Was ist Künstliche Intelligenz? Einführung, Geschichte und Arten der KI

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

AI (Künstliche Intelligenz) ist die Fähigkeit einer Maschine, kognitive Funktionen wie Menschen auszuführen, z. B. Wahrnehmen, Lernen, Denken und Lösen von Problemen. Der Maßstab für KI ist die menschliche Ebene in Bezug auf Denken, Sprache und Vision.

In diesem Tutorial zur künstlichen Intelligenz, lernen Sie die folgenden KI-Grundlagen-

Einführung in die Ebenen der künstlichen Intelligenz

Heutzutage wird KI in fast allen Branchen eingesetzt und verschafft allen Unternehmen, die KI in großem Maßstab integrieren, einen technologischen Vorsprung. Laut McKinsey hat KI das Potenzial, im Einzelhandel einen Wert von 600 Milliarden Dollar zu schaffen und im Bankwesen im Vergleich zu anderen Analysetechniken 50 Prozent mehr Mehrwert zu bringen. In den Bereichen Transport und Logistik beträgt der potenzielle Umsatzsprung 89 Prozent mehr.

Konkret bedeutet das, dass ein Unternehmen, das KI für sein Marketingteam einsetzt, alltägliche und sich wiederholende Aufgaben automatisieren kann, sodass sich der Vertriebsmitarbeiter auf den Aufbau von Beziehungen, die Pflege von Leads usw. konzentrieren kann. Ein Unternehmen namens Gong bietet einen Konversationsintelligenzdienst an. Jedes Mal, wenn ein Vertriebsmitarbeiter telefoniert, zeichnet die Maschine den Chat auf, transkribiert ihn und analysiert ihn. Der Vizepräsident kann KI-Analysen und -Empfehlungen nutzen, um eine erfolgreiche Strategie zu formulieren.

Kurz gesagt bietet KI Spitzentechnologie für den Umgang mit komplexen Daten, die ein Mensch nicht verarbeiten kann. KI automatisiert redundante Aufgaben, sodass sich der Mitarbeiter auf die anspruchsvolleren, wertschöpfenden Aufgaben konzentrieren kann. Wenn KI in großem Maßstab implementiert wird, führt dies zu Kostensenkungen und Umsatzsteigerungen.

Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist heute ein Schlagwort, obwohl dieser Begriff nicht neu ist. Im Jahr 1956 beschlossen avantgardistische Experten mit unterschiedlichem Hintergrund, ein Sommerforschungsprojekt zum Thema KI zu organisieren. Vier kluge Köpfe leiteten das Projekt; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) und Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

Hier ist eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz:

Ziele der Künstlichen Intelligenz

Hier sind die Hauptziele der KI:

• Es hilft Ihnen, den Zeitaufwand für die Ausführung bestimmter Aufgaben zu reduzieren.
• Wir erleichtern den Menschen die Interaktion mit Maschinen.
• Erleichterung der Mensch-Computer-Interaktion auf natürlichere und effizientere Weise.
• Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit medizinischer Diagnosen.
• Wir helfen Menschen, neue Informationen schneller zu erlernen.
• Verbesserung der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine.

Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz

Hier sind einige wichtige Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz:

Maschinelles lernen: Maschinelles Lernen ist die Kunst, Algorithmen zu studieren, die aus Beispielen und Erfahrungen lernen. Maschinelles Lernen basiert auf der Idee, dass bestimmte Muster in den Daten erkannt und für zukünftige Vorhersagen verwendet wurden. Der Unterschied zum Hardcoding von Regeln besteht darin, dass die Maschine lernt, solche Regeln zu finden.

Tiefes Lernen: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Deep Learning bedeutet nicht, dass die Maschine tiefergehendes Wissen erlernt; Es nutzt verschiedene Ebenen, um aus den Daten zu lernen. Die Tiefe des Modells wird durch die Anzahl der Schichten im Modell dargestellt. Beispielsweise zählt das Google LeNet-Modell zur Bilderkennung 22 Schichten.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Ein neuronales Netzwerk ist eine Gruppe verbundener E/A-Einheiten, wobei jeder Verbindung eine Gewichtung zugeordnet ist, die ihren Computerprogrammen zugeordnet ist. Es hilft Ihnen, Vorhersagemodelle aus großen Datenbanken zu erstellen. Dieses Modell baut auf dem menschlichen Nervensystem auf. Sie können dieses Modell verwenden, um Bildverständnis, menschliches Lernen, Computersprache usw. durchzuführen.

Expertensysteme: Ein Expertensystem ist ein interaktives und zuverlässiges computergestütztes Entscheidungssystem, das Fakten und Heuristiken verwendet, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen. Es wird auch als die höchste Stufe menschlicher Intelligenz angesehen. Das Hauptziel eines Expertensystems besteht darin, die komplexesten Probleme in einem bestimmten Bereich zu lösen.

Fuzzy Logic: Fuzzy-Logik ist als mehrwertige Logikform definiert, die Wahrheitswerte von Variablen in jeder reellen Zahl zwischen 0 und 1 haben kann. Es handelt sich um das Handle-Konzept der Teilwahrheit. Im wirklichen Leben kann es vorkommen, dass wir nicht entscheiden können, ob die Aussage wahr oder falsch ist.

Arten der künstlichen Intelligenz

Es gibt drei Haupttypen künstlicher Intelligenz: regelbasierte, Entscheidungsbaum- und neuronale Netze.

• Narrow AI ist eine Art von KI, die Sie dabei unterstützt, eine bestimmte Aufgabe mit Intelligenz auszuführen.
• Allgemeine KI ist eine Art KI-Intelligenz, die jede intellektuelle Aufgabe wie ein Mensch effizient ausführen kann.
• Regelbasierte KI basiert auf einer Reihe vorab festgelegter Regeln, die auf einen Eingabedatensatz angewendet werden. Das System erzeugt dann eine entsprechende Ausgabe.
• Entscheidungsbaum-KI ähnelt der regelbasierten KI darin, dass sie Sätze vorab festgelegter Regeln verwendet, um Entscheidungen zu treffen. Der Entscheidungsbaum ermöglicht jedoch auch Verzweigungen und Schleifen, um verschiedene Optionen zu berücksichtigen.
• Super-KI ist eine Art von KI, die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und auf natürliche Weise zu reagieren.
• Roboterintelligenz ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die Robotern komplexe kognitive Fähigkeiten verleiht, darunter Argumentation, Planung und Lernen.

KI vs. maschinelles Lernen

Die meisten unserer Smartphones, Alltagsgeräte und sogar das Internet nutzen künstliche Intelligenz. Große Unternehmen, die ihre neuesten Innovationen ankündigen möchten, verwenden KI und maschinelles Lernen sehr oft synonym. Allerdings unterscheiden sich maschinelles Lernen und KI in mancher Hinsicht.

KI – künstliche Intelligenz – ist die Wissenschaft, Maschinen für die Ausführung menschlicher Aufgaben zu trainieren. Der Begriff wurde in den 1950er Jahren erfunden, als Wissenschaftler begannen zu erforschen, wie Computer Probleme selbstständig lösen können.

Künstliche Intelligenz ist ein Computer, dem menschenähnliche Eigenschaften verliehen werden. Nehmen Sie unser Gehirn; Es funktioniert mühelos und nahtlos, um die Welt um uns herum zu berechnen. Künstliche Intelligenz ist das Konzept, dass ein Computer dasselbe tun kann. Man kann sagen, dass KI eine große Wissenschaft ist, die menschliche Fähigkeiten nachahmt.

Maschinelles Lernen ist eine besondere Teilmenge der KI, die einer Maschine das Lernen beibringt. Modelle des maschinellen Lernens suchen nach Mustern in Daten und versuchen, Schlussfolgerungen zu ziehen. Kurz gesagt: Die Maschine muss nicht explizit von Menschen programmiert werden. Die Programmierer geben einige Beispiele, und der Computer wird anhand dieser Beispiele lernen, was zu tun ist.

Lesen Sie auch den Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen im Vergleich zu KI. bitte hier klicken.

Wo wird KI eingesetzt? Beispiele

In diesem KI-Tutorial für Anfänger lernen wir nun verschiedene Anwendungen von KI kennen:

KI hat breite Anwendungsmöglichkeiten –

• Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren oder zu vermeiden. Beispielsweise kann die KI eine Aufgabe kontinuierlich und ermüdungsfrei wiederholen. Die KI ruht nie und ist gleichgültig gegenüber der auszuführenden Aufgabe.
• Künstliche Intelligenz verbessert ein bestehendes Produkt. Vor dem Zeitalter des maschinellen Lernens basierten Kernprodukte auf Hardcode-Regeln. Unternehmen führten künstliche Intelligenz ein, um die Funktionalität des Produkts zu verbessern, anstatt bei der Entwicklung neuer Produkte bei Null anzufangen. Sie können sich ein Facebook-Bild vorstellen. Vor ein paar Jahren musste man seine Freunde manuell markieren. Heutzutage gibt Ihnen Facebook mit Hilfe von KI die Empfehlung eines Freundes.

KI wird in allen Branchen eingesetzt, vom Marketing über die Lieferkette bis hin zum Finanzwesen und der Lebensmittelverarbeitung. Laut einer McKinsey-Umfrage sind Finanzdienstleistungen und High-Tech-Kommunikation führend in den KI-Bereichen.

Warum boomt KI jetzt?

Lassen Sie uns nun in diesem Tutorial zum Testen künstlicher Intelligenz erfahren, warum KI derzeit boomt. Lassen Sie uns anhand des folgenden Diagramms verstehen.

Ein neuronales Netzwerk ist seit den 2012er Jahren mit der bahnbrechenden Arbeit von Yann LeCun auf dem Markt. Allerdings begann es etwa im Jahr XNUMX berühmt zu werden. Drei entscheidende Faktoren für seine Beliebtheit sind folgende:

1. Hardware
2. Daten-Management
3. Algorithmus

Maschinelles Lernen ist ein Experimentierfeld, das heißt, es benötigt Daten, um neue Ideen oder Ansätze zu testen. Mit dem Boom des Internets wurden Daten leichter zugänglich. Darüber hinaus haben große Unternehmen wie NVIDIA und AMD leistungsstarke Grafikchips für den Gaming-Markt entwickelt.

Hardware

In den letzten zwanzig Jahren ist die CPU-Leistung explosionsartig gestiegen, sodass der Benutzer ein kleines Deep-Learning-Modell auf jedem Laptop trainieren kann. Sie benötigen jedoch eine leistungsstärkere Maschine, um ein Deep-Learning-Modell für Computer Vision oder Deep Learning zu verarbeiten. Dank der Investitionen von NVIDIA und AMD ist eine neue Generation von GPUs (Graphical Processing Units) verfügbar. Diese Chips ermöglichen parallele Berechnungen, und die Maschine kann die Berechnungen auf mehrere GPUs aufteilen, um die Berechnungen zu beschleunigen.

Mit einer NVIDIA TITAN X dauert es beispielsweise zwei Tage, um ein Modell namens „ IMAGEnet im Vergleich zu Wochen bei einer herkömmlichen CPU. Außerdem verwenden große Unternehmen GPU-Cluster, um Deep-Learning-Modelle mit der NVIDIA Tesla K80 zu trainieren, da dies dazu beiträgt, die Rechenzentrumskosten zu senken und eine bessere Leistung zu erzielen.

Daten-Management

Deep Learning ist die Struktur des Modells und die Daten sind die Flüssigkeit, die es zum Leben erweckt. Daten treiben künstliche Intelligenz voran. Ohne Daten geht nichts. Die neuesten Technologien haben die Grenzen der Datenspeicherung erweitert und es ist einfacher denn je, große Datenmengen in einem Rechenzentrum zu speichern.

Die Internetrevolution macht die Datensammlung und -verteilung verfügbar, um maschinelle Lernalgorithmen zu füttern. Wenn Sie vertraut sind mit Flickr, Instagram oder jede andere App mit Bildern können Sie ihr KI-Potenzial erraten. Auf diesen Websites sind Millionen von Bildern mit Tags verfügbar. Mit diesen Bildern kann ein neuronales Netzwerkmodell trainiert werden, ein Objekt auf dem Bild zu erkennen, ohne dass die Daten manuell erfasst und beschriftet werden müssen.

Künstliche Intelligenz in Kombination mit Daten ist das neue Gold. Daten sind ein einzigartiger Wettbewerbsvorteil, den kein Unternehmen vernachlässigen sollte, und KI liefert die besten Antworten aus Ihren Daten. Wenn alle Unternehmen über dieselben Technologien verfügen können, hat das Unternehmen mit den Daten einen Wettbewerbsvorteil. Um eine Vorstellung zu geben: Die Welt erzeugt täglich etwa 2.2 Exabyte oder 2.2 Milliarden Gigabyte.

Ein Unternehmen benötigt außergewöhnlich unterschiedliche Datenquellen, um Muster zu finden und in großem Umfang zu lernen.

Algorithmus

Die Hardware ist leistungsfähiger denn je, Daten sind leicht zugänglich, aber was das neuronale Netzwerk zuverlässiger macht, ist die Entwicklung genauerer Algorithmen. Primäre neuronale Netzwerke sind eine einfache Multiplikationsmatrix ohne tiefgreifende statistische Eigenschaften. Seit 2010 wurden bemerkenswerte Entdeckungen zur Verbesserung des neuronalen Netzwerks gemacht.

Künstliche Intelligenz verwendet einen progressiven Lernalgorithmus, bei dem die Daten die Programmierung übernehmen. Das bedeutet, dass der Computer sich selbst beibringen kann, verschiedene Aufgaben auszuführen, beispielsweise Anomalien zu finden und ein Chatbot zu werden.

Zusammenfassung

• KI ist eine vollständige Form von Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, Maschinen so zu trainieren, dass sie menschliche Aufgaben nachahmen oder reproduzieren.
• Ein Wissenschaftler kann verschiedene Methoden anwenden, um eine Maschine zu trainieren. Zu Beginn des KI-Zeitalters schrieben Programmierer hartcodierte Programme und tippten jede logische Möglichkeit ein, mit der die Maschine konfrontiert werden konnte, und wie sie darauf reagieren sollte.
• Wenn ein System komplex wird, wird es schwierig, die Regeln zu verwalten. Um dieses Problem zu lösen, kann die Maschine anhand von Daten lernen, wie sie mit allen Situationen einer bestimmten Umgebung umgeht.
• Das wichtigste Merkmal einer leistungsstarken KI ist, dass sie über genügend Daten mit beträchtlicher Heterogenität verfügt. Beispielsweise kann eine Maschine verschiedene Sprachen lernen, solange sie über genügend Wörter zum Lernen verfügt.
• KI ist die neue Spitzentechnologie. Risikokapitalgeber investieren Milliarden von Dollar in Startups oder KI-Projekte, und McKinsey schätzt, dass KI jeder Branche mindestens zweistellige Wachstumsraten bescheren kann.
• Allgemeine KI, regelbasierte KI, Entscheidungsbaum-KI und Super-KI sind Arten künstlicher Intelligenz. Viele dieser Konzepte werden bei der Erstellung von KI-Chatbots angewendet. Wenn Sie interessiert sind, können Sie mehr darüber erfahren, wie diese Prinzipien in einigen der beste KI-Chatbots heute verfügbar ist.

Sehen Sie sich unser Video zur künstlichen Intelligenz an YouTube: Mehr Info