Künstliche Intelligenz – Was ist das?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit eines digitalen Computers oder computergesteuerten Roboters, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise mit intelligenten Wesen verbunden sind. Dieses Konzept wurde erstmals 1956 eingeführt. Seitdem wurde dieses Konzept mit vielen weiteren Verbesserungen weiterentwickelt.

Möglicherweise hören Sie in diesem Thema der künstlichen Intelligenz etwas über maschinelles Lernen und Deep-Learning-Wörter. Künstliche Intelligenz hat ein breites Spektrum und maschinelles Lernen und Deep Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz schafft Maschinen, die intelligent genug sind wie das menschliche Gehirn. Beispielsweise können Sie Hunde und Katzen getrennt identifizieren. Wie kann man das machen? Sicherlich haben Sie vielleicht schon einmal einen Hund oder eine Katze gesehen und wissen, wie es dem Hund und der Katze geht und wie diese Tiere aussehen. Aber wie können wir einer Maschine so etwas beibringen?

Wenn Sie über einen Programmierhintergrund verfügen, können Sie einfache Programme implementieren. Identifizieren Sie beispielsweise positive und negative Zahlen.

Aber einen Code zur getrennten Identifizierung von Hunden und Katzen zu schreiben, ist keine einfache Aufgabe. Wie können wir das machen? Wir können Maschinen erlernen, um Hunde und Katzen zu identifizieren. Hier trainieren wir das Modell des maschinellen Lernens, indem wir einen großen Datensatz von Katzen und Hunden bereitstellen. Der Datensatz besteht aus Fotos von Hunden und Katzen, die als Teilmenge von Fotos aus einem viel größeren Datensatz von 3 Millionen manuell kommentierten Fotos bereitgestellt werden.

Die Maschine erstellt ein Muster entsprechend den Merkmalen dieser Millionen Fotos für HUND und KATZE. Jetzt kann das Gerät eine Katze oder einen Hund separat identifizieren. Dies ist eine sehr grundlegende Ebene der künstlichen Intelligenz.

Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen

Virtuelle Assistenten – Ein virtueller Assistent, auch KI-Assistent oder digitaler Assistent genannt, ist ein Anwendungsprogramm, das Sprachbefehle in natürlicher Sprache versteht und Aufgaben für den Benutzer erledigt . Die meisten Unternehmen haben begonnen, in die Entwicklung virtueller KI-Assistenten zu investieren. Die virtuellen KI-Assistenten können Lösungen erstellen, die große Datenmengen effizient und schnell verarbeiten und Erkenntnisse und intelligente Empfehlungen liefern können. Mit Sprach- und Spracherkennungsfunktionen können KI-Assistenten alltägliche Aufgaben erledigen, wie das Hinzufügen von Ereignissen zu Ihrem Kalender, das Einrichten einer Erinnerung oder sogar das Verfolgen von Ausgaben. Statista schätzt, dass bis 2024 weltweit mehr als 8 Milliarden digitale Sprachassistenten im Einsatz sein werden, was ungefähr der Weltbevölkerung entspricht.

Selbstfahrende Autos – Mit dem technologischen Fortschritt hat die Automobilindustrie neue Entwicklungen genutzt, um neue Möglichkeiten zu entwickeln, um den Benutzer (Fahrer) zu entlasten. Eine davon ist der Einsatz künstlicher Intelligenz, um Autos selbstfahrend zu machen. Ein selbstfahrendes Auto (auch autonomes Auto oder fahrerloses Auto genannt) ist ein Fahrzeug, das eine unterschiedliche Anzahl von Sensoren, Radargeräten, Kameras und künstlicher Intelligenz nutzt, um zu Zielen zu gelangen, ohne dass ein menschlicher Fahrer erforderlich ist. Viele Unternehmen haben mit der Herstellung selbstfahrender Autos begonnen, darunter Tesla, Audi, BMW, Ford und viele mehr. Diese Unternehmen unterziehen ihre Fahrzeuge zahlreichen Tests, um sicherzustellen, dass sie fehlerfrei auf der Straße eingesetzt werden können. Um als völlig autonomes Auto zu gelten, muss ein Auto ohne menschliches Eingreifen Routen zum vorgegebenen Ziel navigieren. Künstliche Intelligenz unterstützt selbstfahrende Fahrzeug-Frameworks . Ingenieure selbstfahrender Fahrzeuge nutzen neben KI und neuronalen Netzen auch immense Informationen aus Bilderkennungssystemen, Rahmenwerke zusammenzustellen, die autark fahren können. Die neuronalen Netze unterscheiden Muster in den Daten, die den KI-Berechnungen zugeführt werden. Zu diesen Daten gehören Bilder von Kameras für selbstfahrende Fahrzeuge. Die neuronalen Netze finden heraus, wie Verkehrssignale, Bäume, Kontrollen, Fußgänger, Verkehrsschilder und verschiedene Teile einer beliebigen Fahrumgebung erkannt werden.

Empfehlungssysteme – Ein Empfehlungssystem ist ein künstlicher Intelligenz- oder KI-Algorithmus, der normalerweise mit maschinellem Lernen verbunden ist und Big Data nutzt, um Verbrauchern zusätzliche Produkte vorzuschlagen oder zu empfehlen. Diese können auf verschiedenen Kriterien basieren, darunter frühere Käufe, Suchverlauf, demografische Informationen und andere Faktoren. Empfehlungssysteme sind äußerst nützlich, da sie Benutzern dabei helfen, Produkte und Dienstleistungen zu entdecken, die sie sonst möglicherweise nicht gefunden hätten.

Empfehlungssysteme werden darauf trainiert, die Präferenzen, früheren Entscheidungen und Eigenschaften von Personen und Produkten anhand der über ihre Interaktionen gesammelten Daten zu verstehen. Dazu gehören Impressionen, Klicks, Likes und Käufe. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Verbraucherinteressen und -wünsche auf einer hochgradig personalisierten Ebene vorherzusagen, sind Empfehlungssysteme bei Inhalts- und Produktanbietern beliebt. Sie können Verbraucher zu nahezu jedem Produkt oder jeder Dienstleistung führen, die sie interessiert, von Büchern über Videos bis hin zu Gesundheitskursen und Kleidung. Bsp.: Youtube, Facebook, Netflix, Amazon….

Gesichtserkennung – Gesichtserkennung ist eine der Spitzenanwendungen der KI. Dabei handelt es sich um eine der fortschrittlichsten Formen der biometrischen Authentifizierung, mit der eine Person anhand von Gesichtsmerkmalen in einem Bild oder Video aus einer Datenbank identifiziert und verifiziert werden kann. Die Gesichtserkennung nutzt KI-Algorithmen und ML, um menschliche Gesichter im Hintergrund zu erkennen. Der Algorithmus beginnt typischerweise mit der Suche nach menschlichen Augen, gefolgt von Augenbrauen, Nase, Mund, Nasenlöchern und Iris. Sobald alle Gesichtsmerkmale erfasst sind, bestätigen zusätzliche Validierungen mithilfe großer Datensätze, die sowohl positive als auch negative Bilder enthalten, dass es sich um ein menschliches Gesicht handelt. Zu den gebräuchlichsten Techniken zur Gesichtserkennung gehören merkmalsbasierte, aussehensbasierte, wissensbasierte und Vorlagenabgleiche. Jede dieser Methoden hat ihre Vor- und Nachteile.

Merkmalsbasierte Methoden basieren auf Merkmalen wie Augen oder Nase, um ein Gesicht zu erkennen. Die Ergebnisse dieser Methode können je nach Lärm und Licht variieren. Darüber hinaus nutzen erscheinungsbasierte Methoden statistische Analysen und maschinelles Lernen, um die Merkmale von Gesichtsbildern abzugleichen.

Bei einem wissensbasierten Ansatz wird ein Gesicht anhand vordefinierter Regeln erkannt. Dies könnte eine Herausforderung darstellen, wenn man den Aufwand bedenkt, der erforderlich ist, um klar definierte Regeln zu definieren. Vorlagenvergleichsmethoden hingegen vergleichen Bilder mit zuvor gespeicherten Gesichtsmustern oder -merkmalen und korrelieren die Ergebnisse, um ein Gesicht zu erkennen. Diese Methode kann jedoch nicht auf Variationen in Maßstab, Pose und Form eingehen.

Künstliche Intelligenz bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten und endlose Möglichkeiten, zur Verbesserung der Welt beizutragen. Allerdings ist es wichtig, beim Umgang mit Daten auf die Ethik und Privatsphäre der Menschen zu achten. Datenspeicherung , -verwaltung und -sicherheit sind weitere Aspekte, die eine wichtige Rolle dabei spielen werden, diese Technologien invasiv zu machen.

Danke schön! Wir sehen uns in einem anderen Tutorial.