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Alternativ lohnt es sich, die Störung in Betracht zu ziehen, die sich ergeben könnte, wenn neuronale Netzwerke vorhanden sind, die realistische Bilder erstellen können, wie z. Dall-E 2, Midjourney und Bing; die die Stimme einer Person replizieren oder Deepfake-Videos erstellen können, die die Ähnlichkeit einer Person verwenden. Auch wenn Sie vielleicht nicht jeden Tag in den Nachrichten von Alphabets Bemühungen um künstliche Intelligenz hören, haben seine Arbeiten im Bereich Deep Learning und KI im Allgemeinen das Potenzial, die Zukunft der Menschen zu verändern. Obwohl die Sicherheit von selbstfahrenden Autos ein Hauptanliegen potenzieller Nutzer ist, wird die Technologie mit Durchbrüchen in der KI weiter vorangetrieben und verbessert. Diese Fahrzeuge verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten von Sensoren und Kameras zu kombinieren, um ihre Umgebung wahrzunehmen und die beste Vorgehensweise zu bestimmen. Hören Sie den Begriff künstliche Intelligenz und Sie denken vielleicht an selbstfahrende Autos, Roboter, ChatGPT oder andere KI-Chatbots und künstlich erstellte Bilder.
Derzeit herrscht beispielsweise ein Mangel an Datenwissenschaftlern, Informatikern, Ingenieuren, Programmierern und Plattformentwicklern. Dies sind Fähigkeiten, die Mangelware sind; Wenn unser Bildungssystem nicht mehr Menschen mit diesen Fähigkeiten hervorbringt, wird es die KI-Entwicklung einschränken. In einigen Sektoren, in denen es einen erkennbaren öffentlichen Nutzen gibt, können Regierungen die Zusammenarbeit erleichtern, indem sie eine Infrastruktur aufbauen, die Daten teilt. Dies ermöglicht es Forschern, Wirksamkeit und Wirksamkeit zu bewerten und Empfehlungen zu den besten medizinischen Ansätzen zu geben, ohne die Privatsphäre einzelner Patienten zu gefährden.
Künstliche Intelligenz wurde auch als unsere letzte Erfindung angepriesen, eine Schöpfung, die bahnbrechende Werkzeuge und Dienste erfinden würde, die unsere Lebensführung exponentiell verändern würden, indem sie hoffentlich Streit, Ungleichheit und menschliches Leid beseitigen würden. Umfangreiche Forschungen zur künstlichen Intelligenz unterteilen sie auch in zwei weitere Kategorien, nämlich starke künstliche Intelligenz und schwache künstliche Intelligenz. Die Begriffe wurden von John Searle geprägt, um die Leistungsniveaus in verschiedenen Arten von KI-Maschinen zu unterscheiden. Dies ist die häufigste Form von KI, die Sie derzeit auf dem Markt finden würden. Diese Systeme der künstlichen Intelligenz sind darauf ausgelegt, ein einziges Problem zu lösen, und wären in der Lage, eine einzelne Aufgabe wirklich gut auszuführen. Das Empfehlen eines Produkts für einen E-Commerce-Benutzer oder das Vorhersagen des Wetters.
- Dies spricht sowohl für die immense Komplexität und Vernetzung des menschlichen Gehirns als auch für das Ausmaß der Herausforderung, mit unseren derzeitigen Ressourcen ein AGI aufzubauen.
- KI ist für viele der größten und erfolgreichsten Unternehmen von heute von zentraler Bedeutung, darunter Alphabet, Apple, Microsoft und Meta, wo KI-Technologien eingesetzt werden, um den Betrieb zu verbessern und die Konkurrenz zu überholen.
- Stuart Russell und Peter Norvig beobachten, dass es den meisten KI-Forschern „egal ist – solange das Programm funktioniert, ist es ihnen egal, ob man es Simulation von Intelligenz oder echte Intelligenz nennt“.
- Mehrere Erweiterungen der Logik wurden entwickelt, um spezifische Wissensbereiche zu behandeln, wie z.
- Dies ist eine der leistungsfähigsten und folgenreichsten Technologien, um menschliche Gesellschaften zu beeinflussen, und wird daher viele Jahre lang kontinuierliche Aufmerksamkeit und eine durchdachte Politik erfordern.
Es gibt nur wenige Protokolle zur Förderung des Forschungszugangs oder Plattformen, die es ermöglichen, neue Erkenntnisse aus proprietären Daten zu gewinnen. Es ist nicht immer klar, wem Daten gehören oder wie viel in die Öffentlichkeit gehört. Diese Unsicherheiten schränken die Innovationsökonomie ein und bremsen die akademische Forschung. Im folgenden Abschnitt skizzieren wir Möglichkeiten, den Datenzugang für Forschende zu verbessern. Diese Beispiele aus einer Vielzahl von Sektoren zeigen, wie KI viele Bereiche der menschlichen Existenz verändert. Die zunehmende Durchdringung vieler Lebensbereiche durch KI und autonome Geräte verändert grundlegende Abläufe und Entscheidungsfindung in Unternehmen und verbessert Effizienz und Reaktionszeiten.
Projekte
Die schnell wachsende Population generativer KI-Tools wird in Bereichen von Bildung und Marketing bis hin zu Produktdesign wichtig sein. Eine weitere KI-Technologie mit Relevanz für die Schaden- und Zahlungsverwaltung ist maschinelles Lernen, das für den probabilistischen Abgleich von Daten über verschiedene Datenbanken hinweg verwendet werden kann. Die Versicherer sind in der Pflicht zu prüfen, ob die Millionen von Schadensfällen zutreffen. Das zuverlässige Identifizieren, Analysieren und Korrigieren von Codierungsproblemen und fehlerhaften Anträgen spart allen Beteiligten – Krankenkassen, Regierungen und Leistungserbringern gleichermaßen – viel Zeit, Geld und Mühe. Falsche Forderungen, die durch das Raster fallen, stellen ein erhebliches finanzielles Potenzial dar, das darauf wartet, durch Datenabgleich und Schadensprüfungen erschlossen zu werden.
Planungsalgorithmen durchsuchen Bäume von Zielen und Unterzielen und versuchen, einen Weg zu einem Ziel zu finden, ein Prozess, der Mittel-Zweck-Analyse genannt wird. Robotikalgorithmen zum Bewegen von Gliedmaßen und Greifen von Objekten verwenden lokale Suchen im Konfigurationsraum. Mitte der 1980er Jahre wurde das Interesse an neuronalen Netzen und "Connectionismus" von Geoffrey Hinton, David Rumelhart und anderen wiederbelebt. Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme, Grey-System-Theorie, evolutionäre Berechnungen und viele Tools aus der Statistik oder mathematischen Optimierung. Künstliche Intelligenz ist Intelligenz – Wahrnehmung, Synthese und Ableitung von Informationen –, die von Maschinen demonstriert wird, im Gegensatz zu Intelligenz, die von nichtmenschlichen Tieren oder Menschen gezeigt wird.
Alexa und Siri sind zu echten Menschen geworden, mit denen wir jeden Tag für unsere kleinen und großen Bedürfnisse interagieren. Die natürlichen Sprachfähigkeiten und die Fähigkeit, sich ohne menschliches Eingreifen selbst zu lernen, sind die Gründe, warum sie sich so schnell entwickeln und in ihrer Interaktion genau wie Menschen werden, nur intelligenter und schneller. Die antike griechische Mythologie umfasste erstmals intelligente Roboter und künstliche Wesen. Die Schaffung des Syllogismus und seine Anwendung des deduktiven Denkens durch Aristoteles war ein Wendepunkt in der Suche der Menschheit, ihre eigene Intelligenz zu verstehen.
Theory-of-Mind-KI ist vollständig anpassungsfähig und verfügt über eine umfassende Fähigkeit, vergangene Erfahrungen zu lernen und zu speichern. Zu diesen Arten von KI gehören fortgeschrittene Chat-Bots, die den Turing-Test bestehen und eine Person glauben machen könnten, die KI sei ein menschliches Wesen. Algorithmen spielen oft eine sehr wichtige Rolle in der Struktur der künstlichen Intelligenz, wo einfache Algorithmen in einfachen Anwendungen verwendet werden, während komplexere Algorithmen dabei helfen, eine starke künstliche Intelligenz zu gestalten. Künstliche Narrow Intelligence ist für Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant von entscheidender Bedeutung. Diese Kategorie umfasst intelligente Systeme, die entwickelt oder trainiert wurden, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder bestimmte Probleme zu lösen, ohne ausdrücklich dafür konzipiert zu sein.
Was Ist Künstliche Intelligenz Im Jahr 2023? Arten, Trends Und Zukunft Davon?
KI wird die Funktionsweise von Gesellschaft und Wirtschaft neu konfigurieren, und es muss ein „großes Ganzes“ darüber nachgedacht werden, was dies für Ethik, Governance und gesellschaftliche Auswirkungen bedeutet. Die Menschen werden die Fähigkeit brauchen, umfassend über viele Fragen nachzudenken und Wissen aus verschiedenen Bereichen zu integrieren. In den Vereinigten Staaten verwenden viele städtische Schulen Algorithmen für Einschreibungsentscheidungen, die auf einer Vielzahl von Überlegungen basieren, wie z. Elternpräferenzen, Nachbarschaftsqualitäten, Einkommensniveau und demografischer Hintergrund.
Es ist das Streben, Maschinen zu bauen, die intelligent denken, lernen und handeln können, und es hat gerade erst begonnen. Wir decken die neuesten Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, neuronale Netze und Roboter ab. Künstliche Intelligenz bedeutet einfach Intelligenz in Maschinen, im Gegensatz zu natürlicher Intelligenz, die bei Menschen und anderen natürlichen Organismen vorkommt. Künstliche Intelligenz erhielt ihren Namen und wurde 1956 zu einem formellen Forschungsgebiet, und erste Arbeiten führten zu neuen Werkzeugen zur Lösung mathematischer Probleme. Forscher entdeckten jedoch, dass die Erstellung einer KI unglaublich schwierig ist und der Fortschritt in den 1970er Jahren verlangsamt wurde.
Die zweite Vision, die als konnektionistischer Ansatz bekannt ist, zielte darauf ab, Intelligenz durch Lernen zu erreichen. Befürworter dieses Ansatzes, allen voran Frank Rosenblatt, versuchten, Perceptron auf eine Weise zu verbinden, die von Verbindungen von Neuronen inspiriert war. James Manyika und andere haben die beiden Herangehensweisen an den Geist und das Gehirn verglichen. Manyika argumentiert, dass symbolische Ansätze den Drang nach künstlicher Intelligenz in dieser Zeit dominierten, teilweise aufgrund ihrer Verbindung zu intellektuellen Traditionen von Descartes, Boole, Gottlob Frege, Bertrand Russell und anderen. Konnektionistische Ansätze, die auf Kybernetik oder künstlichen neuronalen Netzen basieren, wurden in den Hintergrund gedrängt, haben aber in den letzten Jahrzehnten eine neue Bedeutung erlangt.
Das Potenzial Für Künstliche Intelligenz Im Gesundheitswesen
Bundesbeamte müssen sich überlegen, wie sie mit künstlicher Intelligenz umgehen. Wie bereits erwähnt, gibt es viele Probleme, die von der Notwendigkeit eines verbesserten Datenzugriffs bis hin zur Behandlung von Voreingenommenheit und Diskriminierung reichen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass diese und andere Bedenken berücksichtigt werden, damit wir die Vorteile dieser neuen Technologie voll ausschöpfen können. Da sich KI-Anwendungen in vielen Bereichen beschleunigen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir unsere Bildungseinrichtungen für eine Welt neu gestalten, in der KI allgegenwärtig sein wird und Schüler eine andere Art von Ausbildung benötigen, als sie derzeit erhalten. Derzeit erhalten viele Schüler keinen Unterricht in den Fähigkeiten, die in einer von KI dominierten Landschaft benötigt werden.
Logik wird zur Wissensrepräsentation und Problemlösung verwendet, kann aber auch auf andere Probleme angewendet werden. Beispielsweise verwendet der Satplan-Algorithmus Logik zur Planung, und die induktive Logikprogrammierung ist eine Methode zum Lernen. Die Erklärbarkeit ist ein potenzieller Stolperstein für den Einsatz von KI in Branchen, die strengen regulatorischen Anforderungen unterliegen. Beispielsweise unterliegen Finanzinstitute in den Vereinigten Staaten Vorschriften, die von ihnen verlangen, ihre Kreditvergabeentscheidungen zu erläutern. Wenn der Entscheidungsprozess nicht erklärt werden kann, kann das Programm als Black-Box-KI bezeichnet werden.
In Zusammenarbeit mit der KI-Community versucht NIST, die technischen Anforderungen zu identifizieren, die erforderlich sind, um Vertrauen zu schaffen, dass KI-Systeme genau und zuverlässig, sicher und geschützt, erklärbar und frei von Vorurteilen sind. Ein wichtiger, aber Keynote Speaker Künstliche Intelligenz noch unzureichend definierter Baustein der Vertrauenswürdigkeit ist die Voreingenommenheit in KI-basierten Produkten und Systemen. Durch die Ausrichtung von Diskussionen und die Durchführung von Forschungsarbeiten trägt NIST dazu bei, uns einer Einigung über das Verständnis und die Messung von Verzerrungen in KI-Systemen näher zu bringen. KI und maschinelles Lernen verändern die Art und Weise, wie die Gesellschaft mit wirtschaftlichen und nationalen Sicherheitsherausforderungen und -chancen umgeht.
KI und maschinelles Lernen stehen ganz oben auf der Schlagwortliste, die Sicherheitsanbieter verwenden, um ihre Produkte zu vermarkten, daher sollten Käufer vorsichtig vorgehen. Dennoch werden KI-Techniken erfolgreich auf mehrere Aspekte der Cybersicherheit angewendet, darunter die Erkennung von Anomalien, die Lösung des False-Positive-Problems und die Durchführung von Verhaltens-Bedrohungsanalysen. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen in Sicherheitsinformations- und Ereignisverwaltungssoftware und verwandten Bereichen, um Anomalien zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die auf Bedrohungen hinweisen. Durch die Analyse von Daten und die Verwendung von Logik zur Identifizierung von Ähnlichkeiten mit bekanntem bösartigem Code kann KI Warnungen vor neuen und aufkommenden Angriffen viel früher ausgeben als menschliche Mitarbeiter und frühere Technologie-Iterationen. Dieser Bereich des Ingenieurwesens konzentriert sich auf die Konstruktion und Herstellung von Robotern.
Beim maschinellen Lernen wird ein System mit großen Datenmengen trainiert, damit es aus Fehlern lernen und Muster erkennen kann, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, unabhängig davon, ob es den spezifischen Daten ausgesetzt war oder nicht. Wie ein Mensch wäre AGI potenziell in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen, abstrakt zu denken, aus seinen Erfahrungen zu lernen und dieses Wissen zu nutzen, um neue Probleme zu lösen. Im Wesentlichen sprechen wir von einem System oder einer Maschine mit gesundem Menschenverstand, die derzeit mit keiner Form verfügbarer KI erreichbar ist.
Die Global Partnership on Artificial Intelligence wurde im Juni 2020 ins Leben gerufen, um sicherzustellen, dass KI im Einklang mit Menschenrechten und demokratischen Werten entwickelt werden muss öffentliches Vertrauen und Vertrauen in die Technologie. Henry Kissinger, Eric Schmidt und Daniel Huttenlocher veröffentlichten im November 2021 eine gemeinsame Erklärung, in der sie eine Regierungskommission zur Regulierung von KI fordern. Ein Schlüsselbegriff aus der Wirtschaftswissenschaft ist „Nutzen“, ein Maß dafür, wie wertvoll etwas für einen intelligenten Agenten ist. Präzise mathematische Werkzeuge wurden entwickelt, die analysieren, wie ein Agent Entscheidungen treffen und planen kann, indem Entscheidungstheorie, Entscheidungsanalyse und Informationswerttheorie verwendet werden.