Verstehen Sie die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der künstlichen Intelligenz in einem Artikel

Was genau ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz, die englische Abkürzung ist AI. Es handelt sich um eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

Die Nachahmung menschlicher intellektueller Prozesse durch Maschinen, insbesondere Computersysteme, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung und maschinelles Sehen sind einige typische Anwendungen künstlicher Intelligenz.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Während die Begeisterung für KI weiter zunimmt, bemühen sich Unternehmen darum, zu zeigen, wie ihre Waren und Dienstleistungen KI integrieren. Was sie künstliche Intelligenz nennen, ist meist nur eine Komponente der künstlichen Intelligenz, etwa des maschinellen Lernens. KI erfordert spezielle Hardware und Software, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu schreiben und zu trainieren. Derzeit gibt es keine einzige Programmiersprache, die gleichbedeutend mit KI ist, aber einige stechen hervor, darunter Python, R und Java.

KI-Systeme verbrauchen typischerweise große Mengen gekennzeichneter Trainingsdaten, werten die Daten auf Korrelationen und Muster aus und nutzen diese Muster dann, um zukünftige Zustände vorherzusagen. Durch das Lernen aus Millionen von Instanzen kann ein Chatbot anhand von Text-Chat-Beispielen lernen, realistische Gespräche mit Menschen zu führen. Im Gegensatz dazu können Bilderkennungsprogramme lernen, Elemente auf Fotos zu erkennen und zu beschreiben.

Lernen, Denken und Selbstkorrektur sind die drei kognitiven Funktionen, auf die sich die Programmierung künstlicher Intelligenz konzentriert.

Lernprozess – Diese Komponente der KI-Programmierung umfasst das Sammeln von Daten und die Entwicklung von Regeln, um die Daten in nutzbare Informationen umzuwandeln. Diese Regeln werden Algorithmen genannt, und Algorithmen bringen Computergeräten bei, wie bestimmte Aufgaben Schritt für Schritt ausgeführt werden.

Inferenzprozess – In diesem Bereich der KI-Programmierung geht es darum, die beste Methode auszuwählen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen.

Selbstkorrekturprogramm – Diese Funktion der KI-Programmierung dient dazu, Algorithmen kontinuierlich zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie die genauesten Ergebnisse liefern.

Verstehen Sie die verschiedenen Arten der Klassifizierung künstlicher Intelligenz.

Da die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz darauf abzielt, Computer dazu zu bringen, menschliche Funktionen nachzuahmen, wird das Ausmaß, in dem ein künstliches Intelligenzsystem menschliche Fähigkeiten nachbilden kann, als Kriterium für die Klassifizierung künstlicher Intelligenz verwendet. Daher kann künstliche Intelligenz in eine von mehreren Kategorien eingeteilt werden, je nachdem, wie die Maschine im Hinblick auf Vielfalt und Leistung im Vergleich zum Menschen abschneidet.

In solchen Systemen gilt eine künstliche Intelligenz als fortschrittlicher, die mehr menschenähnliche Funktionen ausführen kann und über ein vergleichbares Leistungsniveau verfügt. Im Gegensatz dazu gilt KI mit eingeschränkter Funktionalität und Leistung als unkomplizierter und weniger entwickelt.

Anhand dieses Kriteriums wird künstliche Intelligenz üblicherweise in zwei Kategorien eingeteilt. Eine Klassifizierung basiert auf der Ähnlichkeit von KI und KI-gestützten Robotern mit dem menschlichen Geist und ihrer Fähigkeit, wie Menschen zu „denken“ und sogar zu „fühlen“. Nach diesem Klassifizierungssystem gibt es vier Kategorien von KI oder KI-basierten Systemen: reaktive Maschinen, Maschinen mit begrenztem Gedächtnis, Theorie des Geistes und selbstbewusste KI.

Reaktive Maschinenhaben kein Gedächtnis und sind aufgabenspezifisch. Wie Deep Blue, die IBM-Schachsoftware, die Garry Kasparov in den 1990er Jahren besiegte. Deep Blue kann Figuren auf dem Schachbrett identifizieren und Vorhersagen treffen, aber aufgrund seines mangelnden Gedächtnisses kann es vergangene Erfahrungen nicht nutzen, um zukünftige Erfahrungen zu beeinflussen.

Begrenztes Gedächtnis – Da diese KI-Systeme über ein Gedächtnis verfügen, können sie frühere Erfahrungen als Grundlage für zukünftige Urteile nutzen. So entstehen einige Entscheidungsmechanismen für selbstfahrende Autos.

Theory of Mind ist ein Wort aus der Psychologie. Übertragen auf künstliche Intelligenz bedeutet dies, dass Maschinen über die soziale Intelligenz verfügen, Emotionen zu verstehen. Diese Art von künstlicher Intelligenz kann menschliches Verhalten vorhersagen und auf menschliche Absichten schließen. Dies ist eine wesentliche Fähigkeit künstlicher Intelligenzsysteme, um integrale Mitglieder menschlicher Teams zu werden.

Selbstbewusstsein – Diese Art von KI-System verfügt über ein Selbstbewusstsein, das ihnen Bewusstsein verleiht. Selbstbewusste Maschinen kennen ihre aktuelle Situation. Derzeit gibt es diese Form der künstlichen Intelligenz nicht.

Ein alternatives Klassifizierungsschema, das in technischen Begriffen häufiger verwendet wird, besteht jedoch darin, Technologien wie folgt zu klassifizieren: Künstliche Narrow Intelligence (ANI), Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) und Künstliche Superintelligenz (ASI).

Künstliche Intelligenz im engeren Sinne (ANI)

Diese Form der KI umfasst alle existierenden KI, einschließlich der komplexesten und leistungsfähigsten KI, die jemals gebaut wurde. Enge künstliche Intelligenz bedeutet, dass ein künstliches Intelligenzsystem nur eine Aufgabe selbstständig erledigen kann und dabei ähnliche Fähigkeiten wie Menschen zeigt. Diese Maschinen können nur das leisten, wofür sie entwickelt wurden, und verfügen daher nur über einen begrenzten oder engen Funktionsumfang. Gemäß der oben genannten Klassifizierung handelt es sich bei diesen Systemen um alle Arten künstlicher Intelligenz, die reaktiv sind und über ein begrenztes Gedächtnis verfügen. ANI umfasst sogar modernste künstliche Intelligenz, die maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, um sich selbst zu trainieren.

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

Die Fähigkeit eines Agenten der künstlichen Intelligenz, genau wie ein Mensch zu lernen, wahrzunehmen, zu verstehen und zu funktionieren, wird als allgemeine künstliche Intelligenz bezeichnet. Durch die Nachahmung unserer multifunktionalen Fähigkeiten werden KI-Systeme über die gleichen Fähigkeiten wie Menschen verfügen. Diese Systeme werden in der Lage sein, unabhängig voneinander eine große Anzahl von Funktionen aufzubauen und domänenübergreifende Verbindungen und Verallgemeinerungen herzustellen, wodurch die Schulungszeit erheblich verkürzt wird.

Super Künstliche Intelligenz (ASI)

Die Geburt der Künstlichen Superintelligenz (ASI) wird zweifellos den Höhepunkt der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz markieren, da ASI zur wettbewerbsfähigsten Form der Intelligenz auf dem Planeten werden wird. ASIs ahmen nicht nur die menschliche Intelligenz nach, sondern sind auch in allen ihren Aufgaben besser, da sie über einen erheblich größeren Speicher, eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse sowie bessere Entscheidungsfähigkeiten verfügen. Fortschritte bei AGI und ASI werden zu einem Szenario namens Singularität führen. Auch wenn es verlockend ist, solch leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung zu haben, können diese Geräte unsere Existenz oder zumindest unsere Lebensweise gefährden.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge oder Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und zu wachsen, ohne dass sie auf diesem Niveau codiert werden müssen. Maschinelles Lernen nutzt Daten, um zu lernen und die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computersoftware zu erstellen, die Daten liest und daraus lernt.

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, einschließlich künstlicher neuronaler Netze und wiederkehrender neuronaler Netze. Es nutzt Algorithmen und deren Methoden, um jedes komplexe Problem zu lösen. Algorithmen sind auf die gleiche Weise aufgebaut wie maschinelles Lernen. Es gibt jedoch noch viel mehr Schichten von Algorithmen. Das Netzwerk des Algorithmus wird als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet. Vereinfacht ausgedrückt simuliert es die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns, da alle neuronalen Netzwerke im Gehirn miteinander verbunden sind. Dies ist das Konzept des Deep Learning.

Die Beziehung zwischen der Leistung und dem Datenvolumen von einfachem statistischem Lernen, traditionellem maschinellem Lernen und neuronalen Netzen mit verschiedenen verborgenen Schichten

Die folgende Tabelle vergleicht maschinelles Lernen mit tiefem Lernen:

Das Datenformat von Deep Learning ist sehr unterschiedlich, da es neuronale Netze (ANN) verwendet. Deep Learning ist der nächste Schritt in der Entwicklung des maschinellen Lernens. Im Wesentlichen bezieht es sich auf die Tiefe des maschinellen Lernens. Millionen von Datenpunkten bilden Big Data 6

	Maschinelles Lernen	Deep Learning
1	Maschinelles Lernen ist eine Obermenge von Deep Learning.	Deep Learning ist eine Teilmenge von maschinellem Lernen Deep-Learning-Daten Großer Unterschied, da strukturierte Daten verwendet werden.
	3	Maschinelles Lernen ist der nächste Schritt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.
	4	Tausende Datenpunkte werden beim maschinellen Lernen verwendet.
Ausgabe: numerischer Wert, z. B. Bruchklassifizierung.	Alles, von Zahlen bis hin zu Freiformfunktionen wie Freitext und Tönen, ist akzeptabel.
Verschiedene automatisierte Algorithmen werden verwendet, um Eingaben in Modellfunktionen umzuwandeln und zukünftige Aktionen vorherzusagen.	Zur Analyse von Datenmerkmalen und -beziehungen wird ein neuronales Netzwerk verwendet, das Daten durch Verarbeitungsschichten sendet.
7	Datenanalysten entdecken Algorithmen zur Auswertung bestimmter Variablen in einem Datensatz.	Sobald Algorithmen implementiert sind, beschreiben sie sich im Wesentlichen selbst in der Datenanalyse.
8	Maschinelles Lernen wird häufig eingesetzt, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und neue Fähigkeiten zu erlernen.	Deep Learning wird verwendet, um herausfordernde Probleme des maschinellen Lernens zu lösen.

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Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz (KI) hatte im Jahr 2021 einen Wert von 87,04 Milliarden US-Dollar und wird bis 2030 voraussichtlich 1.597,1 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,1 % von 2022 bis 2030 . Die globale COVID-19-Pandemie ist außergewöhnlich und alarmierend, da die Nachfrage nach dieser Technologie in allen Sektoren im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie höher ausfällt als erwartet. Schätzungen zufolge wird der Weltmarkt im Jahr 2022 im Vergleich zu 2019 um 150 % wachsen.

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Wachstumsfaktoren

Technologische Innovation war schon immer ein wichtiger Bestandteil der meisten Branchen. In den letzten Jahren hat die zunehmende Beliebtheit der digitalen Technologie und des Internets die Entwicklung der globalen Branche der künstlichen Intelligenz erheblich vorangetrieben. Die enormen Forschungs- und Entwicklungsausgaben der Technologiegiganten treiben den technologischen Fortschritt in verschiedenen Branchen ständig voran. Die wachsende Nachfrage nach KI-Technologie in verschiedenen Endverbrauchssektoren wie Automobil, Gesundheitswesen, Banken und Finanzen, Fertigung, Lebensmittel und Getränke, Logistik und Einzelhandel dürfte in den kommenden Jahren den globalen KI-Markt antreiben.

Die zunehmende Beliebtheit zahlreicher medizinischer Geräte und die autonomen Fahrfähigkeiten neuer Elektrofahrzeuge treiben das Wachstum des globalen Marktes für künstliche Intelligenz erheblich voran. Der globale Digitalisierungstrend wirkt sich positiv auf das Marktwachstum aus. Die weltweit führenden IT-Giganten, darunter Google, Microsoft, IBM, Amazon und Apple, verstärken ihre Bemühungen, verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu fördern und zu entwickeln. Es wird erwartet, dass die Bemühungen von Technologiegiganten, den Zugang zu künstlicher Intelligenz zu verbessern, das Wachstum des globalen Marktes für künstliche Intelligenz im Prognosezeitraum vorantreiben werden.

In den letzten fünf Jahren haben Medizin und Gesundheitswesen weltweit die größten privaten Investitionen in künstliche Intelligenz angezogen (28,9 Milliarden US-Dollar).

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