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.
Schwache (oder enge) KI beschränkt sich auf eine sehr enge Aufgabe, wie z.B. Produktempfehlungen bei Amazon und Google als Antwort auf die von einem Benutzer eingegebenen Schlüsselwörter. Ein schwaches KI-Programm beteiligt sich nicht an Gesprächen, erkennt keine Emotionen oder lernt um des Lernens willen; es erledigt lediglich die Aufgabe, für die es konzipiert wurde.
Die meisten KI-Experten glauben, dass wir erst am Anfang des Weges der schwachen KI stehen - wir benutzen KI, um sachliche Fragen zu beantworten, Anweisungen zu geben, unsere Zeitpläne zu verwalten, Empfehlungen auf der Grundlage unserer bisherigen Entscheidungen und Reaktionen auszusprechen, uns bei unseren Steuern zu helfen, Online-Betrug zu verhindern und so weiter. Viele Organisationen nutzen bereits schwache KI, um bei engen Aufgaben wie diesen zu helfen. Starke KI wird immer noch in die Welt der Science-Fiction verbannt.
Man kann schwache KI bei der Arbeit in der neuesten Generation von persönlichen Assistenten beobachten, darunter Apple's Siri und Microsoft's Cortana. Man kann mit ihnen reden und ihnen sogar Fragen stellen. Sie wandeln gesprochene Sprache in Maschinensprache um und verwenden Mustervergleiche, um Ihre Fragen zu beantworten und auf Ihre Anfragen zu antworten. Das unterscheidet sich nicht viel von traditionellen Interaktionen mit Suchmaschinen wie Google und Bing. Der Unterschied besteht darin, dass Siri und Cortana sich eher wie Menschen verhalten; sie können sprechen. Sie können sogar eine Reservierung in Ihrem Lieblingsrestaurant buchen und Anrufe für Sie tätigen.
Diese persönlichen Assistenten verfügen nicht über allgemeine künstliche Intelligenz (wenn sie das täten, würden sie es sicherlich satt haben, sich Ihre täglichen Anfragen anzuhören). Stattdessen konzentrieren sie sich auf eine enge Aufgabe, Ihre Eingaben abzuhören und sie mit ihrer Datenbank abzugleichen.
Jede symbolische KI sollte als schwache KI betrachtet werden. In den 1970er und 80er Jahren wurden jedoch symbolische Systeme verwendet, um Software für künstliche Intelligenz zu entwickeln, die Expertenentscheidungen treffen konnte. Diese wurden allgemein als Expertensysteme bezeichnet.
In einem Expertensystem geben Personen, die auf ein bestimmtes Gebiet spezialisiert sind, die Muster ein, die der Computer zuordnen kann, um zu einer bestimmten Schlussfolgerung zu gelangen. In der Medizin kann ein Arzt zum Beispiel Gruppierungen von Symptomen eingeben, die mit verschiedenen Diagnosen übereinstimmen. Eine Krankenschwester gibt die Symptome des Patienten in den Computer ein. Der Computer kann dann in seiner Datenbank nach einer passenden Diagnose suchen und dem Patienten die wahrscheinlichste Diagnose präsentieren. Wenn ein Patient zum Beispiel Husten, Atemnot und leichtes Fieber hat, kann der Computer daraus schließen, dass der Patient wahrscheinlich an Bronchitis leidet. Für den Patienten mag der Computer so intelligent wie ein Arzt erscheinen, aber in Wirklichkeit ist alles, was der Computer tut, die Symptome mit möglichen Diagnosen abzugleichen.
Expertensysteme stoßen auf die gleichen Probleme wie andere symbolische Systeme; sie erleben letztlich kombinatorische Explosionen. Es gibt einfach zu viele Symptome, Diagnosen und Variablen, als dass man sie bei der Diagnose einer Krankheit berücksichtigen könnte. Denken Sie nur an all die Schritte, die ein Arzt unternehmen muss, um zu einer genauen Diagnose zu gelangen - eine körperliche Untersuchung durchführen, den Patienten befragen, Labortests anordnen und manchmal eine lange Liste anderer Krankheiten mit ähnlichen Symptomen ausschließen. Stellen Sie sich all die möglichen Wege vor, wie ein Patient jede Frage des Arztes und all die verschiedenen Kombinationen von Laborergebnissen beantworten könnte.
Diese frühen Expertensysteme hatten auch eine ernsthafte Einschränkung - die reale Möglichkeit, dass das System bei bestimmten Eingaben nicht in der Lage wäre, eine Übereinstimmung zu finden. Sie haben dies wahrscheinlich auf verschiedenen Websites erlebt; Sie geben Ihren Suchbegriff ein, und die Website informiert Sie, dass sie keine Übereinstimmung gefunden hat.
Selbst mit diesen Nachteilen war der symbolische Ansatz ein wichtiger Ausgangspunkt für die künstliche Intelligenz und wird auch heute noch verwendet, typischerweise mit einigen Modifikationen.
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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).
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.
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.
