¿Was ist Künstliche Intelligenz? (KI)? Welche sind lDie neuesten Trends in der Technologie der künstlichen Intelligenz? In welchen Lebensszenarien wird künstliche Intelligenz derzeit eingesetzt? Wie wird sich die Zukunft verändern? Künstliche Intelligenz ist die Kraft des neuen Zeitalters. In Zukunft wird es keine modernen Industrien mehr geben, die sich nicht mit künstlicher Intelligenz befassen. Wie funktioniert diese Technologie und wie treibt sie die Entwicklung neuer Technologien voran? Was sind die Entwicklungstrends der künstlichen Intelligenz?
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)
Die Definition von KI künstliche Intelligenz besteht darin, Computersystemen oder -geräten die Möglichkeit zu geben, dies zu tun simulieren Muster des menschlichen Denkens, der Logik und des Verhaltensund durch den Datenanalyseprozess kontinuierlich zu korrigieren und weiterzuentwickeln. Kurz gesagt, künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die ermöglicht Computern das Denken und Strategien so human wie möglich umzusetzen.
Da der Mensch denken kann,Warum wir künstliche Intelligenz brauchen? Tatsächlich ist die Fähigkeit des Menschen, weiterhin Daten zu interpretieren und zu analysieren, nicht mehr mit der riesigen Menge an Daten da draußen vergleichbar: Derzeit kann künstliche Intelligenz dafür eingesetzt werden.
Künstliche Intelligenz durchläuft die Phasen von Wahrnehmung, Lernen, Argumentation und Korrekturdurchforstet riesige Datenmengen, führt komplexe und mühsame Aufgaben aus und hilft Menschen, Einschränkungen zu überwinden und die Grenzen früherer Forschung und Anwendungen zu überschreiten.
Der Begriff Künstliche Intelligenz wurde erstmals 1956 auf einer Konferenz geprägt. Und das Aufkommen des Internets trug zum exponentiellen Fortschritt der Technologie bei. Die Technologie der künstlichen Intelligenz war dreißig Jahre lang eine isolierte Technologie, doch mittlerweile sind ihre Anwendungen in allen Lebensbereichen weit verbreitet.
Die neuesten Trends in der Technologie der künstlichen Intelligenz
Es ist schwer, über seine Wirkung auf alles zu streiten Chatbots j virtuelle Helfer wie Siri und Alexa automatisierte Industrieanlagen j Selbstfahrende Autos. Die heute am weitesten verbreitete Technologie zur Erreichung von KI ist maschinelles Lernen. Dabei handelt es sich um hochentwickelte Softwarealgorithmen, die darauf ausgelegt sind, eine einzelne, spezifische Aufgabe auszuführen, wie z. B. das Beantworten von Fragen, das Übersetzen von Sprachen oder das Navigieren auf einer Reise, und diese im Laufe der Zeit immer besser zu beherrschen. Sie sind immer mehr Daten ausgesetzt.
Nachfolgend finden Sie eine Liste der neuesten Trends in der Technologie der künstlichen Intelligenz.
föderiertes Lernen
Ein neuer Bereich der künstlichen Intelligenz heißt föderiertes Lernen hat eine neue Ära des maschinellen Lernens eingeläutet. Um ein spezielleres Erlebnis zu bieten, ohne die „Privatsphäre der Benutzer“ zu opfern, können Sie sowohl „dezentrale Daten“ (Daten, die nicht an einem einzigen Ort gespeichert werden, was sie anfällig macht) als auch „dezentrale Rechenleistung“ nutzen, die in der heutigen Welt verfügbar ist. Dank an homomorphe Verschlüsselungist es möglich, Informationen zwischen einem Client und einem Server auszutauschen, ohne die Privatsphäre des Benutzers zu beeinträchtigen.
virtuelle Agenten
Virtuelle Agenten sind zu wertvollen Werkzeugen für Lehrdesigner geworden. Ein virtueller Agent ist eine Computeranwendung, die mit Menschen interagiert. Web- und mobile Apps bieten Chatbots als Kundenbetreuer an, die mit Menschen interagieren und deren Fragen beantworten können.
Google Assistant hilft bei der Organisation von Meetings und Alexia von Amazon hilft Ihnen beim Einkaufen Einfacher. Ein virtueller Assistent fungiert auch als Sprachassistent und sammelt Hinweise Ihrer Wahl und Präferenz.
Robotergestützte Prozessautomatisierung
Robotische Prozessautomatisierung ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz, die einen Roboter (Softwareanwendung) konfiguriert Daten interpretieren, kommunizieren und analysieren. Diese Disziplin der künstlichen Intelligenz hilft dabei, sich wiederholende und regelbasierte manuelle Vorgänge teilweise oder vollständig zu automatisieren.
Biometrie
Deep Learning ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf basiert künstliche neurale Netzwerke. Diese Technik bringt Computern und Maschinen bei, anhand von Beispielen auf die gleiche Weise zu lernen wie Menschen.
Deep Learning hat in vielen Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt sowie dem Militär Einzug gehalten, um Objekte von Satelliten aus zu erkennen. Helfen Sie mit, die Arbeitssicherheit zu verbessern Identifizierung von Risikovorfällen, wenn sich ein Arbeiter einer Maschine nähert, Hilfe bei der Erkennung von Krebszellen usw.
KI-gestützte Cybersicherheit
Es wird erwartet, dass in diesem Jahr mehr Unternehmen mehr Geld dafür ausgeben werden fortschrittliche Cybersicherheitstools um Ihre Daten zu schützen. Leider umgehen Diebe herkömmliche Computersicherheitsmaßnahmen, um sich mithilfe von KI-Technologie Zugang zu Systemen zu verschaffen, in denen kritische persönliche Daten und Kundendaten gespeichert sind. Aber auch im Kampf gegen Cyberangriffe hilft KI.
KI wird in proaktiven Cybersicherheitsprojekten eingesetzt. Dies ist vor allem auf die zunehmende Nutzung von Laptops und Personalcomputern durch Mitarbeiter für den Zugriff auf Unternehmensserver zurückzuführen, wodurch Unternehmen Online-Angriffen ausgesetzt sind.
Erzeugung natürlicher Sprache
Maschinen verarbeiten und kommunizieren auf andere Weise als das menschliche Gehirn. Der Erzeugung natürlicher Sprache ist eine beliebte Technologie, die strukturierte Daten in die Muttersprache umwandelt. Die Maschinen sind mit Algorithmen programmiert, um die Daten in ein für den Benutzer gewünschtes Format umzuwandeln.
Natürliche Sprache ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Content-Entwicklern dabei hilft, Inhalte zu automatisieren und im gewünschten Format bereitzustellen. Inhaltsentwickler können die automatisierten Inhalte nutzen, um sie auf verschiedenen Social-Media-Plattformen und auf andere Weise zu bewerben und so die Zielgruppe zu erreichen. Der menschliche Eingriff wird deutlich reduziert, da die Daten in die gewünschten Formate konvertiert werden. Die Daten können in Form von Tabellen, Grafiken usw. angezeigt werden.
Bis 2029 soll die Sprach- und Spracherkennungsbranche von 10 Milliarden US-Dollar auf fast 50 Milliarden US-Dollar angewachsen sein. Die Verwendung von Intelligente Lautsprecher zu Hause hat aufgrund der Revolution der Fernarbeit erheblich zugenommen, und Sprachlösungen, die auf die Rationalisierung von Unternehmensabläufen ausgerichtet sind, werden im Jahr 2023 im Mittelpunkt stehen.
Da interne Systeme und Geschäftsprozesse immer stärker mit Sprachassistenten verbunden sind, werden sie sich zunehmend an die individuellen Anforderungen des Unternehmens anpassen.
generative KI
Nutzung bestehender Daten wie Videos, Fotos, Töne oder sogar Computercode unter Verwendung generativer KI-Algorithmen Es entsteht neues Material, das es noch nie gegeben hat in der nicht-digitalen Welt. GPT-3entworfen von OpenAIist eines der bekanntesten generativen KI-Modelle.
Generative KI ist die Anwendung von KI zur Herstellung neuer Produkte und Objekte. Obwohl generative KI hauptsächlich zur Erstellung von Multimedia-Inhalten wie verwendet wird realistische Bilder von Menschen und Dingen können Sie auch Code generieren, synthetische tabellarische Daten erzeugen und Baumaterialien und Medikamente mit bestimmten Eigenschaften.
Künstliche Intelligenz hat unsere Lebensweise durch innovative Technologien verändert. KI hat jede Branche mit Gewalt revolutioniert und hat tiefgreifende Auswirkungen auf alle Bereiche der Gesellschaft.
Spracherkennung
Spracherkennung ist ein weiterer wichtiger Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der menschliche Sprache in ein nützliches und verständliches Format für Computer umwandelt. Spracherkennung ist eine Brücke zwischen menschlichen und Computer-Interaktionen. Diese Technologie erkennt menschliche Sprache und wandelt sie in mehrere Sprachen um. Siri auf dem iPhone ist ein klassisches Beispiel für Spracherkennung.
Deep-Learning-Plattformen
Deep Learning ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Diese Technik bringt Computern und Maschinen bei, anhand von Beispielen auf die gleiche Weise zu lernen wie Menschen.
Der Begriff „tief“ wurde geprägt, weil er verborgene Schichten in neuronalen Netzen aufweist. Typischerweise hat ein neuronales Netzwerk 2-3 verborgene Schichten und kann maximal 150 verborgene Schichten haben. Deep Learning ist bei großen Datenmengen effektiv Trainieren Sie ein Modell und eine grafische Verarbeitungseinheit. Algorithmen arbeiten in einer Hierarchie, um prädiktive Analysen zu automatisieren.
Deep Learning hat sich in vielen Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt sowie dem Militär ausgebreitet, um Objekte von Satelliten zu erkennen, trägt zur Verbesserung der Arbeitssicherheit bei, indem es Risikovorfälle erkennt, wenn sich ein Arbeiter einer Maschine nähert, hilft bei der Erkennung von Krebszellen usw
Intelligenz kann als Strukturen, Modelle und operative Funktionen beschrieben werden, die zur Problemlösung, Schlussfolgerungen, Sprachverarbeitung usw. programmiert werden können. Die Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz werden bereits in vielen Branchen genutzt. Organisationen, die künstliche Intelligenz einsetzen, müssen Vortests durchführen, um Voreingenommenheit und Fehler auszuschließen.
Nach der Veröffentlichung künstlicher Systeme müssen Unternehmen verschiedene Szenarien kontinuierlich überwachen. Organisationen müssen Standards schaffen und pflegen,S und stellen Sie Experten aus verschiedenen Disziplinen ein, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Das Ziel und die zukünftigen Ziele der künstlichen Intelligenz sind alle menschlichen Aktivitäten automatisieren komplex und eliminieren Fehler und Vorurteile.
