Wie Künstliche Intelligenz Die Welt Verändert

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Das ideale Merkmal der künstlichen Intelligenz ist ihre Fähigkeit, zu rationalisieren und Maßnahmen zu ergreifen, die die besten Chancen haben, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen, das sich auf das Konzept bezieht, dass Computerprogramme automatisch aus neuen Daten lernen und sich an neue Daten anpassen können, ohne von Menschen unterstützt zu werden. Deep-Learning-Techniken ermöglichen dieses automatische Lernen durch die Aufnahme riesiger Mengen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder oder Videos. Jeder, der maschinelles Lernen als Teil realer, produktionsinterner Systeme einsetzen möchte, muss Ethik in seine KI-Trainingsprozesse einbeziehen und sich bemühen, Voreingenommenheit zu vermeiden. Dies gilt insbesondere bei der Verwendung von KI-Algorithmen, die in Deep Learning- und Generative Adversarial Network-Anwendungen von Natur aus unerklärlich sind.

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.

  • Verschiedene KI-Algorithmen geben dann als Antwort auf die Eingabeaufforderung neue Inhalte zurück.
  • Diese Reihe von Strategieleitfäden und begleitenden Webinaren, produziert von SAS und MIT SMR Connections, bietet Anleitungen von Branchenprofis.
  • Viele Probleme in der KI erfordern, dass der Agent mit unvollständigen oder unsicheren Informationen arbeitet.
  • Pedro Domingos hofft, dass es einen konzeptionell einfachen, aber mathematisch schwierigen „Master-Algorithmus“ gibt, der führen könnte zu AGI.

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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.

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 kann die Benotung automatisieren, sodass Pädagogen mehr Zeit für andere Aufgaben haben. Es kann die Schüler einschätzen und sich an ihre Bedürfnisse anpassen, um ihnen zu helfen, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten. KI-Tutoren können den Schülern zusätzliche Unterstützung bieten und sicherstellen, dass sie auf Kurs bleiben. Die Technologie könnte auch ändern, wo und wie Schüler lernen, und vielleicht sogar einige Lehrer ersetzen. Wie von ChatGPT, Bard und anderen großen Sprachmodellen gezeigt, kann generative KI Pädagogen dabei helfen, Kursarbeiten und andere Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Schüler auf neue Weise einzubeziehen. Das Aufkommen dieser Tools zwingt Pädagogen auch dazu, die Hausaufgaben und Tests der Schüler zu überdenken und die Richtlinien zu Plagiaten zu überarbeiten.

Wenn Sie wissen, wann und wo Sie diese Projekte integrieren und wann Sie sich an Dritte wenden müssen, können Sie diese Schwierigkeiten minimieren. Beispielsweise kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit verschiedenen Kandidatenmodellen für ein Computer-Vision-Problem experimentieren, z. Unternehmen erkennen zunehmend den Wettbewerbsvorteil der Anwendung von KI-Erkenntnissen auf Keynote Speaker Künstliche Intelligenz Geschäftsziele und machen dies zu einer unternehmensweiten Priorität. Beispielsweise können gezielte Empfehlungen von KI Unternehmen helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Viele der Funktionen und Fähigkeiten von KI können zu niedrigeren Kosten, geringeren Risiken, schnellerer Markteinführung und vielem mehr führen.

Dies führte zu philosophischen Argumenten über den Geist und die ethischen Konsequenzen der Schaffung künstlicher Wesen, die mit menschenähnlicher Intelligenz ausgestattet sind; Diese Fragen wurden bereits seit der Antike von Mythos, Fiktion und Philosophie untersucht. Informatiker und Philosophen haben seitdem darauf hingewiesen, dass KI zu einem existenziellen Risiko für die Menschheit werden könnte, wenn ihre rationalen Fähigkeiten nicht auf nützliche Ziele ausgerichtet werden. Der Begriff künstliche Intelligenz wurde auch dafür kritisiert, die wahren technologischen Fähigkeiten der KI zu übertreiben. Das aktuelle Jahrzehnt hat das Aufkommen der generativen KI erlebt, einer Art künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte produzieren kann.

Deshalb ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine von entscheidender Bedeutung – in der heutigen Welt bleibt künstliche Intelligenz eine Erweiterung menschlicher Fähigkeiten, kein Ersatz. Kurz gesagt, es gab in den letzten Jahren außergewöhnliche Fortschritte bei der Fähigkeit von KI-Systemen, Intentionalität, Intelligenz und Anpassungsfähigkeit in ihre Algorithmen zu integrieren. Anstatt mechanistisch oder deterministisch zu sein, wie die Maschinen funktionieren, lernt KI-Software im Laufe der Zeit und bezieht Erfahrungen aus der realen Welt in ihre Entscheidungsfindung ein. Auf diese Weise verbessert es die menschliche Leistungsfähigkeit und erweitert die Fähigkeiten der Menschen. KI-Systeme haben die Fähigkeit zu lernen und sich anzupassen, wenn sie Entscheidungen treffen. Im Transportbereich verfügen beispielsweise halbautonome Fahrzeuge über Tools, die Fahrer und Fahrzeuge über bevorstehende Staus, Schlaglöcher, Autobahnbau oder andere mögliche Verkehrsbehinderungen informieren.

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

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.

Je mehr Patienten proaktiv an ihrem eigenen Wohlbefinden und ihrer Pflege teilnehmen, desto besser sind die Ergebnisse – Auslastung, finanzielle Ergebnisse und Mitgliedererfahrung. Organisationen sollten über Risikorahmen und Notfallpläne für den Fall eines Problems verfügen. Machen Sie sich klar, wer für die von KI-Systemen getroffenen Entscheidungen verantwortlich ist, und definieren Sie den Managementansatz, um bei Bedarf zur Eskalation von Problemen beizutragen. Aufgrund der Verbreitung von Daten und der Reife anderer Innovationen in der Cloud-Verarbeitung und Rechenleistung nimmt die Einführung von KI schneller denn je zu.

Training Und Entwicklung Von KI-Modellen

Es gibt jedoch keine aggregierte Sammlung von Radiologiebildern, beschriftet oder anderweitig. Deep Learning wird auch zunehmend zur Spracherkennung eingesetzt und ist als solche eine Form der Verarbeitung natürlicher Sprache, die im Folgenden beschrieben wird. Im Gegensatz zu früheren Formen der statistischen Analyse hat jedes Merkmal in einem Deep-Learning-Modell normalerweise wenig Bedeutung für einen menschlichen Beobachter. Infolgedessen kann die Erklärung der Ergebnisse des Modells sehr schwierig oder unmöglich zu interpretieren sein. Technologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache sind alle Teil der KI-Landschaft. Jede entwickelt sich auf ihrem eigenen Weg und kann in Kombination mit Daten, Analysen und Automatisierung Unternehmen dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen, sei es bei der Verbesserung des Kundenservice oder der Optimierung der Lieferkette.

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.

„Deep“ im Deep Learning bezieht sich auf ein neuronales Netzwerk, das aus mehr als drei Schichten besteht – was die Eingaben und die Ausgabe einschließen würde – und kann als Deep-Learning-Algorithmus betrachtet werden. Da Deep Learning und maschinelles Lernen in der Regel synonym verwendet werden, lohnt es sich, die Nuancen zwischen den beiden zu beachten. Wie oben erwähnt, sind sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, und Deep Learning ist eigentlich ein Teilbereich des maschinellen Lernens.