{"id":3020,"date":"2023-01-19T15:11:14","date_gmt":"2023-01-19T15:11:14","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=3020"},"modified":"2023-02-27T02:50:38","modified_gmt":"2023-02-27T02:50:38","slug":"most-advanced-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/informationen\/most-advanced-ai.html","title":{"rendered":"Von einfachen Algorithmen bis zur fortschrittlichsten KI"},"content":{"rendered":"

Ob Sie es glauben oder nicht, den intelligenten Roboter, den Sie in den Filmen sehen, gibt es wirklich. Auch wenn es wie Science-Fiction klingt, arbeiten Wissenschaftler seit Jahren an der Entwicklung fortschrittlicher K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI). Und heute sieht es sehr vielversprechend aus: KI wird durch Algorithmen und maschinelle Lerntechniken zur Realit\u00e4t. Sie arbeitet daran, Krankheiten zu diagnostizieren und Bilder zu verstehen. Bevor wir \u00fcber die fortschrittlichste KI sprechen, die wir heute haben, sollten wir uns ansehen, wie es dazu kam.<\/p>\n\n\n\n

Der Aufstieg des maschinellen Lernens<\/h2>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Der Begriff \"maschinelles Lernen\" wurde 1959 gepr\u00e4gt, aber das Konzept geht auf die Zeit vor der Erfindung von Computern zur\u00fcck, als Wissenschaftler versuchten, Maschinen zu bauen, die Entscheidungen treffen und Aufgaben ausf\u00fchren k\u00f6nnen, ohne explizit programmiert zu werden.<\/p>\n\n\n\n

Forscher arbeiten schon seit Jahrzehnten an maschinellem Lernen. Heute ist es eines der hei\u00dfesten Felder der KI. Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen aus Erfahrungen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, ohne dass ihnen jemand sagen muss, wie sie das tun sollen.<\/p>\n\n\n\n

Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, die als Vorhersagemodelle funktionieren<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen wie Amazon, Netflix oder Google verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um das Verhalten von Nutzern auf der Grundlage fr\u00fcherer Aktionen vorherzusagen (und somit Empfehlungen zu geben). Diese Algorithmen haben auch komplexe Probleme wie Bilderkennung, automatische \u00dcbersetzung oder das Spielen von Spielen gel\u00f6st.<\/p>\n\n\n\n

KI und Robotik<\/h2>\n\n\n\n

KI und Robotik<\/a> sind zwei verschiedene Dinge. KI ist die Intelligenz eines Computers, w\u00e4hrend Robotik die Verwendung von Computern zum Bau von Maschinen ist. KI bezieht sich auf virtuelle und physische k\u00fcnstliche Intelligenzsysteme, die wie Menschen denken und handeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Der Roboter ist ein Automat, der durch Sensoren, programmierte Anweisungen oder Fernbedienungsger\u00e4te gesteuert wird und automatisch menschen\u00e4hnliche Aufgaben oder Funktionen ausf\u00fchrt. Die Idee, intelligente Roboter zu bauen, gibt es schon seit der griechischen Mythologie (Atlas). Moderne Versuche, sie zu bauen, begannen jedoch in den sp\u00e4ten 1950er Jahren mit der Finanzierung durch die US-Regierung im Rahmen des \"Project Cybersyn\" w\u00e4hrend der Regierung von Pr\u00e4sident Nixon, das auf milit\u00e4rische Anwendungen wie unbemannte Waffensysteme abzielte.<\/p>\n\n\n\n

KI ist zu einem beliebten Thema in den Medien geworden. In vielen Nachrichten wird dar\u00fcber berichtet, wie man mithilfe von KI Roboter erschaffen kann, die intelligenter sind als Menschen. Das ist zwar durchaus m\u00f6glich, aber die meisten Technologien, die derzeit f\u00fcr KI-Anwendungen eingesetzt werden, konzentrieren sich darauf, Computer effizienter bei der Ausf\u00fchrung von Aufgaben zu machen, anstatt etwas zu schaffen, das wie wir denken kann.<\/p>\n\n\n\n

Der Aufstieg des Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, d.h. die F\u00e4higkeit von Computersystemen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Entwicklung begann in den 1950er Jahren, als der Informatiker John McCarthy eine Arbeit dar\u00fcber ver\u00f6ffentlichte, wie man Computern das Schachspielen beibringen kann. Im Jahr 1958 schuf Arthur Samuel eines der ersten selbstlernenden Programme, indem er sein Wissen mit Verst\u00e4rkungslernen kombinierte - bei dem ein Algorithmus durch Versuch und Irrtum lernt.<\/p>\n\n\n\n

1959 gr\u00fcndeten Marvin Minsky und Seymour Papert ihr Artificial Intelligence Laboratory am MIT (Massachusetts Institute of Technology). Sie arbeiteten an zwei Projekten: Roboterarme, die durch neuronale Netze gesteuert wurden, und Programme, die Probleme durch logisches Denken l\u00f6sen sollten. Das Labor brachte viele weitere bahnbrechende Projekte hervor, darunter Shakey - ein mobiler Roboter, der mit Hilfe von Techniken der k\u00fcnstlichen Intelligenz wie Pfadplanung (er entscheidet, wohin er sich bewegen soll) und Objekterkennung (er identifiziert Objekte in seiner Umgebung) selbst\u00e4ndig denken konnte. Damit waren wir der Entwicklung von Maschinen, die wie Menschen sehen k\u00f6nnen, einen Schritt n\u00e4her gekommen!<\/p>\n\n\n\n

Fortschritte bei der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/h2>\n\n\n\n

Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP) ist die F\u00e4higkeit einer Maschine, menschliche Sprache zu verstehen, und ist ein Teilbereich der KI. Fortgeschrittenes NLP wird durch Deep Learning erreicht, das es einem Computer erm\u00f6glicht, aus Daten zu lernen und selbst\u00e4ndig Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning hat den Bereich NLP seit seinen Anf\u00e4ngen im Jahr 2014 mit Googles AlphaGo-Programm, das Lee Sedol bei Go, einem alten chinesischen Brettspiel, besiegte, enorm vorangebracht. Heutzutage k\u00f6nnen Sie Ihr Telefon als Dolmetscher einsetzen, indem Sie es Fremdsprachen \u00fcbersetzen lassen oder Sprachnachrichten \u00fcber WhatsApp mit Hilfe von Spracherkennungstechnologie versenden.<\/p>\n\n\n\n

Dank Deep Learning haben wir au\u00dferdem Maschinen, die das Wetter besser vorhersagen k\u00f6nnen als Meteorologen. Es hilft Blinden, wieder sehen zu k\u00f6nnen, und unterst\u00fctzt Doktoranden beim Lesen von Forschungsarbeiten - alles Dinge, die fr\u00fcher ohne menschliches Zutun als undurchf\u00fchrbar galten!<\/p>\n\n\n\n

Fortschritte bei der Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n

Die Fortschritte in der Computer Vision sind enorm. Computer Vision ist die Wissenschaft und Technologie von Maschinen, die sehen k\u00f6nnen. Sie wird in der Robotik, bei fahrerlosen Autos und vielen anderen Anwendungen eingesetzt. Obwohl es diesen Bereich schon fast so lange gibt wie Computer, hat er erst vor kurzem dank Deep Learning und Faltungsneuronaler Netze (CNNs) gro\u00dfe Wellen geschlagen.<\/p>\n\n\n\n

Der erste Durchbruch war die Entwicklung von CNNs durch Yann LeCun im Jahr 1998 f\u00fcr Aufgaben der Handschrifterkennung. Diese Netzwerke waren bei der Erkennung handgeschriebener Ziffern viel effektiver als fr\u00fchere Methoden. Da sie besser verallgemeinern konnten, als jeweils nur ein bestimmtes Beispiel zu betrachten, lernten sie auf der Grundlage fr\u00fcherer Beispiele, die sie gesehen hatten, wie alles aussah - selbst wenn diese Bilder nicht genau gleich waren! Das gab den Menschen Hoffnung, dass Computer nach \u00e4hnlichen Prinzipien trainiert werden k\u00f6nnten, wie Menschen neue Dinge lernen: durch Erfahrung im Laufe der Zeit mit vielen verschiedenen Beispielen und nicht nur durch Auswendiglernen aus einer Quelle.<\/p>\n\n\n\n

Fortschritte bei generativen Modellen<\/h2>\n\n\n\n

Generative Modelle sind Algorithmen des maschinellen Lernens, die sich auf die Erstellung neuer Daten aus vorhandenen Daten konzentrieren. Als eine der einfachsten Arten von generativen Modellen k\u00f6nnen Sie diese verwenden, um neue Bilder, T\u00f6ne oder sogar Text zu erstellen. Wenn Sie z.B. ein Bild erstellen m\u00f6chten, das wie das Bild einer anderen Person aussieht, aber keine Kopie davon ist (z.B. wenn Sie ein Bild erstellen m\u00f6chten, das wie ein Gem\u00e4lde aussieht). Dann k\u00f6nnten Sie ein generatives Modell verwenden, um das Modell mit zuf\u00e4llig generierten Bildern zu trainieren und dann diese Informationen nutzen, um realistischere Bilder zu erzeugen.<\/p>\n\n\n\n

Das Gleiche gilt f\u00fcr die Generierung anderer Medientypen: Wenn Sie Ihren Song haben wollen, ohne dass ihn jemand anderes zuerst aufnimmt (oder ohne ihm Lizenzgeb\u00fchren zu zahlen!). Dann m\u00fcssen Sie nur Ihr eigenes KI-System auf bestehende Songs trainieren, damit es wei\u00df, wie sie zusammen und einzeln gespielt klingen - und voila! Sie haben nun eine originelle Melodie, die von k\u00fcnstlicher Intelligenz komponiert wurde.<\/p>\n\n\n\n

Die Auswirkungen der fortschrittlichsten KI<\/h2>\n\n\n
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\"Diese
Diese fortschrittlichste KI kann unser Leben in vielerlei Hinsicht beeinflussen<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Die Auswirkungen dieser fortschrittlichsten KI sind bereits in vielen Branchen zu sp\u00fcren. KI macht unser Leben einfacher, indem sie Aufgaben und Prozesse automatisiert, aber sie ver\u00e4ndert auch, wie wir leben und arbeiten. Sehen wir uns ein paar Beispiele an:<\/p>\n\n\n\n

  • Selbstfahrende Autos sind schon seit einiger Zeit in den Nachrichten, aber wussten Sie, dass es sie bereits gibt? Das Unternehmen Waymo von Google betreibt derzeit selbstfahrende Taxis in Arizona. Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten lesen oder fernsehen, w\u00e4hrend Sie zur Arbeit pendeln!<\/li>
  • Auch die medizinische Diagnostik ist auf dem Vormarsch, dank maschineller Lernalgorithmen, die auf der Grundlage Ihrer Symptome und genetischen Daten Krankheiten vorhersagen k\u00f6nnen. Dies k\u00f6nnte bedeuten, dass Krebs und andere Krankheiten fr\u00fcher erkannt werden und weltweit Leben gerettet werden.<\/li>
  • Die Spracherkennung hat sich in den letzten zehn Jahren dank der Fortschritte bei Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzwerken - die von Google Assistant (und Siri) verwendet werden - enorm verbessert. Die Geschwindigkeit, mit der sich diese Technologie verbessert, ist vielleicht sogar h\u00f6her als bei der Bilderkennung!<\/li>
  • Chatbots sind ein weiteres Beispiel f\u00fcr KI in Aktion. Sie haben es Unternehmen erm\u00f6glicht, ihre Kunden \u00fcber Messaging-Apps wie Facebook Messenger und WhatsApp einfacher und effizienter zu erreichen. Wir erleben auch den Aufstieg von Chatbot-basierten pers\u00f6nlichen Assistenten wie Alexa (Amazon Echo), Siri (Apple HomePod) und Google Assistant.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Dies sind nur einige Beispiele daf\u00fcr, wie KI unser Leben im letzten Jahrzehnt verbessert hat. Wie Sie sehen k\u00f6nnen, verbessert sie bereits viele Dinge und hilft den Menschen, Zeit, Geld und M\u00fche zu sparen.<\/p>\n\n\n\n

    Die Herausforderungen der KI<\/h2>\n\n\n\n

    KI ist kein Allheilmittel. Es hat einige aufregende Fortschritte in der KI gegeben, aber es gibt auch ernsthafte Herausforderungen, die angegangen werden m\u00fcssen. KI ist nicht perfekt und kann zum Guten oder zum B\u00f6sen eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

    KI kann voreingenommen sein: Wir haben gesehen, wie KI-Systeme rassistische Vorurteile von ihren menschlichen Sch\u00f6pfern erlernt haben, und Polizeidienststellen verwenden dieselben Systeme, um vorherzusagen, wer in Zukunft Verbrechen begehen wird. Nehmen wir an, ein System wird mit einer Reihe von Werten programmiert (wie die, die mit Rassismus in Verbindung gebracht werden). In diesem Fall k\u00f6nnte es uns auf einen sehr gef\u00e4hrlichen Weg f\u00fchren, auf dem wir eine autorit\u00e4re Gesellschaft schaffen, in der Menschen, die nicht in dieses enge Weltbild passen, aufgrund ihrer Rasse oder ihrer vermeintlichen ethnischen Zugeh\u00f6rigkeit ausgegrenzt und diskriminiert werden.<\/p>\n\n\n\n

    KI kann gehackt werden: Wie bei jedem anderen Computerprogramm k\u00f6nnte jemand versuchen, Ihr KI-System zu hacken, um es dazu zu bringen, etwas Unbeabsichtigtes zu tun - z.B. sich f\u00fcr Sie auszugeben! Stellen Sie sich vor, jemand k\u00f6nnte sich in einen Ihrer Assistenten einhacken und jeden, der ihn anruft, davon \u00fcberzeugen. Sie w\u00fcrden direkt mit Ihnen sprechen und nicht mit einem weiteren Callcenter-Mitarbeiter eines Drittanbieters (Sie wissen nur zu gut, wie \u00e4rgerlich diese Erfahrung w\u00e4re!).<\/p>\n\n\n\n

    Die Zukunft der KI<\/h2>\n\n\n\n

    Die KI steckt noch in den Kinderschuhen, aber sie hat bereits Auswirkungen auf unser Leben. Da wir weiterhin neue Techniken zur Entwicklung von KI entwickeln und diese in immer mehr Bereiche unseres Lebens integrieren, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass diese Technologie unser Leben und unsere Arbeit auf noch mehr Arten ver\u00e4ndern wird.<\/p>\n\n\n\n

    In Zukunft k\u00f6nnte KI sowohl im Privat- als auch im Berufsleben immer wichtiger werden. Zum Beispiel:<\/p>\n\n\n\n

    • Sie k\u00f6nnten Ihre Smart Glasses verwenden, um eine Restaurantkarte oder eine Reisebrosch\u00fcre anzusehen, w\u00e4hrend Sie mit einem Freund zu Mittag essen, ohne dass dieser sie erst ausdrucken muss, damit er sie lesen kann (oder wenn er sie nicht in Papierform haben m\u00f6chte).<\/li>
    • Ihr Auto k\u00f6nnte sich selbst fahren, wenn Sie in der Hauptverkehrszeit auf der Autobahn unterwegs sind, damit jeder so effizient wie m\u00f6glich durch den Verkehr kommt.<\/li>
    • Ihr K\u00fchlschrank kann Lebensmittel f\u00fcr Sie bestellen, wenn Ihnen die frischen Lebensmittel ausgehen, wenn Sie nicht einkaufen k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Fazit<\/h2>\n\n\n\n

      Sie fragen sich vielleicht, ob die fortschrittlichsten KI-Systeme echte Intelligenz erreichen werden. Auch wenn dies noch eine offene Frage ist, so scheint es doch, dass die Forscher in den letzten Jahren gro\u00dfe Fortschritte gemacht haben. <\/p>\n\n\n\n

      Die KI-Revolution ist noch lange nicht vorbei. Die KI hat zwar beeindruckende Fortschritte gemacht, aber es bleibt noch viel zu tun, wenn wir wollen, dass diese Systeme dem menschlichen Verstand wirklich ebenb\u00fcrtig sind. Diese Revolution hat gerade erst begonnen, und es bleibt abzuwarten, wie weit dieses Feld gehen wird. Aber eines scheint schon jetzt sicher: Wir stehen an der Schwelle zu einer KI-gest\u00fctzten Zukunft, und Sie wollen nicht zur\u00fcckbleiben.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Ob Sie es glauben oder nicht, der intelligente Roboter, den Sie in den Filmen sehen, existiert tats\u00e4chlich. Auch wenn es wie Science-Fiction klingt, arbeiten Wissenschaftler seit Jahren an der Entwicklung fortschrittlicher k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Und heute sieht es sehr vielversprechend aus: KI wird durch Algorithmen und maschinelle Lerntechniken zur Realit\u00e4t. Sie arbeitet daran, Krankheiten zu diagnostizieren [...]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3075,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[48,68,59,71,43],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3020"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3020"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3020\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3075"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3020"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3020"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3020"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}