Pfeffer / © 2018 Witz Schut exklusiv für Interessante Technik | wissenschaft-x.com
Künstliche Intelligenz KI, die einst nur in der Science-Fiction vorhanden war, ist heute eine wissenschaftliche Realität, die sich in jeder Branche manifestiert. Sie wirft Fragen auf, die uns fragen lassen, wie wir die Möglichkeiten der KI für unsere Organisation, Institution, Heimat,oder Stadt. Aber was meinen wir wirklich, wenn wir über KI sprechen?
Im Allgemeinen ist KI ein weites Feld der Wissenschaft, das viel mehr als nur Informatik umfasst. KI umfasst auch Psychologie, Philosophie, Linguistik und andere Bereiche. Wie verbinden sich diese Disziplinen miteinander?
KI ist ein tiefes Thema und erfordert ein ebenso tiefes Verständnis jedes seiner Aspekte sowie das Kennenlernen der Terminologie, bevor wir in den Pool springen, tiefer zu gehen, es zu unterstützen oder zu verurteilen.
Beginnen wir also mit den Grundlagen und erweitern wir unser Wissen mit der Reihe Interessante Technik | wissenschaft-x.com, um tief in das Wissen und Verständnis der künstlichen Intelligenz einzudringen.
A Whitepaper vom Kompetenzzentrum für künstliche Intelligenz Deloitte in den Niederlanden werden die vielen verschiedenen Gesichter der künstlichen Intelligenz erklärt und wie die verschiedenen von uns verwendeten KI-Begriffe zusammenhängen und sich voneinander unterscheiden.
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Robotik und intelligente Maschinen sind Teil der Terminologie, die wir häufig in Schlagzeilen sehen und die Teil unserer täglichen Gespräche geworden sind. Schauen wir uns diese genauer an.
Künstliche Intelligenz KI
Künstliche Intelligenz ist eine wunderbare Mischung aus Informatik, Philosophie, Psychologie, Linguistik und anderen Bereichen. Wenn diese Disziplinen zusammengestellt und in Software und Hardware eingebettet sind, können sie zur Ausführung von Aufgaben verwendet werden, die normalerweise bestimmte Aufgaben erfordernGrad der menschlichen Intelligenz.
"KI ist die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme." - Alan Turing
Ein KI-System ist in der Lage, maschinelles Lernen und andere Big-Data-Analysemethoden zu kombinieren und zu nutzen, um menschlichem Denken zu ähneln und komplexe Probleme mit einem sehr hohen Maß an Intelligenz und einer super hohen Geschwindigkeit zu lösen, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht.
KI kann in schmale und allgemeine KI unterteilt werden. Derzeit ist jede vorhandene KI schmale KI, was bedeutet, dass sie nur das tun kann, wofür sie entwickelt wurde.
Schmale AIs können die Aufgaben, für die sie ausgeführt wurden, besser als Menschen. Dazu gehören Gesichtserkennung, Schachcomputer, Kalkül und Übersetzung. Grundsätzlich bedeutet schmale AI, dass ein bestimmter Algorithmus entworfen werden muss, um die einzelnen Aufgaben zu lösenProblem.
Andererseits und laut Deloitte ist die allgemeine KI der heilige Gral der KI; ein einziges System, das jedes bestehende Problem kennenlernen und es dann lösen kann.
Das Konzept der Intelligenz bezieht sich daher auf die Fähigkeit zu planen, zu argumentieren und zu lernen, um später eine Wahrnehmung von Wissen zu spüren und aufzubauen, die es dem Menschen oder der Maschine ermöglicht, in natürlicher Sprache zu kommunizieren.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist der Prozess, mit dem ein Computer Bedeutung und Wert aus großen Datenmengen analysiert und extrahiert. Algorithmen lernen, bestimmte Muster zu identifizieren, z. B. das Auftreten bestimmter Wörter oder die Kombination von Wörtern.
Ein Algorithmus kann trainiert werden, um bestimmte Bilder in Bildersammlungen zu identifizieren, Sprache in Text umzuwandeln, Handschrift in strukturierte Daten umzuwandeln usw. Diese Beispiele würden beschriftete Trainingssätze erfordern.
Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen nicht verstehen kann, wofür er trainiert wurde.
Zum Beispiel kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen trainiert werden, um Spam zu identifizieren. Er weiß oder versteht jedoch nicht, was Spam ist oder warum es wichtig ist, ihn zu identifizieren.
Maschinelles Lernen ist die Grundlage von KI-Systemen. Algorithmen für maschinelles Lernen sind jedoch nicht so intelligent wie in der KI-Definition. Sie sehen einfach intelligent aus.
Kognitive Analytik
Kognitive Analytik befasst sich mit kognitivem Verhalten, das mit Denken verbunden ist. Was ist Denken? Denken in dem Prozess, der es einer Entität, die dieser Mensch oder diese Maschine ist, ermöglicht, Informationen aus Beobachtungen zu erhalten, aus den Beobachtungen zu lernen und schließlich die Ergebnisse zu kommunizieren.
Als Teilmenge der KI analysiert ein kognitives System eine große Datenmenge und wählt dann Informationen aus unstrukturierten Daten aus und extrahiert sie, indem Konzepte und Beziehungen in eine Wissensbasis extrahiert werden. Die Beziehungen können mithilfe der Natural Language Processing NPL aus den Informationen extrahiert werden.
Die Summe der unstrukturierten Daten macht 80 Prozent aller Unternehmensdaten aus. Diese Daten entsprechen nicht den herkömmlichen Datenmodellen und eignen sich nicht für eine relationale Mainstream-Datenbank.
Verschiedene Arten von unstrukturierten Daten umfassen Bilder, Sensordaten, Server-, Website- und Anwendungsprotokolle, Textdateien und Dokumente, Videodateien, Audiodateien, E-Mails und Social Media-Daten.
Durch die Interaktion mit Menschen lernen und verbessern sich kognitive Systeme im Laufe der Zeit. Das Feedback des Gesprächspartners und die Beobachtung der Interaktion zweier Menschen helfen kognitiven Systemen auch bei ihrem Lernprozess. Die Fähigkeit, den Kontext zu verwenden, ermöglicht es kognitiven Analysesystemen, aus der Sprache auf die Bedeutung zu schließen.
Auf diese Weise kann ein Chatbot einen gesamten Gesprächsverlauf berücksichtigen, um zu schließen, wer die Person ist, auf die sich ein Wort wie "er" oder "sie" bezieht.
Ein Cognitive Analytics-System findet die Antwort auf die spezifische Frage, die Sie gestellt haben, indem es alle Daten durchsucht. Die Informationen werden für Business Intelligence- BI und Analytics-Anwendungen verwendet.
Robotik
Roboter sind Maschinen, die in ihrer einfachsten Form so programmiert sind, dass sie einfache Aufgaben ausführen, indem sie Schritt für Schritt Anweisungen in Montagelinien und Fertigungsbetrieben befolgen. Oder sie können fortschrittliche Robotikkreationen sein, die in Form unbemannter autonomer Fahrzeuge geformt sindUAV, Drohnen, Chatbots, intelligente Assistenten oder soziale Roboter, um nur einige zu nennen.
Intelligente Roboter und andere Prozessautomatisierungsanwendungen verwenden KI, um betriebsbereit zu sein. Ihre Funktionsfähigkeit hängt vom Grad der Intelligenz ab, die in den Roboter eingebettet ist.
Robotik kombiniert Hardware mit intelligenter Software, die mit Daten betrieben wird, um eine Aufgabe auszuführen, die ein bestimmtes Maß an Intelligenz erfordert. Dies kann von der Ausrichtung über die Bewegung bis zur Interaktion mit anderen Robotern reichen - sogenannte Maschine-zu-Maschine-Interaktion oder M2M - und Interaktionmit Menschen, wie es bei sozialen Robotern der Fall ist und intelligente Assistenten.
Intelligente Maschinen
Wenn wir über eine intelligente Maschine sprechen, sprechen wir über Autonomie. Intelligente Maschinen können als Systeme definiert werden, die so konzipiert sind, dass sie selbst Entscheidungen treffen können, ohne dass menschliche Eingaben erforderlich sind. Autonome Fahrzeuge der Stufe 5 fallen in diese Kategorie.
Cognitive Analytics-Systeme, Roboter oder andere Arten von KI können zu dieser Kategorie gehören, sofern sie Autonomie aufweisen.
Cognitive Systems lernt proaktiv mehr Fakten aus der Interaktion mit Menschen, dem Stellen von Fragen und dem Überprüfen der verfügbaren Daten. Ein Cognitive System arbeitet mit Kunden zusammen und teilt die Meinung in den sozialen Medien des Unternehmens.
Wenn ein kognitives System zu einer intelligenten Maschine wird, können sie sich auf Bereiche spezialisieren, in denen sie relevantere Informationen schneller bereitstellen als nicht spezialisierte.
Deloittes Little AIME möchte dich treffen
Hier kommt die Belohnung. Dies kann getan werden, wenn alle oben genannten Punkte angewendet werden. Deloitte hat ein eigenes kleines ZIEL erstellt. Wenn Sie sich umdrehen, wird Sie dieses grüne Auge immer noch beobachten. Treffen Sie das kühle grüne Auge von AIME.
Wenn künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und kognitive Analytik zusammengefügt werden, werden Dinge wie Little AIME geboren. In Zukunft werden wir mehr kleine Roboter wie diesen sehen.
AIME ist ein selbstgebauter Roboter, der vom niederländischen Kompetenzzentrum für künstliche Intelligenz AICE entwickelt wurde. Little AIME kann Menschen willkommen heißen und erkennen, die menschliche Stimmung nachahmen und KI-bezogene Spiele spielen. Little AIME kann Objekte erkennen und Ihnen sagen, was sie sindDieses grüne Auge sieht sogar bezaubernd aus!