Erweiterte Intelligenz ist ein Begriff, der verwendet wird, um Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zu beschreiben, die eingesetzt werden, um die menschliche Intelligenz zu erweitern und zu verbessern. Es handelt sich um eine Kombination aus menschlicher und maschineller Intelligenz, mit der komplexe Probleme gelöst und Entscheidungen effizienter getroffen werden können. Erweiterte Intelligenz ist eine Form der KI, die zunehmend in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt wird, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen.
Erweiterte Intelligenz unterscheidet sich von der künstlichen Intelligenz dadurch, dass sie so konzipiert ist, dass sie mit dem Menschen zusammenarbeitet und ihn nicht ersetzt. Während KI Algorithmen und Daten nutzt, um Entscheidungen zu treffen, berücksichtigt Augmented Intelligence auch die menschliche Intuition und Urteilskraft. Augmented Intelligence nutzt maschinelles Lernen, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, aber die Entscheidungen werden immer noch von Menschen getroffen.
Die Vorteile der erweiterten Intelligenz sind zahlreich. Durch die Kombination der Stärken von Menschen und Maschinen kann die erweiterte Intelligenz dazu beitragen, die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Sie kann auch Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden liefern, so dass Unternehmen ihre Kunden besser bedienen können.
Eine der größten Herausforderungen der erweiterten Intelligenz ist ihre Integration in bestehende Systeme und Prozesse. KI-Systeme lassen sich mitunter nur schwer in bestehende Systeme integrieren, was zu einem hohen Zeit- und Kostenaufwand für die Integration führen kann. Darüber hinaus kann die erweiterte Intelligenz durch die Verfügbarkeit von Daten eingeschränkt sein, da die Systeme eine große Menge an Daten benötigen, um effektiv zu arbeiten.
Wie bei jeder Technologie gibt es auch bei der erweiterten Intelligenz ethische Überlegungen. Da KI-Systeme immer leistungsfähiger werden, muss sichergestellt werden, dass diese Systeme keine Entscheidungen treffen, die für den Menschen schädlich sein könnten. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass KI zur Manipulation oder Ausbeutung von Menschen eingesetzt wird, so dass es wichtig ist, Schutzmaßnahmen zu entwickeln, um die Nutzer vor einer solchen böswilligen Nutzung zu schützen.
Je leistungsfähiger KI-Systeme werden, desto anfälliger werden sie für Sicherheitsbedrohungen. Daher muss sichergestellt werden, dass diese Systeme gut geschützt sind. Dazu gehören Maßnahmen zum Schutz der Daten, die von den Systemen verwendet werden, sowie die Sicherstellung, dass KI-Systeme keinen bösartigen Angriffen ausgesetzt sind.
Da die erweiterte Intelligenz zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, werden Regierungen und Regulierungsbehörden aufmerksam. Es besteht ein Bedarf an Vorschriften, die sicherstellen, dass KI-Systeme sicher und ethisch vertretbar eingesetzt werden und dass die von diesen Systemen verwendeten Daten gut geschützt sind.
Die Zukunft der erweiterten Intelligenz ist vielversprechend. Da die KI-Technologie immer besser wird, ist es wahrscheinlich, dass KI-Systeme immer mehr in das tägliche Leben integriert werden. Erweiterte Intelligenz hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, und es wird spannend sein zu sehen, was die Zukunft bringt.
Ein Beispiel für erweiterte Intelligenz ist ein Chatbot, der eine natürliche Unterhaltung mit einem Menschen führen kann. Diese Technologie kann die Absichten des Benutzers verstehen und relevante Informationen oder Vorschläge liefern. Darüber hinaus kann erweiterte Intelligenz proaktiv Hilfe anbieten, wenn sie ein Problem oder ein potenzielles Problem erkennt.
In der KI werden verschiedene Begriffe verwendet, die für diejenigen, die mit dieser Technologie nicht vertraut sind, verwirrend sein können. Hier sind ein paar der gebräuchlichsten Begriffe:
Maschinelles Lernen: Hierbei handelt es sich um eine Methode, bei der Computern beigebracht wird, aus Daten zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden.
Deep Learning: Dies ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die Algorithmen zur Modellierung von Daten auf hoher Abstraktionsebene verwendet.
Neuronale Netze: Hierbei handelt es sich um eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der vom Gehirn inspiriert ist und für Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden kann.
Künstliche Intelligenz: Dies ist der umfassendere Begriff, der alle oben genannten sowie andere Methoden umfasst, mit denen Computern Aufgaben beigebracht werden, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden.
Es gibt drei Arten von AR:
1. Ortsbezogene AR: Diese Art von AR nutzt GPS-Daten, um digitale Inhalte in die reale Welt einzublenden. Ein ortsbezogenes AR-Spiel könnte zum Beispiel virtuelle Monster zeigen, die die Umgebung des Spielers überlagern.
2. Markerbasierte AR: Diese Art von AR verwendet spezielle Marker, wie QR-Codes, um die Anzeige digitaler Inhalte auszulösen. Eine markerbasierte AR-App könnte beispielsweise ein 3D-Modell eines Produkts anzeigen, wenn der Nutzer die Kamera seines Telefons auf einen QR-Code richtet.
3. projektionsbasierte AR: Diese Art von AR projiziert digitale Inhalte auf Oberflächen in der realen Welt. Ein projektionsbasiertes AR-System könnte zum Beispiel verwendet werden, um eine virtuelle Tastatur auf einer Tischplatte anzuzeigen.
Es gibt vier Arten von AR: ortsbasierte AR, markerlose AR, projektionsbasierte AR und überlagerungsbasierte AR.
Standortbasierte AR nutzt GPS und andere Formen der Standortverfolgung, um den Standort des Nutzers zu ermitteln und digitale Inhalte entsprechend darzustellen. Dies ist die häufigste Form von AR und wird in Apps wie Pokemon Go verwendet.
Markerlose AR benötigt keine speziellen Tracking-Marker oder Beacons, sondern verlässt sich auf den aktuellen Standort des Nutzers und die Sensoren des Geräts, um digitale Inhalte darzustellen. Diese Form von AR wird unter anderem in der "Live View"-Funktion von Google Maps verwendet.
Bei projektionsbasierter AR wird ein Projektor verwendet, um ein Bild digitaler Inhalte auf einer Oberfläche zu erzeugen, mit dem der Nutzer dann interagieren kann. Dies wird häufig für Bildungs- oder Schulungszwecke verwendet, da es ein intensiveres Erlebnis ermöglicht.
Überlagerungsbasierte AR ähnelt der projektionsbasierten AR, aber statt eines Projektors werden die digitalen Inhalte mithilfe der Kamera des Geräts direkt in die reale Umgebung eingeblendet. Dies ist die immersivste Form von AR, da sie ein wirklich "erweitertes" Erlebnis ermöglicht.