Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Computersystem oder eine Sammlung von Computern, die Informationen verarbeiten und Aufgaben ausführen können, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden.

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Künstliche Intelligenz kann einfache Intelligenz sein, wie das Erkennen von Sprachmustern oder die Analyse visueller Muster. Sie kann aber auch komplexer sein und das Lernen aus vergangenen Fehlern oder Problemlösungen beinhalten.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Überlegen Sie, was Sie in der Natur sehen, was Sie glauben lässt, dass etwas intelligent ist. Ein einfaches Beispiel für künstliche Intelligenz ist eine Laborratte, die lernt, den richtigen Weg durch ein Labyrinth zu finden. (Es gibt vier Arten von künstlicher Intelligenz). Sie ist der menschlichen Intelligenz insofern ähnlich, als sie Gedächtnis und Lernen beinhaltet.

Alan Turing beschrieb 1950 "denkende Maschinen" als erkennbar an ihrer Fähigkeit, beim Lösen von Rätseln den Verstand einzusetzen. John McCarthy behauptete, dass Computer "einige Dinge tun können, die als intelligent gelten, wenn sie von Menschen ausgeführt werden".

Diese Ideen lassen sich auf drei Merkmale reduzieren, anhand derer ein Computer oder eine Maschine als "künstliche Intelligenz" bezeichnet wird. Sie können:

  • Informationen mit Hilfe von Sensoren oder Daten analysieren.
  • Verarbeiten Sie große Datenmengen, um Muster, Trends oder Korrelationen zu erkennen.
  • ihre Maßnahmen und Entscheidungen auf der Grundlage der aus den Daten und Inputs gewonnenen Erkenntnisse anzupassen.

Die menschliche Intelligenz ist der Schlüssel zum Lernen und zur Anpassung in unserem täglichen Leben.

Komponenten zur Schaffung künstlicher Intelligenz

"Eine 'intelligente' Maschine besteht aus vielen verschiedenen Komponenten. Diese Komponenten arbeiten alle zusammen, um die Maschine in die Lage zu versetzen, Daten aus der Welt aufzunehmen und Entscheidungen zu treffen.

AI-Sensoren

Denken Sie daran, wie Menschen Daten über die Welt sammeln. Intelligente Maschinen brauchen auch Sensoren, um diese Informationen zu sammeln. Zu diesen Sensoren gehören:

  • Kameras - Infrarotkameras können heiße Objekte aufspüren oder visuelle Hinweise geben, z. B. zur Gesichtserkennung.
  • Mikrofone - Erkennen Sie Aktivitäten in einem Raum, kommunizieren Sie mit Menschen per Stimme oder reagieren Sie auf Musik.
  • Berührungssensoren - Die Roboter können die Kraft des Griffs oder der Konsolen so einstellen, dass sie auf die Kraft des Game Controllers reagieren.
  • Position, Temperatur oder Informationen über den Durchfluss von Gasen oder Flüssigkeiten durch Rohre, die Temperatur von Metallen oder Chemikalien und sogar die chemische Zusammensetzung der Flüssigkeit.

Moderne Sensortechnik kann Dinge erkennen, die Menschen nicht erkennen können.

KI-Daten und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Schlüsselkomponente der künstlichen Intelligenz. Es ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und sinnvolle Muster und Zusammenhänge zu finden.

So kann der Computer beispielsweise Temperaturen und Drücke bei Fahrzeug-Crashtests analysieren. Der Computer kann die Daten auswerten und den Fahrzeugherstellern mitteilen, wo die Airbags platziert werden müssen, um ein Höchstmaß an Sicherheit zu gewährleisten.

Maschinelles Lernen kann auch zur Problemlösung eingesetzt werden. Computer können Anomalien in Produktionsdaten erkennen, indem sie Daten von Hunderten von Sensoren sammeln. Der Computer kann dann durch den Vergleich von Sensordaten den Technikern sagen, welche Komponenten fehlerhaft sind.

Das maschinelle Lernen kann dies in einem Bruchteil der menschlichen Zeit erledigen, so dass die Unternehmen Probleme schneller erkennen und beheben, die Qualität verbessern und Produkte herstellen können.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens, bei der die Maschine aus Fehlern lernt, um den effizientesten Weg zur Ausführung einer Aufgabe zu finden.

Ein selbstfahrendes Fahrzeug wird zum Beispiel mit Hilfe von maschinellem Lernen das Auto durch Beobachtung von Straßenmarkierungen und Fußgängern steuern. Es wird auch Ampeln erkennen. Ein selbstfahrendes Auto mit Deep Learning würde auch lernen, seine Lenkung so anzupassen, dass das Auto in der Mitte der Fahrspur bleibt. Mit der Zeit könnte das Auto lernen, ein besserer Fahrer zu werden.

Was ist der Zweck der künstlichen Intelligenz?

Wissenschaftler entwickeln künstliche Intelligenz, damit wir Maschinen einsetzen können, um die Lebensqualität der Menschen zu verbessern. Sie ermöglicht es Maschinen, sich wiederholende Aufgaben auszuführen, die für den Menschen schädlich oder nachteilig sein können. Künstliche Intelligenz kann die Sicherheit von Autos und Flugzeugen erhöhen.

Letztlich geht es darum, den Menschen Einblicke in riesige Datenmengen zu geben, die nur Computer verarbeiten können.

Dan Prince, CEO und Gründer von Illumisoft, sagt, dass das Verständnis künstlicher Intelligenz mit dem Verständnis unserer eigenen Intelligenz beginnt.

"Der Mensch ist in der Lage zu lernen, Probleme zu lösen, Muster zu erkennen, natürliche Phänomene zu erklären und vorherzusagen - alles Eigenschaften, die gemeinhin mit Intelligenz in Verbindung gebracht werden", sagt er. "Vielleicht am wichtigsten ist, dass wir so handeln können, dass wir unsere Umwelt zu unserem Vorteil gestalten und verändern können. Unter künstlicher Intelligenz versteht man in der Regel ein System oder eine Gruppe von Systemen, die menschliche Intelligenz simulieren können. Intelligente Systeme sind solche, die über menschenähnliche Fähigkeiten des Denkens, der Problemlösung und der Kreativität verfügen.

"Das ultimative Ziel vieler Forscher ist die Schaffung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), was nach Ansicht von Analysten noch nicht erreicht wurde. Eine bestimmte künstliche Intelligenz ist vielleicht in der Lage, einen Aspekt des menschlichen Intellekts zu simulieren, einen anderen jedoch nicht. Künstliche Intelligenzsysteme sind in der Lage, Sprache zu verstehen, während andere die Feinmotorik beherrschen. "Es gibt nur sehr wenige künstliche Intelligenzsysteme, die beides können.

Philosophen fragen oft, ob wir die künstliche Intelligenz bis an ihre Grenzen bringen können. Was ist, wenn Roboter besser sind als Menschen, weil die künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertroffen hat? Es stellt sich auch die Frage, ob Maschinen jemals Emotionen verstehen werden. Es gibt keinen Sensor, um Emotionen zu erkennen.

Die meiste maschinelle KI ist auf das Lernen in bestimmten Bereichen beschränkt. Wir können sie nicht für viele der Entscheidungen nutzen, die der Durchschnittsmensch jeden Tag trifft. Die Vorstellung, dass Maschinen den Menschen bald überholen werden, ist kein Grund zur Sorge.

Häufig gestellte Fragen

    • Was sind die vier Arten von künstlicher Intelligenz?

      Die vier Typen sind reaktive Maschinen, begrenztes Gedächtnis, Theorie des Geistes und Selbstbewusstsein.

    • Wie kann künstliche Intelligenz geschaffen werden?

      Im Allgemeinen beinhaltet die Entwicklung künstlicher Intelligenz die Identifizierung des Problems, das Sie mit künstlicher Intelligenz lösen wollen, die Sammlung von Daten und das anschließende Training von Algorithmen auf der Grundlage der strukturierten Daten. Einige Plattformen, wie Azure Machine Learning von Microsoft oder die Cloud Prediction API von Google, können Sie bei der Entwicklung und Implementierung künstlicher Intelligenz unterstützen.

    • Wer hat die künstliche Intelligenz (KI) erfunden?

      Alan Turing, ein britischer Computerpionier in den 1930er Jahren, war für die erste Erschaffung der künstlichen Intelligenz verantwortlich. John McCarthy, emeritierter Professor für Informatik an der Stanford University, prägte den Begriff "künstliche Intelligenz" in einem schriftlichen Vorschlag im Jahr 1955.

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