch über das volle Spektrum kognitiver Fähigkeiten verfügen, die Menschen als selbstverständlich ansehen. Wissenschaftler versuchen herauszufinden, wie man Maschinen bewusst machen und die kognitiven Fähigkeiten, die uns intelligent machen, einpflanzen kann. Wenn Wissenschaftler Erfolg haben, werden wir von Maschinen umgeben sein, die nicht nur in der Lage sind, ihre Effizienz bei der Ausführung spezifischer Aufgaben zu verbessern, sondern auch die Fähigkeit haben, das durch Erfahrung erworbene Wissen anzuwenden. Das bedeutet auch, dass tiefe KI in der Lage sein wird, Emotionen, Überzeugungen, Bedürfnisse und die Denkprozesse anderer intelligenter Systeme zu erkennen. Wenn Sie sich fragen, wie die Intelligenzstufen von KI-Systemen gemessen werden, bestimmen Tests wie der Turing-Test, ob ein KI-System denken und kommunizieren kann wie ein Mensch. Künstliche Superintelligenz (ASI) Künstliche Superintelligenz, oder ASI kurz gesagt, ist eine hypothetische KI. ASI wird auch als Super-KI bezeichnet, und erst nach Erreichen von AGI können wir überhaupt an ASI denken. Super-KI ist der Punkt, an dem Maschinen die Kapazität menschlicher Intelligenz und kognitiver Fähigkeiten übertreffen. Sobald wir ASI freischalten, werden Maschinen ein erhöhtes Maß an Vorhersagefähigkeiten haben und in einer Weise denken können, die für Menschen einfach unverständlich ist. Maschinen, die von ASI angetrieben werden, werden uns in allem schlagen. Unsere Entscheidungs- und Problemlösungsfähigkeiten werden im Vergleich zu einer Super-KI minderwertig erscheinen. Viele Experten in der Branche sind immer noch skeptisch gegenüber der Machbarkeit der Schaffung von ASI. Die Chancen stehen hoch, dass keiner von uns lange genug leben wird, um diese Art von KI zu sehen – es sei denn, wir schalten vorher die Unsterblichkeit frei. Selbst wenn wir es irgendwie schaffen, Super-KI zu erreichen und strenge Regeln aufzustellen, um sie zu kontrollieren, gibt es fast keine Gründe, warum eine Maschine mit überlegener Intelligenz auf uns hören sollte. Selbst wenn wir versuchen, den Stecker zu ziehen, hätte sie bereits Gegenmaßnahmen eingeleitet, um unsere Aktionen zu neutralisieren, da ihre Vorhersagefähigkeiten enorm wären. Selbstbewusste KI Selbstbewusste KI ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem der Computer die Selbstverwirklichung oder das höchste Maß an Bewusstsein erlangen kann, um zu handeln, sich zu verhalten und zu fühlen wie Menschen. Selbstbewusste KI kann Maschinen dazu bringen, natürliche Ausdrücke zu zeigen, wie Weinen, Wut, Traurigkeit oder Glück. Diese Maschinen sind mit menschenähnlicher Intelligenz und kognitivem Denken ausgestattet, um kritische Entscheidungen sehr reibungslos zu treffen. Dieses Niveau der KI wird ein bewusstes Verständnis haben, das den instinktiven Kräften der Menschen entspricht, um die Kritikalität einer Situation zu erkennen und eine fundierte Entscheidung zu treffen. Dieses Konzept bleibt ein Plot von Science-Fiction-Filmen und ein weit entferntes Ziel für KI-Praktiker. Theorie des Geistes Die Theorie des Geistes-KI bezieht sich auf ein konzeptionelles Stadium der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme, die in der Datenanalyse versiert sind, Logik, Wünsche, Empathie, Absicht, Motivation, Gefühle und Wahrscheinlichkeiten wie Menschen aufbauen können. Der Name übersetzt sich in die Übertragung der Fähigkeiten eines Geistes auf die Computersysteme. Genau wie Menschen zwischen richtig und falsch unterscheiden, ihre Impulse und Reflexe kontrollieren und gefährliche Situationen bewältigen können, würden Maschinen auch die gleiche Geistesgegenwart haben und zweimal nachdenken, bevor sie eine bestimmte Aufgabe ausführen. Während aktuelle KI ein gewisses Maß an Theorie des Geistes mit dem Aufstieg von generativer KI und LLMs zeigt, ist die Theorie des Geistes ein zukünftiges Ziel. Reaktive KI Reaktive KI ist die einfachste Form der künstlichen Intelligenz, die entwickelt wurde, um Maschinen zu ermöglichen, auf menschliche Befehle zu reagieren und eine bestimmte Aufgabe sofort zu erfüllen. Diese Systeme arbeiten ausschließlich in der Gegenwart, ohne Dateninstanzen aus dem vorherigen Berechnungsprozess zu speichern. Sie verarbeiten Daten als Reaktion auf einen bestimmten Reiz einer aktuellen Situation. Deepminds Alpha Go, IBM WatsonX und KI-Schach sind einige Beispiele, bei denen der Algorithmus auf den Fersen handeln soll. Dieser Algorithmus hat nicht die Fähigkeit, sich anzupassen und seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Begrenzte Theorie-KI Begrenzte Theorie-KI hat eine fortschrittliche Architektur, die aus früheren Ausgaben und Trainingsbeispielen lernt und diese Techniken auf den aktuellen Satz von Datensamples anwendet, um fundierte Ergebnisse zu verarbeiten. Es ist ein besserer Algorithmus als reaktive KI, da er frühere Beobachtungen in seinem Speicher speichert und die Erkenntnisse auf neue Aufgaben anwendet. Aber im praktischen Sinne fehlt der begrenzten Theorie auch die kognitive Fähigkeit oder die Fähigkeit, sich selbst zu überwachen oder aus Benutzereingaben zu lernen, um ihre Vorhersagerate und Genauigkeit zu verbessern. Anwendungen der künstlichen Intelligenz Die meisten von uns interagieren täglich mit KI-Systemen, auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind. Um etwas Licht darauf zu werfen, wie KI um uns herum verwendet wird, hier sind sechs Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Chatbots Chatbots sind KI-Softwareanwendungen, die Gespräche mit Benutzern simulieren können, indem sie natürliche Sprachverarbeitung verwenden. Sie sind wahrscheinlich auf einen gestoßen, während Sie im Internet surfen oder versuchen, den Kundensupport von Amazon zu kontaktieren. Sprachassistenten Wann haben Sie das letzte Mal mit Siri, Alexa oder Google Assistant gesprochen? Wahrscheinlich vor ein paar Minuten. Vom Wecken, der Websuche und der Terminplanung sind Sprachassistenten ein Teil des Lebens im 21. Jahrhundert geworden. Sie können offline arbeiten, Ihre Stimme mit beeindruckender Genauigkeit erkennen und auf Ihre Anfragen fast so reagieren, wie es ein Mitmensch tun würde. Je mehr Sie mit Ihren Sprachassistenten interagieren, desto mehr lernen sie über Sie. Wie bereits erwähnt, verwenden intelligente persönliche Assistenten NLP, um Sprache korrekt zu analysieren und zu interpretieren. Kundendienst Der Kundendienst hat stark von konversationellen KI-Modellen wie KI-Chatbots, Sprachassistenten und empathischen KI-Stimmen profitiert. Hume und Watson X sind einige herausragende Beispiele für den Kundendienst. Diese KI-Modelle führen eine Vielzahl von Aufgaben aus, wie das Lösen von Helpdesk-Tickets, das Entwickeln von Strategien, das Bereitstellen schneller und effizienter Lösungen für Verbraucherfragen, das Bereitstellen von Echtzeitanweisungen und das Weiterleiten von Anfragen an manuelle Assistenten. Die KI-Chatbots analysieren die menschliche Diktion und lernen aus dem zugrunde liegenden maschinellen Lernalgorithmus, um eine kontextbezogene Antwort zu erzeugen und den Verbraucher in die richtige Richtung zu führen. Humanoide Humanoide, Roboter, die entwickelt wurden, um menschliches Aussehen und Verhalten zu imitieren, haben vielfältige Anwendungen im realen Leben in verschiedenen Bereichen. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Patientenversorgung und liefern Vorräte, während sie im Kundenservice Interaktionen abwickeln und Informationen bereitstellen. Bildungseinrichtungen nutzen Humanoide für Lehre und Forschung, und in der Fertigung führen sie sich wiederholende oder gefährliche Aufgaben aus, um Produktivität und Sicherheit zu steigern. Darüber hinaus verbessern Humanoide Unterhaltung und Gastfreundschaftserlebnisse, helfen bei Haushaltsaufgaben für ältere oder behinderte Menschen und führen Such- und Rettungsaktionen bei Katastrophenreaktionen und in gefährlichen Umgebungen durch. Diese vielseitigen Anwendungen unterstreichen ihr Potenzial, Effizienz, Sicherheit und Lebensqualität in verschiedenen Sektoren zu verbessern. Robotic Process Automation Robotic Process Automation ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der verwendet wird, um halbautonome oder autonome Roboter und Systeme zu schaffen. Es folgt dem Konzept der Aufgabenautomatisierung und kann maschinelles Lernen oder natürliche Sprachverarbeitung integrieren, um mehr Leistung in robotische Systeme und Geräte zu bringen. RPA-Software wird in mehreren Branchen eingesetzt, um Lieferketten-, Logistik- und Fertigungsmechanismen zu automatisieren. Fuzzy Logic Fuzzy Logic ist eine konventionelle oder boolesche Technik, die mathematische Argumentation für Anfragen zur natürlichen Sprachverarbeitung bietet. Sie funktioniert auf einer "Grad der Wahrheit"-Metrik, die zwischen 0,0 und 1,0 liegt. Fuzzy Logic wird verwendet, um teilweise Wahrheit zu handhaben, insbesondere den "Graubereich" in Anfragen zur natürlichen Sprachverarbeitung. Dies kann zwischen völlig wahr und völlig falsch liegen. Sie hilft, Datenpunkte zu verknüpfen, um nützliche Vorhersagen zu treffen. Empathische KI-Stimmen Empathische KI-Stimmen haben sich als Segen für Fachleute erwiesen, die Unterstützung bei ihren Arbeitsplänen benötigen, neue Strategien oder Prototypen entwickeln oder persönliche Beratung benötigen. Diese KI-Stimmen sind auf Sprachdaten und ein großes Wissenskorpus trainiert, um den Fachleuten und anderen Zielgruppen die benötigte Unterstützung zu bieten. Diese Stimmen sind darauf ausgelegt, ein Gefühl von Realismus im Benutzer zu wecken und ihm die Freiheit zu geben, unabhängig zu handeln, mit etwas Hilfe von der Plattform. Das Motto dieser Plattformen ist es, Empathie zu verbreiten, geduldig zuzuhören und den schlechten mentalen Zustand der Benutzer zu verbessern. Sie spielen auch eine große Rolle dabei, Selbstschuld zu beseitigen und Benutzer zu ermächtigen, den ersten Schritt in Richtung ihrer Ziele und Träume zu machen. Gesundheitsanalytik Im Gesundheitswesen können KI-Algorithmen riesige Mengen an Patientendaten, Radiologiedaten und pathologischen Daten analysieren, um schnelle Diagnosen für Labortests, Konsultationen und ambulante Abteilungen (OPD) bereitzustellen. KI-Tools helfen bei der Früherkennung von akuten und chronischen Krankheiten aus medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, Magnetresonanztomographie (MRT), Computertomographie (CT) und Positronen-Emissions-Tomographie (PET). Sie optimieren auch Verwaltungsaufgaben in Krankenhäusern, indem sie Patientenaufnahmen, Testergebnislieferungen, Ressourcenmanagement und intelligente Konsultationen automatisieren, um Wartezeiten zu verkürzen. Eine solche Technologie, nämlich Nanobots, sind nanoskalige Geräte, die in der Krebsimmuntherapie und Strahlenbehandlung für Krebspatienten monumental waren. Die Nanotechnologie-Geräte sind eine schnellere Möglichkeit, krebsartige Zellen zu erkennen und sind schmerzlos. Computer Vision KI kann Bilder und Videos analysieren und verarbeiten, um Aufgaben wie Objekterkennung, Bilderkennung und Gesichtserkennung mit hoher Genauigkeit auszuführen. Diese Fähigkeiten werden in verschiedenen Bereichen angewendet, darunter autonome Fahrzeuge zur Navigation und Hinderniserkennung, Gesundheitswesen zur Analyse medizinischer Bilder, Einzelhandel zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses mit visueller Suche und Bestandsverwaltung sowie Sicherheit zur Überwachung und Identitätsüberprüfung. KI-gesteuerte Computer Vision verbessert die Automatisierung, Genauigkeit und Effizienz in diesen Anwendungen und verändert die Art und Weise, wie visuelle Daten in verschiedenen Branchen genutzt werden. Autonome Autos KI ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, durch den Verkehr zu navigieren, komplexe Situationen zu bewältigen und Hindernissen auszuweichen. Obwohl vollständig autonome Autos noch in der Testphase sind, ist Teslas Autopilot-Funktion ein hervorragendes Anwendungsbeispiel für KI. Mit Hilfe von KI kann ein autonomes Fahrzeug die riesige Menge an Daten analysieren und interpretieren, die von den Kameras, Sensoren und GPS gesammelt werden, die darauf montiert sind. In einfacheren Worten ermöglicht KI autonomen Fahrzeugen, zu sehen, zu hören, zu denken und zu reagieren – genau wie ein menschlicher Fahrer. Over-the-Top (OTT) Plattform-Empfehlungssysteme Einer der herausragenden Gründe, warum OTT-Plattformen an Bedeutung gewonnen haben, ist ihre Fähigkeit, die Bedürfnisse ihrer Benutzer zu verstehen und entsprechend zu bedienen: ihr Empfehlungssystem. Solche Plattformen verwenden den Verlauf anderer Benutzer mit den gleichen Interessen wie Sie, um neue Shows und Filme zu empfehlen, die Sie höchstwahrscheinlich ansehen werden. KI-Algorithmen treiben das Empfehlungssystem an und können die richtigen Film- und Showempfehlungen bieten, damit Benutzer engagiert bleiben und ihre Abonnements fortsetzen. OTT-Plattformen verlassen sich auf die Fähigkeiten der KI, um die besten Thumbnails zu generieren, um die höchste Klickrate zu erzielen. Cybersicherheit Da Cyberkriminalität in Anzahl und Komplexität zunimmt, hilft KI Unternehmen, Bedrohungen voraus zu sein. KI- und ML-fähige Computerprogramme können proaktiv Systemschwachstellen erkennen und Maßnahmen vorschlagen, um ihnen entgegenzuwirken. KI kann auch Cybersicherheitssysteme mit Verhaltensanalyse stärken. Mit Verhaltensanalyse kann KI Muster generieren, wie ein typischer Benutzer auf ein System zugreift und es verwendet. Wenn die KI Unregelmäßigkeiten erkennt, kann sie die zuständigen Behörden benachrichtigen, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen. KI im Gesundheitswesen Erinnern Sie sich an IBM Watson, einen Frage-Antwort-Computer, der den ersten Preis von 1 Million US-Dollar in der Quizshow Jeopardy! gewann? Vieles hat sich an Watson geändert, seit es das Publikum in der TV-Show beeindruckte. Watson wird jetzt intensiv in der Gesundheitsbranche eingesetzt und wird von maschineller Lernsoftware und KI-Technologien angetrieben. WatsonX ist in der Lage, Millionen von Dokumenten zu analysieren und alternative Behandlungsmethoden in Sekundenschnelle vorzuschlagen, was selbst für eine Gruppe von Ärzten eine Herausforderung sein kann. KI kann auch Pathologen helfen, genauere Krebsdiagnosen zu stellen und es ermöglichen, personalisierte Medikamente und Behandlungen anzubieten. KI kann auch prädiktive Analysen auf die nächste Stufe heben, was entscheidend ist, um Krankheitsausbrüche zu identifizieren, unter anderem. Neben der Rettung von Leben können künstlich intelligente Maschinen die Qualität und Zugänglichkeit von Gesundheitsdiensten verbessern und Kosten senken. KI-Musik-Tools Diese Tools erstellen KI-generierte Musik mithilfe von maschinellen Lerntechniken, um Sängerstimmen zu replizieren. Diese Tools helfen bei der Produktion und Komposition neuer Tracks und Rhythmen basierend auf vortrainierten Systemen und einem Musik-Korpus-Datensatz. Diese Generatoren können von der grundlegenden Melodieerstellung bis hin zu spezifischen genre-basierten Musik wie Pop, Hip-Hop, Metal, Rock, Alternative oder Akustik reichen. Sie lernen oft Muster und Stile aus bestehenden Trainingsdaten, die aus Texten, Sprachaufnahmen, Tempo, Tonhöhe und instrumentalen Sequenzen bestehen können, um neue Musik zu kuratieren, die ähnlich ist wie die, die Künstler schaffen. Sie können für Aufgaben wie orchestrale Komposition, Textschreiben, Musikempfehlung, personalisierte Playlists und sogar Produktionsstudio-Unterstützung verwendet werden. KI-Textgeneratoren KI-Textgeneratoren sind Transformermodelle, die auf einer Encoder-Decoder-Basis arbeiten und eine Form von generativen KI-Systemen sind, die Unternehmen für Inhaltsunterstützung, Drehbuchschreiben, Dialogschreiben, Sprachübersetzung, konversationelle KI und E-Mail- und KI-Inhaltserstellung verwenden. Diese Systeme basieren auf der Transformermodell-Methodik, die einen "Multi-Head-Attention-Mechanismus" verwendet, um Beziehungen zwischen Tokens herzustellen und die bestmögliche Menge an Textantworten zu generieren. Es ist eine angesagte Technik, die in der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet wird, um den Trainingsdatensatz zu entwirren und kontextbezogene Tokens abzuleiten, um ihre Antworten neu zu kalibrieren und die Ausgabe mit einer genauen Anordnung zu versehen, die der Benutzer wünscht. Diese Generatoren verwenden typischerweise große Sprachmodelle (LLM), um kohärente und relevante Datenstränge zu erzeugen, die menschliche Sprachmuster und -stile nachahmen. KI-Bildgeneratoren Die KI-Bildgeneratoren sind LLMs, die Textaufforderungen akzeptieren, um hochmoderne Bilder, Grafiken und Produktvisualisierungen zu erstellen. Sie nutzen verschiedene Algorithmen, darunter tiefe neuronale Netzwerke und generative gegnerische Netzwerke (GAN), um Hintergrundbilder und KI-generierte Kunst zu bilden. Diese Text-zu-Bild-Systeme lernen aus Benutzeraufforderungen und verbessern ihr Verständnis von Design Thinking und grafischen Illustrationen, um genauere und fesselndere Bilder zu erstellen. Diese Systeme gibt es in verschiedenen Formen, wie neuronale Stilübertragung, variationale Autoencoder, bedingte generative Modelle, Modellhintergründe, Super-Resolution-Generatoren und KI-Kunstgeneratoren. Einige Beispiele sind Adobe Firefly, Midjourney, Dall-e, Imagine Art und so weiter. Zukunft der künstlichen Intelligenz Theoretisch gibt es zwei Möglichkeiten, wenn sich die Fähigkeiten des maschinellen Lernens weiterentwickeln und verbessern und Wissenschaftler AGI freischalten: eine dystopische oder utopische Zukunft. In einer dystopischen Zukunft könnten intelligente Killerroboter die Welt übernehmen, Menschen versklaven oder im schlimmsten Fall die gesamte Menschheit auslöschen, genau wie die Erzählung jedes KI-Science-Fiction-Films. Aber wenn KI eine utopische Zukunft verursacht, werden unsere Lebensstandards weit über unser derzeitiges Verständnis hinausgehen. Wir müssen keine der monotonen Aufgaben mehr ausführen und können mehr Zeit damit verbringen, die Welt um uns herum zu erleben. In einer utopischen Welt wäre interstellarer Reisen kein Problem mehr. Auch die Gewinnung von Ressourcen aus Asteroiden und anderen unbewohnten Planeten wäre möglich. Künstliche Intelligenz könnte auch der "Schlüssel" sein, der Menschen zu einer interstellaren Spezies macht. Die Zukunft könnte jedoch nicht immer unterstützend für KI sein. Seit ihrer Entstehung wurde das Tempo der KI-Entwicklung mehrfach stark beeinträchtigt, als Investoren das Gefühl hatten, dass die Ergebnisse im Vergleich zu dem, was versprochen wurde, unbefriedigend waren. Solche inaktiven Zyklen werden als KI-Winter bezeichnet und können jederzeit in der Zukunft auftreten. Der erste KI-Winter begann um das Jahr 1973, dauerte jedoch nur ein paar Jahre. Angesichts der besonderen Rolle, die künstliche Intelligenz bei der Verbesserung unseres Lebens spielt, ist es höchst unwahrscheinlich, dass wir jemals wieder einen KI-Winter erleben werden. Obwohl viele Spezialisten, darunter Stephen Hawking und Elon Musk, befürchten, dass KI das Ende der Menschheit bedeuten könnte, sind sie ziemlich unterstützend gegenüber den unmittelbaren Vorteilen, die dieselbe Technologie uns gewähren kann. Die Unruhe, die durch Microsofts Chatbot Tay verursacht wurde, der rassistische Tweets postete, und Googles rassistische KI-Algorithmen, die Bilder falsch klassifizierten, zeigt jedoch, dass künstliche Intelligenz noch mehr Feinabstimmung benötigt, um ein fehlerfreies System zu werden. Künstliche Intelligenz wird uns nicht so bald übertreffen Wenn Sie jemals Angst hatten, dass KI Menschen überlisten und versklaven könnte, hier ist ein Realitätscheck – es wird nicht so bald passieren – wenn überhaupt. Obwohl Wissenschaftler Jahrzehnte in dieses Feld investiert haben, machen wir nur kleine Schritte. Aber unser Tempo ist etwas, das die Vorväter der künstlichen Intelligenz-Technologie immer beneidet hätten, zu erreichen. Erfahren Sie mehr über den Umbruch der großen Sprachmodelle und wie sie heute Branchen für Inhaltskreation und Textunterstützungsaufgaben stören. Dieser Artikel wurde ursprünglich 2023 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.