Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Zu den größten Bedenken im Bereich KI und ML gehören die schwerwiegenden Anfälligkeiten ausgefeilter Deep-Learning-Techniken für böswillige Manipulationen. Bei diesen böswilligen Manipulationen handelt es sich in der Regel um eine sehr geringfügige und meist nicht nachweisbare Verfälschung von Trainings- oder Testdaten, die dazu führt, dass die resultierenden ML-Modelle bei den Aufgaben, für die sie trainiert wurden, versagen, wie zum Beispiel:
Das sich schnell entwickelnde Gebiet des Adversarial Machine Learning (AML) konzentriert sich auf die Verteidigung kritischer ML-Modelle gegen diese bösartigen Manipulationen. Im Bereich AML ist ein aktives "Wettrüsten" im Gange.
Mehrere neue Verteidigungsmechanismen werden buchstäblich täglich vorgeschlagen, nur um innerhalb weniger Wochen oder Monate durch ausgefeiltere gegnerische Angriffe besiegt zu werden.
Obwohl sie mit den traditionellen Bereichen robuster Methoden in ML verwandt sind, besteht die besondere Herausforderung von AML darin, eine umfassende Verteidigung bereitzustellen, die nicht nur im Durchschnitt funktioniert (was vor natürlicher Variabilität innerhalb der Trainings- und Testdaten schützt), sondern auch jederzeit (was notwendig ist, um vor böswilligen Änderungen und Variationen in den Daten zu schützen).
Die offensichtliche Bedeutung von AML für die KI-Revolution kann nicht hoch genug eingeschätzt werden.
AML kann dazu führen, dass autonome Fahrzeuge abstürzen, was zu Verletzungen, Zerstörung und dem Verlust von Menschenleben führt. AML kann auch dazu führen, dass Finanztransaktionen fälschlicherweise genehmigt oder verweigert werden. AML kann medizinische Bilder falsch kategorisieren, sodass gutartige Ergebnisse als schädlich eingestuft werden und Ergebnisse, die ein großes Gesundheitsrisiko darstellen, als gutartig bewertet werden.
Die Gefahren, die mit angriffslustigem maschinellem Lernen verbunden sind, sind außerhalb der Forschungsgemeinschaft und der Spezialisten, die mit Verteidigungs- und Sicherheitsanwendungen arbeiten, nicht allgemein bekannt. KI- und ML-Systeme werden zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von autonomen und teilautonomen Fahrzeugen über Risikobewertungen für Finanztransaktionen bis hin zu intelligenten Sicherheitssystemen. Die grundlegende und inhärente Anfälligkeit all dieser Systeme für AML ist wenig bekannt und wird deutlich unterschätzt.
Die potenziellen Folgen sind sehr ernst, da Angreifer ML-Systeme potenziell anfällig für lähmende Angriffe machen können, die kritische Abläufe und Dienste stören und so die US-Wirtschaft beeinträchtigen und die Sicherheit der Bürger gefährden.
Eine Vielzahl von Unternehmen (in der Versorgungs-, Finanz- und Transportbranche usw.) konzentriert sich jedoch nach wie vor fast ausschließlich auf die Geschwindigkeit und Leistung von KI-Systemen, ohne dem Thema AML Aufmerksamkeit zu schenken. Diejenigen, die den Einsatz von KI- und ML-Systemen in Erwägung ziehen, sollten sowohl deren Vorteile als auch deren Schwachstellen mit einem umfassenden analytischen Ansatz bewerten, der das Testen des Systems unter bekannten AML-Angriffen und die Untersuchung des potenziellen Nutzens aktueller Abschwächungstechniken beinhaltet.
Es gibt eine Reihe von Techniken zur Abschwächung und Verteidigung gegen AML, einschließlich Techniken, die auf einer intelligenteren und sorgfältigeren Vorverarbeitung und Darstellung von Trainingsdaten, der Diversifizierung von Entscheidungsmodellen und der rechtzeitigen Erkennung von verdächtigen Eingaben in diese Modelle basieren.
AML ist ein aktives und wichtiges Forschungsgebiet mit neuen Methoden in der Entwicklung, die das Potenzial haben, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI- und ML-Anwendungen erheblich zu verbessern.
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Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine Revolution für die moderne Geschäftswelt dar. Sie hat das Potenzial, nicht nur operative Prozesse zu optimieren, sondern auch die gesamte Unternehmensstrategie radikal zu verändern. Doch wie integriert man KI sinnvoll in die Unternehmensentwicklung, und was sind die Schlüsselaspekte, die man dabei berücksichtigen muss? Im Zeitalter der Digitalisierung steht KI nicht mehr nur auf der Agenda von Tech-Giganten, sondern wird zum Herzstück einer zukunftsorientierten Unternehmensstrategie für Firmen aller Größen und Branchen.
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ChatGPT ist der bahnbrechende KI-Chatbot von OpenAI, der das Internet zum Staunen bringt. Entgegen allen etablierten Techniktrends hat es nicht lange gedauert, bis ChatGPT seinen Weg in fast jeden Bereich unseres digitalen Lebens gefunden hat. Nur wenige technische Innovationen haben in so kurzer Zeit so viel Interesse geweckt wie ChatGPT. Es scheint, als würden ihm nie die coolen Tricks ausgehen - jeden Tag erfahren wir von aufregenden neuen Dingen, von denen wir nicht wussten, dass es sie kann. Aber wie ist ChatGPT in der Lage, die Dinge zu tun, die es tun kann? Wie funktioniert ChatGPT?
Wenn der Begriff künstliche Intelligenz (KI) heute verwendet wird, bezieht er sich in den meisten Fällen auf schwache KI. Diese wird auch als enge KI bezeichnet und ist die einzige KI, die heute existiert. Obwohl schwache KI komplexe Probleme lösen und Aufgaben oft effizienter erledigen kann als Menschen, ist ihre Funktionalität auf ihre Programmierung beschränkt. Trotz des Namens, der eine Einschränkung suggeriert, durchdringt schwache KI viele Aspekte unserer Arbeit, unseres Privatlebens und unserer Unterhaltung. Hier finden Sie mehr Informationen über schwache KI und praktische Beispiele dafür.
Wenn Menschen über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, ist den meisten nicht bewusst, dass es verschiedene Arten von KI gibt. Schwache oder enge KI ist die einzige, die heute existiert. Starke oder allgemeine KI wird erreicht, wenn Maschinen die kognitiven Fähigkeiten haben, die Menschen haben, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Werfen wir einen Blick auf die Möglichkeiten der starken KI und einige Beispiele.
Historisch gesehen ist Deutschland ein innovativer Weltmarktführer. Wenn es jedoch um künstliche Intelligenz geht, hatte Deutschland einen etwas langsamen Start. Seit einiger Zeit gibt es jetzt schon eine KI-Strategie und mehrere deutsche Unternehmen erforschen und implementieren künstliche Intelligenz aktiv in ihre Abläufe, Produkte und Dienstleistungen. Sehen Sie, wie künstliche Intelligenz heute in Deutschland eingesetzt wird.
Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräften.
Es besteht oft der Irrglaube, dass künstliche Intelligenz (KI) nur für Unternehmen im B2C-Bereich anwendbar ist. Dabei wird angenommen, dass B2C-Unternehmen mehr Kunden haben und somit mehr Daten zur Verfügung stehen, um KI zu nutzen. Dies könnte jedoch nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. KI ist für ein B2B-Unternehmen genauso relevant wie für ein B2C-Unternehmen. Es ist wichtig für jedes B2B-Unternehmen, die Möglichkeiten zu evaluieren, wie KI ihnen helfen kann, bessere Produkte zu produzieren, bessere Dienstleistungen anzubieten und Geschäftsprozesse zu verbessern. Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie einige B2B-Unternehmen heute künstliche Intelligenz nutzen.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Welche KI-Anwendungen helfen Unternehmen erfolgreicher zu werden? Vielleicht suchen Sie heute mehr denn je nach Möglichkeiten, Ihr Unternehmen effizienter, rationeller und kostengünstiger zu gestalten und besser auf die sich ändernden Marktanforderungen einzugehen. Künstliche Intelligenz - insbesondere KI-gesteuerte Automatisierung - hilft Unternehmen, all dies und mehr zu erreichen. Hier sind einige Beispiele, wie KI alltägliche Geschäftsprozesse zum Besseren verändert.
Kein Unternehmen kann es sich leisten, sich zurückzulehnen und das Potenzial von KI zu ignorieren. Doch eine überstürzte Einführung von KI, nur weil es die Technologie gibt, kann für ein Unternehmen genauso schädlich sein. Um das Potenzial von KI - wie bei jeder neuen Technologie - voll auszuschöpfen, müssen Sie sie mit einem klaren Geschäftsziel oder Bedarf im Hinterkopf angehen. Mit anderen Worten: Sie müssen die wertvollsten KI-Möglichkeiten für Ihr Unternehmen identifizieren und eingrenzen (was bedeutet, dass sich Ihr Ansatz von dem Ihrer Mitbewerber unterscheiden könnte).
KI läßt sich auf zwei verschiedene Arten differenzieren: starke und schwache künstliche Intelligenz.Bei starker KI zeigt eine Maschine all das Verhalten, das man von einer Person erwarten würde. Wenn Sie Star Trek Fan sind, dann ist das Lieutenant Commander Data. Wenn Sie Star Wars bevorzugen, könnte dies C3PO oder R2-D2 sein. Diese künstlichen Wesen haben Emotionen, einen Sinn für Ziele und sogar einen Sinn für Humor. Vielleicht lernen sie eine neue Sprache nur aus Freude am Lernen. Einige Informatiker bezeichnen starke KI als allgemeine KI - eine breite Intelligenz, die nicht nur für eine enge Aufgabe gilt.
Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, mit menschenähnlichen Intelligenzebenen zu fühlen, zu begreifen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht scheint es deshalb so, als ob jeder Mensch eine andere Definition von künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache.
