Wie Künstliche Intelligenz Die Welt Verändert

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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.

Die generative KI beginnt mit einer Eingabeaufforderung, die in Form eines Textes, eines Bildes, eines Videos, eines Designs, von Musiknoten oder einer beliebigen Eingabe vorliegen kann, die das KI-System verarbeiten kann. Verschiedene KI-Algorithmen geben dann als Antwort auf die Eingabeaufforderung neue Inhalte zurück. Inhalte können Essays, Problemlösungen oder realistische Fälschungen sein, die aus Bildern oder Tonaufnahmen einer Person erstellt wurden. Die Fähigkeiten von Sprachmodellen wie ChatGPT-3, Googles Bard und Microsofts Megatron-Turing NLG haben die Welt begeistert, aber die Technologie befindet sich noch in einem frühen Stadium, wie ihre Tendenz zeigt, Antworten zu halluzinieren oder zu verzerren.

  • 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.
  • Beispielsweise unterliegen Finanzinstitute in den Vereinigten Staaten Vorschriften, die von ihnen verlangen, ihre Kreditvergabeentscheidungen zu erläutern.
  • Viele Probleme in der KI erfordern, dass der Agent mit unvollständigen oder unsicheren Informationen arbeitet.
  • Maschinelles Lernen ermöglicht es Softwareanwendungen, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne explizit dafür programmiert zu werden.
  • 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.

KI wird die Funktionsweise von Gesellschaft und Wirtschaft neu konfigurieren, und es muss ein „großes Ganzes“ darüber nachgedacht werden, was dies für Ethik, Governance und gesellschaftliche Auswirkungen bedeutet. Die Menschen werden die Fähigkeit brauchen, umfassend über viele Fragen nachzudenken und Wissen aus verschiedenen Bereichen zu integrieren. In den Vereinigten Staaten verwenden viele städtische Schulen Algorithmen für Einschreibungsentscheidungen, die auf einer Vielzahl von Überlegungen basieren, wie z. Elternpräferenzen, Nachbarschaftsqualitäten, Einkommensniveau und demografischer Hintergrund.

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 Keynote Speaker Künstliche Intelligenz 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.

Die zweite Vision, die als konnektionistischer Ansatz bekannt ist, zielte darauf ab, Intelligenz durch Lernen zu erreichen. Befürworter dieses Ansatzes, allen voran Frank Rosenblatt, versuchten, Perceptron auf eine Weise zu verbinden, die von Verbindungen von Neuronen inspiriert war. James Manyika und andere haben die beiden Herangehensweisen an den Geist und das Gehirn verglichen. Manyika argumentiert, dass symbolische Ansätze den Drang nach künstlicher Intelligenz in dieser Zeit dominierten, teilweise aufgrund ihrer Verbindung zu intellektuellen Traditionen von Descartes, Boole, Gottlob Frege, Bertrand Russell und anderen. Konnektionistische Ansätze, die auf Kybernetik oder künstlichen neuronalen Netzen basieren, wurden in den Hintergrund gedrängt, haben aber in den letzten Jahrzehnten eine neue Bedeutung erlangt.

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.

Einige der Branchen, die sich intensiv mit dem Bereich der KI befasst haben, um neue Anwendungen zu finden, sind E-Commerce, Einzelhandel, Sicherheit und Überwachung. KI wird in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Bank- und Finanzwesen, dem Marketing und der Unterhaltungsindustrie eingesetzt. Deep Learning Engineer, Data Scientist, Director of Data Science und Senior Data Scientist sind einige der Top-Jobs, die KI-Fähigkeiten erfordern. Derzeit wird der Zweck der künstlichen Intelligenz von all den verschiedenen Werkzeugen und Techniken geteilt, die wir in den letzten tausend Jahren erfunden haben – um die menschliche Anstrengung zu vereinfachen und uns zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Zweitens glaubt er, dass diese Systeme offenlegen sollten, dass sie automatisierte Systeme und keine Menschen sind. Es ist sinnvoller, über die allgemeinen Ziele nachzudenken, die in der KI erwünscht sind, und Richtlinien zu erlassen, die sie voranbringen, im Gegensatz zu Regierungen, die versuchen, die „Black Boxes“ aufzubrechen und genau zu sehen, wie bestimmte Algorithmen funktionieren. Die Regulierung einzelner Algorithmen schränkt Innovationen ein und erschwert Unternehmen den Einsatz künstlicher Intelligenz.

Verarbeitung Natürlicher Sprache

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KI wird auch verwendet, um Patienten zu klassifizieren, Krankenakten zu führen und zu verfolgen und Krankenversicherungsansprüche zu bearbeiten. Es wird angenommen, dass zukünftige Innovationen KI-unterstützte Roboterchirurgie, virtuelle Krankenschwestern oder Ärzte und kollaborative klinische Beurteilung umfassen. Unter KI-Experten gibt es unterschiedliche Meinungen darüber, wie schnell künstlich intelligente Systeme menschliche Fähigkeiten übertreffen werden. Dies sind nur einige Beispiele für Unternehmen, die das KI-Rennen anführen, aber es gibt weltweit viele andere, die ebenfalls Fortschritte in der künstlichen Intelligenz machen, darunter Baidu, Alibaba, Cruise, Lenovo, Tesla und mehr.

Dies kann problematisch sein, da maschinelle Lernalgorithmen, die vielen der fortschrittlichsten KI-Tools zugrunde liegen, nur so intelligent sind wie die Daten, die sie im Training erhalten. Da ein Mensch auswählt, welche Daten zum Trainieren eines KI-Programms verwendet werden, ist das Potenzial für maschinelles Lernen inhärent und muss genau überwacht werden. Während die riesige Datenmenge, die täglich erstellt wird, einen menschlichen Forscher begraben würde, können KI-Anwendungen, die maschinelles Lernen verwenden, diese Daten schnell in verwertbare Informationen umwandeln. Zum jetzigen Zeitpunkt besteht ein Hauptnachteil der KI darin, dass die Verarbeitung der großen Datenmengen, die für die KI-Programmierung erforderlich sind, teuer ist. Da KI-Techniken in immer mehr Produkte und Dienstleistungen integriert werden, müssen Unternehmen auch auf das Potenzial von KI eingestellt sein, absichtlich oder versehentlich voreingenommene und diskriminierende Systeme zu schaffen. Künstliche neuronale Netze und Deep-Learning-KI-Technologien entwickeln sich schnell weiter, vor allem, weil KI große Datenmengen viel schneller verarbeiten und genauere Vorhersagen treffen kann, als es Menschen möglich wäre.

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.

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.

„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.