Was sind die Entwicklungstrends der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023?

1. Künstliche Intelligenz für Text, Sprache und Bild wird weiterhin zum Mainstream werden

In den Gesprächen zwischen Kunden und Callcenter-Führungskräften verbergen sich Schätze an Intelligenz. Diese unstrukturierten Sprach- und Textgespräche werden schnell zu einer der einfachsten Informationsquellen. In manchen Fällen kann es möglich sein, entscheidende Verbrauchereinblicke zu gewinnen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, virtuelle Assistenten zu entwickeln, die Mitarbeitern bei der Lösung komplexer Kundenprobleme helfen, und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Weitere wertvolle Informationen umfassen die Identifizierung häufiger Fragen und die Schaffung geeigneter Self-Service-Kanäle dafür, die Steigerung der Kundenbindung, die Identifizierung und Verschreibung von Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten sowie eine Vielzahl anderer damit zusammenhängender Möglichkeiten. Darüber hinaus ermöglichen Sprach- und Akzentneutralisierungsfunktionen Managern, Kunden in allen Regionen zu bedienen.

Bei der Entwicklung dieser Lösungen gibt es mehrere Hindernisse, z. B. das Erreichen klarer Transkriptionen aus verschiedenen Sprachen, verschiedenen Dialekten und Akzenten, das Erkennen verschiedener Arten von Szenenvokabular, das Entfernen von Umgebungsgeräuschen und die Verwendung verschiedener Kanäle (z. B. Mono). oder Stereo), um Dialoge aufzuzeichnen. Große Technologieunternehmen haben im Laufe der Jahre viele Lösungen entwickelt. Sie haben leistungsstarke proprietäre Modelle mit sehr hoher Genauigkeit gebaut. Die größte Herausforderung besteht jedoch darin, dass die Daten über das Netzwerk gesendet werden müssen, was zu Vertraulichkeits- und Datenschutzproblemen führen kann. Darüber hinaus haben diese proprietären Modelle nur begrenzte Möglichkeiten für domänenspezifische, maßgeschneiderte Schulungen.

Der Einsatz von leistungsstarkem Deep Learning zum Aufbau von Encoder-Decoder-Netzwerken unter Verwendung vorab trainierter Komponenten und Transferlernen wird in den kommenden Tagen ein Unterscheidungsmerkmal sein. Diese rechenintensiven Modelle nutzen die Hardwarebeschleunigung von Hochleistungs-GPU-Computing, um die Herausforderungen zu umgehen, die durch Übersetzungs- und Sprachnuancen entstehen.

Große Sprachmodelle wie BERT und GPT-3 werden in den kommenden Tagen ausgefeilter, ihre Fähigkeiten zur Handhabung unterschiedlicher semantischer Ähnlichkeiten und Szenenbeziehungen erweitert und bestehende für die Textzusammenfassung und -generierung sowie Chatbots verbessert Übersetzungsgenauigkeit und Verbesserung von Sentiment Mining, Suche, Codegenerierung und anderen Anwendungen.

Im Bereich Computer Vision werden neuere, leistungsfähigere Modelle zur Objekterkennung, Segmentierung, Verfolgung und Zählung entwickelt, die bisher unvorstellbare Genauigkeitsniveaus bieten. Mit leistungsstarken GPUs werden diese Modelle immer häufiger eingesetzt.

Es ist zu erwarten, dass Hybridlösungen alle oben genannten Fortschritte nutzen, um die nächste Generation von KI-Assistenten zum Leben zu erwecken. Diese Lösungen werden die warme Note menschlicher Gespräche vermitteln, gepaart mit schnellen Ausführungs- und Argumentationsfähigkeiten, was letztendlich die Betriebskosten senkt und die Kundenzufriedenheit deutlich verbessert.

2. Generative künstliche Intelligenz im Kunst- und Kreativbereich

Die Aufmerksamkeit Ihres Kundenstamms zu gewinnen und zu halten, ist eine Herausforderung, mit der sich die meisten Unternehmen auseinandersetzen. Um die Markenbekanntheit eines Unternehmens zu steigern, ist es notwendig, kontinuierlich qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, die relevant und ansprechend sind und für die Kommunikation in verschiedenen Kanälen angemessen eingesetzt werden. Generative KI bietet neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Inhaltserstellung. Mithilfe generativer KI können Unternehmen eine Vielzahl von Inhalten wie Bilder, Videos und schriftliche Materialien erstellen und die Bearbeitungszeit verkürzen. Generative KI-Netzwerke nutzen Transferlernen oder allgemeine kontradiktorische Netzwerke, um immersive Inhalte aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen. Über seinen offensichtlichen Einsatz im Marketing hinaus könnte es die Medienbranche revolutionieren. Zu den grenzenlosen Einsatzmöglichkeiten gehören das Filmemachen und die hochauflösende Restaurierung alter Filme, die Verbesserung der Spezialeffektfunktionen und die Erstellung von Avataren im Metaversum.

Hier kommen wieder groß angelegte Sprachmodelle wie GPT-3 ins Spiel, um ansprechende Inhalte in Belletristik, Sachbüchern und wissenschaftlichen Artikeln zu erstellen. Auf vielen öffentlich zugänglichen Websites ist es bereits möglich, aus einfachen schriftlichen Eingabeaufforderungen der Benutzer hochwertige abstrakte Konzeptbilder zu generieren. In Bereichen wie der Audiosynthese können Erzählungen und Klänge in Tausenden von Tönen und Frequenzen erzeugt werden. Eine mögliche bösartige Anwendung, vor der man sich in Acht nehmen muss, ist die Erstellung von Deepfakes (künstlich erzeugte gefälschte Bilder und Videos), die zu neuen Bedrohungen wie der Verbreitung gefälschter Nachrichten und weiterer schädlicher Propaganda führen wird. Infolgedessen wird generative KI zu einer wichtigen Transformationskraft werden und die angeborene Kreativität der Menschen in einer Vielzahl von Geschäftsaktivitäten fördern.

3. Erklärbare KI macht ethische und verantwortungsvolle KI zur Realität

Immer mehr Unternehmen erkennen, dass erklärbare KI erforderlich ist, um die Transparenz zu verbessern, Verantwortlichkeit zu schaffen und Voreingenommenheit in der Automatisierung aufzudecken Entscheidungssysteme. Erklärbare KI ist auch ein wichtiges Instrument zur Minderung der mit der Unternehmens-KI verbundenen Risiken. Es hat sich auch gezeigt, dass erklärbare KI die Akzeptanz von KI im gesamten Unternehmen erhöht, da Menschen KI-Modellen mehr vertrauen, wenn sie bei der Erstellung von Vorhersagen Gründe und Begründungen angeben. In Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder Finanzdienstleistungen wird dies erheblich an Bedeutung gewinnen, da die Gründe für eine empfohlene Behandlung oder Diagnose verstanden und dargelegt werden müssen oder warum ein Kreditantrag abgelehnt wurde.

Einige Techniken, wie z. B. LIME, verbessern die Interpretierbarkeit des Modells, indem sie die Eingabe stören und die Auswirkungen auf die Ausgabe bewerten. Eine andere beliebte Technik (SHAP) verwendet einen spieltheoretischen Ansatz, indem sie Kombinationen von Merkmalen und ihre entsprechenden Auswirkungen auf die Ergebnissteigerung analysiert. Es erstellt Interpretierbarkeitsbewertungen, um Aspekte der Eingabe hervorzuheben, die mehr zur Ausgabe beitragen. Beispielsweise können bei der bildbasierten Vorhersage die dominanten Regionen oder Pixel hervorgehoben werden, die zur Ausgabe führen. Da der Einfluss künstlicher Intelligenz auf Wirtschaft und Gesellschaft immer weiter zunimmt, werden die Menschen auch mit einer Vielzahl ethischer Fragen konfrontiert, die sich aus diesen komplexen Anwendungsfällen ergeben. Es werden geeignete Data-Governance-Frameworks, Tools zur Aufdeckung von Voreingenommenheit und Transparenzfaktoren erforscht, um die Einhaltung rechtlicher und sozialer Strukturen sicherzustellen. Die Modelle werden gründlich auf Drift, Demut und Voreingenommenheit getestet. Geeignete Mechanismen zur Modellvalidierung und -prüfung mit integrierten Interpretierbarkeits- und Reproduzierbarkeitsprüfungen werden zur Norm werden, um ethische Fehler zu verhindern.

4. Adaptive KI schärft und verbessert das Kunden- und Markenerlebnis

Branchenführende Einzelhändler investieren stark, um die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis durch künstliche Intelligenz zu verbessern. Einzelhandelsgeschäfte werden zunehmend zu Anlaufstellen für die Steigerung der Markenbekanntheit und des Kundenerlebnisses und nicht mehr zu einfachen Transaktionszentren. Adaptive KI wird die treibende Kraft hinter diesem Wandel sein. Barrierefreie Einkaufserlebnisse auf Basis von Computer Vision und Edge-basierten KI-Systemen werden Wartezeiten und Ärger reduzieren und ein wichtiger Wachstumsbereich sein. Einzelhandelsgeschäfte der Zukunft werden auch in der Lage sein, hochgradig personalisierte Empfehlungen abzugeben und eine nahtlose Customer Journey zu schaffen, die auf Echtzeit-Einblicken basiert, die durch Videoanalysen mithilfe einer integrierten Infrastruktur generiert werden.

In-Store-Analysen liefern intelligente Erkenntnisse basierend auf der Verweildauer in verschiedenen Gängen im Geschäft. Durch die Integration vergangener Einkaufshistorien über mehrere Kanäle hinweg und die Einbeziehung demografischer Merkmale wird das Kundenerlebnis bereichert und das Erlebniseinkaufen äußerst immersiv und unterhaltsam. Das Omni-Channel-Management wird durch adaptive künstliche Intelligenz ergänzt, die höchst kontextrelevante Hilfestellung leisten wird. Konversations-KI in Verbindung mit neuen Technologien wie AR und VR wird es den Filialmitarbeitern ermöglichen, das Einkaufserlebnis im Geschäft völlig neu zu definieren.

5. Edge AI wird häufiger vorkommen

Edge AI ermöglicht es gewöhnlichen Verbrauchergeräten, durch leistungsstarkes Deep Learning Szenenerkennung zu ermöglichen, und hat die enorme Fähigkeit, das tägliche Leben der Menschen zu verändern. Edge-basierte KI wird aufgrund leichterer Modelle und der Zugänglichkeit von Hochleistungs-GPU-Computing erschwinglicher. Edge-Modelle nutzen lokales szenenbasiertes Lernen und synchronisieren sich zum richtigen Zeitpunkt mit dem zentralen Modell, wodurch der Bandbreiten- und Energiebedarf reduziert wird. Diese erschwinglichen intelligenten Geräte werden verschiedene Sektoren revolutionieren, darunter Einzelhandel, Fertigung und Energieversorger, für Anwendungsfälle wie Qualitätsprüfungen, vorausschauende Wartung sowie Gesundheit und Sicherheit.

Sinkende Kosten aufgrund geringerer Rechenanforderungen werden einen Markt für intelligente und reaktionsfähige Geräte entstehen lassen. Reduzierte Datenanforderungen werden ein Segen für Branchen wie das Gesundheitswesen und das Finanzwesen sein, in denen die Datenverwaltung stark reguliert ist. Das Modell jedes Edge-Geräts wird an die spezifische Edge-Umgebung angepasst und kritische Daten verlassen niemals das Edge-Netzwerk. Edge AI wird in Bereichen wie intelligenten Lagern, Fertigung und Versorgungsunternehmen allgegenwärtig sein. Da sich Unternehmen zunehmend des enormen Energiebedarfs sperriger Modelle bewusst werden, wird Edge-basierte KI eingesetzt, um den CO2-Fußabdruck von KI zu reduzieren und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Das Antiblockiergerät veranlasst den Autobesitzer, die Bremsen weiter zu betätigen, und es schließt und öffnet den Bremsflüssigkeitskreislauf, indem es die Bremsen löst und löst. Der Computer des Antiblockiergeräts betätigt die Bremsen grundsätzlich etwa 15 Mal pro Sekunde, um ein Blockieren des Fahrzeugs zu verhindern. Das Antiblockiersystem verbessert das sichere Anhalten auf kurzen Strecken. Aus diesem Grund betätigt das Antiblockiersystem jedes Mal kontinuierlich die Bremsen, sodass Autobesitzer beim Betätigen der Bremsen das Gefühl haben, das Pedal zu springen.

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