Ai

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weitreichender Zweig der Informatik, der sich mit dem Bau intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Einfacher ausgedrückt: Computer denken wie Menschen. Der Begriff wird verwendet, um Maschinen zu beschreiben, die kognitive Funktionen wie Lernen und Problemlösung nachahmen.

Während der Begriff 1956 geprägt wurde, hat sich die KI dank fortschrittlicher Algorithmen, erhöhtem Datenvolumen und Verbesserungen der Rechenleistung und -technologie sprunghaft weiterentwickelt. In den 1950er Jahren beschäftigte sich die frühe KI-Forschung mit Themen wie Problemlösung und symbolischen Methoden. Zehn Jahre später zeigte sich das US-Verteidigungsministerium interessiert und begann, Computer so zu trainieren, dass sie grundlegende menschliche Überlegungen nachahmen. Bis 2003 wurden intelligente persönliche Assistenten hergestellt, lange bevor Siri oder Alexa eingeführt wurden.

Beliebte Beispiele für künstliche Intelligenz sind KI-Autopiloten auf kommerziellen Flügen, Spamfilter, mobile Scheckeinzahlungen und Voice-to-Text-Funktionen auf Mobilgeräten.

Wie KI funktioniert

Um zu verstehen, wie KI funktioniert, ist es wichtig, die Unterdomänen von KI zu verstehen und zu verstehen, wie diese Domänen auf verschiedene Branchenbereiche angewendet werden können.

• Maschinelles Lernen (ML): ML lehrt eine Maschine, Schlussfolgerungen und Entscheidungen auf der Grundlage früherer Erfahrungen zu treffen. Es ist eine Art Datenanalyse, bei der mithilfe von Algorithmen aus Daten gelernt wird. Diese Fähigkeit, durch Auswertung von Daten zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, spart Zeit und hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
• Deep Learning: Deep Learning ist eine Teilmenge von ML, die Daten verarbeitet und Muster zur Verwendung bei der Entscheidungsfindung erstellt.
• Neuronale Netze: Neuronale Netze versuchen nachzuahmen, wie ein menschliches Gehirn funktioniert. Es handelt sich um eine Reihe von Algorithmen, die die Beziehung zwischen verschiedenen zugrunde liegenden Variablen erfassen und die Daten wie ein menschliches Gehirn verarbeiten.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP analysiert, versteht und generiert die Sprachen, die Menschen auf natürliche Weise verwenden, um sowohl in schriftlichen als auch in gesprochenen Kontexten mit Computern zu kommunizieren.
• Computer Vision: Der Computer Vision-Algorithmus versucht, ein Bild zu verstehen, indem er verschiedene Teile davon zerlegt und untersucht. Dies hilft der Maschine, eine Reihe von Bildern zu klassifizieren und daraus zu lernen, um auf der Grundlage früherer Beobachtungen eine bessere Ausgabeentscheidung zu treffen.
• Cognitive Computing: Cognitive Computing-Algorithmen versuchen, ein menschliches Gehirn nachzuahmen, indem sie Text, Sprache, Bilder und Objekte auf menschliche Weise analysieren und versuchen, die gewünschte Ausgabe zu erzielen.

Beispiele für KI in der Industrie

KI wird in jeder Branche eingesetzt, und die Nachfrage nach KI-Fähigkeiten wächst weiter.

• Gesundheitspflege: AI bietet personalisierte Medizin- und Röntgenmessungen. Persönliche Gesundheitshelfer können Patienten daran erinnern, Medikamente einzunehmen, Sport zu treiben oder gesünder zu essen.
• Verkauf: AI bietet virtuelle Einkaufsfunktionen mit personalisierten Empfehlungen. Die Lagerverwaltung und die Website-Layout-Technologie werden mit AI ebenfalls verbessert.
• Produktion: AI analysiert IoT-Daten, während sie von angeschlossenen Geräten gestreamt werden, um die erwartete Last und Nachfrage mithilfe wiederkehrender Netzwerke vorherzusagen.
• Banking: KI verbessert die Geschwindigkeit, Präzision und Effektivität menschlicher Anstrengungen. Es kann verwendet werden, um zu identifizieren, welche Transaktionen wahrscheinlich betrügerisch sind, und um manuelle Datenverwaltungsaufgaben zu automatisieren.
• Automobil: Mit AI-Software können Fahrzeuge ihre unmittelbare Umgebung verstehen und sicher navigieren. Selbstfahrende Autos werden zu einem beliebten Thema in Bezug auf KI.