Wie Künstliche Intelligenz Die Welt Verändert

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Beispielsweise basieren Ihre Interaktionen mit Alexa und Google alle auf Deep Learning. Im medizinischen Bereich können nun KI-Techniken aus Deep Learning und Objekterkennung verwendet werden, um Krebs auf medizinischen Bildern mit verbesserter Genauigkeit zu lokalisieren. Viele Probleme in der KI erfordern, dass der Agent mit unvollständigen oder unsicheren Informationen arbeitet. KI-Forscher haben eine Reihe von Werkzeugen entwickelt, um diese Probleme mit Methoden aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Ökonomie zu lösen.

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Die generative KI beginnt mit einer Eingabeaufforderung, die in Form eines Textes, eines Bildes, eines Videos, Keynote Speaker Künstliche Intelligenz 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.

  • Unser Intelligenzniveau unterscheidet uns von anderen Lebewesen und ist für die menschliche Erfahrung von wesentlicher Bedeutung.
  • Das grundlegende Ziel der KI ist es, Computer und Maschinen in die Lage zu versetzen, intellektuelle Aufgaben wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, Wahrnehmung und Verständnis menschlicher Kommunikation auszuführen.
  • Zu den Anwendungen gehören Spracherkennung, Gesichtserkennung und Objekterkennung.
  • Zum Beispiel kann ein logischer Beweis als Suche nach einem Weg angesehen werden, der von Prämissen zu Schlussfolgerungen führt, wobei jeder Schritt die Anwendung einer Inferenzregel ist.
  • Unser Ziel ist es, das Verständnis der Welt für den Klimawandel, seine Auswirkungen und was jetzt getan werden kann, zu verbessern.
  • NLP-Systeme können unstrukturierte klinische Notizen zu Patienten analysieren, Berichte erstellen, Patienteninteraktionen transkribieren und Konversations-KI durchführen.

Ein Klassifikator kann auf verschiedene Arten trainiert werden; Es gibt viele statistische und maschinelle Lernansätze. Der Entscheidungsbaum ist der einfachste und am weitesten verbreitete symbolische maschinelle Lernalgorithmus. Der K-Nächste-Nachbar-Algorithmus war bis Mitte der 1990er Jahre die am weitesten verbreitete analoge KI. Der naive Bayes-Klassifikator ist Berichten zufolge der "am weitesten verbreitete Lerner" bei Google, was teilweise auf seine Skalierbarkeit zurückzuführen ist. Symbolische KI verwendete formale Syntax, um die Tiefenstruktur von Sätzen in Logik zu übersetzen.

Künstliche Intelligenz ist eine intelligente Einheit, die von Menschen geschaffen wird. Es ist in der Lage, Aufgaben intelligent auszuführen, ohne explizit dazu angewiesen zu werden. Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, all diese Anwendungen nutzen KI für ihre Funktion. Wenn Sie sich in KI zertifizieren lassen, haben Sie einen Vorteil gegenüber den anderen Aspiranten in dieser Branche. Mit Fortschritten wie Gesichtserkennung, KI im Gesundheitswesen, Chat-Bots und mehr ist es jetzt an der Zeit, einen Weg zu einer erfolgreichen Karriere in der künstlichen Intelligenz zu finden. Virtuelle Assistenten haben bereits Einzug in den Alltag gehalten und helfen uns, Zeit und Energie zu sparen.

Superintelligente KI kann sich möglicherweise so weit verbessern, dass Menschen sie nicht mehr kontrollieren können. Dies könnte, wie der Physiker Stephen Hawking es ausdrückt, „das Ende der Menschheit bedeuten“. Der Philosoph Nick Bostrom argumentiert, dass ausreichend intelligente KI, wenn sie Aktionen basierend auf dem Erreichen eines bestimmten Ziels auswählt, konvergentes Verhalten zeigt, wie z. Wenn die Ziele dieser KI die der Menschheit nicht vollständig widerspiegeln, muss sie möglicherweise der Menschheit Schaden zufügen, um mehr Ressourcen zu erwerben, oder verhindern, dass sie heruntergefahren wird, um letztendlich ihr Ziel besser zu erreichen.

KI kann die Benotung automatisieren, sodass Pädagogen mehr Zeit für andere Aufgaben haben. Es kann die Schüler einschätzen und sich an ihre Bedürfnisse anpassen, um ihnen zu helfen, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten. KI-Tutoren können den Schülern zusätzliche Unterstützung bieten und sicherstellen, dass sie auf Kurs bleiben. Die Technologie könnte auch ändern, wo und wie Schüler lernen, und vielleicht sogar einige Lehrer ersetzen. Wie von ChatGPT, Bard und anderen großen Sprachmodellen gezeigt, kann generative KI Pädagogen dabei helfen, Kursarbeiten und andere Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Schüler auf neue Weise einzubeziehen. Das Aufkommen dieser Tools zwingt Pädagogen auch dazu, die Hausaufgaben und Tests der Schüler zu überdenken und die Richtlinien zu Plagiaten zu überarbeiten.

Kein Wunder, dass 84 Prozent der C-Suite-Führungskräfte glauben, dass sie KI nutzen müssen, um ihre Wachstumsziele zu erreichen. Machen Sie sich mit künstlicher Intelligenz auf den neuesten Stand und erfahren Sie, wie sie Ihnen mit unserer kuratierten Sammlung von Erkenntnissen, Berichten und Leitfäden helfen kann, den Geschäftswert zu steigern. Natürlich machen diese Fortschritte die Leute auch nervös wegen Weltuntergangsszenarien, die von Filmemachern sensationell gemacht werden. Situationen, in denen KI-betriebene Roboter den Menschen übernehmen oder Grundwerte schwächen, machen Menschen Angst und führen zu der Frage, ob KI einen nützlichen Beitrag leistet oder Gefahr läuft, die Essenz der Menschheit zu gefährden. Autonome Fahrzeuge sind mit LIDARS und Fernsensoren ausgestattet, die Informationen aus der Umgebung des Fahrzeugs sammeln. Das LIDAR verwendet Licht von einem Radar, um Objekte vor und um das Fahrzeug herum zu sehen und sofortige Entscheidungen über das Vorhandensein von Objekten, Entfernungen und ob das Auto mit etwas zusammenstoßen wird, zu treffen.

Die meisten dieser Systeme funktionieren, indem sie das Gesicht einer Person mit einer Reihe von Gesichtern in einer großen Datenbank vergleichen. Trotz dieser Bedenken treiben andere Länder den raschen Einsatz in diesem Bereich voran. Durch ihr „Sharp Eyes“-Programm gleichen die chinesischen Strafverfolgungsbehörden Videobilder, Social-Media-Aktivitäten, Online-Käufe, Reiseaufzeichnungen und persönliche Identitäten in einer „Polizei-Cloud“ ab.

Wenn die meisten Menschen den Begriff künstliche Intelligenz hören, denken sie in der Regel zuerst an Roboter. Das liegt daran, dass Filme und Romane mit großem Budget Geschichten über menschenähnliche Maschinen weben, die Chaos auf der Erde anrichten. Dies ist eine gängige Technik zum Unterrichten von KI-Systemen, indem viele beschriftete Beispiele verwendet werden, die von Menschen kategorisiert wurden. Diese maschinellen Lernsysteme werden mit riesigen Datenmengen gefüttert, die kommentiert wurden, um die interessanten Merkmale hervorzuheben – Sie lehren im Wesentlichen anhand von Beispielen. Künstliche allgemeine Intelligenz, auch bekannt als starke KI, ist immer noch ein hypothetisches Konzept, da es eine Maschine beinhaltet, die auf der Grundlage ihrer gesammelten Erfahrung sehr unterschiedliche Aufgaben versteht und ausführt. Diese Art von Intelligenz liegt eher auf der Ebene des menschlichen Intellekts, da AGI-Systeme in der Lage wären, wie ein Mensch zu argumentieren und zu denken.

Da jedes Jahr 80.000 Anfragen bearbeitet werden, setzen die Beamten von Cincinnati diese Technologie ein, um Antworten zu priorisieren und die besten Möglichkeiten für den Umgang mit Notfällen zu ermitteln. Sie sehen KI als eine Möglichkeit, mit großen Datenmengen umzugehen und effiziente Wege zu finden, um auf öffentliche Anfragen zu reagieren. Anstatt Serviceprobleme ad hoc anzugehen, versuchen die Behörden, bei der Bereitstellung städtischer Dienstleistungen proaktiv vorzugehen.

Aber ob regelbasierter oder algorithmischer Natur, KI-basierte Diagnose- und Behandlungsempfehlungen sind manchmal schwierig in klinische Arbeitsabläufe und EHR-Systeme einzubetten. Einige EHR-Anbieter haben damit begonnen, begrenzte KI-Funktionen (über die regelbasierte klinische Entscheidungsunterstützung hinaus) in ihre Angebote einzubetten,20 aber diese stehen noch am Anfang. Anbieter müssen entweder selbst umfangreiche Integrationsprojekte durchführen oder warten, bis EHR-Anbieter weitere KI-Funktionen hinzufügen. Das Advanced Scientific Computing Research Program im Department of Energy Office of Science arbeitet seit den 1960er Jahren an KI.

Verarbeitung Natürlicher Sprache

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.

Vielleicht werden diese Technologien in Zukunft so miteinander vermischt, dass zusammengesetzte Lösungen wahrscheinlicher oder machbarer werden. Übliche chirurgische Eingriffe unter Verwendung von Roboterchirurgie umfassen gynäkologische Chirurgie, Prostatachirurgie und Kopf- und Halschirurgie. Sie müssen intelligente Algorithmen entwickeln, die Entscheidungen auf der Grundlage einer Reihe verschiedener Überlegungen zusammenstellen. Dazu können Grundprinzipien wie Effizienz, Gerechtigkeit, Gerechtigkeit und Effektivität gehören. Herauszufinden, wie widersprüchliche Werte in Einklang gebracht werden können, ist eine der wichtigsten Herausforderungen für KI-Designer. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass sie unvoreingenommenen und nicht diskriminierenden Code schreiben und Informationen integrieren.

Training Und Entwicklung Von KI-Modellen

Wenn Sie mit der Verwendung künstlicher Intelligenz zum Erstellen einer Anwendung beginnen, ist es hilfreich, klein anzufangen. Indem Sie ein relativ einfaches Projekt erstellen, wie zum Beispiel Tic-Tac-Toe, lernen Sie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennen. Learning by Doing ist eine großartige Möglichkeit, jede Fähigkeit zu verbessern, und künstliche Intelligenz ist da nicht anders. Sobald Sie ein oder mehrere kleinere Projekte erfolgreich abgeschlossen haben, sind der Reise der künstlichen Intelligenz keine Grenzen mehr gesetzt.

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.

Beispielsweise setzt das DOE SC Fusion Energy Science-Programm KI ein, um die Kontrolle von Fusionsreaktionen zu unterstützen, mit dem Ziel, die Erzeugung von Fusionsenergie zu einer kommerziellen Realität zu machen. Bei strenger Auslegung werden diese Regeln es europäischen Softwaredesignern erschweren, künstliche Intelligenz und High-Definition-Mapping in autonome Fahrzeuge zu integrieren. Von zentraler Bedeutung für die Navigation in diesen Autos und Lastwagen ist die Verfolgung von Standorten und Bewegungen. Ohne hochauflösende Karten mit geocodierten Daten und dem Deep Learning, das diese Informationen nutzt, wird das vollautonome Fahren in Europa stagnieren. Durch diese und andere Datenschutzmaßnahmen benachteiligt die Europäische Union ihre Hersteller und Softwaredesigner gegenüber dem Rest der Welt erheblich.