Neue Technologien: Künstliche Intelligenz prägt jede Branche

Künstliche Intelligenz ist der Eckpfeiler neuer Technologien

Die industrielle Modernisierung hängt stark von neuen Technologien ab. Diese Technologien, wie etwa künstliche Intelligenz, haben große Auswirkungen auf die Fertigungs-, Energie- und Transportbranche. Unternehmen verwandeln sich durch neue Technologien in eine digitale Umgebung. Jedes Mal, wenn das Wort „Technologie“ verwendet wird, wird immer etwas Neues entwickelt oder eingesetzt, das der Organisation zugute kommen kann.

Vor ein paar Jahren hätte niemand gedacht, dass neue Technologien bald unser Leben übernehmen würden. Die rasante Entwicklung der Benutzer hat die Bedürfnisse und Erwartungen des Geschäftsökosystems an die Echtzeitinteraktion mit diesen Anwendungen beeinflusst. Diese technologischen Fortschritte haben die Art und Weise, wie wir auf globale Probleme reagieren, stark beeinflusst. Diese neuen Technologien können das Leben der Menschen verbessern, den Verlauf der internationalen Wirtschaft verändern und die Lebensqualität heutiger und künftiger Generationen verbessern.

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Allgemeinen ist künstliche Intelligenz die Aktivität, Computersysteme zu schaffen, die intelligente Entscheidungen auf der Grundlage des Kontexts und nicht auf der Grundlage direkter Eingaben treffen können. Es ist wichtig zu verstehen, dass ein KI-System immer den Regeln folgt, für deren Spiel es programmiert wurde, wie zum Beispiel ein Computer, der Schach spielt. Während viele Menschen dies heute nicht als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen würden, genügt es der Beschreibung eines Systems mit Regeln für die Entscheidungsfindung und die Schätzung von Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage der Handlungen eines Gegners.

Die industrielle Modernisierung hängt stark von neuen Technologien ab.

Heutzutage wird künstliche Intelligenz immer beliebter, da die Fähigkeiten den Wahrnehmungsfähigkeiten immer näher kommen. Dieses Dilemma ergibt sich aus verschiedenen Trends, die grundlegende Elemente sind, die Unternehmen benötigen, um künstliche Intelligenz in ihre Strategien einzubeziehen.

Was ist die aufstrebendste Technologie?

Der Begriff „emerging technology“ wird oft zur Beschreibung einer neuen Technologie verwendet, kann sich aber auch auf die Weiterentwicklung bestehender Technologien beziehen. Seine Bedeutung kann leicht variieren, wenn es in verschiedenen Kontexten wie Medien, Wirtschaft, Wissenschaft oder Bildung verwendet wird.

PwC hat mehr als 250 davon untersucht, um herauszufinden, welche neuen Technologien branchenübergreifend den größten Einfluss auf das Geschäft haben werden. Die Technologien mit dem größten Potenzial werden auf acht Basistechnologien reduziert. Dazu gehören Robotik, 3D-Druck, Blockchain, Drohnen, Augmented Reality (AR), künstliche Intelligenz (KI), Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und das Internet der Dinge (IoT).

„Unternehmen in allen Branchen nutzen künstliche Intelligenz (KI) oder planen, in sie zu investieren. Künstliche Intelligenz verbessert industrielle Prozesse und macht Maschinen „intelligent“. und Unternehmen. Da der Markt für künstliche Intelligenz wächst, sollten Führungskräfte verstehen, wie sich diese Technologie auf ihre Unternehmensstrategien auswirken wird Acht davon entwickeln sich immer noch weiter und hinterlassen auch heute noch ihre Spuren. Einige, wie etwa künstliche Intelligenz, sind für alle Geschäftsarten von entscheidender Bedeutung. Andere, wie der 3D-Druck, konzentrieren sich auf bestimmte Branchen, einschließlich der Fertigung. Gleichzeitig beobachten wir eine weitere große Veränderung: die revolutionäre Art und Weise, wie diese Technologien kombiniert werden.

Die Pandemie beschleunigt die Einführung neuer Technologien

Während es andere neue Technologien wie Quantencomputer und Nanotechnologie gibt, gibt es im Wesentlichen acht neue Technologien, die in den nächsten fünf Jahren weiterhin die bedeutendsten und praktischsten Auswirkungen haben werden. Die Art und Weise, wie sie zusammenarbeiten, um diese Wirkung zu erzielen, wird jedoch unterschiedlich sein.

Ist künstliche Intelligenz eine aufstrebende Technologie?

In fast allen Bereichen wird künstliche Intelligenz den zukünftigen Lebensstil der Menschen beeinflussen. Es hat sich zu einem wichtigen Treiber neuer Technologien wie Big Data, Robotik und dem Internet der Dinge entwickelt und wird dies auch in absehbarer Zukunft tun. Die Antwort lautet also: Ja. Künstliche Intelligenz ist eine aufstrebende Technologie.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Zukunftstechnologie

Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, völlig verändern. Es hilft uns in vielerlei Hinsicht, produktiver zu sein und spart viel Zeit bei der Erledigung einfacher, sich wiederholender Aufgaben zu Hause und bei der Arbeit.

Zum Beispiel können wir jetzt einen Roboterstaubsauger für die Reinigung unserer Böden einrichten und so Zeit und Energie sparen. Mithilfe künstlicher Intelligenz kann der Saugroboter Oberflächen effektiv reinigen und dabei Kollisionen mit Hindernissen vermeiden.

Dank des Fortschritts und der künstlichen Intelligenz wird auch die Notwendigkeit von Doppelarbeit beseitigt. Indem sie das Risiko menschlichen Versagens eliminieren, werden selbstfahrende Autos uns von der Last des Fahrens entlasten und möglicherweise die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls verringern.

Künstliche Intelligenz reduziert nicht nur repetitive Arbeit und steigert die Produktivität der Mitarbeiter, sondern hat auch die Fähigkeit, schnelle Entscheidungen zu treffen, und hat das Potenzial, viele Branchen zu verändern. Da künstliche Intelligenz immer stärker in unserem täglichen Leben verankert ist, müssen wir die notwendigen Vorkehrungen treffen, um ethischen und Sicherheitsproblemen vorzubeugen.

Top Emerging Technologies in Artificial Intelligence

Aufgrund ihrer langen Geschichte in der Popkultur und prominenten Beispielen im Verbraucherbereich ist die Sicht vieler Menschen auf KI verzerrt oder eingeschränkt. Während intelligente Chatbots und Schnittstellen in natürlicher Sprache sicherlich Teil des KI-Ökosystems sind, sind sie derzeit eine der am wenigsten verbreiteten Methoden, mit denen Unternehmen neue KI einsetzen.

Es überrascht nicht, dass die Spitzentechnologie des Internets der Dinge oft mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht wird. Die Komplexität von IoT-Systemen erfordert naturgemäß ein gewisses Maß an Automatisierung und E-Learning. Während kleinere IoT-Implementierungen einige Vorteile bringen können, können größere Systeme KI als Teil der Lösung nutzen.

Künstliche Intelligenz ist zu einem wichtigen Treiber für neue Technologien wie Big Data, Robotik und das Internet der Dinge geworden.

Beispiele für Technologien der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, große Datensätze ohne explizite Schulung zu interpretieren. Technologie des maschinellen Lernens kann Geschäftsentscheidungen unterstützen, wenn statistische Modelle und Algorithmen für die Datenanalyse verwendet werden. Unternehmen investieren stark in diesen Bereich, um vom Einsatz maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen zu profitieren.

Das Gesundheitswesen und die Medizinbranche benötigen Algorithmen für maschinelles Lernen, um Patientendaten für die Vorhersage von Krankheiten und eine wirksame Behandlung zu analysieren. Maschinelles Lernen ist für die Banken- und Finanzbranche von entscheidender Bedeutung, um Kundendaten zu analysieren, Kundeninvestitionen zu erkennen und zu empfehlen sowie Risiken und Betrug zu reduzieren. Einzelhändler nutzen maschinelles Lernen, um Kundendaten zu analysieren und sich ändernde Verbraucherpräferenzen und -verhalten vorherzusagen.

Virtuelle Assistenten: Der Einsatz virtueller Agenten durch Lehrdesigner hat deutlich zugenommen. Computerprogramme, die mit Menschen kommunizieren, werden virtuelle Agenten genannt. Web- und mobile Anwendungen nutzen Chatbots als Kundendienstmitarbeiter, um mit Menschen zu kommunizieren und auf ihre Anfragen zu antworten.

Amazons Alexa und Google Assistant erleichtern die Planung von Besprechungen und das Einkaufen. Virtuelle Assistenten erfüllen ähnliche Funktionen wie verbale Assistenten, indem sie sich an Ihren Vorlieben und Entscheidungen orientieren. IBM Watson kann häufig auftretende Kundendienstanfragen auf unterschiedliche Weise verstehen. Virtuelle Assistenten funktionieren wie Software as a Service.

Spracherkennung: Ein weiterer wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz ist die Spracherkennung, die gesprochene Sprache in eine Form umwandelt, die Computer nutzen und verstehen können. Die Brücke zwischen menschlicher und Computerinteraktion ist die Spracherkennung. Die Technologie kann menschliche Sprache in mehreren Sprachen übersetzen und erkennen. Ein berühmtes Beispiel für Spracherkennung ist Siri auf dem iPhone.

Deep Learning: Ein weiterer Bereich der künstlichen Intelligenz, der auf künstliche neuronale Netze setzt, ist Deep Learning. Dieser Ansatz ermutigt Computer und andere Geräte, genau wie Menschen durch praktisches Lernen zu lernen. Da neuronale Netze über verborgene Schichten verfügen, wurde das Wort „Tiefe“ geprägt. Ein neuronales Netzwerk enthält typischerweise zwei bis drei verborgene Schichten und bis zu 150 verborgene Schichten.

Deep Learning ist bei großen Datenmengen sehr effektiv, wenn Grafikverarbeitungseinheiten zum Trainieren von Modellen verwendet werden. Hierarchien von Algorithmen werden verwendet, um prädiktive Analysen zu automatisieren. Deep Learning hat in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich der Luft- und Raumfahrt sowie dem Militär, an Bedeutung gewonnen, um Dinge zu identifizieren, die von Satelliten kommen, die Sicherheit der Arbeitnehmer zu gewährleisten, indem gefährliche Situationen erkannt werden, wenn sich Arbeitnehmer in der Nähe von Maschinen aufhalten, Krebszellen zu erkennen und vieles mehr.

Natürliche Sprachverarbeitung: Maschinen übertragen und interpretieren Informationen anders als das menschliche Gehirn. Eine beliebte Methode namens „Natural Language Generation“ wandelt strukturierte Daten in die Muttersprache des Benutzers um. Algorithmen werden in Maschinen programmiert, um Daten in ein Format umzuwandeln, das Benutzer attraktiv finden. Eine Teilmenge künstlicher Intelligenz namens natürliche Sprache hilft Inhaltserstellern, Inhalte zu automatisieren und im gewünschten Format bereitzustellen.

Um die Zielgruppe zu erreichen, können Content-Ersteller automatisierte Inhalte für die Werbung auf verschiedenen Social-Media-Plattformen und anderen Medienplattformen nutzen. Durch die Konvertierung der Daten in das erforderliche Format wird der Aufwand an manuellen Eingriffen deutlich reduziert. Diagramme, Grafiken und andere visuelle Darstellungen von Daten sind verfügbar. Heutzutage nutzen Kunstillustratoren mit künstlicher Intelligenz in großem Umfang Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Beispielsweise nutzen neue Technologien wie DALL-E 2 und Midjourney AI alle diese Methode.

Wie intelligent ist die heutige künstliche Intelligenz?

Für die Schaffung künstlicher Intelligenz werden riesige Mengen an Treibstoff, natürlichen Ressourcen und menschlicher Arbeitskraft eingesetzt. Darüber hinaus fehlt ihm jede menschenähnliche Intelligenz. Ohne viel menschliche Anleitung kann die Unterscheidung nicht getroffen werden, und die statistischen Schlussfolgerungen, die zur Bestimmung der Signifikanz herangezogen werden, sind völlig anders. Seit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz im Jahr 1956 haben wir den schrecklichen Fehler gemacht – eine der Erbsünden auf diesem Gebiet –, anzunehmen, dass der Geist dem Computer ähnelt und umgekehrt. Nichts könnte empörender sein als unsere Annahme, dass es sich bei diesen Objekten um Analoga der menschlichen Intelligenz handelt.

Allerdings ist künstliche Intelligenz mittlerweile in vielen verschiedenen Unternehmensbereichen etabliert und beeinflusst nach und nach die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Personalwesen, Versicherungen und Bankkrediten.

Künstliche Intelligenz wird mittlerweile in vielen verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt.

Maschinen analysieren unser Online-Verhalten, um mehr über uns und unsere Vorlieben zu erfahren. Nach dem Entfernen weniger wichtiger Informationen schlagen Empfehlungssysteme Filme, die wir sehen, Artikel, die wir lesen, oder Kleidung vor, die uns in sozialen Medien gefällt.

Durch die Entwicklung immer leistungsfähigerer Computer und die Digitalisierung von Informationen wurden mathematische Modelle stark verbessert. Das Internet und seine unbegrenzten Datensätze tun ihr Übriges und erhöhen die Leistungsfähigkeit von Systemen der künstlichen Intelligenz.

Wo liegt die Zukunft der künstlichen Intelligenz?

Obwohl es unmöglich ist, vorherzusagen, wie umfassend künstliche Intelligenz unser Leben beeinflussen wird, sind einige Dinge sicher:

KI wird zu einem Eckpfeiler der internationalen Beziehungen

Die US-amerikanische Nationale Sicherheitskommission für künstliche Intelligenz kam zu dem Schluss, dass die US-Regierung Gas geben muss die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Es steht außer Frage, dass KI für die anhaltende Wirtschaftsmacht und geopolitische Führungsrolle Amerikas von entscheidender Bedeutung ist.

KI und ML werden die wissenschaftliche Methode weiterentwickeln

Groß angelegte klinische Studien und der Bau von Teilchenbeschleunigern sind Beispiele für wichtige Wissenschaft, die teuer und zeitaufwändig ist. In den letzten Jahrzehnten gab es erhebliche und begründete Bedenken hinsichtlich der Stagnation des wissenschaftlichen Fortschritts. Die Ära großer wissenschaftlicher Entdeckungen könnte vorbei sein.

Wir können mit Verbesserungen um Größenordnungen bei den Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen (ML) rechnen. Der Umfang der Konzepte, die der Mensch rechnerisch untersuchen kann, ist begrenzt. Menschen und Computer können umfassendere Konzepte diskutieren.

Künstliche Intelligenz wird den Weg für die nächste Generation von Kundenerlebnissen ebnen

Das Metaverse und Kryptowährungen sind zwei Beispiele für Verbrauchererlebnisse der nächsten Generation, die für großen Hype sorgen. Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, um diese Erfahrungen möglich zu machen. Das Metaverse ist von Natur aus ein Problem für die künstliche Intelligenz, da den Menschen die nötige Wahrnehmung fehlt, um digitale Dinge in tatsächliche physische Umgebungen zu überlagern oder den Umfang menschlicher Aktivitäten und die damit verbundenen Auswirkungen innerhalb der Metaverse-Umgebung zu verstehen.

Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die menschliche Denkprozesse und Handlungen wie Wahrnehmung, Argumentation, Lernen, Planung und Vorhersage nachahmen können.

Dies sind die organischen Treiber der KI, die die Rückkopplungsschleife zwischen der virtuellen Welt und der realen Welt schließen. Beispielsweise geht es bei verteilter Finanzierung, Kryptowährungen und Blockchain im Wesentlichen darum, den Kapitalismus reibungslos in die Wirtschaft zu integrieren. Verteilte Anwendungen und intelligente Verträge erfordern ein besseres Verständnis dafür, wie Finanzoperationen mit der realen Welt interagieren – eine Herausforderung für KI und maschinelles Lernen, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen.

Künstliche Intelligenz ist notwendig, um den Klimawandel zu bekämpfen

Als Gesellschaft haben wir noch viel zu tun, um die sozioökonomischen Risiken des Klimawandels zu verringern. Die CO2-Bepreisungspolitik steckt noch in den Kinderschuhen und ihre Wirksamkeit ist fraglich. Künstliche Intelligenz ist für den praktischen Einsatz vieler vielversprechender neuer Konzepte notwendig. Eine mögliche neue Strategie sind auf künstlicher Intelligenz basierende Vorhersagemärkte, die Richtlinien mit Auswirkungen verknüpfen und ein umfassendes Verständnis des Umweltwissens und der gegenseitigen Abhängigkeiten liefern können.

Künstliche Intelligenz wird auch die Zukunft des Gesundheitswesens verändern

Personalisierte Medizin ist seit der Entschlüsselung des menschlichen Genoms ein Ziel. Leider bleibt es ein Wunsch. Die Erstellung personalisierter Behandlungen für Patienten ist ein interessanter neuer Einsatz künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus könnte KI eines Tages maßgeschneiderte Behandlungen nahezu in Echtzeit synthetisieren und vorhersagen, ohne dass klinische Studien erforderlich wären.

Mit anderen Worten: KI ist gut geeignet, „digitale Zwillinge“-Standards der Biologie eines Individuums zu etablieren und zu bewerten, und zwar im Kontext der Gemeinschaft, in der ein Mensch lebt.

Was ist das ultimative Ziel der künstlichen Intelligenz?

Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die menschliche Denkprozesse und Handlungen wie Wahrnehmung, Argumentation, Lernen, Planung und Vorhersage nachahmen. Eines der Schlüsselmerkmale, die den Menschen von anderen Tieren unterscheiden, ist seine Intelligenz. Die industrielle Revolution führte dazu, dass die menschliche Arbeitskraft in allen Lebensbereichen immer mehr durch Maschinen ersetzt wurde. Die nächste große Hürde, die es zu überwinden gilt, sind die menschlichen Ressourcen, die bald durch maschinelle Intelligenz ersetzt werden.

Die Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ist reichhaltig und vielfältig, weil viele Wissenschaftler ihr Aufmerksamkeit schenken. Suchalgorithmen, Wissensgraphen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Expertensysteme, evolutionäre Algorithmen, maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und andere KI-Forschungsbereiche sind nur einige Beispiele. Es gibt eine aufschlussreiche Studie mit dem Titel „Künstliche Intelligenz: Ein leistungsstarkes Paradigma für die wissenschaftliche Forschung“.

Welche Branchen wird künstliche Intelligenz verändern?

Die Verwendung von Daten zum Trainieren eines Modells zur Ausführung einer objektiven Funktion fällt oft in die Tiefe Lernen oder „enge künstliche Intelligenz“, eine Kategorie des maschinellen Lernens, die bereits Auswirkungen auf nahezu jedes wichtige Unternehmen hat. In den letzten Jahren haben die Verbreitung vernetzter Geräte, leistungsstarke IoT-Verbindungen und eine schnellere Computerverarbeitung zu einem deutlichen Anstieg der Datenerfassung und -analyse beigetragen.

Während einige Branchen ihre KI-Reise gerade erst beginnen, sind andere bereits erfahrene Reisende. Beide haben noch einen weiten Weg vor sich. Unabhängig davon ist es schwer, die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf unser tägliches Leben zu ignorieren.

Bildung: Künstliche Intelligenz (KI) für die Digitalisierung von Lehrbüchern, frühe virtuelle Tutoren zur Unterstützung menschlicher Tutoren und Gesichtsanalyse zur Messung der Emotionen von Schülern, um besser zu erkennen, wer Schwierigkeiten hat oder gelangweilt ist, und sie besser an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Medizin: Krankheiten schneller und genauer diagnostizieren, Medikamentenentwicklung beschleunigen und vereinfachen, virtuelle Pflegeassistenten behalten Patienten im Auge und Big-Data-Analysen sorgen für ein personalisierteres Patientenerlebnis im relativ jungen Bereich der medizinischen künstlichen Intelligenz.

Transport und Logistik: Selbstfahrende Autos werden uns eines Tages transportieren, auch wenn ihre Entwicklung einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Fertigung: Bei Vorgängen mit begrenztem Umfang wie Montage und Stapeln arbeiten KI-gesteuerte Roboter mit Menschen zusammen, und prädiktive Analysesensoren sorgen dafür, dass die Ausrüstung funktionstüchtig bleibt.

Kundendienst: Zu guter Letzt entwickelt Google einen KI-Assistenten, der menschlich klingende Telefonanrufe zur Terminvereinbarung tätigen kann. Zusätzlich zu Wörtern ist die Technologie in der Lage, Kontext und Nuancen zu verstehen.

Medien: Der Journalismus nutzt ebenfalls KI und wird dies auch weiterhin tun. Um den Lesern zu helfen, komplexe Finanzinformationen schnell zu verstehen, nutzt Bloomberg die Cyborg-Technologie. Associated Press nutzt jetzt die Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Automated Insights, um jährlich fast viermal so viele Umsatzberichte zu erstellen.

Fazit

Die industrielle Modernisierung hängt stark von neuen Technologien ab. Im nächsten Jahrzehnt werden Anwendungen der künstlichen Intelligenz erhebliche Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und Wirtschaft haben. Wir befinden uns derzeit im Anfangsstadium dessen, was viele glaubwürdige Experten für die vielversprechendste Phase der technologischen Innovation und Wertschöpfung in der nahen Zukunft halten.

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