KI -Integration in das tägliche Leben und Ereignisse

Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) im Jahr 2024: Alles, was Sie brauchen, wissen

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse nach Technologie, insbesondere Computern. Zu den Anwendungen für künstliche Intelligenz gehören Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung und maschinelles Vision. Als die Summen um die KI wuchs, beeilten sich Unternehmen, zu fördern, wie ihre Waren und Dienstleistungen sie nutzen. Häufig bezeichnen sie "KI" als gut etablierte Technologie wie maschinelles Lernen. KI benötigt spezielle Hardware und Software, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren. Heutzutage hat KI einen massiven Einsatz. In diesem Artikel werden wir alles diskutieren, was Sie über KI wissen sollten.

Starke KI gegen schwache KI

KI wird oft in schmale (oder schwache) KI und allgemeine (oder feste) AI unterteilt.

Schmal

Dieser Typ für künstliche Intelligenz bezieht sich auf Modelle, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben geschult sind. Enge KI führt nur die Funktionen aus, für die sie programmiert ist, ohne dass sie über die anfängliche Programmierung hinaus verallgemeinern oder lernen können. Virtuelle Assistenten wie Apple Siri und Amazon Alexa und Empfehlungsmotoren für Streaming -Dienste wie Spotify und Netflix sind Beispiele für enge künstliche Intelligenz.

General Ai

Es ist allgemein als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bekannt. Wenn AGI gebaut wird, kann es jede intellektuelle Arbeit durch eine menschliche Dose erledigen. Zu diesem Zweck müsste AGI Argumentation in mehreren Domänen anwenden, um komplizierte Probleme zu verstehen, die sie benötigten, um mehr ausgebildet zu werden. Dies würde wiederum das erfordert, was in AI als Fuzzy-Logik bekannt ist: ein Ansatz, der Grauzonen und Abstände der Unsicherheit ermöglicht, anstatt binäre, schwarz-weiße Ergebnisse.

Vier Arten von AI-reaktiven Maschinen Diese künstlichen Intelligenzsysteme haben keinen Speicher und sind aufgabenspezifisch. Ein Beispiel ist Deep Blue, ein IBM -Schachalgorithmus, der in den neunziger Jahren den russischen Schachgroßmeister Garry Kasparov besiegte. Deep Blue konnte Teile auf einem Schachbrett identifizieren und Vorhersagen treffen, aber da es an Erinnerung fehlte, konnte es frühere Erfahrungen nicht verwenden, um zukünftige zu leiten. Begrenzter Speicher Diese KI -Systeme enthalten Speicher, sodass sie auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können, um zukünftige Entscheidungen zu beeinflussen. Einige der Entscheidungsfunktionen in selbstfahrenden Automobilen sind auf diese Weise strukturiert. Theorie des Geistes "Theorie des Geistes" ist ein psychologisches Wort. Wenn es verwendet wird, um künstliche Intelligenz zu beschreiben, bezieht es sich auf ein System, das Emotionen versteht. Diese Art von KI kann menschliche Absichten und prognostiziertes Verhalten interpretieren, das KI -Systeme benötigen, um wertvolle Mitglieder historisch menschlicher Teams zu werden. Selbstbewusstsein. Diese Kategorie umfasst KI -Systeme mit Selbstgefühl, das ihnen Bewusstsein gibt. Maschinen mit Selbstbewusstsein verstehen ihren aktuellen Zustand. Diese Form von KI existiert derzeit nicht.

 KI -Technologie heute

Automatisierungskünstliche Intelligenz verbessert die Automatisierungstechnologien, indem sie den Umfang, die Komplexität und die Anzahl der automatisierten Aufgaben erweitert. Robotic Process Automation (RPA) ist ein Beispiel dafür, wie sich wiederholte Datenverarbeitungsvorgänge, die zuvor durchgeführt wurden, automatisiert werden können. Da AI RPA -Bots an neue Daten anpassen und dynamisch auf Verarbeitungsänderungen reagieren können, ermöglicht die Kombination von KI und maschinellem Lernen RPA, kompliziertere Prozesse zu verwalten.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer zu lehren, um aus Daten zu lernen und Urteile zu fällen, ohne sie direkt zu programmieren. Deep Learning, eine Unterklasse des maschinellen Lernens, verwendet hoch entwickelte neuronale Netzwerke, um fortschrittliche Vorhersageanalysen effektiv durchzuführen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden typischerweise in drei Typen eingeteilt: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen.

● Überwachende Lerntrachenmodelle für beschriftete Datensätze, sodass sie korrekt Muster erkennen, Ergebnisse prognostizieren und neue Daten korrekt kategorisieren.

● Unüberständiges Lernen lehrt Modelle, um nach nicht beliebigen Datensätzen nach zugrunde liegenden Korrelationen oder Gruppierungen zu suchen.

● Das Verstärkungslernen liefert eine andere Technik und lehrt Modelle, um Entscheidungen zu treffen, indem sie sich als Agenten verhalten und Feedback zu ihren Handlungen erhalten.

ComputVision

Computer Vision ist ein Zweig künstlicher Intelligenz, der Maschinen beibringt, wie man die visuelle Welt wahrnimmt. Unter Verwendung von Deep -Learning -Modellen lernen Computer -Vision -Systeme möglicherweise, Objekte zu identifizieren und zu klassifizieren und zu urteilen, basierend auf der Analyse visueller Informationen wie Kamera -Fotos und -Videos. Das Hauptziel des Computer Vision ist es, das menschliche visuelle System mit KI -Algorithmen nachzuahmen oder zu verbessern. Computer Vision wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, einschließlich Signaturidentifikation, medizinischer Bildanalyse und autonomen Autos. Machine Vision, häufig mit Computer Vision verwechselt, bezieht sich auf die Verwendung von Computer Vision, um Kamera- und Videodaten in der industriellen Automatisierung wie Herstellungsprozesse zu bewerten.

Robotik

Robotik ist ein Engineering -Zweig, der das Design, die Herstellung und den Betrieb von Robotern untersucht. Zu den Robotikanwendungen gehören die Industrie, in der Roboter monotone oder gefährliche Versammlungszeilen und Explorationsexpeditionen in abgelegenen, schwer zugänglichen Orten wie Weltraum und Tiefsee durchführen. Die Kombination von KI und maschinellem Lernen erhöht die Roboterfunktionen erheblich, indem sie es ihnen ermöglichen, fundiertere autonome Urteile zu fällen und sich an neue Bedingungen und Daten anzupassen. Zum Beispiel können Roboter mit maschinellem Vision lernen, Waren auf einer Fabrikboden basierend auf Form und Farbe zu klassifizieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLPIS Die Verarbeitung der menschlichen Sprache durch Computerprogramme. NLP -Algorithmen können menschliche Sprache interpretieren und interagieren und Funktionen wie Übersetzung, Spracherkennung und Sentimentanalyse ausführen. Eine der ältesten und bekanntesten Anwendungen von NLP ist die Spam-Erkennung, die die Betreffzeile und den Text einer E-Mail untersucht, um festzustellen, ob es sich um Müll handelt. Zu den komplexeren NLP -Anwendungen gehören LLMs wie Chatgpt und Anthropics Claude.

Generative Ai

Generative KI bezieht sich auf maschinelle Lernsysteme, die neue Daten basierend auf Textaufforderungen generieren, einschließlich Text, Fotos, Musik, Video, Softwarecode, genetischen Sequenzen und Proteinstrukturen. Durch das Training in enormen Datensätzen verstehen diese Algorithmen schließlich die Muster der Medienformen, die sie generieren, sodass sie neues Material erstellen können, das den Trainingsdaten ähnelt.

Generative KI erhöhte sich nach dem Start von weit verbreiteten Text- und Bildgeneratoren im Jahr 2022 wie Chatgpt, Dall-E und Midjourney und wird jetzt in Geschäftsumgebungen verwendet. Während viele generative KI -Tools ein großes Potenzial haben, stellen sie auch Fragen zu Urheberrechten, fairen Gebrauch und Sicherheit, die im Tech -Sektor noch diskutiert werden. Autonome Fahrzeuge Autonomousvehicles, die häufig als selbstfahrende Automobile bezeichnet werden, können ihre Umgebung mit wenig oder ohne menschlichen Input steuern und navigieren. Diese Autos verwenden eine Kombination aus Technologie, einschließlich Radar, GPS und verschiedenen KI- und maschinellen Lernalgorithmen, wie z. B. Bilderkennung. Diese Algorithmen verwenden reale Fahr-, Verkehrs- und Kartendaten, um intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie bremsen, drehen und beschleunigen können, wie man auf einer bestimmten Fahrspur bleibt und wie man unerwartete Hindernisse wie Fußgänger vermeidet. Obwohl sich die Technologie in den letzten Jahren erheblich verbessert hat, muss das ultimative Ziel, ein autonomes Auto zu haben, das einen menschlichen Fahrer vollständig ersetzen kann.

Abschluss

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem theoretischen Konzept zu einem wesentlichen Bestandteil des modernen Lebens, der veränderten Industrien und der täglichen Interaktionen entwickelt. KI -Anwendungen steigern die Effizienz, ermöglichen neue Geschäftsmodelle und verbessern die Lebensqualität in Branchen, die von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Unterhaltung und Transport reichen