Was Ist KI? Alles Wissenswerte Über Künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

• Verarbeitung Natürlicher Sprache
• Training Und Entwicklung Von KI-Modellen
• So Verwenden Sie ChatGPT: Was Sie Jetzt Wissen Müssen

Derzeit wird künstliche Intelligenz hauptsächlich von Unternehmen eingesetzt, um ihre Prozesseffizienz zu verbessern, ressourcenintensive Aufgaben zu automatisieren und Geschäftsvorhersagen auf der Grundlage harter Daten und nicht ihres Bauchgefühls zu treffen. Da alle Technologien früher da waren, müssen die Forschungs- und Entwicklungskosten von Unternehmen und Regierungsbehörden subventioniert werden, bevor sie für Laien zugänglich werden. Um mehr über den Zweck der künstlichen Intelligenz und ihre Verwendung zu erfahren, können Sie einen KI-Kurs belegen und die Details des Kurses für künstliche Intelligenz verstehen und sich noch heute weiterbilden.

KI mit begrenztem Speicher hat die Fähigkeit, frühere Daten und Vorhersagen zu speichern, wenn Informationen gesammelt und potenzielle Entscheidungen abgewogen werden – im Wesentlichen sucht sie in der Vergangenheit nach Hinweisen darauf, was als Nächstes kommen könnte. KI mit begrenztem Speicher ist komplexer und bietet größere Möglichkeiten als reaktive Maschinen. Aus mehreren Gründen haben nur wenige Unternehmen KI in großem Maßstab eingesetzt. Wenn sie beispielsweise kein Cloud Computing verwenden, sind maschinelle Lernprojekte oft rechenintensiv. Sie sind auch komplex zu bauen und erfordern Fachwissen, das stark nachgefragt, aber knapp ist.

• Das grundlegende Ziel der KI ist es, Computer und Maschinen in die Lage zu versetzen, intellektuelle Aufgaben wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, Wahrnehmung und Verständnis menschlicher Kommunikation auszuführen.
• Zu den Anwendungen gehören Spracherkennung, Gesichtserkennung und Objekterkennung.
• Zum Beispiel kann ein logischer Beweis als Suche nach einem Weg angesehen werden, der von Prämissen zu Schlussfolgerungen führt, wobei jeder Schritt die Anwendung einer Inferenzregel ist.
• Unser Ziel ist es, das Verständnis der Welt für den Klimawandel, seine Auswirkungen und was jetzt getan werden kann, zu verbessern.
• NLP-Systeme können unstrukturierte klinische Notizen zu Patienten analysieren, Berichte erstellen, Patienteninteraktionen transkribieren und Konversations-KI durchführen.

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.

Andrew Ng, Gründer des Google Brain Deep Learning-Projekts, füttert ein neuronales Netzwerk mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen mit 10 Millionen YouTube-Videos als Trainingssatz. Das neuronale Netzwerk lernte, eine Katze zu erkennen, ohne dass ihm gesagt wurde, was eine Katze ist, und leitete damit die Ära des Durchbruchs für neuronale Netzwerke und die Finanzierung von Deep Learning ein. Während Hollywood-Filme und Science-Fiction-Romane KI als menschenähnliche Roboter darstellen, die die Welt übernehmen, ist die aktuelle Entwicklung der KI-Technologien nicht so beängstigend – oder ganz so schlau.

Dies führte aufgrund der Widerspenstigkeit der Logik und der Breite des gesunden Menschenverstandes nicht zu nützlichen Anwendungen. Moderne statistische Techniken umfassen Kookkurrenzhäufigkeiten , „Keyword Spotting“ , transformatorbasiertes Deep Learning und andere. Sie haben eine akzeptable Genauigkeit auf Seiten- oder Absatzebene erreicht und könnten bis 2019 kohärenten Text generieren.

Ein ausreichend leistungsfähiges System zur Verarbeitung natürlicher Sprache würde natürlichsprachliche Benutzerschnittstellen und den Erwerb von Wissen direkt aus von Menschen geschriebenen Quellen, wie z. Zu den einfachen Anwendungen von NLP gehören das Abrufen von Informationen, die Beantwortung von Fragen und die maschinelle Übersetzung. Aktuelle Innovationen bei KI-Tools und -Diensten lassen sich auf das neuronale AlexNet-Netzwerk von 2012 zurückführen, das eine neue Ära der Hochleistungs-KI auf der Grundlage von GPUs und großen Datensätzen einleitete. Die wichtigste Änderung war die Fähigkeit, neuronale Netze auf skalierbarere Weise mit riesigen Datenmengen über mehrere GPU-Kerne parallel zu trainieren.

Kein Wunder, dass 84 Prozent der C-Suite-Führungskräfte glauben, dass sie KI nutzen müssen, um ihre Wachstumsziele zu erreichen. Machen Sie sich mit künstlicher Intelligenz auf den neuesten Stand und erfahren Sie, wie sie Ihnen mit unserer kuratierten Sammlung von Erkenntnissen, Berichten und Leitfäden helfen kann, den Geschäftswert zu steigern. Natürlich machen diese Fortschritte die Leute auch nervös wegen Weltuntergangsszenarien, die von Filmemachern sensationell gemacht werden. Situationen, in denen KI-betriebene Roboter den Menschen übernehmen oder Grundwerte schwächen, machen Menschen Angst und führen zu der Frage, ob KI einen nützlichen Beitrag leistet oder Gefahr läuft, die Essenz der Menschheit zu gefährden. Autonome Fahrzeuge sind mit LIDARS und Fernsensoren ausgestattet, die Informationen aus der Umgebung des Fahrzeugs sammeln. Das LIDAR verwendet Licht von einem Radar, um Objekte vor und um das Fahrzeug herum zu sehen und sofortige Entscheidungen über das Vorhandensein von Objekten, Entfernungen und ob das Auto mit etwas zusammenstoßen wird, zu treffen.

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.

DeepMind strebt weiterhin nach künstlicher allgemeiner Intelligenz, wie die wissenschaftlichen Lösungen belegen, die es durch KI-Systeme anstrebt. Es hat maschinelle Lernmodelle für Document AI entwickelt, das Zuschauererlebnis auf Keynote Speaker Künstliche Intelligenz Youtube optimiert, AlphaFold für Forscher weltweit verfügbar gemacht und vieles mehr. Selbstfahrende Autos sind ein erkennbares Beispiel für Deep Learning, da sie tiefe neuronale Netze verwenden, um Objekte um sie herum zu erkennen, ihren Abstand zu anderen Autos zu bestimmen, Verkehrssignale zu identifizieren und vieles mehr. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, die Fähigkeiten des menschlichen Geistes zu modellieren oder sogar zu verbessern.

Städte könnten beispielsweise Informationen von Mitfahrdiensten mit ihrem eigenen Material zu Standorten sozialer Dienste, Buslinien, Nahverkehrsmitteln und Autobahnstaus integrieren, um den Transport zu verbessern. Das würde Metropolregionen helfen, Verkehrsstaus zu bewältigen und bei der Autobahn- und Nahverkehrsplanung helfen. In Nicht-Transportbereichen haften digitale Plattformen oft nur eingeschränkt für das, was auf ihren Seiten passiert.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache, einschließlich Sprache, zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Die nächste Stufe des NLP ist die natürliche Sprachinteraktion, die es Menschen ermöglicht, mit Computern zu kommunizieren, indem sie normale Alltagssprache verwenden, um Aufgaben auszuführen. Lesen Sie unseren kurzen Überblick über die Schlüsseltechnologien, die den KI-Wahn anheizen. Diese nützliche Einführung bietet kurze Beschreibungen und Beispiele für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr.

Verarbeitung Natürlicher Sprache

Fragen der gesundheitlichen Chancengleichheit können sich auch verschärfen, wenn viele-zu-viele-Mappings durchgeführt werden, ohne Schritte zu unternehmen, um Chancengleichheit für Bevölkerungsgruppen mit einem Risiko für Bias sicherzustellen. Derzeit gibt es keine auf Aktien ausgerichteten Tools und Vorschriften, um die Darstellung und Verwendung von Aktienanwendungen sicherzustellen. Andere Beispiele, bei denen algorithmische Voreingenommenheit zu unfairen Ergebnissen führen kann, sind die Verwendung von KI für die Bonitätsbewertung oder Einstellung. In der Vergangenheit hat die Technologie die Gesamtbeschäftigung eher erhöht als verringert, aber Ökonomen erkennen an, dass „wir uns mit KI auf Neuland befinden“.

Einer der Gründe für die wachsende Rolle der KI sind die enormen Chancen für die wirtschaftliche Entwicklung, die sie bietet. China macht schnelle Fortschritte, weil es sich das nationale Ziel gesetzt hat, 150 Milliarden Dollar in KI zu investieren und bis 2030 weltweit führend in diesem Bereich zu werden. NIST leitet und beteiligt sich an der Entwicklung technischer Standards, einschließlich internationaler Standards, die Innovation und öffentliches Vertrauen in Systeme fördern, die KI verwenden.

Training Und Entwicklung Von KI-Modellen

Die Fuzzy-Logik weist vagen Aussagen wie „Alice ist alt“ einen „Wahrheitsgrad“ zu, die sprachlich zu ungenau sind, um vollständig wahr oder falsch zu sein Argumentation und das Qualifikationsproblem. Mehrere Erweiterungen der Logik wurden entwickelt, um spezifische Wissensbereiche zu behandeln, wie z. Beschreibungslogiken, Situationskalküle, Ereigniskalküle und fließende Kalküle; und Modallogiken. Logiken zum Modellieren widersprüchlicher oder inkonsistenter Aussagen, die in Systemen mit mehreren Agenten auftreten, wurden ebenfalls entworfen, wie z. Da Maschinen immer leistungsfähiger werden, werden Aufgaben, von denen angenommen wird, dass sie „Intelligenz“ erfordern, häufig aus der Definition von KI entfernt, ein Phänomen, das als KI-Effekt bekannt ist.

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.

Unternehmen kombinieren Statistiken aktiv mit Informatikkonzepten wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen, um Innovationen voranzutreiben und die Entscheidungsfindung zu verändern. Unternehmen, die traditionelle Geschäftsprozesse und -anwendungen um maschinelles Lernen und kognitive Interaktionen ergänzen, können die Benutzererfahrung erheblich verbessern und die Produktivität steigern. Die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen umfasst mehrere Phasen, einschließlich Training und Inferenz. KI-Training und Schlussfolgerungen beziehen sich auf den Prozess des Experimentierens mit maschinellen Lernmodellen, um ein Problem zu lösen. Maschinelles Lernen konzentriert sich beispielsweise auf den Aufbau von Systemen, die auf der Grundlage der von ihnen konsumierten Daten lernen oder ihre Leistung verbessern. Es ist wichtig zu beachten, dass, obwohl alles maschinelle Lernen KI ist, nicht alles KI maschinelles Lernen ist.