![\"Selbstlernende](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Self-Learning-AI1.jpg\")
Selbstlernende KI muss nicht von Menschen fest programmiert werden. Sie erwirbt und aktualisiert ihr Wissen mit der Zeit. Au\u00dferdem f\u00fcgen sie ihre neuen Funktionen durch einen Lernprozess hinzu, der auf iterativem Experimentieren beruht. Diese selbstlernenden Systeme versuchen, mit dem Benutzer oder der Umgebung zu interagieren. Sie lernen dann durch die Beobachtung von Ver\u00e4nderungen, die sich aus ihren Aktivit\u00e4ten ergeben.<\/p>\n\n\n\n
Selbstlernende KI-Systeme werden gebaut, um vorgegebene Ziele zu erreichen. Die Forscher haben auch eine Tatsache entdeckt. Diese hardwarebasierten Systeme mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen \u00fcbertreffen herk\u00f6mmliche digitale Betriebssysteme. Sie k\u00f6nnen auch als Software-Strukturen verwendet werden, um diese logikbasierten selbstlernenden Systeme aufzubauen. Die Logik umfasst hier Fuzzy-Logik, Listenlogik und lose philosophische Logik. Da die Systeme immer anpassungsf\u00e4higer werden, \u00fcbertreffen sie manchmal die parametrische Logik.<\/p>\n\n\n\n
Selbstlernende k\u00fcnstliche Systeme sind wohl die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Dies liegt daran, dass es theoretisch viel schneller sein kann als \u00fcberwachtes Lernen. \u00dcberwachtes Lernen bezieht sich normalerweise auf maschinelles Lernen aus Datens\u00e4tzen, f\u00fcr deren Kennzeichnung Menschen sich die Zeit und M\u00fche genommen haben. Diese Art des Lernens f\u00fchrt dazu, dass neuronale Netze oft Abk\u00fcrzungen nehmen. Die Bezeichnungen, die sie lernen, sind normalerweise mit den wenigsten und manchmal oberfl\u00e4chlichsten Informationen verbunden. Nehmen wir ein einfaches Beispiel f\u00fcr ein Foto einer Kuh. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass neuronale Netze Gras verwenden, um Fotos von K\u00fchen zu identifizieren. Das liegt daran, dass Menschen in ihrem Datensatz normalerweise Bilder von K\u00fchen auf einem Feld machen.<\/p>\n\n\n\n
Alexej Efros<\/a>, ein Informatiker an der University of California, Berkeley, hat einmal etwas gesagt. Er glaubt, dass die meisten modernen KI-Systeme zu sehr auf Etiketten angewiesen sind, die von uns Menschen erstellt wurden. \u201eSie lernen nicht wirklich materielles Wissen.\u201c Und die neue Generation von Algorithmen ist wie ein Student, der ein ganzes Semester verpasst. Sie lernen flei\u00dfig vor der Abschlusspr\u00fcfung. \u201eSie lernen den Stoff nicht, aber am Ende schneiden sie gut bei der Pr\u00fcfung ab.\u201c<\/p>\n\n\n\n Auch die Algorithmen mit \u201eselbstlernender k\u00fcnstlicher Intelligenz\u201c haben sich bew\u00e4hrt. Sie waren besonders gut in der Simulation menschlicher Sprache und in der Bilderkennung. Forscher verwenden selbst\u00fcberwachte Lern-KI, um eine Vielzahl von Rechenmodellen zu erstellen. Dazu geh\u00f6ren Modelle des visuellen und auditiven Systems von S\u00e4ugetieren. Forscher verwenden selbst\u00fcberwachte Lern-KI, um eine Vielzahl von Rechenmodellen zu erstellen. Dazu geh\u00f6ren Modelle des visuellen und auditiven Systems von S\u00e4ugetieren. Sie fanden ein Ph\u00e4nomen im Modell. Hier wird eine Korrespondenz mit einem \u00fcberwachten Lernkollegen n\u00e4her an der Gehirnfunktion gezeigt. Diese k\u00fcnstlichen Netzwerke scheinen den Neurowissenschaftlern auch einige praktische M\u00f6glichkeiten aufzuzeigen, wie wir das Gehirn zum Lernen nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Au\u00dferdem kann der Fortschritt der KI sehr langsam sein, wenn sie in einem manuell erstellten Datensatz bleibt, um zu lernen. Daher ist selbstlernende KI in den Situationen entscheidend, in denen nicht viele Trainingsdaten zur Verf\u00fcgung stehen. Selbstlernende KI \u00fcbertr\u00e4gt au\u00dferdem neu erlernte F\u00e4higkeiten bei Bedarf auf andere, \u00e4hnliche F\u00e4higkeiten.<\/p>\n\n\n\n Ein typisches Beispiel f\u00fcr selbstlernende KI ist die Cybersicherheit. Der Grund daf\u00fcr ist, dass sie in diesem Bereich eine robustere Erkennung von Ver\u00e4nderungen und Mustern von Verst\u00f6\u00dfen bieten kann. Diese unbeaufsichtigt lernende KI lernt aus der sich ver\u00e4ndernden Datenumgebung. Infolgedessen findet sie auch viele Anomalien, bei deren Erkennung sie m\u00f6glicherweise Hilfe ben\u00f6tigt.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI-Systeme sind darauf ausgelegt, gro\u00dfe Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren und daraus aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Neuronale Netze, eine Schl\u00fcsselkomponente der selbstlernenden KI, sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder k\u00fcnstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und \u00fcbertragen. Durch einen Prozess namens Deep Learning k\u00f6nnen diese Netzwerke automatisch hierarchische Darstellungen von Daten lernen und so genaue Vorhersagen und Klassifizierungen treffen.<\/p>\n\n\n\n Entscheidungsfindung Ein weiterer entscheidender Aspekt der selbstlernenden KI ist das verst\u00e4rkende Lernen. Diese Technik erm\u00f6glicht es KI-Systemen, durch Interaktion mit einer Umgebung zu lernen und auf der Grundlage ihrer Aktionen positives oder negatives Feedback zu erhalten. Durch die Maximierung von Belohnungen und die Minimierung von Strafen k\u00f6nnen diese Systeme autonom Entscheidungen treffen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Diese F\u00e4higkeit ist in verschiedenen Bereichen vielversprechend, von der Robotik bis zum Gesundheitswesen und dem Finanzwesen.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI-Programme, auch bekannt als Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a>, sind eine Teilmenge der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die es Maschinen erm\u00f6glicht, zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Programme verwenden statistische Techniken, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen aus Dateneingaben zu treffen. Selbstlernende KI-Programme k\u00f6nnen sich an neue Dateneingaben anpassen und daraus lernen, um ihre Genauigkeit und Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n Es gibt mehrere selbstlernende KI-Programmtypen, darunter \u00fcberwachtes Lernen<\/a>, unbeaufsichtigtes Lernen<\/a>, und best\u00e4rkendes Lernen. Beim \u00fcberwachten Lernen wird das KI-Programm mit beschrifteten Dateneingaben trainiert, w\u00e4hrend beim un\u00fcberwachten Lernen unbeschriftete Dateneingaben verwendet werden, um Muster und Beziehungen zu identifizieren. Reinforcement Learning beinhaltet ein KI-Programm, das durch Versuch und Irrtum lernt, Feedback zu seinen Aktionen erh\u00e4lt und sein Verhalten entsprechend anpasst.<\/p>\n\n\n\n Trotz der vielen Vorteile selbstlernender KI-Programme gibt es Bedenken hinsichtlich ihres m\u00f6glichen Missbrauchs und unbeabsichtigter Folgen. Entwickler m\u00fcssen ethische \u00dcberlegungen priorisieren und sicherstellen, dass ihre KI-Programme mit Transparenz und Verantwortlichkeit konzipiert sind.<\/p>\n\n\n\n Es gibt zwei Arten des maschinellen Lernens: beschriftete Daten und nicht beschriftete Daten. Beschriftete Daten beziehen sich in der Regel auf die Eingabe- und Ausgabeparameter in maschinenlesbarer Form. Unbeschriftete Daten hingegen beziehen sich meist auf Parameter, die nur eine oder keine maschinenlesbare Form enthalten. Markierte Daten erfordern mehr menschliche Ressourcen als nicht markierte Daten. Aber auch unmarkierte Daten erfordern von uns anspruchsvollere L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n Nehmen wir als Beispiel den ML-Algorithmus. Forscher haben ihm einen kurzen Trainingsdatensatz gegeben, der f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen verwendet werden kann. Dieser Trainingssatz kann hier als Teilmenge eines gr\u00f6\u00dferen Datensatzes beschrieben werden. Es kann ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis des zu behandelnden Problems, der L\u00f6sung und des Datenpunktalgorithmus vermitteln. Da es die erforderlichen Markierungsparameter f\u00fcr den Algorithmus des Problems bereitstellt. Daher haben der Trainingsdatensatz und der endg\u00fcltige Datensatz sehr \u00e4hnliche Merkmalsdarstellungen.<\/p>\n\n\n\n Zweitens suchen die Programme bei der Angabe von Parametern nach Verbindungen zwischen den einzelnen Variablen. Es wird der Anschein erweckt, dass es eine kausale Beziehung zwischen den Variablen im Datensatz gibt. Der Algorithmus erkl\u00e4rt, wie die Daten funktionieren und wie die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe am Ende des Trainings aussieht.<\/p>\n\n\n\n Der gro\u00dfe Vorteil des un\u00fcberwachten maschinellen Lernens ist, dass es diese Reihe von unbeschrifteten Daten nutzen kann. Das bedeutet, dass es den Datensatz ohne menschlichen Aufwand maschinenlesbar machen kann. Selbstlernende KI-Modelle erm\u00f6glichen es der Software auch, mit gr\u00f6\u00dferen Datens\u00e4tzen zu arbeiten. Algorithmen des \u00fcberwachten Lernens k\u00f6nnen die genaue Beziehung zwischen zwei beliebigen Datenelementen bestimmen. Aufgrund der fehlenden Verarbeitung von Referenzetiketten beim un\u00fcberwachten Lernen jedoch nicht. Es f\u00fchrt zur Bildung von versteckten Strukturen. Aber das bedeutet nicht, dass es unl\u00f6sbar ist. Diese selbst\u00fcberwachten lernenden KI-Programme ben\u00f6tigen keine menschliche Eingabe von Parametern. Sie nehmen die Beziehung zwischen Datenpunkten auf abstrakte Weise wahr.<\/p>\n\n\n\n Das Verst\u00e4rkungslernen ist ein vom Alltag inspirierter Prozess, bei dem Menschen aus Daten lernen. Sie lernen aus neuen Umgebungen und nutzen ununterbrochen Versuch und Irrtum, um sich zu verbessern. Algorithmen f\u00f6rdern oder verst\u00e4rken diese g\u00fcnstigen Ergebnisse. Bei ung\u00fcnstigen Ergebnissen blockieren oder bestrafen sie. Verst\u00e4rkungslernen kann als ein teleologisches Konzept beschrieben werden, das auf konditionierten Reflexen beruht. Sie setzen den Algorithmus in eine Umgebung mit einem Interpreter und einem Belohnungssystem, damit er ohne Unterbrechung arbeiten kann. Der Interpreter empf\u00e4ngt die Ergebnisse der Ausgabe und wertet sie nach Vor- und Nachteilen aus.<\/p>\n\n\n\n Die meisten modernen KIs verlassen sich immer noch auf \u00fcberwachtes Lernen. Selbst die sachkundigsten KI-Agenten scheinen mehr F\u00e4higkeiten zu ben\u00f6tigen, um den gesunden Menschenverstand anzuwenden. Wenn wir zum Beispiel fragen: \u201eWie lange w\u00fcrde es dauern, bis ein Mensch zum Mond schwimmt?\u201c Es kann uns sagen, wie weit die Erde vom Mond entfernt ist oder \u201eIch wei\u00df es nicht\u201c. Und wir alle wissen \u2013 wir k\u00f6nnen nicht zum Mond schwimmen.<\/p>\n\n\n\n Unternehmen k\u00f6nnen Datenpunkte analysieren und Erkenntnisse gewinnen, sobald sie im System eingehen. Beide verlassen sich auf Echtzeit-Analysen. Die Ergebnisse der Echtzeit-Analyse erm\u00f6glichen es uns, sofortige Ma\u00dfnahmen zu ergreifen. Dies ist besonders wichtig f\u00fcr dringende Situationen.<\/p>\n\n\n Die Echtzeitanalyse ist unter idealen Bedingungen sehr leistungsf\u00e4hig. Es wird uns helfen, Probleme zu l\u00f6sen und Entscheidungen in Sekundenschnelle zu treffen. Sie sind sehr reaktionsschnell und verarbeiten normalerweise schnell eine gro\u00dfe Datenmenge. Wenn die Echtzeitanalyse verloren geht, k\u00f6nnen wir m\u00f6glicherweise nicht reagieren oder verlieren direkt einen Teil der Daten, wenn eine gro\u00dfe Datenmenge aufgenommen wird. Echtzeitanalysen erm\u00f6glichen es uns, schnell zu arbeiten und schnell auf die Bed\u00fcrfnisse unserer Kunden zu reagieren. Sie erm\u00f6glichen es uns auch, einige Probleme zu vermeiden oder Risiken im Voraus herabzustufen.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI-Modelle erm\u00f6glichen es Maschinen, \u00fcberwachte Signale aus den Informationen selbst zu erfassen. Sie werden Probleme finden und l\u00f6sen, auch wenn sie ohne menschliche Hilfe lernen. Dies alles beruht auf Echtzeit-Analysen.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI hat noch einen weiteren entscheidenden Vorteil \u2013 sie generiert deutlich gr\u00f6\u00dfere Datenmengen. Dies ist auch besonders wichtig f\u00fcr Echtzeitanalysen.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI hat das Potenzial, medizinisches Fachpersonal in verschiedenen Aspekten der medizinischen Diagnose und Behandlung zu unterst\u00fctzen. Durch die Analyse umfangreicher medizinischer Daten und die Erkennung von Mustern k\u00f6nnen selbstlernende KI-Systeme wertvolle Erkenntnisse liefern, die den Diagnoseprozess unterst\u00fctzen. Dies kann zu genaueren und zeitnahen Diagnosen f\u00fchren und es Gesundheitsfachkr\u00e4ften erm\u00f6glichen, personalisierte Behandlungspl\u00e4ne f\u00fcr Patienten zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n Dar\u00fcber hinaus kann selbstlernende KI die Patientenversorgung und -\u00fcberwachung verbessern, indem sie Patientendaten kontinuierlich analysiert und Erkenntnisse in Echtzeit liefert. Dies kann medizinischem Fachpersonal dabei helfen, Anomalien zu erkennen, potenzielle Risiken zu identifizieren und fundierte Patientenmanagement- und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Die kontinuierliche Lernf\u00e4higkeit der selbstlernenden KI erm\u00f6glicht eine kontinuierliche Verbesserung ihrer Leistung, was im Laufe der Zeit zu einer h\u00f6heren Genauigkeit und Effizienz f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Integration selbstlernender KI im Gesundheitswesen nicht dazu gedacht ist, medizinisches Fachpersonal zu ersetzen. Vielmehr soll es ihr Fachwissen erweitern und Entscheidungsprozesse unterst\u00fctzen. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und medizinischem Fachpersonal kann zu einer effektiveren und effizienteren Gesundheitsversorgung f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n Selbstlernende KI treibt Fortschritte bei autonomen Fahrzeugen voran und verbessert Transport und Sicherheit erheblich. Durch die Nutzung von Echtzeit-Erfassungs- und Entscheidungsfunktionen; KI-Systeme k\u00f6nnen komplexe Verkehrsszenarien analysieren, Hindernisse erkennen und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen treffen, um die Sicherheit der Fahrg\u00e4ste zu gew\u00e4hrleisten. Diese selbstlernenden KI-Algorithmen lernen kontinuierlich aus ihren Erfahrungen auf der Stra\u00dfe und erm\u00f6glichen es ihnen, ihre Fahrleistung im Laufe der Zeit anzupassen und zu verbessern. Die Integration selbstlernender KI in autonome Fahrzeuge birgt das Potenzial, Unf\u00e4lle zu reduzieren, den Verkehrsfluss zu verbessern und die allgemeine Transporteffizienz zu verbessern. Die weit verbreitete Einf\u00fchrung autonomer Fahrzeuge wirft jedoch auch Bedenken hinsichtlich Vertrauen und Haftung auf. Die Ermittlung der Verantwortung bei einem Unfall mit autonomem Fahrzeug wird komplexer, wenn KI-Systeme beteiligt sind.<\/p>\n\n\n\n Im Finanz- und Bankensektor hat selbstlernende KI das Potenzial, die Betrugserkennung und das Risikomanagement zu ver\u00e4ndern. KI-Algorithmen k\u00f6nnen gro\u00dfe Mengen an Finanzdaten analysieren, Muster identifizieren, die auf betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten hinweisen, und Beh\u00f6rden in Echtzeit alarmieren. Diese Systeme k\u00f6nnen auch personalisierte Finanzempfehlungen bereitstellen und Einzelpersonen dabei helfen, fundierte Entscheidungen \u00fcber Investitionen, Ersparnisse und Finanzplanung zu treffen.<\/p>\n\n\n\n Der Einsatz selbstlernender KI im Finanz- und Bankwesen wirft jedoch Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz auf. Der Schutz sensibler Finanzinformationen vor Cyber-Bedrohungen und die Gew\u00e4hrleistung des Datenschutzes sind wichtige \u00dcberlegungen bei der Implementierung von KI-Systemen. Die richtige Balance zwischen Sicherheitsma\u00dfnahmen und dem Komfort und der Effizienz selbstlernender KI zu finden, ist eine zentrale Herausforderung in diesem Bereich.<\/p>\n\n\n\n Entwicklung Da selbstlernende KI immer weiter verbreitet ist, spielen ethische \u00dcberlegungen eine entscheidende Rolle bei ihrer Entwicklung und ihrem Einsatz. Ein gro\u00dfes Problem ist das Vorhandensein von Voreingenommenheit und Fairness in KI-Algorithmen. Wenn die Trainingsdaten, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, Verzerrungen enthalten, k\u00f6nnen diese Verzerrungen aufrechterhalten werden, was zu unfairen Ergebnissen f\u00fchrt. Um diese Probleme zu entsch\u00e4rfen, m\u00fcssen KI-Algorithmen unter Ber\u00fccksichtigung von Vielfalt, Inklusivit\u00e4t und Fairness entwickelt werden.<\/p>\n\n\n\n Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit sind ebenfalls wichtige ethische \u00dcberlegungen.<\/strong> KI-Systeme, die klare Erkl\u00e4rungen f\u00fcr ihre Entscheidungen und Handlungen liefern k\u00f6nnen, k\u00f6nnen Vertrauen aufbauen und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erleichtern. Die Entwicklung von Techniken zur Interpretation und zum Verst\u00e4ndnis der Entscheidungsprozesse selbstlernender KI-Algorithmen ist ein fortlaufendes Forschungsgebiet.<\/p>\n\n\n\n Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Gew\u00e4hrleistung von Rechenschaftspflicht und Verantwortung.<\/strong> Da KI-Systeme immer autonomer und selbstlernender werden, ist es von entscheidender Bedeutung, Mechanismen zu etablieren, um Entwickler, Organisationen und KI-Systeme selbst f\u00fcr ihre Handlungen zur Rechenschaft zu ziehen. Dazu geh\u00f6rt die Entwicklung regulatorischer Rahmenbedingungen, Standards und Richtlinien f\u00fcr die ethische Entwicklung und Nutzung selbstlernender KI.<\/p>\n\n\n\n Das Aufkommen selbstlernender KI-Systeme l\u00e4utet eine neue \u00c4ra des technologischen Fortschritts ein. Vom Gesundheitswesen \u00fcber autonome Fahrzeuge bis hin zu Finanzen und Cybersicherheit birgt selbstlernende KI ein enormes Potenzial. Es stellt jedoch auch ethische Herausforderungen dar, die sorgf\u00e4ltig angegangen werden m\u00fcssen, um eine verantwortungsvolle und vorteilhafte Integration der KI in die Gesellschaft sicherzustellen. Indem wir diese Herausforderungen angehen und die Leistungsf\u00e4higkeit der selbstlernenden KI nutzen, k\u00f6nnen wir den Weg f\u00fcr eine Zukunft ebnen, in der intelligente Systeme mit Menschen zusammenarbeiten, die Entscheidungsfindung verbessern und neue M\u00f6glichkeiten im \u201eSelbstzeitalter\u201c schaffen.<\/p>\n\n\n\nSelbstlernende KI verstehen<\/h2>\n\n\n\n
Verst\u00e4rkungslernen und Autonomie<\/h3>\n\n\n\n
Selbstlernendes KI-Programm<\/h3>\n\n\n\n
Was sind die Arten von selbstlernender KI?<\/h2>\n\n\n\n
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Was sind die Vorteile des Selbststudiums f\u00fcr Echtzeit-Analytik?<\/h2>\n\n\n\n
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Selbstlernende KI im Gesundheitswesen<\/h2>\n\n\n\n
Selbstlernende KI im autonomen Fahren<\/h2>\n\n\n\n
Selbstlernende KI im Finanz- und Bankwesen<\/h2>\n\n\n\n
Ethische \u00dcberlegungen zur selbstlernenden KI<\/h2>\n\n\n\n
Fazit<\/h2>\n\n\n\n