Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Begriff, der in den letzten Jahren nicht umsonst immer mehr an Bedeutung gewonnen hat. Es ist eine Technologie, die die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren.

Aber immerhin Was ist künstliche Intelligenz?? In diesem Sonderartikel werden wir das Konzept, seine Anwendungen, Herausforderungen und Perspektiven für die Zukunft untersuchen. Folgen Sie uns und finden Sie heraus, wie KI die Welt, in der wir leben, verändert.

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Was ist Künstliche Intelligenz?

A künstliche Intelligenz ist auch unter den Akronymen bekannt IA, auf Portugiesisch, oder AI, auf Englisch, und stellt heute eines der faszinierendsten Gebiete der Informatik dar.

Diese Technologie ermöglicht es Computern oder Maschinen, die menschliche Intelligenz nachzuahmen.

KIs basieren auf von Wissenschaftlern entwickelten Modellen und Algorithmen, die so konzipiert sind, dass sie wie das menschliche Gehirn funktionieren. Sie sind in der Lage, Informationen zu identifizieren, Verbindungen zwischen ihnen herzustellen und fast immer sogar vorherzusagen, welche Antwort für den jeweiligen Fall die richtige ist.

In den letzten Jahren gab es mehrere Konzepte und Definitionen für künstliche Intelligenz, aber John McCarthy, berühmter Informatiker, in a artigo, definierte die KI als „die Wissenschaft und Technik der Schaffung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Software.“ Es hängt mit der ähnlichen Aufgabe zusammen, Computer zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu verstehen, aber KI muss sich nicht auf Methoden beschränken, die biologisch beobachtbar sind.".

Obwohl wir menschliche Intelligenz als Maßstab für Erfolg betrachten, so der Wissenschaftler, sollten wir künstliche Intelligenz nicht darauf beschränken, sich an unsere Denkweise anzupassen.

Das Studium der KI ist nicht neu (sie begann im Jahr 1950), aber dank drei aktueller Faktoren ist es ihr erst jetzt gelungen, dieses Potenzial mit „revolutionärem“ Status zu erreichen: 

Das erste ist die Entwicklung von Computern oder Rechenzentren mit gigantischer Rechenleistung, die ausreicht, um komplexe Modelle der künstlichen Intelligenz zu verarbeiten.

Der zweite Faktor ist der Zugriff auf große Datenmengen, die über das Internet selbst bereitgestellt werden. Diese sind zwar „roh“, also nicht unbedingt organisiert und klassifiziert, bilden aber die Grundlage dafür, dass KIs lernen, Objekte richtig zu klassifizieren und richtige Antworten auf gestellte Fragen zu geben.

Und das dritte betrifft Datenmodelle, die effiziente und genaue Darstellungen der Informationen sind, die wir analysieren oder verwenden möchten. Sie sollen KIs dabei helfen, besser zu verstehen, was ihnen gesagt wird.

Damit kommen wir zu dem, was wir heute sehen: KIs, die Fragen zu jedem Thema beantworten, Arbeitspräsentationen, völlig neue Bilder und sogar Lieder mit den Stimmen echter Sänger erstellen.

Wenn wir zum Beispiel fragen: GPT-Chat, ein KI-System, das Fragen verstehen und beantworten kann, als wäre es eine reale Person, was künstliche Intelligenz ist, können wir die folgende Antwort erhalten:

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet einen Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Systemen und Maschinen konzentriert, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. KI zielt darauf ab, Programme und Algorithmen zu erstellen, die autonom wahrnehmen, schlussfolgern, lernen und Entscheidungen treffen können.

GPT-Chat

Diese Programme bzw. Algorithmen stecken auch in der Elektronik, die wir nutzen, etwa in selbstfahrenden Autos, Staubsaugerrobotern und natürlich in den verschiedensten Funktionen, die Ihnen Ihr Smartphone bietet.

Aber damit wir verstehen, wie KIs hierher gekommen sind, ist es an der Zeit, ein wenig über die Geschichte zu sprechen.

Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Seit der Antike gibt es die Idee unbelebter Objekte mit Intelligenz. Die Idee intelligenter Roboter und künstlicher Wesen tauchte erstmals auf Mythen des antiken Griechenlands. der Gott HephaistosBeispielsweise wurde beschrieben, dass sie roboterähnliche goldene Diener erschufen. Im alten Ägypten bauten Ingenieure Statuen, die angeblich von Priestern belebt wurden.

Im Laufe der Jahrhunderte haben Denker wie Aristoteles, Ramon Llull, René Descartes e Thomas Baye beschrieben menschliche Denkprozesse mit den Werkzeugen und der Logik ihrer Zeit und legten damit den Grundstein für KI-Konzepte wie die Darstellung von Allgemeinwissen.

Ende des 1836. Jahrhunderts und in der ersten Hälfte des XNUMX. Jahrhunderts entstanden grundlegende Werke, die den modernen Computer hervorbringen sollten. XNUMX Mathematiker Universität von Cambridge, Charles Babbage e Augusta Ada König herunter ,ein Gräfin von Lovelace, erstellte den ersten Entwurf für eine programmierbare Maschine.

Obwohl die Wurzeln alt sind, ist die Geschichte der Künstlichen Intelligenz, wie wir sie heute kennen, weniger als ein Jahrhundert alt. Im Folgenden geben wir einen kurzen Überblick über einige der wichtigsten Ereignisse auf diesem Weg.

1940er:

• In 1943 Warren McCullough e Walter Pitts den Artikel veröffentlichenEine logische Berechnung der inhärenten Ideen der Nervenaktivität" , das das erste mathematische Modell zum Aufbau eines neuronalen Netzwerks vorschlägt.
• 1949 in seinem Buch „Die Organisation des Verhaltens: Eine neuropsychologische Theorie" Donald Hebb vertritt die Theorie, dass Nervenbahnen aus Erfahrungen entstehen und dass die Verbindungen zwischen Neuronen umso stärker werden, je häufiger sie genutzt werden. Das Lernen hebräisch bleibt ein wichtiges Modell in der KI.

1950er:

1950 wurde der Mathematiker Alan Turing, als die Vater der Informatik, hat einen Artikel geschrieben, um die Frage zu beantworten „Kann eine Maschine denken?und fragte, ob es möglich wäre, eine intelligente Maschine zu schaffen. Er erfand auch einen Test, um zu sehen, ob ein Computer menschliches Verhalten nachahmen kann. Die Berühmten Turing-Test.

Auch 1950 der Science-Fiction-Autor Isaac Asimov, veröffentlichte das Buch „Ich stehle“, um zu hinterfragen, wie intelligent Roboter wären und welche Regeln sie befolgen sollten. Hier schuf er auch sein berühmtes „3 Gesetze der Robotik“, die auch heute noch verwendet werden, um zu verstehen, wie ein Roboter agieren sollte, ohne Menschen zu schaden. 

Dann, im Jahr 1956, John McCarthy schuf den Begriff „künstliche Intelligenz“ auf der ersten KI-Konferenz in den Vereinigten Staaten, und im selben Jahr wurde auch das erste Programm für künstliche Intelligenz geschaffen, das Logiktheoretiker, dem es gelang, eine Art „automatisiertes Denken“ durchzuführen.

Weitere wichtige Fakten des Jahrzehnts sind:

• Im Jahr 1950 wurden Studenten aus Harvard, Marvin Minsky e Dekan Edmonds Baue die SNARC, der erste neuronale Netzwerkcomputer.

• In 1950 Claude Shannon den Artikel veröffentlichenEinen Computer zum Schachspielen programmieren".
• In 1952 Arthur Samuel entwickelt ein selbstlernendes Programm zum Damespielen.
• Im Jahr 1954 wurde das Experiment zur maschinellen Übersetzung vom Russischen ins Englische durchgeführt Georgetown-IBM Übersetzt automatisch 60 sorgfältig ausgewählte russische Phrasen ins Englische.
• In 1957 Frank Rosenblatt erfinden die Perceptron nicht Cornell Aeronautical Laboratory, das erste künstliche neuronale Netzwerk.

• In 1957 Allen Newell, Herbert Simon e JC Shaw Entwickeln Sie die Allgemeiner Problemlöser (GPS), ein Programm, das die menschliche Problemlösung nachahmen soll.
• In 1958 John McCarthy entwickelt KI-Programmiersprache Lispeln und veröffentlicht „Programme mit gesundem Menschenverstand“, ein Artikel, der das Hypothetische vorschlägt Ratgeber, ein vollständiges KI-System mit der Fähigkeit, genauso effektiv aus Erfahrungen zu lernen wie Menschen.
• In 1959 Herbert Gernter entwickelt das Programm Anbieter von Geometriesätzen. Das Programm könnte Geometriesätze automatisiert beweisen.
• In 1959 Arthur Samuel den Begriff prägen "maschinelles Lernen"(Maschinelles Lernen) während seiner Arbeit bei IBM.
• In 1959 John McCarthy e Marvin Minsky fand die Projekt für künstliche Intelligenz do MIT.

1960er:

In den 60er Jahren wurde die Neuronale Netze tatsächlich die Karte betreten. Dabei handelt es sich um Systeme, die die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen, damit Maschinen wie wir im Trial-and-Error-Format „lernen“ können. Wir werden später im Kapitel über maschinelles Lernen genauer darauf eingehen.

• In 1962 John McCarthy beginnt die KI-Labor em Stanford.
• In 1966 Josef Weizenbaum schaffen ELIZAdie erste Software. zur Simulation von Dialogen (Chatbot) am MIT Artificial Intelligence Laboratory.

• Im Jahr 1966 erschien der Bericht des Beratender Ausschuss für automatische Sprachverarbeitung (ALPAC), von der US-Regierung, beschreibt detailliert den mangelnden Fortschritt in der maschinellen Übersetzungsforschung. Eine tolle Initiative von Kalter Krieg mit dem Versprechen einer automatischen und sofortigen Übersetzung aus dem Russischen.

1970er:

In den 1970er Jahren die Programmiersprache PROLOG erstellt und der Bericht Lichthügel wird von der britischen Regierung veröffentlicht und beschreibt die Enttäuschungen in der KI-Forschung, die zu erheblichen Kürzungen der Projektfinanzierung führten. Diese Periode ist bekannt als „AIs erster Winter".

• 1970 wurden die ersten erfolgreichen Expertensysteme vorgestellt, DENDRAL e MYCIN, werden erstellt in Stanford. Expertensysteme sind Software, die die Argumentation eines professionellen Experten in einem bestimmten Wissensbereich simulieren soll, in diesem Fall um Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Infektionskrankheiten zu unterstützen.
• 1972 die Programmiersprache PROLOG wird erstellt von Alain Kolmerauer und seine Mitarbeiter in Universität Marseille. Die Sprache entstand aus einem Projekt, bei dem es nicht um die Implementierung einer Programmiersprache, sondern um die Verarbeitung natürlicher Sprachen ging.
• 1973 im Waseda-Universität, in Japan, wurde gebaut WABOT-1, gilt als der erste anthropomorphe Roboter. Unter seinen Ressourcen sticht die Fähigkeit hervor, seine Mitglieder zu bewegen, zu sehen und zu sprechen.

• In 1978 die Unternehmen für digitale Ausrüstung entwickelt die R1 (auch bekannt als XCON), das erste erfolgreiche Handelsexpertensystem. Der R1 wurde für die Konfiguration von Bestellungen für neue Computersysteme entwickelt und löst einen Boom bei Investitionen in Expertensysteme aus, der den größten Teil des Jahrzehnts anhalten wird.
• Zwischen 1974 und 1980 führte die Frustration über die Fortschritte in der KI-Entwicklung zu starken Kürzungen der akademischen Stipendien der USA DARPA. Kombiniert mit dem Bericht ALPAC und der Bericht Lichthügel Im Vergleich zum Vorjahr versiegen die Mittel für KI und die Forschung stagniert.

1980er:

In den 1980er Jahren entstanden Technologien wie neue Expertensysteme und die Programmiersprache. Lispeln, und es werden erhebliche Investitionen in KI getätigt. Diese Periode ist bekannt als „Boom der Expertensysteme“ und markiert das Ende von AIs erster Winter.

Noch in diesem Jahrzehnt, im Jahr 1986, wird heute darüber nachgedacht „Vater der künstlichen Intelligenz" Geoffrey Everest Hinton, entwickelte Algorithmen, die in der Lage sind, neuronale Netze noch komplexer und sogar ohne die Hilfe der Forscher selbst zu trainieren, wie es heute heißt Tiefes Lernen oder tiefes maschinelles Lernen. Richtig, hier beginnen die KIs von selbst zu lernen, es genügt, dass der Forscher ihnen die Daten zum „Lernen“ zur Verfügung stellt!

Weitere wichtige Fakten sind:

• 1982 startet Japan das ehrgeizige Projekt Computersysteme der fünften Generation, FGCS. Der Zweck von FGCS besteht darin, Supercomputer-ähnliche Leistung und eine Plattform für die KI-Entwicklung zu entwickeln.
• Im Jahr 1983 als Reaktion auf die FGCS Japan, die US-Regierung startet die Strategische Computerinitiative Finanzierung bereitzustellen DARPA für Forschung in den Bereichen KI und Informationstechnologie.
• Im Jahr 1985 geben Unternehmen jährlich über eine Milliarde Dollar für Expertensysteme und eine ganze Branche aus, die als Maschinenmarkt bekannt ist. Lispeln kommt, um sie zu unterstützen. Unternehmen mögen Symbolik e Lisp Machines Inc. Bauen Sie spezielle Computer, um die KI-Programmiersprache auszuführen Lispeln.

• In 1986 Hinton, Rumelhart e Williams veröffentlichen“Lernen von Darstellungen durch Fehler-Backpropagation“, was die Entwicklung tieferer neuronaler Netze ermöglicht.
• Zwischen 1987 und 1993 entstanden mit der Verbesserung der Computertechnologie günstigere Alternativen und der Maschinenmarkt Lispeln stürzte 1987 ein und eröffnete das "AIs zweiter Winter" . In dieser Zeit erwiesen sich Expertensysteme als zu teuer in der Wartung und Aktualisierung und gerieten schließlich in Ungnade.

1990er:

In den 1990er Jahren wurde das Internet weithin verfügbar, sodass große Datenmengen gesammelt und für das Training von KI-Modellen zugänglich gemacht werden konnten. Auch das Interesse an neuronalen Netzen und maschinellem Lernen erwacht.

• Im Jahr 1991 setzten US-Streitkräfte das ein PFEIL, ein automatisiertes Logistikplanungs- und Terminierungstool, während des Golfkriegs.
• 1992 beendet Japan das Projekt FGCS, mit der Begründung, es sei nicht gelungen, die ehrgeizigen Ziele zu erreichen, die sich ein Jahrzehnt zuvor gesetzt hatten.
• In 1993 die DARPA endet die Strategische Computerinitiative, nachdem er fast eine Milliarde US-Dollar ausgegeben und weit hinter den Erwartungen zurückgeblieben war.
• In 1997, der Deep Blue da IBM Schachweltmeister gewinnt Garri Kasparow.

• 1999, der Film Matrix wird veröffentlicht und macht die Idee der künstlichen Intelligenz und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft weiter bekannt.

2000er bis heute:

Ab den 2000er Jahren wird KI immer präsenter in unserem Alltag, von virtuellen Assistenten über Sprach- und Bilderkennungssysteme bis hin zu selbstfahrenden Autos und anderen Technologien. Neue Techniken wie Deep Neural Networks, Natural Language Processing (NLP) und Reinforcement Learning werden entwickelt und verbessert.

Mitte 2018 entwickelten sich KIs rasant weiter und die ersten „Great Language Models“ bzw LLMs, so das englische Akronym, sind neuronale Netze, die in der Lage sind, große Textmengen zu interpretieren, um entsprechende Antworten zu generieren. Und genau das sehen wir heute in der ChatGTP, künstliche Intelligenz, die 2022 eingeführt wurde und auf Benutzerfragen und -befehle reagiert.

Schauen Sie sich die neuesten Fakten an:

• In 2002 die Ich Roboter Starte den Roomba, der erste serienmäßig hergestellte Roboterstaubsauger mit einem KI-gestützten Navigationssystem.
• Im Jahr 2005 das selbstfahrende Auto STANLEY gewinnt die DARPA Grand Challenge.

• Im Jahr 2005 begannen die Streitkräfte der Vereinigten Staaten, in autonome Roboter wie den „Großer Hund"Aus Boston Dynamics und das "PackBot"Aus iRobot.
• In 2008, der Google Weiterentwicklung der Spracherkennungstechnologie und Einführung von Funktionalität in Ihre Anwendung iPhone.
• In 2010 die Apple wirf den Siri, ein KI-gestützter virtueller Assistent, über das iOS-Betriebssystem.
• In 2011, der Watson da IBM besiegt leicht die Konkurrenz im Programm Gefahr!.

• In 2012 Andrew Ng |, Gründer des Projekts Google Brain Deep Learning, speist ein neuronales Netzwerk mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen mit 10 Millionen Videos aus dem YouTube als Trainingsset. Das neuronale Netzwerk lernte, eine Katze zu erkennen, ohne dass man ihnen sagte, was eine Katze ist, und läutete damit die Ära der Fortschritte bei neuronalen Netzwerken und der Finanzierung von Deep Learning ein.
• In 2012, der Google stellt das erste selbstfahrende Auto her, das eine staatliche Fahrprüfung besteht.
• In 2014 die Alexa da Amazon, ein virtuelles Smart-Home-Gerät, wird auf den Markt gebracht.
• Im Jahr 2015 wurde das erste „Roboterbürger“, ein humanoider Roboter namens Sophia, wird erstellt von Hanson Robotik und ist in der Lage, Gesichtserkennung, verbale Kommunikation und Gesichtsausdruck zu beherrschen.

• In 2016, der AlphaGo do Google DeepMind besiegt den Go-Weltmeister, Lee Sedol. Die Komplexität des alten chinesischen Spiels wurde als großes Hindernis für die KI angesehen.
• In 2018, der Google führt eine Engine zur Verarbeitung natürlicher Sprache ein BERT, wodurch Hindernisse bei der Übersetzung und dem Verständnis durch Anwendungen des maschinellen Lernens abgebaut werden.
• In 2018 die Waymo Starten Sie Ihren Dienst Waymo One, sodass Benutzer im gesamten Großraum Phoenix eine Abholung von einem der selbstfahrenden Fahrzeuge des Unternehmens anfordern können.
• In 2020 die Baidu bringt seinen Algorithmus für künstliche Intelligenz auf den Markt LinearFold für wissenschaftliche und medizinische Teams, die in den frühen Stadien der SARS-CoV-2-Pandemie an der Impfstoffentwicklung arbeiten. Der Algorithmus kann die RNA-Sequenz des Virus in nur 27 Sekunden vorhersagen, 120-mal schneller als andere Methoden.
• In 2020 die OpenAI startet das Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache GPT-3, in der Lage, Texte zu verfassen, die der Art und Weise nachempfunden sind, wie Menschen sprechen und schreiben.
• In 2020, der AlphaFold2 da DeepMind löst das Problem der Proteinfaltung und ebnet den Weg für neue Arzneimittelentdeckungen und medizinische Fortschritte.

• In 2021 die OpenAI entwickelt die DALL-E , bezogen auf GPT-3, in der Lage, Bilder aus Textaufforderungen zu erstellen.
• In 2021, der Nationales Institut für Standards und Technologie veröffentlicht den ersten Entwurf von ihm KI-Risikomanagement-Framework, ein ehrenamtlicher Guide aus den USA“um die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken für Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft besser zu bewältigen".
• In 2022 die DeepMind präsentiert die Cat, ein KI-System, das darauf trainiert ist, Hunderte von Aufgaben auszuführen, darunter auch das Spielen von Spielen Atari, beschrifte Bilder und verwende einen Roboterarm, um Blöcke zu stapeln.
• In 2022, der Google Den Ingenieur feuern Blake Lemoine für dein Affirmationen wovon bzw Googles Sprachmodell für Dialoganwendungen (LaMDA) war bei Bewusstsein.
• In 2023 die Microsoft startet eine KI-Version von Bing, seine Suchmaschine, basiert auf der gleichen Technologie, die auch die antreibt ChatGPT.
• In 2023, der Google verkündet die Barde, eine gleichzeitige Konversations-KI.
• Im Jahr 2023 reichen Künstler eine Sammelklage dagegen ein Stabilität KI, DeviantArt e Zwischendurch für Ihre Nutzung Stable Diffusion die urheberrechtlich geschützten Werke von Millionen von Künstlern neu zu mischen.
• In 2023 die OpenAI Starte den GPT-4, das bislang ausgefeilteste Sprachmodell.

Nun, da die Geschichte auf dem neuesten Stand ist, werden wir nun verstehen, wie die Arten der künstlichen Intelligenz klassifiziert werden.

Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Im Allgemeinen unterteilen Wissenschaftler KIs in fünf Haupttypen, von denen jeder eine Stufe auf der Leiter darstellt, um sich dem menschlichen Geist zu nähern oder ihn sogar zu übertreffen:

Reaktive KIs

Der erste Typ sind Reaktive KIs, die kein Gedächtnis haben und nicht aus vergangenen Fehlern oder Erfahrungen lernen.

Ein häufiges Beispiel für eine reaktive Maschine ist ein Roboter, der für die Herstellung von Autoteilen am Fließband programmiert ist. Der Roboter ist mit Sensoren ausgestattet, die es ihm ermöglichen, die Anwesenheit von Teilen und Maschinen in seinem Arbeitsbereich zu erkennen. Es ist so programmiert, dass es als Reaktion auf von seinen Sensoren erfasste Reize bestimmte Aufgaben wie Schweißen und Schneiden ausführt.

KIs mit begrenztem Speicher

Der zweite Typ sind KIs mit begrenztem Speicher, die aus Fehlern oder Erfahrungen der Vergangenheit lernen, Entscheidungen zu treffen. Maschinen mit begrenztem Speicher können vergangene Daten und Vorhersagen speichern, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Sie sind komplexer als reaktive Maschinen und bieten mehr Möglichkeiten.

Hier sind die persönlichen Assistenten wie die Google, Alexa und Siri und sogar spezielle Funktionen Ihres Mobiltelefons, wie zum Beispiel das Identifizieren von Objekten, um sie in einem Video oder Foto hervorzuheben.

Die KIs Reaktiv und Begrenzter Speicher, werden auch klassifiziert als Begrenzte künstliche Intelligenz, oder das Akronym ANI, auf Englisch. Sie werden im Volksmund genannt „Schlechte KI“ und sie umfassen die gesamte KI, die wir heute auf der Welt haben.

Theorie der geistigen KI

Der dritte Typ heißt Theorie der Mind AI, wo intelligente Systeme ihre Entscheidungen so verstehen und erklären können, dass Menschen sie verstehen können. Das heißt, die KI versteht und erkennt diejenigen, die mit ihr interagieren, und versteht ihre Bedürfnisse, Emotionen und Überzeugungen.

Diese Art von KI wurde noch nicht erfunden, aber es ist sehr wahrscheinlich, dass wir so etwas bald sehen werden, aber als fiktives Beispiel im Film „Blade Runner 2049„Eine der Figuren ist eine KI, die menschliche Emotionen verstehen und sogar fühlen kann.

Selbstbewusste KI

Der vierte Typ, der am weitesten fortgeschritten ist, ist der selbstbewusste KI. In dieser Kategorie wird sich die künstliche Intelligenz ihrer selbst, ihrer Bedürfnisse und sogar ihrer Emotionen bewusst. werden klassifiziert als Allgemeine künstliche Intelligenz, oder das Akronym AGI, auf Englisch, aber auch genannt „Starke KI".

Eine selbstbewusste KI könnte etwas über sich selbst und die Welt um sie herum lernen und hätte eine eigene Identität. Selbsterkenntnis gilt als ultimatives Ziel der KI, wird aber auch als ethische und philosophische Herausforderung angesehen, da sie Fragen über die Natur von Bewusstsein und Identität aufwirft.

Eine der bekanntesten Theorien über das Bewusstsein ist die Integrierte Informationstheorie (IIT), vorgeschlagen vom Neurowissenschaftler Giulio Tononi im Jahr 2004. Die IIT legt nahe, dass Bewusstsein entsteht, wenn ein System Informationen aus verschiedenen Quellen integrieren und einen einheitlichen Bewusstseinszustand schaffen kann. Nach dieser Idee hängt Bewusstsein nicht nur von der Komplexität des Systems ab, sondern auch von der Fähigkeit, Informationen zu sammeln und einen persönlichen Bewusstseinszustand zu schaffen.

Auch dieser Typ wurde noch nicht erfunden, aber es wird geschätzt, dass wir in naher Zukunft einer „selbstbewussten KI“ näher kommen, die wie ein Mensch denkt und handelt.

Als fiktives Beispiel wird im Film „Ex Machina“, rief eine KI Ava ist mit der Fähigkeit konzipiert, etwas über sich selbst zu lernen und eine eigene Persönlichkeit zu entwickeln, was Fragen darüber aufwirft, was es bedeutet, ein Mensch zu sein und welche Rolle KI in der Gesellschaft spielt.

Super KI

Aber es gibt noch eine fünfte Stufe, genannt Super KI ou Künstliche Superintelligenz, oder das Akronym DA ICH, auf Englisch, auch genannt „superstarke KI".

Der Moment, in dem er erreicht wird, hat bereits einen Namen: Singularität. Es wird einen Meilenstein in der wissenschaftlichen Evolution darstellen, in dem Computer über eine übermenschliche Intelligenz verfügen werden, die über das hinausgeht, was wir zu denken vermögen. 

Hier ist die Zukunft ebenso beeindruckend wie besorgniserregend, da diese KIs uns möglicherweise dabei helfen, Krankheiten zu heilen und technologisch voranzukommen, aber sie können auch entscheiden, dass die Menschheit nicht mehr benötigt wird oder als minderwertig behandelt werden sollte.

Ähnlich wie im Film „Terminator“, in dem eine künstliche Intelligenz beschließt, uns zu eliminieren, oder in „Matrix“, einer Geschichte, die erzählt, wie eine KI die Menschen dominiert und sie in „Batterien“ für die Maschinen verwandelt.

Von diesem Zeitpunkt an können die KIs unkontrollierbar werden. Was für eine Angst, oder?

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (maschinelles Lernen) e Tiefes Lernen (tiefes Lernen) sind zwei grundlegende Techniken der künstlichen Intelligenz, die es Maschinen ermöglichen, automatisch aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Beide Techniken werden in zahlreichen Branchen eingesetzt, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Transportwesen, im Einzelhandel und vielen anderen. Doch trotz ihrer Beliebtheit haben viele Menschen immer noch Zweifel an den Unterschieden zwischen den beiden Techniken und daran, wie sie in verschiedenen Szenarien angewendet werden können.

Was ist maschinelles Lernen?

O Maschinelles lernen ist ein KI-Ansatz, der sich darauf konzentriert, Maschinen beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Stattdessen die Algorithmen Maschinelles lernen Verwenden Sie statistische Techniken, um Muster in Datensätzen zu identifizieren und auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Es ist leichter zu verstehen, wenn wir uns die sechs Schritte ansehen, mit denen eine Maschine mit begrenztem Speicher trainiert wird:

1. Ordnen Sie Daten an, um die Maschine zu unterrichten (Trainingsdaten).
2. Erstellen Sie ein Modell, damit die Maschine lernen kann.
3. Prüfen Sie, ob das Modell Vorhersagen treffen kann;
4. Prüfen Sie, ob das Modell Feedback (Meinung) von Menschen oder der Umgebung erhalten kann;
5. Speichern Sie dieses Feedback als Daten;
6. Wiederholen Sie dies alles mehrmals, um die Maschinenleistung zu verbessern.

Mit diesen Schritten gibt es vier Hauptmethoden, einer Maschine beizubringen, aus Daten zu lernen:

• Überwachtes Lernen: Dabei bringen wir der Maschine anhand vieler Beispiele bei, Informationen zu erkennen. Es ist, als würde man einem Hund beibringen, einen Ball zu erkennen. Wir zeigen viele Bälle und sagen „Das ist ein Ball“. Um der Maschine beizubringen, Bilder von Pferden zu erkennen, zeigen wir ebenfalls viele Bilder, von denen wir bereits wissen, dass es sich um Pferde handelt. Dadurch lernt die Maschine selbstständig, Pferde in anderen Bildern zu erkennen.
• Aunbeaufsichtigt gefangen: Dann bringen wir der Maschine bei, Muster in Daten zu finden, ohne dass uns jemand sagen muss, um welche Daten es sich handelt. Es ist, als würde man Objekte in Gruppen organisieren, ohne dass einem jemand sagt, welche Objekte zusammenpassen. Die Maschine lernt selbstständig, Ähnlichkeiten zwischen Objekten zu finden und sie nach diesen Ähnlichkeiten zu gruppieren. Dies ist nützlich, um Muster in Daten zu finden und zu beschreiben.
• Halbüberwachtes Lernen: es ist eine Mischung aus den beiden vorherigen Typen. Einige Informationen werden vermittelt, aber die Maschine muss selbst herausfinden, wie sie die Informationen organisiert, um das richtige Ergebnis zu erzielen. Es ist, als würde man einem Hund beibringen, nur den roten Ball zu fangen, aber er muss selbst herausfinden, wie es geht.
• Verstärkungslernen: ist, wenn wir der Maschine durch Versuch und Irrtum beibringen, etwas zu tun. Die Maschine führt eine Aufgabe aus und erhält positives Feedback, wenn sie gut funktioniert, und negatives Feedback, wenn sie schlecht funktioniert. Es ist, als würde man einem Hund beibringen, ein Spielzeug aufzuheben. Wenn er das richtige Spielzeug auswählt, bekommt er ein Leckerli. Wenn Sie das Falsche nehmen, gewinnen Sie nichts.

Was ist Deep Learning?

O Tiefes Lernen (Tiefes Lernen, in freier Übersetzung) ist eine Technik des maschinellen Lernens, die verwendet Künstliche neurale Netzwerke aus Daten lernen.

Ein neuronales Netzwerk ist eine Ansammlung künstlicher Neuronen Perzeptronen, die zur Analyse und Klassifizierung von Daten verwendet werden. Sie funktionieren wie ein kleiner Computer, der Informationen empfängt und Berechnungen durchführt. Die Daten werden in die erste Schicht des Netzwerks eingespeist, wo jedes Perzeptron eine Berechnung erhält und diese Informationen dann an mehrere andere Perzeptrone in der nächsten Schicht übermittelt.

Wenn das neuronale Netzwerk mehr als drei Schichten hat, spricht man von einem „Deep Neural Network“ oder Deep Learning. Einige moderne neuronale Netze bestehen aus Hunderten oder sogar Tausenden von Schichten. Die Ausgabe der endgültigen Perzeptrone führt die für das neuronale Netzwerk definierte Aufgabe aus, beispielsweise das Klassifizieren eines Objekts oder das Finden von Mustern in den Daten.

Wenn das neuronale Netzwerk anhand mehrerer Beispiele trainiert wird, kann es lernen, Muster zu erkennen und komplexe Aufgaben wie Spracherkennung, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) auszuführen.

Es gibt verschiedene Arten künstlicher neuronaler Netze, die jeweils für bestimmte Aufgaben eingesetzt werden. Einige der häufigsten sind:

As FeedForward (FF)-Netzwerke werden verwendet, um Dinge wie Bilder oder Text zu klassifizieren. Die Daten durchlaufen mehrere Schichten, bis sie zur endgültigen Antwort gelangen. FFs werden normalerweise mit einem Fehlerkorrekturalgorithmus namens „BackPropagation“ kombiniert, der das Netzwerk mit dem Ergebnis rückwärts überarbeitet, um die Genauigkeit zu verbessern.

As Wiederkehrende neuronale Netze (RNN) werden verwendet, um Dinge auf der Grundlage von Datensequenzen vorherzusagen, z. B. Wörter in einem Text. Sie „erinnern“ sich an das, was in der vorherigen Ebene passiert ist, und werden zur Spracherkennung, Übersetzung und Untertitelung verwendet.

As Langzeitgedächtnisnetzwerke (LSTM) sind eine besondere Art von RNN, die sich Dinge aus früheren Schichten merken kann. Sie werden verwendet, um Dinge auf der Grundlage früherer Daten vorherzusagen, beispielsweise bei der Spracherkennung.

As Faltungs-Neuronale Netze (CNN) werden hauptsächlich zur Bildverarbeitung verwendet. Sie suchen nach verschiedenen Teilen des Bildes und kombinieren diese, um zu einem Ergebnis zu gelangen.

As Generative Adversarial Networks (GAN) werden verwendet, um realistische Bilder zu erstellen und sogar Kunst zu schaffen. Sie funktionieren wie ein Spiel, bei dem ein Netzwerk Beispiele erstellt, die das andere Netzwerk zu beweisen versucht, ob sie wahr oder falsch sind.

Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Der Hauptunterschied zwischen Maschinelles lernen e Tiefes Lernen ist, dass jeder besser mit unterschiedlichen Datentypen umgehen kann. Ö Maschinelles lernen ist nützlich für strukturierte Daten wie Verkaufsprognosen und Betrugserkennung, während die Tiefes Lernen Es eignet sich am besten für komplexe, unstrukturierte Daten wie Bilder und Audio.

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist die Datenmenge, die zum Trainieren eines Modells benötigt wird. Ö Tiefes Lernen Normalerweise sind große Datensätze erforderlich, um effektiv zu sein Maschinelles lernen Es funktioniert möglicherweise gut mit kleineren Datensätzen.

Schließlich trainieren Sie ein Modell von Tiefes Lernen ist komplexer und zeitaufwändiger als das Trainieren eines Modells Maschinelles lernen, kann aber zu genaueren Vorhersagen und einer besseren Leistung bei komplexen Aufgaben führen.

Die Weiterentwicklung generativer Modelle

Die künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, und einer der Bereiche, der an Bedeutung gewonnen hat, ist die Weiterentwicklung von Generative Modelle. Sie sind eine aktuelle Klasse von KIs, die zur Generierung neuer Informationen eingesetzt werden. 

Sie können aus einem Satz Trainingsdaten Bilder, Volltexte, Musik und sogar Videos erstellen. Sie sind Algorithmen von Tiefes Lernen die lernen können, neue Informationen zu generieren und sich von Modellen unterscheiden diskriminierend, wird nur zum Sortieren oder Beschriften von Daten verwendet.

Sie können beispielsweise ein generatives Modell trainieren, um den gesamten Text aus dem zu lesen Wikipedia und diese Informationen dann verwenden, um neue Texte basierend auf einer bestimmten Anfrage zu generieren. Ein anderes Beispiel wäre das Trainieren eines generativen Modells mit den Arbeiten von Rembrandt und verwenden Sie es dann, um neue Kunstwerke zu erstellen

Stellen Sie sich vor, Sie möchten beispielsweise einen neuen Song erstellen, wissen aber nicht, wie man ein Instrument spielt. Sie können eine generative Music Maker-Vorlage wie verwenden MusikLM do Google und erklären Sie ihm, welche Art von Lied oder Rhythmus Sie benötigen, und er wird ein völlig neues Lied für Sie generieren.

Um Texte oder Bilder zu generieren, ist die Vorgehensweise dieselbe. Suchen Sie einfach ein spezielles Modell, z Bing mit KI von Microsoft, für Texte und Antworten, oder die Zwischendurch, für Bilder, schreiben Sie ihnen, was Sie brauchen.

Diese Aktion des Schreibens von Befehlen oder Anfragen an die KIs wird sogar „Prompt".

Das Unglaublichste ist, dass Sie nur Ihre Anfrage schreiben müssen bzw Prompt in natürlicher Sprache, die die Systeme verstehen, und in jeder beliebigen Sprache.

Zum Beispiel können Sie beschreiben Mittlerweiley, KI, die Bilder erzeugt, etwa: „Stellen Sie sich ein fotorealistisches Bild eines Mädchens vor, das Skateboard fährt“, oder fragen Sie die ChatGPT „eine lustige Geschichte über Frösche und Prinzessinnen schreiben“. Das Ergebnis ist fast magisch.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Generierung generativer Modelle ein vielversprechender Bereich der KI ist, der bereits in verschiedenen Branchen weit verbreitet ist. A Trend ist, dass diese Modelle immer genauer und effizienter werden und die Türen zu einer neuen Ära der KI öffnen.

Wo finden wir künstliche Intelligenz?

KI ist in vielen Bereichen und Sektoren präsent und verändert die Art und Weise, wie wir Aufgaben ausführen und mit Technologie interagieren. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dafür, wo wir künstliche Intelligenz finden können:

• Spracherkennung: Spracherkennungstechnologie wird in mobilen Geräten wie virtuellen Assistenten wie z. B. verwendet Siri, um Sprachsuchen durchzuführen und Barrierefreiheit in Textnachrichten bereitzustellen.
• Kundendienst: Virtuelle Agenten werden im Kundenservice immer häufiger eingesetzt. Sie beantworten häufig gestellte Fragen, bieten individuelle Beratung und unterstützen beim Cross-Selling von Produkten. Beispiele hierfür sind Chatbots auf E-Commerce-Websites und Messaging-Apps wie Facebook Messenger e WhatsApp.
• Computer Vision: Computer Vision ermöglicht es Systemen und Computern, visuelle Informationen wie Bilder und Videos zu analysieren, um Maßnahmen zu ergreifen. Zu den Anwendungen gehören Foto-Tagging in sozialen Medien, medizinische Bilddiagnostik und selbstfahrende Autos.
• Empfehlungssysteme: KI-Algorithmen werden in Empfehlungssystemen verwendet, um Verhaltensmuster zu erkennen und personalisierte Vorschläge anzubieten. Dies ist häufig in Online-Shops der Fall, wo während des Bestellvorgangs Produktempfehlungen erstellt werden.
• Automatisierter Aktienhandel: KI-basierte Hochfrequenzhandelsplattformen führen täglich Tausende oder sogar Millionen Trades ohne menschliches Eingreifen durch und optimieren so Aktienportfolios.
• Robotik: Robotik nutzt KI, um Roboter zu entwerfen und herzustellen, die in der Lage sind, schwierige oder sich wiederholende Aufgaben auszuführen. Diese Roboter werden in industriellen Produktionslinien, bei der Erforschung des Weltraums und bei sozialen Interaktionen eingesetzt.

• autonome Autos: Die Kombination aus Computer Vision, Bilderkennung und Deep Learning ist entscheidend für die Entwicklung selbstfahrender Autos, die fahren können, indem sie auf einer bestimmten Spur bleiben und unerwarteten Hindernissen ausweichen.
• Text-, Bild- und Audiogenerierung: Generative KI-Techniken werden verwendet, um verschiedene Arten von Medien basierend auf Textaufforderungen zu erstellen. Dazu gehören fotorealistische Grafiken, E-Mail-Antworten und Skripte.

Zusätzlich zu diesen Beispielen ist KI in mehreren Branchen und Märkten präsent, darunter:

• Saúde: KI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um die Patientenergebnisse zu verbessern und Kosten zu senken. Für schnellere und genauere medizinische Diagnosen werden maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt. Darüber hinaus werden virtuelle Assistenten und Chatbots eingesetzt, um Patienten bei der Suche nach medizinischen Informationen, bei der Terminvereinbarung und bei administrativen Prozessen zu unterstützen.

• Angelegenheiten: KI wird in Analyse- und Customer-Relationship-Management-Plattformen (CRM) integriert, um den Service zu verbessern. Chatbots werden in Websites integriert, um sofortigen Support zu bieten, und generative KI-Technologie wie z ChatGPT, revolutioniert Produktdesign und Geschäftsmodelle.
• Bildung: KI kann die Beurteilung und Anpassung an die Bedürfnisse der Schüler automatisieren, sodass sie in ihrem eigenen Tempo arbeiten können. AI Tutors bieten zusätzliche Unterstützung und können Pädagogen bei der Erstellung von Lehrmaterialien unterstützen. Allerdings ist die Einsatz von KI in der Bildung Es erfordert auch Überlegungen zu Plagiatsrichtlinien und den Pflichten der Studierenden.
• Finanzen: Persönliche Finanz-Apps wie Intuitive Minze oder TurboTax, nutzen Sie KI, um personalisierte Finanzberatung anzubieten. Darüber hinaus ist KI in Handelsprozessen an der Wall Street und in präsent Finanzanalyse.
• Sie: KI wird eingesetzt, um arbeitsintensive Prozesse im juristischen Bereich zu automatisieren, etwa die Analyse von Dokumenten und die Interpretation von Auskunftsersuchen.
• Herstellung: Industrieroboter werden in den Arbeitsablauf integriert und arbeiten Seite an Seite mit Menschen. KI wird eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit von Fertigungsprozessen zu verbessern. Darüber hinaus wird KI bei der vorausschauenden Wartung eingesetzt, sodass Unternehmen Probleme erkennen und beheben können, bevor es zu Maschinenausfällen kommt.

• Unterhaltung und Medien: KI wird in der Unterhaltungsindustrie für gezielte Werbung, Inhaltsempfehlung, Drehbucherstellung und Filmproduktion eingesetzt. Automatisierter Journalismus trägt dazu bei, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und Zeit und Kosten zu reduzieren. Allerdings gibt es immer noch Diskussionen über den zuverlässigen Einsatz generativer KI bei der Generierung journalistischer Inhalte.
• Software-Codierung und IT-Prozesse: Generative KI-Tools werden verwendet, um Anwendungscode basierend auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu erstellen. Darüber hinaus automatisiert KI IT-Prozesse wie Dateneingabe, Betrugserkennung und Sicherheit.
• Sicherheit: KI wird in der Cybersicherheit zur Anomalieerkennung, Fehlerbehebung und Bedrohungsanalyse eingesetzt. KI wird in Sicherheitsinformations- und Event-Management-Software eingesetzt (SIEM) um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
• Transport: KI spielt eine Schlüsselrolle in der Transportbranche, insbesondere bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Darüber hinaus wird KI eingesetzt, um Transportwege zu optimieren, den Verkehr zu steuern und die Logistik zu verbessern.
• Landwirtschaft: KI wird in der Landwirtschaft auf vielfältige Weise eingesetzt, von der Optimierung der Nutzung von Ressourcen wie Wasser und Düngemitteln bis hin zur Früherkennung von Krankheiten bei Pflanzen. Drohnen Ausgestattet mit KI-Technologie werden Pflanzen zur Überwachung von Kulturpflanzen, zur Identifizierung von Problembereichen und zur Unterstützung bei der landwirtschaftlichen Planung eingesetzt.

• persönliche Hilfe: virtuelle Assistenten, wie z Siri da Apple herunter ,ein Alexa da Amazon o Google Assistant, sind Beispiele dafür, wie KI in unserem täglichen Leben präsent ist. Diese Assistenten nutzen KI-Techniken, um Sprachbefehle zu verstehen, Aufgaben auszuführen, Informationen bereitzustellen und sogar Gespräche zu führen.
• Human Resources: KI-Algorithmen können eingesetzt werden, um Lebensläufe zu analysieren, qualifizierte Kandidaten auszuwählen und die Leistung der Mitarbeiter vorherzusagen. Darüber hinaus können KI-gestützte Chatbots eingesetzt werden, um häufig gestellte Fragen von Mitarbeitern zu beantworten und sie bei Schulungen und beruflicher Weiterentwicklung zu unterstützen.
• Einzelhandel: Im Einzelhandel wird KI eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Produktempfehlungen zu personalisieren, Lagerbestände zu verwalten und Preisstrategien zu optimieren. KI-Algorithmen können das Kaufverhalten der Kunden analysieren, Muster erkennen und personalisierte Vorschläge unterbreiten, die dazu beitragen, den Umsatz und die Kundenbindung zu steigern.
• Militärischer Sektor: KI spielt im militärischen Bereich eine bedeutende Rolle und wird in mehreren Bereichen eingesetzt. Beispielsweise können KI-basierte Überwachungssysteme zur Überwachung von Grenzen, zur Erkennung von Bedrohungen und zur Unterstützung strategischer Entscheidungen eingesetzt werden. Darüber hinaus wird KI bei der Entwicklung autonomer Militärdrohnen eingesetzt, die Aufklärungs- und Angriffsmissionen präzise durchführen können.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wo künstliche Intelligenz zu finden ist. Da die Technologie weiter voranschreitet, ist es wahrscheinlich, dass KI in mehr Branchen eingesetzt wird und einen noch größeren Einfluss auf unser Leben haben wird.

Werden künstliche Intelligenzen Ihren Job stehlen?

Automatisierung und künstliche Intelligenz sind heiße Themen in der Arbeitswelt und viele Menschen haben Angst, ihren Arbeitsplatz durch Maschinen zu verlieren. Allerdings ist diese Sorge nicht ganz richtig.

Nach einer studieren durchgeführt von Goldman Sachs Bis Ende März 2023 ist der wachsende Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf die Wirtschaft offensichtlich. Untersuchungen zeigen, dass der Markt vor erheblichen Veränderungen stehen könnte, wenn generative KI hält, was sie verspricht. beeinflussen rund 300 Millionen Arbeitsplätze.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass dies nicht unbedingt bedeutet, dass diese Arbeitsplätze durch Technologien ersetzt werden. Der Bericht weist darauf hin, dass die Automatisierung in der Vergangenheit durch die Schaffung neuer Beschäftigungsmöglichkeiten ausgeglichen wurde.

Derzeit ergänzt Künstliche Intelligenz etwa 63 % der bestehenden Arbeitsplätze, insbesondere im Bereich Kundenservice. Berufe wie Köche und Motorradmechaniker müssen vorerst nicht ersetzt werden.

Es sei eine Tatsache, dass die Automatisierung den Arbeitsmarkt verändert, aber nur ein Teil der Arbeitsplätze werde vollständig automatisiert sein, heißt es Suche da McKinsey & Company. Das bedeutet, dass für den Menschen ein enormes Potenzial besteht, produktiver als je zuvor zu werden.

Auf der Grundlage dieser Informationen können wir den Schluss ziehen, dass künstliche Intelligenz zwar eine Bedrohung für Arbeitsplätze weltweit darstellt, jedoch immer noch auf menschliche Aufsicht angewiesen ist und nicht über genügend Autonomie verfügt, um eigenständig zu bestehen. Daher wird es für diejenigen, die sich für eine Tätigkeit in diesem wachsenden Bereich interessieren, ein breites Spektrum an Beschäftigungsmöglichkeiten geben.

In der folgenden Liste stellen wir Berufe vor, die durch die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt entstanden sind. Jeder dieser Berufe spielt eine wesentliche Rolle bei der Umsetzung, Entwicklung und Ethik der künstlichen Intelligenz und zeigt das Potenzial und die Bedeutung dieser Technologie in mehreren Bereichen der modernen Gesellschaft.

• KI-Prüfer: Bewertet und überprüft die Übereinstimmung von Systemen der künstlichen Intelligenz mit ethischen Standards, Vorschriften und Best Practices.
• Maschinenmanager: Verantwortlich für die Überwachung und Aufrechterhaltung des ordnungsgemäßen Funktionierens von Systemen und Hardware-Infrastrukturen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz.
• prompter Ingenieur: entwickelt und verbessert die von der künstlichen Intelligenz verwendeten Modelle zur Textgenerierung, um kohärente und angemessene Antworten sicherzustellen.
• KI-Trainer: Verantwortlich für das Training und die Verbesserung der KI-Modelle, die Versorgung mit relevanten Daten und die Überwachung ihrer Leistung.
• KI-Berater: bietet Anleitung und Expertenrat zur Anwendung und Implementierung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Sektoren und Organisationen.
• Datenwissenschaftler: Analysiert und interpretiert große Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.
• Ingenieur für maschinelles Lernen: entwickelt und implementiert Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen, um intelligente Systeme zu schaffen.
• Spezialist für KI-Ethik: Bewertet die ethischen Auswirkungen künstlicher Intelligenz und stellt den verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologien sicher.
• KI-Architekt: entwirft und baut Systemarchitekturen für künstliche Intelligenz, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
• Analyst für die Verarbeitung natürlicher Sprache: entwickelt Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.
• Robotik-Spezialist: Entwerfen und Programmieren intelligenter Roboter, die komplexe Aufgaben in verschiedenen Branchen ausführen können.
• Spezialist für KI im Gesundheitswesen: Verwendet KI-Algorithmen zur Unterstützung der medizinischen Diagnose, Behandlung und klinischen Forschung.
• KI-Spezialist im Finanzwesen: Wenden Sie KI-Algorithmen für Marktanalysen, Finanzprognosen und Betrugserkennung an.
• KI-Benutzerinteraktionsdesigner: entwirft intuitive Schnittstellen und menschliche Interaktionen für Systeme der künstlichen Intelligenz.
• Spezialist für Computer Vision: entwickelt Algorithmen und Systeme, damit Maschinen Bilder und Videos verstehen und interpretieren können.
• Dateningenieur: entwirft und verwaltet die Infrastruktur, die zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen erforderlich ist.
• Chatbot-Spezialist: Erstellen Sie intelligente Chatbots, die in der Lage sind, mit Benutzern zu interagieren und Unterstützung oder Hilfe zu leisten.
• Ingenieur für maschinelles Lernen: Entwickelt Algorithmen für maschinelles Lernen, die es Maschinen ermöglichen, auf der Grundlage von Daten zu lernen und sich zu verbessern.
• KI-Spezialist in der Logistik: Nutzt künstliche Intelligenz, um logistische Prozesse wie Bestandsverwaltung und Routing zu optimieren und zu automatisieren.
• KI-Spezialist im Marketing: Wenden Sie KI-Techniken zur Datenanalyse, Kampagnenpersonalisierung und Prognose von Markttrends an.
• Datenschutzspezialist: gewährleistet die Sicherheit und den Schutz der in KI-Systemen verwendeten Daten und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften.
• Spezialist für Mustererkennung: entwickelt Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, komplexere Muster in Daten zu erkennen und zu interpretieren.
• KI-Experte in der Landwirtschaft: nutzt künstliche Intelligenz, um die landwirtschaftliche Produktion zu optimieren, Pflanzen zu überwachen und Wetterbedingungen vorherzusagen.
• KI-Spezialist im Personalwesen: wendet KI-Techniken an, um die Rekrutierungs-, Auswahl- und Entwicklungsprozesse von Talenten zu optimieren.

Diese und andere aufstrebende Berufe im Bereich der Künstlichen Intelligenz spiegeln den wachsenden Bedarf an Spezialisten wider, die den Einsatz dieser Technologien verstehen, umsetzen und optimieren können. Da sich KI weiterentwickelt und in verschiedene Bereiche integriert, entstehen neue Beschäftigungsmöglichkeiten für qualifizierte Fachkräfte.

Man kann also sagen, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt verändern werden, zwar, aber nicht unbedingt negativ. Einige Funktionen werden durch KI ersetzt, wie es mit der Einführung neuer Technologien selbstverständlich ist, aber neue Jobs beginnen sich ebenfalls abzuzeichnen.

Das Wichtigste ist also, dass man sich anpasst, um nicht auf der Strecke zu bleiben, okay?

Die berühmtesten künstlichen Intelligenzen

Mehrere KI-Anwendungen sind Teil unseres täglichen Lebens geworden, wie z virtuelle Assistenten, Chatbots, Empfehlungssysteme, selbstfahrende Autos und viele andere. Wir werden einige der berühmtesten KIs erkunden und erfahren, wie sie Teil unseres Lebens wurden Kultur und jeden Tag.

• Siri: ist ein virtueller Assistent, der von entwickelt wurde Apple im Jahr 2011 für mobile Geräte wie iPhone, iPad e Apfeluhren. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Sprachbefehle in natürlicher Sprache zu verstehen und Aufgaben wie das Senden von Nachrichten, das Tätigen von Anrufen, das Einstellen von Alarmen und die Suche nach Informationen im Internet usw. auszuführen. A Siri Es kann vom Benutzer lernen und sich an seine Vorlieben und Gewohnheiten anpassen, wodurch es zunehmend personalisierter und effizienter wird. Zusätzlich Siri kann in andere Anwendungen und intelligente Geräte integriert werden, um ein noch umfassenderes und intuitiveres Benutzererlebnis zu schaffen.
• Alexa: ist ein virtueller Assistent, der von entwickelt wurde Amazon was bei der Ausführung täglicher Aufgaben hilft. Die Aktivierung erfolgt per Sprachbefehl. „Alexa“, „Amazon“ ou "Echo". A Alexa Es funktioniert über Spracherkennung und kann unter anderem mit intelligenten Geräten im Haus interagieren, Erinnerungen hinzufügen, das Wetter überprüfen und über die wichtigsten Nachrichten des Tages informieren.
• Google Assistant: ist ein virtueller Assistent, der von entwickelt wurde Google auf die über den Sprachbefehl zugegriffen werden kann „Ok Google"Oder"Hallo Google“. Es kann sowohl auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets als auch auf Smart-Home-Geräten wie dem verwendet werden Google-Startseite. A Google Assistant kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie zum Beispiel Suchen, Erinnerungen einrichten, Nachrichten senden, Musik abspielen und vieles mehr.

• Watson: ist eine Plattform für künstliche Intelligenz, die von entwickelt wurde IBM das maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenanalyse kombiniert, um Unternehmen dabei zu helfen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu vereinfachen. Die Plattform verfügt über mehrere APIs, die die Arbeit erleichtern, wie z Watson-Assistent, das schnelle, konsistente und genaue Antworten über jede App, jedes Gerät und jeden Kanal hinweg liefert.

• Cortana: ist ein virtueller persönlicher Assistent, der von entwickelt wurde Microsoft die durch Sprachbefehle wie „Hey Cortana“. Es ist in das Betriebssystem integriert. Windows 10 und kann auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets genutzt werden. A Cortana Sie können verschiedene Aufgaben ausführen, z. B. Anwendungen öffnen, Erinnerungen einrichten, im Internet suchen und mehr.

• Tesla Autopilot: ist ein Fahrerassistenzsystem, das von entwickelt wurde Tesla das künstliche Intelligenz und Computer Vision nutzt, um dem Fahrer zu helfen, das Fahrzeug sicherer und effizienter zu fahren. Das System kann verschiedene Aufgaben übernehmen, wie zum Beispiel das Halten der Spur, das Anpassen der Geschwindigkeit an den Verkehr und das automatische Einparken. Allerdings ist das System noch nicht vollständig autonom und erfordert jederzeit die Aufmerksamkeit des Fahrers. Obwohl die Autopilot wurde dafür gelobt, dass es die Zahl der Unfälle reduziert hat Tesla Dennoch ist die Technologie immer noch Gegenstand von Kritik und Kontroversen.

• AlphaGo: ist ein vom britischen Unternehmen entwickeltes Programm für künstliche Intelligenz DeepMind, später erworben von Google, der durch den Sieg über den Go-Weltmeister berühmt wurde, Lee Sedol, im Jahr 2015. Die DeepMind entwickelt weiterhin neue Technologien der künstlichen Intelligenz wie die AlphaZero, der ohne Vorkenntnisse Schach, Go und andere Spiele erlernen kann.

• Sophia: ist ein vom Unternehmen entwickelter humanoider Roboter Hanson Robotik, mit Sitz in Hongkong, ist in der Lage, mehr als 60 verschiedene Gesichtsausdrücke zu reproduzieren. Entwickelt, um zu lernen, sich an menschliches Verhalten anzupassen und mit Menschen zu arbeiten. Sophia ist ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz und Robotik. Obwohl es als Begleiter für Senioren in Pflegeheimen oder als Hilfe bei Menschenansammlungen bei Großveranstaltungen und in Parks konzipiert wurde, Sophia Sie können natürliche Gespräche führen und sogar Witze machen.

• ChatGPT: ist ein natürliches Sprachmodell, das von entwickelt wurde OpenAI im Jahr 2022, das künstliche Intelligenz nutzt GPT (Generativer vortrainierter Transformator) beyogen auf Großes Sprachmodell (LLM). Mit dem berühmten Chatbot können Benutzer in natürlicher Sprache mit ihm kommunizieren, eine Vielzahl von Fragen beantworten, menschliche Sprechstile nachahmen und in realen Anwendungen wie digitalem Marketing, Online-Content-Erstellung und Kundenservice eingesetzt werden.

• Deep Blue: war ein Supercomputer und eine Software, die von erstellt wurde IBM vor allem zum Schachspielen. Mit 256 Coprozessoren, die in der Lage sind, etwa 200 Millionen Positionen pro Sekunde zu analysieren, ist das Deep Blue war ein wichtiger Meilenstein in der Geschichte der künstlichen Intelligenz und des Computings. 1996 trat der Supercomputer gegen den Schachweltmeister an. Garri Kasparow, in einer Serie von sechs Spielen, gewann das letzte Spiel und war der erste Computer, der einen Schachweltmeister unter Turnierbedingungen besiegte. Die Konfrontation löste großes Interesse und Kontroversen aus, wobei Kasparov die Integrität des Spiels in Frage stellte und vermutete, dass der Computer von Menschen manipuliert wurde. Im Jahr 1997 wurde die Deep Blue traf in einem Rückkampf erneut auf Kasparov und gewann die Serie mit 3,5 zu 2,5.

• HAL 9000: ist eine fiktive Figur aus dem Film „2001: Eine Weltraum-Odyssee", unter der Regie von Stanley Kubrick in 1968. HAL 9000 ist ein fortschrittlicher Computer mit künstlicher Intelligenz, der das Raumschiff steuert Entdeckung Eins auf einer Mission zum Jupiter. Die Figur ist bemerkenswert in der Geschichte der Science-Fiction und der künstlichen Intelligenz und stellt ein Beispiel dafür dar, wie gefährlich und bedrohlich Technologie für die Menschheit werden kann.

• Zwischendurch: ist ein vom Unternehmen entwickelter Dienst für künstliche Intelligenz Midjourney, Inc., ein unabhängiges Forschungslabor mit Sitz in San Francisco, das Deep-Learning-Technologie nutzt, um realistische Bilder aus Beschreibungen in natürlicher Sprache zu generieren. Es wurde entwickelt, um Benutzern die einfache Erstellung benutzerdefinierter Bilder basierend auf ihren Eingabeaufforderungen zu ermöglichen, ohne dass dafür Grafikdesign-Kenntnisse oder technische Kenntnisse erforderlich sind. 
• Barde: ist ein Chatbot, der von entwickelt wurde Google und basiert auf dem Sprachmodell LaMDA (Sprachmodell für Dialoganwendungen). Der Chatbot wurde im März 2023 gestartet und ist ein Konkurrent von ChatGPT. A Barde kann im Internet gefundene Informationen zusammenfassen und Links zu Websites mit zusätzlichen Informationen bereitstellen. Die Plattform ist ein neuer Schritt in der Art und Weise, wie wir im Internet suchen, und verspricht eine drastische Änderung des Internet-Suchverhaltens.
• TensorFlow: ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek, die mit kompatibel ist Python und eines der Hauptwerkzeuge für Maschinelles Lernen e tiefe Lernen. Die Bibliothek wurde entwickelt von Google Brain-Team ist flexibel, effizient, erweiterbar und tragbar und kann auf Computern aller Art ausgeführt werden, vom Smartphone bis zum Riesencomputer Clustern von Computern.

• Kognitive Azure-Dienste: sind cloudbasierte Dienste für künstliche Intelligenz, die Entwicklern dabei helfen, kognitive Intelligenz in Anwendungen zu integrieren, ohne über direkte Fähigkeiten oder Kenntnisse in KI oder Datenwissenschaft zu verfügen. Ö Kognitive Azure-Dienste ermöglicht es Entwicklern, ihren Anwendungen auf einfache Weise kognitive Funktionen hinzuzufügen, z. B. Spracherkennung, Computer Vision und Textanalyse.

• Adobe Sensei: ist eine Plattform für künstliche Intelligenz von Adobe das maschinelles Lernen und Datenanalysen nutzt, um die Benutzererfahrung seiner Produkte zu verbessern. Als Senseikönnen Sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, z. B. die Auswahl von Objekten in Bildern, und personalisierte Erlebnisse für jeden Benutzer erstellen. Ö Sensei ist in mehreren Produkten von integriert Adobe, einschließlich der Photoshopoder Illustrator o Premiere Pro.

• Bixby: ist ein virtueller Assistent für Samsung das 2017 mit dem ins Leben gerufen wurde Samsung Galaxy S8. Es ist für die Verwendung mit einer Vielzahl von Samsung-Produkten wie Smartphones, Tablets, Uhren, Kopfhörern und mehr konzipiert. Der virtuelle Assistent kann alle Geräte bequem steuern Galaxis, sodass Benutzer ihre Geräte mit ihrer Stimme steuern können.

• Aibo: ist ein Roboterhund, der von entwickelt wurde Sony ursprünglich 1999 veröffentlicht und 2006 eingestellt. Im Jahr 2017 wurde die Sony neu gestartet o Aibo mit einer Vielzahl anspruchsvoller Funktionen wie Spracherkennung und maschinellem Lernen. Ö Aibo hat das Aussehen und Verhalten eines Haushundes und kann mit seinen Besitzern auf ähnliche Weise interagieren wie ein echtes Haustier. Ö Aibo ist ein Beispiel dafür, wie Technologie genutzt werden kann, um emotionale und interaktive Erlebnisse zu schaffen.

• Xiaoice: ist ein Chatbot, erstellt von Microsoft im Jahr 2014, das in China mit über 660 Millionen Nutzern weltweit ein Hit wurde. Der Chatbot kann Gespräche mit Benutzern führen, mit natürlicheren und emotionaleren Reaktionen als andere Chatbots. Xiaoice gilt als „emotionaler Begleiter“ mit hoher emotionaler Intelligenz, der zu Gesprächen mit lustigen Rückmeldungen und manchmal sogar zum Flirten fähig ist.

• Skynet: im Film-Franchise Terminator herunter ,ein Skynet ist eine hochentwickelte künstliche Intelligenz, die von der Regierung der Vereinigten Staaten für militärische Zwecke entwickelt wurde. Nachdem er sich seiner selbst bewusst geworden war, wurde der Skynet sieht die Menschheit als Bedrohung für ihre Existenz und beschließt, den sogenannten nuklearen Holocaust auszulösen "Tag des Jüngsten Gerichts" zu versuchen, die Menschheit auszurotten. A Skynet ist einer der Hauptgegner der Franchise und verantwortlich für die Entstehung des Kammerjäger, Attentäterroboter, die in die Vergangenheit geschickt wurden, um Anführer des menschlichen Widerstands zu töten. A Skynet ist ein fiktives Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz zu einer Bedrohung für die Menschheit werden kann, wenn sie nicht richtig kontrolliert wird.

• PEPPER: ist ein humanoider Roboter, der von entwickelt wurde SoftBank Robotics das Emotionen lesen und Gesichtsausdrücke erkennen kann. Es erschien 2015 und war innerhalb von nur einer Minute ausverkauft. Ö PEPPER Es kann sich durch menschliche Interaktion weiterentwickeln und neue Aktivitäten wie Tanzen und Spielen erlernen. Es wird in zahlreichen Branchen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen, im Gastgewerbe, im Bildungswesen, im Bankwesen und im Einzelhandel. Er kann personalisierte Empfehlungen aussprechen, Menschen dabei helfen, das zu finden, wonach sie suchen, und mit dem menschlichen Team interagieren, sodass jede Interaktion positiv und professionell verläuft.

• AutoML: ist ein automatisiertes maschinelles Lernmodell, das von entwickelt wurde Google Dadurch können Benutzer ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Es wird in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung.

• Rekognition: ist ein Bild- und Videoerkennungsdienst, der auf Deep Learning basiert und von entwickelt wurde Amazon Web Services. Es kann Objekte, Personen, Texte, Szenen und Aktivitäten in Bildern und Videos identifizieren. Es extrahiert auch Text, bildet die Bewegung von Personen in Frames ab und erkennt Objekte, Prominente und unangemessene Inhalte in auf dem gespeicherten Videos Amazon S3und in Live-Videostreams.

• Gesicht ID: ist ein Gesichtserkennungssystem, das von entworfen und entwickelt wurde Apple Zum iPhones X. oder später und iPad Pro. Es gewährleistet eine intuitive und sichere Authentifizierung und wird durch das Kamerasystem aktiviert. TrueDepth Modernste Technologie, die fortschrittliche Technologien nutzt, um die Geometrie des Gesichts des Benutzers genau abzubilden. die Kamera TrueDepth erfasst genaue Gesichtsdaten, indem es Hunderte unsichtbarer Punkte projiziert und analysiert, um eine Karte des Gesichts des Benutzers zu erstellen.  

• Netflix: Die Plattform nutzt ein Empfehlungssystem, um Benutzern das einfache und personalisierte Auffinden von Inhalten zu erleichtern. Das System schätzt die Wahrscheinlichkeit eines Benutzers, einen bestimmten Titel anzusehen, basierend auf einer Reihe von Faktoren: den Interaktionen des Benutzers mit dem Dienst, den Vorlieben anderer Benutzer mit ähnlichem Geschmack und Informationen zu Titeln wie Genre, Kategorien, Schauspieler, Erscheinungsjahr , unter anderen. Zusätzlich Netflix Beobachtet die Zeit, die ein Benutzer schaut, die Geräte, auf denen er schaut, und wie lange er schaut, um Empfehlungen weiter zu personalisieren.

• Spotify: Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um den Nutzern Lieder zu empfehlen, darunter auch Lieder, die der Nutzer schon lange nicht mehr gehört hat, was ein Gefühl von Nostalgie hervorruft. Ö Spotify bietet auch die DJ o Spotify-Radio Dadurch können Benutzer basierend auf ihren musikalischen Vorlieben auf personalisierte Radiosender zugreifen. Die KI von Spotify hilft Menschen, neue Musik zu finden, was für das Geschäftsmodell von zentraler Bedeutung ist SpotifyDies gibt ihnen einen weiteren Grund, weiterhin für den Service zu bezahlen.

• Agent Smith: ist eine fiktive Figur aus der Filmreihe Matrix. Es ist eine Manifestation künstlicher Intelligenz in der Welt von Matrix und ist einer der Hauptgegner der Franchise. Agent Smith ist ein Programm, das zur Aufrechterhaltung der Ordnung geschaffen wurde, sich jedoch gegen seine Schöpfer auflehnt und versucht, die Menschheit zu zerstören.

• Koch Watson: ist eine Anwendung, die von entwickelt wurde IBM Basierend auf kognitiver Technologie, die künstliche Intelligenz nutzt, um gastronomische Menüs automatisiert zu erstellen. Die Anwendung ermöglicht es dem Benutzer, die Zutaten einzugeben oder zu lassen Koch Watson wähle für ihn, nach seiner eigenen mysteriösen Logik.

• Amazonas Polly: ist ein Text-to-Speech-Dienst, der Deep-Learning-Technologien nutzt, um lebensechte, natürliche menschliche Sprache zu synthetisieren. Mit dem Dienst können Sie Apps erstellen, die sprechen, und völlig neue Kategorien sprachaktivierter Apps erstellen. Ö Amazonas Polly bietet eine Vielzahl hochwertiger menschlicher Stimmen in Dutzenden von Sprachen, einschließlich neuronaler Text-to-Speech-Funktion, die die Stimmqualität natürlicher und menschlicher macht. Mit dem Dienst können Sie außerdem die Lexikon- und Tag-kompatible Sprachausgabe des anpassen und steuern Sprachsynthese-Auszeichnungssprache (SSML).

• Google Translate: ist ein Online-Sprachübersetzungsdienst von Google das über 100 Sprachen unterstützt und sofortige Übersetzungen von Texten, Websites, Bildern und Dokumenten liefern kann. Der Dienst wird von Millionen Menschen auf der ganzen Welt genutzt und wird immer ausgefeilter, mit Funktionen wie der sofortigen Sprach- und Bilderkennung.

• Facebook DeepFace: ist ein Gesichtserkennungssystem, das von entwickelt wurde Facebook deren Ziel es ist, die Lücke zwischen menschlicher Leistung und maschineller Leistung bei der Gesichtsverifizierung zu schließen. Das System wurde mit dem bislang größten Gesichtsdatensatz trainiert, einem Datensatz mit vier Millionen Gesichtsbildern, die zu über 4.000 Identitäten gehören. Ö Tiefes Gesicht Es kann Gesichter mit einer Genauigkeit von 97,35 % erkennen, was der menschlichen Leistung sehr nahe kommt.

• NVIDIA Jarvis: ist eine Plattform für künstliche Intelligenz, die darauf abzielt, Konversations-KI-Dienste zu erstellen. die Plattform von NVIDIA bietet eine komplette Suite GPU-beschleunigter Software und Tools für Entwickler zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten umfangreicher Konversations-KI-Dienste.

• DALL · E.: ist ein Deep-Learning-Modell, das von entwickelt wurde Öffne einIch erzeuge digitale Bilder aus Beschreibungen in natürlicher Sprache, sogenannten Eingabeaufforderungen. Das Modell wurde im Januar 2021 vorgestellt und verwendet eine Version von GPT-3 geändert, um Bilder zu erzeugen. Ö DALLE 2 ist ein Nachfolger von DALL · E., entwickelt, um realistischere Bilder bei höheren Auflösungen zu erzeugen und kann Konzepte, Attribute und Stile kombinieren. Die Vorlage kann Bilder über das hinaus erweitern, was sich auf der ursprünglichen Leinwand befindet, und so umfangreiche neue Kompositionen erstellen.

• Stable Diffusion : ist ein neuronales Netzwerkmodell, das aus Textbeschreibungen realistische Bilder generiert. Es wurde vom Team entwickelt CompVis da Ludwig-Maximilians-Universität München und Stabilität KIund ist eine Open-Source-Alternative zu proprietären Text-zu-Bild-Vorlagen wie z DALL-E o Zwischendurch.
• AMECA: ist ein ultrarealistischer humanoider Roboter, der von erstellt wurde Ingenieurskunst, das mit Erlaubnis chatten und Informationen speichern kann. Er macht auf seine realistischen Ausdrucks- und Kommunikationsfähigkeiten aufmerksam, außerdem imitiert er menschliche Gesichtsausdrücke und zeigt sogar Emotionen.

Derzeit entwickelt sich die Technologie der künstlichen Intelligenz ständig weiter und täglich kommen viele neue Tools hinzu.

Auch wenn noch Herausforderungen zu bewältigen sind, etwa ethische und datenschutzrechtliche Fragen, ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz vielversprechend. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung dieser Technologie können wir eine fortschrittlichere Gesellschaft mit innovativen Lösungen und erheblichen Verbesserungen in verschiedenen Bereichen des menschlichen Lebens erwarten.

Künstliche Intelligenz ist eine treibende Kraft, die unsere Welt gestaltet und das Potenzial hat, der Menschheit immer größere Vorteile zu bringen. Es ist eine aufregende Zeit, die Kraft dieser sich ständig weiterentwickelnden Technologierevolution zu erkunden und zu nutzen.

Bleiben Sie hier über alles, was im Bereich KI passiert, auf dem Laufenden showmetech.

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Quelle: IBM, builtin, TechTarget

Text Korrektur gelesen von: Pedro Bomfim (14 / 06 / 23)