Was Ist Künstliche Intelligenz KI?

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Deep Learning verwendet mehrere Schichten von Neuronen zwischen den Ein- und Ausgängen des Netzwerks. Die mehreren Schichten können nach und nach Merkmale auf höherer Ebene aus der Roheingabe extrahieren. Beispielsweise können bei der Bildverarbeitung niedrigere Schichten Kanten identifizieren, während höhere Schichten die für einen Menschen relevanten Konzepte wie Ziffern oder Buchstaben oder Gesichter identifizieren können. Deep Learning hat die Leistung von Programmen in vielen wichtigen Teilbereichen der künstlichen Intelligenz, darunter Computer Vision, Spracherkennung, Bildklassifizierung und andere, drastisch verbessert.

Bordcomputer kombinieren diese Informationen mit Sensordaten, um zu bestimmen, ob gefährliche Bedingungen vorliegen, das Fahrzeug die Spur wechseln muss, langsamer werden oder ganz anhalten sollte. All dieses Material muss sofort analysiert werden, um Unfälle zu vermeiden und das Fahrzeug auf der richtigen Spur zu halten. Laut den Entwicklern des Gesetzes wollen die Stadtbeamten wissen, wie diese Algorithmen funktionieren, und sicherstellen, dass es eine ausreichende KI-Transparenz und Rechenschaftspflicht gibt. Darüber hinaus gibt es Bedenken hinsichtlich der Fairness und der Voreingenommenheit von KI-Algorithmen, weshalb die Taskforce angewiesen wurde, diese Probleme zu analysieren und Empfehlungen für die zukünftige Nutzung abzugeben. Es ist geplant, dem Bürgermeister bis Ende 2019 über eine Reihe von KI-politischen, rechtlichen und regulatorischen Fragen Bericht zu erstatten. Aber im Moment haben die Vereinigten Staaten keine kohärente nationale Datenstrategie.

Ähnliche Faktoren gelten für die Pathologie und andere digital orientierte Aspekte der Medizin. Aus diesem Grund werden wir in den nächsten 20 Jahren wahrscheinlich keine wesentlichen Veränderungen in der Beschäftigung im Gesundheitswesen durch KI sehen. Es besteht auch die Möglichkeit, dass neue Arbeitsplätze geschaffen werden, um Keynote Speaker Künstliche Intelligenz mit KI-Technologien zu arbeiten und diese zu entwickeln. Aber eine statische oder zunehmende Beschäftigung von Menschen bedeutet natürlich auch, dass KI-Technologien die Kosten für medizinische Diagnose und Behandlung in diesem Zeitraum wahrscheinlich nicht wesentlich senken werden. Ein weiterer wachsender Schwerpunkt im Gesundheitswesen liegt auf der effektiven Gestaltung der „Entscheidungsarchitektur“, um das Patientenverhalten vorausschauender auf der Grundlage von Erkenntnissen aus der Praxis anzustoßen.

Sie können auch Muster aus früheren medizinischen Daten eines Patienten ableiten und diese verwenden, um zukünftige Gesundheitszustände vorherzusehen. KI analysiert mehr und tiefere Daten mithilfe neuronaler Netze, die viele verborgene Schichten haben. Früher war es unmöglich, ein Betrugserkennungssystem mit fünf versteckten Schichten aufzubauen. Sie benötigen viele Daten, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, da sie direkt aus den Daten lernen. Sie ist mit einer ähnlichen Aufgabe verbunden Computer zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu verstehen, aber KI muss sich nicht auf Methoden beschränken, die biologisch beobachtbar sind.“

  • Beispiele für maschinelles Lernen sind Bild- und Spracherkennung, Betrugsschutz und mehr.
  • Konnektionistische Ansätze, die auf Kybernetik oder künstlichen neuronalen Netzen basieren, wurden in den Hintergrund gedrängt, haben aber in den letzten Jahrzehnten eine neue Bedeutung erlangt.
  • Deep Blue war nur in der Lage, die Figuren auf einem Schachbrett zu identifizieren und zu wissen, wie sich jede Figur auf der Grundlage der Schachregeln bewegt, die aktuelle Position jeder Figur zu erkennen und zu bestimmen, was in diesem Moment der logischste Zug wäre.
  • Um den vollen Nutzen aus KI zu ziehen, tätigen viele Unternehmen erhebliche Investitionen in Data-Science-Teams.
  • Auf diese Weise können Länder vorankommen und die Vorteile künstlicher Intelligenz und neuer Technologien nutzen, ohne die wichtigen Qualitäten zu opfern, die die Menschheit ausmachen.
  • Wenn die Forschung zur künstlichen allgemeinen Intelligenz ausreichend intelligente Software hervorbringen würde, könnte sie sich möglicherweise selbst umprogrammieren und verbessern.

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Simulation oder Annäherung menschlicher Intelligenz in Maschinen. Während gängige künstliche Intelligenz nicht alle Arbeitsplätze ersetzen wird, scheint sicher zu sein, dass KI die Art der Arbeit verändern wird, wobei die einzige Frage ist, wie schnell und wie tiefgreifend die Automatisierung den Arbeitsplatz verändern wird. Die Möglichkeit, dass künstliche intelligente Systeme einen beträchtlichen Teil der modernen Arbeitskraft ersetzen, ist eine glaubwürdige Möglichkeit der nahen Zukunft. An diesem Punkt wird das Netzwerk „gelernt“ haben, wie eine bestimmte Aufgabe ausgeführt wird. Das gewünschte Ergebnis könnte alles sein, von der korrekten Kennzeichnung von Obst in einem Bild bis hin zur Vorhersage, wann ein Aufzug auf der Grundlage seiner Sensordaten ausfallen könnte. Neuronale Netze können interne Parameter optimieren, um zu ändern, was sie ausgeben.

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Persönliche Gesundheitsassistenten können als Lebensberater fungieren und Sie daran erinnern, Ihre Pillen zu nehmen, Sport zu treiben oder sich gesünder zu ernähren. Begleiten Sie Kimberly Nevala, um mit einer vielfältigen Gruppe von Gästen, darunter Innovatoren, Aktivisten und Datenexperten, über die Fortschritte der KI nachzudenken. Da die Rolle der Daten heute wichtiger denn je ist, können sie einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Wenn Sie in einer wettbewerbsintensiven Branche über die besten Daten verfügen, werden die besten Daten gewinnen, selbst wenn alle ähnliche Techniken anwenden.

Künstliche Neurale Netzwerke

Diese integrierte Datenbank ermöglicht es den Behörden, Kriminelle, potenzielle Gesetzesbrecher und Terroristen im Auge zu behalten.27 Anders ausgedrückt: China ist zum weltweit führenden KI-gestützten Überwachungsstaat geworden. So wie KI die Geschwindigkeit der Kriegsführung tiefgreifend beeinflussen wird, wird die Verbreitung von Zero-Day- oder Zero-Second-Cyberbedrohungen sowie polymorpher Malware selbst den ausgeklügeltsten signaturbasierten Cyberschutz herausfordern. Anfällige Systeme migrieren zunehmend und müssen zu einem mehrschichtigen Ansatz für Cybersicherheit mit Cloud-basierten, kognitiven KI-Plattformen übergehen. Dieser Ansatz bewegt die Community zu einer „denkenden“ Verteidigungsfähigkeit, die Netzwerke durch ständiges Training zu bekannten Bedrohungen verteidigen kann.

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Die Hauptkategorien von Anwendungen umfassen Diagnose- und Behandlungsempfehlungen, Patienteneinbindung und -einhaltung sowie administrative Aktivitäten. Obwohl es viele Fälle gibt, in denen KI Aufgaben im Gesundheitswesen genauso gut oder besser als Menschen erfüllen kann, werden Implementierungsfaktoren eine groß angelegte Automatisierung von Tätigkeiten im Gesundheitswesen für einen beträchtlichen Zeitraum verhindern. Auch ethische Fragen bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen werden diskutiert. In jüngerer Zeit hat Watson von IBM in den Medien viel Aufmerksamkeit für seinen Fokus auf Präzisionsmedizin, insbesondere Krebsdiagnose und -behandlung, erhalten. Die meisten Beobachter sind der Meinung, dass die Watson-APIs technisch fähig sind, aber die Krebsbehandlung war ein zu ehrgeiziges Ziel. Watson und andere proprietäre Programme haben auch unter dem Wettbewerb mit kostenlosen „Open Source“-Programmen gelitten, die von einigen Anbietern wie TensorFlow von Google bereitgestellt werden.

KI-Unternehmen Mit Künstlicher Intelligenz, Die Sie Kennen Sollten

Darüber hinaus kann es schwierig und zeitaufwändig sein, die Regeln zu ändern, wenn sich der Wissensbereich ändert. Sie werden im Gesundheitswesen langsam durch mehr Ansätze ersetzt, die auf Daten und maschinellen Lernalgorithmen basieren. In seiner einfachsten Form ist künstliche Intelligenz ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um Problemlösungen zu ermöglichen. Es umfasst auch Teilbereiche des maschinellen Lernens und des Deep Learning, die häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz genannt werden. Diese Disziplinen bestehen aus KI-Algorithmen, die darauf abzielen, Expertensysteme zu erstellen, die Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Eingabedaten treffen. Keine etablierte vereinheitlichende Theorie oder kein Paradigma hat die KI-Forschung während des größten Teils ihrer Geschichte geleitet.

Die beiden präsentierten ihren bahnbrechenden Logic Theorist, ein Computerprogramm, das bestimmte mathematische Theoreme beweisen kann und als erstes KI-Programm bezeichnet wird. Die Ausarbeitung von Gesetzen zur Regulierung von KI wird nicht einfach sein, zum Teil, weil KI eine Vielzahl von Technologien umfasst, die Unternehmen für unterschiedliche Zwecke einsetzen, und zum Teil, weil Vorschriften zu Lasten des Fortschritts und der Entwicklung von KI gehen können. Die schnelle Entwicklung von KI-Technologien ist ein weiteres Hindernis für eine sinnvolle Regulierung der KI, ebenso wie die Herausforderungen, die sich aus der mangelnden Transparenz der KI ergeben, die es schwierig machen zu erkennen, wie die Algorithmen zu ihren Ergebnissen kommen. Darüber hinaus können technologische Durchbrüche und neuartige Anwendungen wie ChatGPT und Dall-E bestehende Gesetze sofort hinfällig machen. Und natürlich hindern die Gesetze, die Regierungen zur Regulierung der KI erlassen, Kriminelle nicht daran, die Technologie mit böswilliger Absicht zu nutzen.

Maschinen mit Intelligenz haben das Potenzial, ihre Intelligenz zu nutzen, um ethische Entscheidungen zu treffen. Das Gebiet der Maschinenethik stellt Maschinen ethische Prinzipien und Verfahren zur Lösung ethischer Dilemmata zur Verfügung. Maschinenethik wird auch als Maschinenmoral, Computerethik oder Computermoral bezeichnet und wurde 2005 auf einem AAAI-Symposium gegründet. Computationalism ist die Position in der Philosophie des Geistes, dass der menschliche Geist ein Informationsverarbeitungssystem ist und dass Denken eine Form des Rechnens ist.

Deep-Learning-Modelle haben in der Regel mehr als drei Schichten und können Hunderte von Schichten haben. Es kann überwachtes oder unüberwachtes Lernen oder eine Kombination aus beidem im Trainingsprozess verwenden. Reinforcement Learning wird auch in der Forschung eingesetzt, wo es helfen kann, autonomen Robotern beizubringen, wie sie sich in realen Umgebungen optimal verhalten.