Onboard-Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, um Entscheidungen zu treffen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies geschieht durch das Einbinden von Sensoren, Computern und anderen Kommunikationsmethoden, um Daten zu sammeln und zu interpretieren. Diese Daten können dann verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen und eigenständig zu handeln.
Das Konzept der Onboard-Intelligenz geht auf die 1950er Jahre zurück, als die ersten Computer verfügbar wurden. Seitdem hat sich das Konzept weiterentwickelt, und Onboard Intelligence wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, z. B. in der Robotik, in autonomen Fahrzeugen und in der Luft- und Raumfahrt.
Onboard-Intelligenz bietet eine Reihe von Vorteilen, wie z. B. höhere Effizienz und Genauigkeit, verbesserte Sicherheit und geringere Kosten. Onboard-Intelligenz kann auch dazu beitragen, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, da sie den Maschinen Echtzeitdaten zur Verfügung stellen kann, die es ihnen ermöglichen, schnell Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen.
Onboard-Intelligenz wird in einer Vielzahl von verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter autonome Fahrzeuge, Robotik, autonome Drohnen und Luft- und Raumfahrt. Sie wird auch in medizinischen Geräten, z. B. in der automatischen medizinischen Diagnostik, und in Verbraucherprodukten, z. B. in intelligenten Haushaltsgeräten, eingesetzt.
Trotz ihrer Vorteile ist die Onboard-Intelligenz auch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. Dazu gehören die Schwierigkeiten bei der Datenerfassung und -verarbeitung, die Notwendigkeit von Hochgeschwindigkeitsrechnern und das Potenzial für ungenaue Ergebnisse aufgrund falscher Dateneingabe.
Da die Technologie weiter voranschreitet, wird erwartet, dass Onboard-Intelligenz insbesondere in der Automobil- und Luft- und Raumfahrtindustrie noch häufiger zum Einsatz kommen wird. Es ist auch wahrscheinlich, dass sie in einer breiteren Palette von Verbraucherprodukten, wie z. B. intelligenten Haushaltsgeräten, zum Einsatz kommen wird.
Mit der zunehmenden Verbreitung der bordseitigen Intelligenz ist es wichtig, die ethischen Implikationen dieser Technologie zu berücksichtigen. So ist beispielsweise zu überlegen, wie die gesammelten Daten verwendet werden, wie sich die von den Maschinen getroffenen Entscheidungen auf die Menschen auswirken und wie sichergestellt werden kann, dass Fehler oder Ungenauigkeiten in den Daten nicht zu negativen Ergebnissen führen.
Die bordseitige Intelligenz ist eine wichtige Technologie, die bereits weit verbreitet ist und deren Verbreitung in Zukunft noch zunehmen wird. Sie bietet eine Reihe von Vorteilen, wie z. B. höhere Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit, ist aber auch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. Es ist wichtig, die ethischen Implikationen dieser Technologie zu bedenken und zu überlegen, wie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der verwendeten Daten gewährleistet werden kann.
Eine andere Bezeichnung für Computerintelligenz ist künstliche allgemeine Intelligenz.
Es gibt verschiedene Begriffe, die in der KI verwendet werden, darunter:
Maschinelles Lernen: Dies ist eine Methode, mit der Computern beigebracht wird, aus Daten zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden.
Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen verwendet werden, um hochgradige Abstraktionen in Daten zu modellieren.
Natürliche Sprachverarbeitung: Eine Methode, bei der Computern beigebracht wird, die menschliche Sprache zu verstehen und so zu reagieren, wie es für Menschen natürlich ist.
Robotik: Der Einsatz von Robotern zur Ausführung von Aufgaben, die für Menschen sonst nur schwer oder gar nicht zu bewältigen wären.
Die vier Arten von KI sind regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und genetische Algorithmen.
1. Maschinelles Lernen
2. Verarbeitung natürlicher Sprache
3. Robotik
4. prädiktive Analytik
5. Computer Vision
6. Deep Learning
7. IoT
Es gibt vier Haupttypen von KI-Systemen:
1. Reaktive Maschinen: Reaktive Maschinen sind die einfachste Form der KI. Sie sind nicht in der Lage, Erinnerungen zu bilden oder Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Sie können nur auf die gegenwärtige Situation reagieren.
2. Begrenztes Gedächtnis: KI-Systeme mit begrenztem Gedächtnis sind in der Lage, sich an vergangene Erfahrungen zu erinnern und diese zu nutzen, um ihre gegenwärtigen Handlungen zu beeinflussen. Sie können lernen und sich mit der Zeit verbessern, aber ihr Gedächtnis ist immer noch begrenzt.
3. Theory of mind: KI-Systeme sind in der Lage, die mentalen Zustände anderer Individuen zu verstehen und zu modellieren. Dadurch können sie auf natürlichere Weise mit anderen Agenten interagieren.
4. allgemeine Intelligenz: KI-Systeme mit allgemeiner Intelligenz sind in der Lage, die Welt in ähnlicher Weise wie Menschen zu verstehen und über sie nachzudenken. Sie sind die am weitesten fortgeschrittene Form der KI und sind in diesem Stadium noch weitgehend theoretisch.