Künstliche Intelligenz

Was verstehen Sie unter künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Geistes nachahmt. Künstliche Intelligenz hat in verschiedenen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht, darunter bei der Eingliederung von Behinderten, der Krebsfrüherkennung, der Wettervorhersage, der Sicherheit und der Überwachung und vielem mehr.

Der Einfluss von KI im Marketing und ihre Präsenz im Alltag sind weit verbreitet. Denken Sie an personalisierte Filmempfehlungen auf Ihrer bevorzugten Streaming-Plattform oder Produktvorschläge für Ihre nächste Online-Bestellung.

Im Folgenden werden fünf wichtige Teilbereiche genannt, die für das Funktionieren der KI eine entscheidende Rolle spielen:

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen einsetzt, um aus Daten zu lernen und so die Klassifizierung oder Vorhersage von Mustern zu ermöglichen. ML-Erkenntnisse tragen zu einer fundierten Entscheidungsfindung in Bereichen wie Marketing und Geschäftsbetrieb bei. ML kann entweder beaufsichtigt oder unbeaufsichtigt sein. Beim überwachten Lernen werden Daten mit bekannten Ergebnissen trainiert, was häufig in der Marktforschung, der Vorhersagemodellierung und der Textanalyse verwendet wird.
• Neuronale Netze: Neuronale Netze, auch bekannt als künstliche neuronale Netze (ANN), sind Lernalgorithmen, die auf Trainingsdaten beruhen. Sie sind eine Untergruppe von ML und sollen die Art und Weise nachahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellt. Neuronale Netze können weiter lernen, wenn sie mehr Daten verarbeiten, und so ihre Genauigkeit schrittweise verbessern. Umgekehrt kann ihr Lernprozess gestoppt werden, so dass sie auf der Grundlage ihres vorhandenen Wissens arbeiten können.
• Tiefes Lernen: Deep Learning ist ein Teilbereich der ANNs und bezieht sich auf neuronale Netze mit drei oder mehr Schichten von Neuronen. Deep-Learning-Algorithmen sind leistungsfähiger als flache neuronale Netze, da sie die Ergebnisse besser optimieren und verfeinern können, um die Genauigkeit zu erhöhen. Es ermöglicht verschiedene KI-Anwendungen, darunter intelligente Assistenten (wie Siri und Alexa), das Gesundheitswesen, Betrugserkennung und Gesichtserkennungstechnologien.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. NLP-Modelle können Aufgaben wie Sprachübersetzung, Textzusammenfassung, Klassifizierung und sogar Spracherzeugung durchführen. Dadurch können Unternehmen KI für die Verarbeitung von Kundenerfahrungsdaten, Stimmungsanalysen und vieles mehr nutzen. NLP ist auch die zugrundeliegende Technologie hinter KI-Systemen für Konversationen wie ChatGPT.
• Computer Vision: Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der effizienten Verarbeitung von Bildern für verschiedene Anwendungen befasst. Eine Klasse von Algorithmen, die in diesem Bereich eingesetzt werden, sind Faltungsneuronale Netze (CNNs), die sich durch die Verarbeitung von Bild-, Sprach- oder Audioeingaben auszeichnen. Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Deep Learning und der CNNs haben die Computer Vision revolutioniert und ermöglichen es Computern, große Mengen an Bilddaten zu verarbeiten und sogar neue Bilder zu erzeugen. CNNs finden Anwendung in der Krebsfrüherkennung, der Überwachung, der Weltraumforschung und der Entwicklung visueller Effekte für Filme.

Während die KI weiter voranschreitet, ist weitere Forschung erforderlich, um ihr volles Potenzial zu erschließen. Da KI zunehmend in unser Leben integriert wird, sind verantwortungsvolle KI-Praktiken, bei denen Datenschutz, Sicherheit, Transparenz, Fairness in Bezug auf geistiges Eigentum, Zuverlässigkeit und Integration im Vordergrund stehen, von größter Bedeutung.