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.
Künstliche Intelligenz ist eine intelligente Einheit, die von Menschen geschaffen wird. Es ist in der Lage, Aufgaben intelligent auszuführen, ohne explizit dazu angewiesen zu werden. Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, all diese Anwendungen nutzen KI für Keynote Speaker Künstliche Intelligenz ihre Funktion. Wenn Sie sich in KI zertifizieren lassen, haben Sie einen Vorteil gegenüber den anderen Aspiranten in dieser Branche. Mit Fortschritten wie Gesichtserkennung, KI im Gesundheitswesen, Chat-Bots und mehr ist es jetzt an der Zeit, einen Weg zu einer erfolgreichen Karriere in der künstlichen Intelligenz zu finden. Virtuelle Assistenten haben bereits Einzug in den Alltag gehalten und helfen uns, Zeit und Energie zu sparen.
Sie unterscheiden sich von passiven Maschinen, die nur zu mechanischen oder vorbestimmten Reaktionen fähig sind. Mithilfe von Sensoren, digitalen Daten oder Ferneingaben kombinieren sie Informationen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, analysieren das Material sofort und handeln auf der Grundlage der aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse. Mit massiven Verbesserungen bei Speichersystemen, Verarbeitungsgeschwindigkeiten und Analysetechniken sind sie in der Lage, eine enorme Raffinesse bei der Analyse und Entscheidungsfindung zu erreichen. Da die Deep-Learning-Technologie mithilfe von KI lernen kann, komplexe Muster in Daten zu erkennen, wird sie häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und der Bilderkennung eingesetzt.
KI-Tools helfen Designern, die Rechenleistung im Gesundheitswesen zu verbessern. Merantix beispielsweise ist ein deutsches Unternehmen, das Deep Learning auf medizinische Fragestellungen anwendet. Menschen können dies tun, aber Radiologen berechnen 100 US-Dollar pro Stunde und können möglicherweise nur vier Bilder pro Stunde sorgfältig lesen.
Ein neuronales Netzwerk ist eine miteinander verbundene Gruppe von Knoten, ähnlich dem riesigen Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn. Die Leistung des Klassifikators hängt stark von den Merkmalen der zu klassifizierenden Daten ab, wie z. Der Größe des Datensatzes, der Verteilung der Stichproben auf die Klassen, der Dimensionalität und dem Rauschpegel. Modellbasierte Klassifikatoren funktionieren gut, wenn das angenommene Modell sehr gut zu den tatsächlichen Daten passt. Andernfalls, wenn kein übereinstimmendes Modell verfügbar ist und Genauigkeit das einzige Anliegen ist, ist die herkömmliche Weisheit, dass diskriminierende Klassifikatoren bei den meisten praktischen Datensätzen tendenziell genauer sind als modellbasierte Klassifikatoren wie "naive Bayes". Maschinenwahrnehmung ist die Fähigkeit, Eingaben von Sensoren zu verwenden, um Aspekte der Welt abzuleiten.
Dieser Aspekt der KI-Programmierung konzentriert sich auf die Erfassung von Daten und die Erstellung von Regeln, wie diese in umsetzbare Informationen umgewandelt werden können. Die Regeln, die als Algorithmen bezeichnet werden, liefern Computergeräten Schritt-für-Schritt-Anweisungen zum Ausführen einer bestimmten Aufgabe. Es hat auch einige sehr wichtige Anwendungen, wie die Identifizierung und Vorhersage betrügerischer Transaktionen, eine schnellere und genaue Kreditbewertung und die Automatisierung manuell intensiver Datenverwaltungspraktiken. Künstliche Intelligenz verbessert den bestehenden Prozess branchen- und anwendungsübergreifend und hilft auch bei der Entwicklung neuer Lösungen für Probleme, deren manuelle Bewältigung überwältigend ist. Es ist definiert als KI, die eine kognitive Funktion auf menschlicher Ebene hat, in einer Vielzahl von Bereichen wie Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, Rechenfunktionen und Argumentation und so weiter. Patientenengagement und -adhärenz gelten seit langem als das Problem der „letzten Meile“ der Gesundheitsversorgung – die letzte Barriere zwischen unwirksamen und guten Gesundheitsergebnissen.
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 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
Das Erreichen künstlicher allgemeiner Intelligenz erwies sich als schwer fassbar, nicht unmittelbar bevorstehend, behindert durch Einschränkungen in der Computerverarbeitung und im Speicher sowie durch die Komplexität des Problems. Regierungen und Unternehmen zogen sich von ihrer Unterstützung der KI-Forschung zurück, was zu einer Brachezeit von 1974 bis 1980 führte, die als erster „KI-Winter“ bekannt ist. Trotz potenzieller Risiken gibt es derzeit nur wenige Vorschriften für den Einsatz von KI-Tools, und wo Gesetze existieren, beziehen sie sich in der Regel indirekt auf KI. Wie bereits erwähnt, verlangen beispielsweise die US-amerikanischen Fair-Lending-Vorschriften von Finanzinstituten, potenziellen Kunden Kreditentscheidungen zu erläutern.
So Verwenden Sie ChatGPT: Was Sie Jetzt Wissen Müssen
Dies schränkt das Ausmaß ein, in dem Kreditgeber Deep-Learning-Algorithmen verwenden können, die von Natur aus undurchsichtig und nicht erklärbar sind. KI ist für viele der größten und erfolgreichsten Unternehmen von heute von zentraler Bedeutung, darunter Alphabet, Apple, Microsoft und Meta, wo KI-Technologien eingesetzt werden, um den Betrieb zu verbessern und die Konkurrenz zu überholen. Bei der Alphabet-Tochter Google beispielsweise steht KI im Mittelpunkt ihrer Suchmaschine, der selbstfahrenden Autos von Waymo und von Google Brain, das die neuronale Transformatorarchitektur erfunden hat, die die jüngsten Durchbrüche in der Verarbeitung natürlicher Sprache untermauert.
Unternehmen haben jetzt Zugriff auf eine beispiellose Menge an Daten, einschließlich dunkler Daten, von denen sie bisher nicht einmal wussten, dass sie sie haben. Dieser Bericht ist Teil von „A Blueprint for the Future of AI“, einer Reihe der Brookings Institution, die die neuen Herausforderungen und potenziellen politischen Lösungen analysiert, die durch künstliche Intelligenz und andere neue Technologien eingeführt werden. Einige Beobachter befürchten bereits, dass die Taskforce nicht weit genug gehen wird, um Algorithmen zur Rechenschaft zu ziehen.