Wie künstliche Intelligenz alles total verändert

Wie künstliche Intelligenz alles total verändert

Wie künstliche Intelligenz alles total verändert

Bereits im Oktober 1950 veröffentlichte der britische Technovisionär Alan Turing in der Zeitschrift MIND einen Artikel mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“, in dem das angesprochen wurde, was zu dieser Zeit schien für viele wie eine Science-Fiction-Fantasie.

„Dürfen Maschinen nicht etwas ausführen, das als Denken bezeichnet werden sollte, das sich aber sehr von dem unterscheidet, was ein Mann tut?“ Fragte Turing.

Turing dachte, dass sie könnten. Darüber hinaus sei es möglich, Software für einen digitalen Computer zu entwickeln, die es ihm ermöglichte, seine Umgebung zu beobachten und neue Dinge zu lernen, vom Schachspielen bis zum Verstehen und Sprechen einer menschlichen Sprache. Und er dachte, Maschinen könnten schließlich die Fähigkeit entwickeln, dies ohne menschliche Führung selbst zu tun. „Wir können hoffen, dass Maschinen irgendwann mit Männern in allen rein intellektuellen Bereichen konkurrieren“, sagte er voraus.

Fast 70 Jahre später ist Turings scheinbar ausgefallene Vision Wirklichkeit geworden. Künstliche Intelligenz, allgemein als KI bezeichnet, gibt Maschinen die Möglichkeit, aus Erfahrungen zu lernen und kognitive Aufgaben auszuführen, wie es früher nur das menschliche Gehirn zu tun schien.

KI breitet sich schnell in der gesamten Zivilisation aus und verspricht, alles zu tun, von der Ermöglichung der Navigation autonomer Fahrzeuge durch die Straßen bis hin zu genaueren Hurrikanvorhersagen. Im Alltag findet AI heraus, welche Anzeigen im Web geschaltet werden sollen, und unterstützt die freundlichen Chatbots, die beim Besuch einer E-Commerce-Website angezeigt werden, um Ihre Fragen zu beantworten und Kundenservice zu bieten. Und AI-gestützte persönliche Assistenten in sprachaktivierten Smart-Home-Geräten erledigen unzählige Aufgaben, von der Steuerung unserer Fernseher und Türklingeln über die Beantwortung von Trivia-Fragen bis hin zur Suche nach unseren Lieblingsliedern.

Aber wir Ich fange gerade erst damit an. Laut einer Prognose des McKinsey Global Institute wird die KI-Technologie, die immer ausgefeilter und leistungsfähiger wird, die Weltwirtschaft massiv ankurbeln und bis 2030 zusätzliche Aktivitäten im Wert von 13 Billionen US-Dollar schaffen.

„KI befindet sich noch in einem frühen Stadium der Einführung, aber die Einführung beschleunigt sich und wird branchenübergreifend eingesetzt“, sagt Sarah Gates, Strategin für Analyseplattformen bei SAS, einem globalen Software- und Dienstleistungsunternehmen, das sich darauf konzentriert, Daten in Informationen für Kunden umzuwandeln.

Wie künstliche Intelligenz funktioniert

Es ist vielleicht noch erstaunlicher, dass unsere Existenz stillschweigend durch eine Technologie verändert wird dass viele von uns, wenn überhaupt, kaum verstehen – etwas so Komplexes, dass selbst Wissenschaftler Schwierigkeiten haben, es zu erklären.

„KI ist eine Familie von Technologien, die Aufgaben ausführen, die gedacht werden Intelligenz zu benötigen, wenn sie von Menschen ausgeführt wird „, erklärt Vasant Honavar, Professor und Direktor der Artificial Intelligence Res Suchlabor an der Penn State University. „Ich sage ‚gedacht‘, weil niemand wirklich ganz sicher ist, was Intelligenz ist.“

Honavar beschreibt zwei Hauptkategorien von Intelligenz. Es gibt enge Intelligenz , die Kompetenz in einem eng definierten Bereich erlangt, beispielsweise bei der Analyse von Röntgenbildern und MRT-Scans in der Radiologie. Allgemeine Intelligenz ist im Gegensatz dazu eine menschlichere Fähigkeit, etwas zu lernen und darüber zu sprechen. „Eine Maschine kann bei einigen Diagnosen in der Radiologie gut sein, aber wenn man sie nach Baseball fragt, ist sie ahnungslos“, erklärt Honavar. Die intellektuelle Vielseitigkeit des Menschen „ist zu diesem Zeitpunkt noch außerhalb der Reichweite der KI.“

Laut Honavar gibt es zwei Schlüsselelemente der KI. Einer davon ist der technische Teil, dh das Erstellen von Tools, die auf irgendeine Weise Intelligenz nutzen. Die andere ist die Wissenschaft der Intelligenz oder vielmehr, wie eine Maschine ein Ergebnis erzielen kann, das mit dem eines menschlichen Gehirns vergleichbar ist, selbst wenn die Maschine dies durch einen ganz anderen Prozess erreicht. Um eine Analogie zu verwenden: „Vögel fliegen und Flugzeuge fliegen, aber sie fliegen auf ganz andere Weise“, Honavar. „Trotzdem nutzen beide Aerodynamik und Physik. Ebenso basiert künstliche Intelligenz auf der Vorstellung, dass es allgemeine Prinzipien für das Verhalten intelligenter Systeme gibt.“

KI ist „im Grunde das Ergebnis unseres Versuchs, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und zu emulieren und dies anzuwenden, um ansonsten autonomen Systemen (z. B. Drohnen, Robotern und Agenten) gehirnähnliche Funktionen zu verleihen“, so der Schriftsteller Kurt Cagle , Datenwissenschaftler und Futurist, der Gründer des Beratungsunternehmens Semantical, schreibt in einer E-Mail. Er ist außerdem Herausgeber von The Cagle Report, einem täglichen Informationstechnologie-Newsletter.

Und während Menschen nicht wirklich wie Computer denken, die stattdessen Schaltkreise, Halbleiter und magnetische Medien verwenden biologische Zellen, um Informationen zu speichern, gibt es einige interessante Parallelen. „Eine Sache, die wir allmählich entdecken, ist, dass Graphennetzwerke wirklich interessant sind, wenn Sie über Milliarden von Knoten sprechen, und das Gehirn im Wesentlichen ein Graphennetzwerk ist, obwohl Sie die Stärken von Prozessen steuern können, indem Sie den Widerstand von Neuronen variieren bevor ein kapazitiver Funke ausgelöst wird „, erklärt Cagle. „Ein einzelnes Neuron allein liefert Ihnen nur eine sehr begrenzte Menge an Informationen, feuert jedoch genügend Neuronen mit unterschiedlichen Stärken zusammen ab, und Sie erhalten ein Muster, das nur als Reaktion auf bestimmte Arten von Stimuli ausgelöst wird, typischerweise modulierte elektrische Signale über die DSPs dass wir unsere Netzhaut und Cochlea nennen. “

“ Die meisten Anwendungen von KI waren in Domänen mit großen Datenmengen „, sagt Honavar. Um das radiologische Beispiel noch einmal zu verwenden, die Existenz Durch die Verwendung großer Datenbanken mit Röntgen- und MRT-Scans, die von menschlichen Radiologen ausgewertet wurden, kann eine Maschine trainiert werden, um diese Aktivität zu emulieren.

AI kombiniert große Mengen von Daten mit intelligenten Algorithmen – eine Reihe von Anweisungen -, die es der Software ermöglichen, aus Mustern und Merkmalen der Daten zu lernen, wie dieser SAS-Leitfaden zur künstlichen Intelligenz erklärt.

Bei der Simulation der Art und Weise a Gehirn funktioniert, AI verwendet eine Reihe verschiedener Unterfelder, wie der SAS-Primer feststellt.

Maschinelles Lernen

    automatisiert die Erstellung analytischer Modelle, um versteckte Erkenntnisse zu finden Daten, ohne programmiert zu sein, um nach etwas Bestimmtem zu suchen oder eine bestimmte Schlussfolgerung zu ziehen.
  • Neuronale Netze imitieren das Array miteinander verbundener Neuronen im Gehirn und leiten Informationen zwischen verschiedenen Einheiten weiter, um Verbindungen zu finden und leiten Bedeutung aus Daten ab.
  • Deep Learning nutzt wirklich große neuronale Netze und viel Rechenleistung, um sie zu finden komplexe Muster in Daten für Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung.
  • Beim Cognitive Computing geht es darum, ein “ natürliche, menschenähnliche Interaktion „, wie SAS es ausdrückt, einschließlich der Fähigkeit, Sprache zu interpretieren und darauf zu reagieren.
  • Computer Vision verwendet Mustererkennung und tiefes Lernen, um den Inhalt von Bildern und Videos zu verstehen und Maschinen die Möglichkeit zu geben, Echtzeitbilder zu verwenden, um einen Sinn für die Umgebung zu erkennen.
  • Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wird die menschliche Sprache analysiert, verstanden und darauf reagiert.

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Jahrzehntelange Forschung

Das Konzept der KI stammt aus den 1940er Jahren, und der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer Konferenz am Dartmouth College eingeführt. In den nächsten zwei Jahrzehnten entwickelten die Forscher Programme, die Spiele spielten und einfache Mustererkennung und maschinelles Lernen durchführten. Frank Rosenblatt, Wissenschaftler an der Cornell University, entwickelte das Perceptron, das erste künstliche neuronale Netzwerk, das auf einem raumgroßen IBM-Computer mit einer Kapazität von 5 Tonnen (4,5 Tonnen) lief, dem Lochkarten zugeführt wurden.

Aber erst Mitte der 1980er Jahre wurde laut Honavar eine zweite Welle komplexerer, mehrschichtiger neuronaler Netze entwickelt, um übergeordnete Aufgaben zu bewältigen. In den frühen 1990er Jahren ermöglichte ein weiterer Durchbruch der KI, über die Trainingserfahrung hinaus zu verallgemeinern.

In den 1990er und 2000er Jahren trugen andere technologische Innovationen – das Web und immer leistungsfähigere Computer – zur Beschleunigung der Entwicklung bei von AI. „Mit dem Aufkommen des Webs wurden große Datenmengen in digitaler Form verfügbar“, sagt Honavar. „Genomsequenzierung und andere Projekte haben begonnen, riesige Datenmengen zu generieren, und Fortschritte in der Datenverarbeitung ermöglichten das Speichern und Zugreifen auf diese Daten. Wir konnten die Maschinen für komplexere Aufgaben trainieren. Sie hätten 30 Jahre lang kein Deep-Learning-Modell haben können vor, weil Sie nicht die Daten und die Rechenleistung hatten. “

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KI und Robotik

KI unterscheidet sich von der Robotik, in der Maschinen ihre Umgebung erfassen, Berechnungen durchführen und physische Aufgaben entweder selbst oder unter Anleitung von Menschen ausführen, von der Fabrikarbeit und kochen, um auf anderen Planeten zu landen. Honavar sagt, dass sich die beiden Felder auf viele Arten kreuzen.

„Sie können sich Robotik ohne viel Intelligenz vorstellen, rein mechanische Geräte wie automatisierte Webstühle“, sagt Honavar. „Es gibt Beispiele für Roboter, die nicht wesentlich intelligent sind.“ Umgekehrt gibt es Robotik, in der Intelligenz ein wesentlicher Bestandteil ist, beispielsweise das Führen eines autonomen Fahrzeugs durch Straßen voller Autos und Fußgänger mit menschlichem Antrieb.

„Es ist ein vernünftiges Argument, um dies allgemein zu realisieren Intelligenz, man würde bis zu einem gewissen Grad Robotik brauchen, weil die Interaktion mit der Welt bis zu einem gewissen Grad ein wichtiger Teil der Intelligenz ist „, so Honavar. „Um zu verstehen, was es bedeutet, einen Ball zu werfen, muss man in der Lage sein, einen Ball zu werfen.“

KI ist leise so allgegenwärtig geworden, dass sie bereits in vielen Konsumgütern zu finden ist.

„Eine große Anzahl von Geräten, die in den Bereich des Internet der Dinge (IoT) fallen, verwenden leicht eine sich selbst verstärkende KI, wenn auch eine sehr spezialisierte KI“, sagt Cagle. „Die Geschwindigkeitsregelung war eine frühe KI und ist weitaus ausgefeilter, wenn sie funktioniert, als die meisten Menschen glauben. Geräuschdämpfende Kopfhörer. Alles, was über eine Spracherkennungsfunktion verfügt, wie die meisten modernen Fernsehfernbedienungen. Filter für soziale Medien. Spam-Filter. Wenn Sie die KI erweitern Um das maschinelle Lernen abzudecken, würde dies auch Rechtschreibprüfung, Textempfehlungssysteme, wirklich jedes Empfehlungssystem, Waschmaschinen und Trockner, Mikrowellen, Geschirrspüler, die meisten nach 2017 hergestellten Heimelektroniken, Lautsprecher, Fernseher, Antiblockiersysteme und alle elektrischen Systeme umfassen Fahrzeug, moderne -Kameras. Die meisten Spiele verwenden KI-Netzwerke auf vielen verschiedenen Ebenen. “

KI kann Menschen in einigen engen Bereichen bereits übertreffen, genauso wie“ Flugzeuge längere Strecken fliegen können und tragen mehr Menschen als ein Vogel könnte „, sagt Honavar. KI ist beispielsweise in der Lage, Millionen von Interaktionen in sozialen Netzwerken zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen, die das Verhalten der Benutzer beeinflussen können – eine Fähigkeit, die der KI-Experte möglicherweise für „nicht so gute Konsequenzen“ hält.

Es ist besonders gut darin, riesige Mengen an Informationen zu verstehen, die ein menschliches Gehirn überwältigen würden. Mit dieser Funktion können Internetunternehmen beispielsweise die Datenberge analysieren, die sie über Benutzer sammeln, und die Erkenntnisse auf verschiedene Weise nutzen, um unser Verhalten zu beeinflussen.

Aber die KI hat dies nicht getan Honavar stellt fest, dass bei der Replikation der menschlichen Kreativität bislang ebenso große Fortschritte erzielt wurden, obwohl die Technologie bereits zum Komponieren von Musik und zum Schreiben von Nachrichtenartikeln verwendet wird, die auf Daten aus Finanzberichten und Wahlergebnissen basieren.

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Wie KI die verändern könnte

Angesichts des Potenzials von KI, Aufgaben zu erledigen, die früher Menschen erforderten, Es ist leicht zu befürchten, dass seine Verbreitung die meisten von uns arbeitslos machen könnte. Einige Experten gehen jedoch davon aus, dass die Kombination von KI und Robotik zwar einige Positionen beseitigen könnte, jedoch noch mehr neue Arbeitsplätze für technisch versierte Arbeitnehmer schaffen wird.

„Die am stärksten gefährdeten sind diejenigen Routineaufgaben und sich wiederholende Aufgaben in den Bereichen Einzelhandel, Finanzen und m Herstellung „, erklärt Darrell West, Vizepräsident und Gründungsdirektor des Zentrums für technologische Innovation an der Brookings Institution, einer in Washington ansässigen für öffentliche Ordnung, in einer E-Mail.“ Aber auch Angestellte im Gesundheitswesen sind betroffen und betroffen Die Abwanderung von Arbeitsplätzen wird zunehmen, da die Menschen häufiger von Job zu Job wechseln. Es werden neue Arbeitsplätze geschaffen, aber viele Menschen werden nicht über die für diese Positionen erforderlichen Fähigkeiten verfügen. Das Risiko ist also ein Missverhältnis zwischen den Arbeitsplätzen, das die Menschen beim Übergang zu einer digitalen zurücklässt. Die Länder müssen mehr Geld in die Umschulung von Arbeitsplätzen und die Entwicklung von Arbeitskräften investieren, wenn sich die Technologie verbreitet. Es muss lebenslanges Lernen geben, damit die Menschen ihre beruflichen Fähigkeiten regelmäßig verbessern können. “

Und anstatt menschliche Arbeiter zu ersetzen, kann KI verwendet werden, um ihre intellektuellen Fähigkeiten zu verbessern. Erfinder und Der Futurist Ray Kurzweil hat vorausgesagt, dass die KI in den 2030er Jahren ein menschliches Intelligenzniveau erreicht hat und dass es möglich sein wird, dass KI in das menschliche Gehirn gelangt, um das Gedächtnis zu stärken und Benutzer zu Mensch-Maschine-Hybriden zu machen. Wie Kurzweil es beschrieben hat „Wir werden unseren Geist erweitern und diese künstlerischen Qualitäten veranschaulichen, die wir schätzen.“

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