Die Verwendung künstlicher Intelligenz verstehen

Künstliche Intelligenz (KI) hat den Organisationen, die in der Lage und bereit sind, sie zu nutzen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft. KI hat in den letzten Jahren erheblich an Dynamik gewonnen und fungiert für einige als persönliche Assistenten, während sie Geschäftstransaktionen abwickelt und für andere technische Dienstleistungen erbringt. KI-Systeme können große Datenmengen auf verschiedene Arten verwalten. Verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz wurden entwickelt, um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, von der Gesichtserkennung über das Medikamentendesign bis hin zum Autofahren.

In Bezug auf die Logistik kann eine KI das Routing optimieren
Lieferverkehr, wodurch die Kraftstoffeffizienz verbessert und eine schnellere Lieferung ermöglicht wird
mal. Es ist zu einem wertvollen Antwortinstrument geworden, das den Kundenservice bietet
Zentren mit einem Anrufbeantworter. In der Welt des Verkaufs kombinieren
Kundendemografien mit vergangenen Transaktionsdaten und sozialen Medien können dazu führen, dass
auf den Kunden zugeschnittene Empfehlungen. Eine künstliche Intelligenz kann
Verbessern Sie die vorbeugende Wartung, indem Sie große Datenmengen aus Bildern analysieren und
Audio, um Anomalien in Automotoren oder Fließbändern zu erkennen. Spezifisch tief
Lerntechniken können verwendet werden, um eine KI für das Erreichen spezifischer Ziele maßzuschneidern
Ziele und Aufgaben.

KI & Deep Learning

Gegenwärtig wird künstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen und Deep Learning trainiert. Deep-Learning-Algorithmen erfordern eine enorme Datenmenge, aus der gelernt werden kann, und die Zunahme der verfügbaren Daten ist einer der Gründe, warum sich die Fähigkeiten zum Deep-Learning in den letzten Jahren erweitert haben. Zusätzlich werden Deep-Learning-Algorithmen durch die heute verfügbare stärkere Rechenleistung unterstützt. "Artificial Intelligence as a Service" bietet kleineren Organisationen Zugang zu KI-Technologie und -Algorithmen und unterstützt Deep-Learning-Schulungen ohne große Investitionen. Deep-Learning-Architekturen wurden verwendet, um KI zu trainieren für:

Schmale und allgemeine KI

Schmale KI ist eine Art von KI, die Menschen in enger Weise übertrifft
definierte Aufgaben. Selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung sind zwei Beispiele dafür
schmale KI. Viele Unternehmen haben in enge KI investiert, um die Effizienz zu verbessern.
Kosten senken und verschiedene Aufgaben automatisieren.

Allgemeine KI ist ein Ideal. Es beschreibt eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Erfahrung und Wissen in verschiedenen Kontexten anzuwenden. Es ist der menschlichen Intelligenz nachempfunden und unterstützt autonomes Lernen und Problemlösen. Die allgemeine KI wurde noch nicht erreicht, rückt jedoch allmählich näher als Realität.

Deep Learning und Generalisierung

Deep Learning-Modelle verwenden mehrschichtige künstliche neuronale Netze. Diese neuronalen Netze durchsuchen die verschiedenen Abstraktionsebenen nach Mustern. Die in den Schichten enthaltenen Abstraktionen sind der Grund, warum tiefe neuronale Netze für den Umgang mit großen und komplexen Datenmengen bevorzugt werden.

Verallgemeinerung ist eine Form der Klassifizierung, bei der alle, die meisten,
oder ein Teil einer bestimmten Gruppe weist Merkmale auf, die den anderen gemeinsam sind
Gruppe, oder anders ausgedrückt, Verallgemeinerung ist der Prozess der Identifizierung der
Teile eines Ganzen als Teil des Ganzen. Zum Beispiel fällt ein Vogel in die
Tierkategorie (ein Teil des Ganzen). Eine Blume tut es nicht. Der Prozess von
Verallgemeinerung beinhaltet Abstraktion (etwas auf das Wesentliche reduzieren)
Eigenschaften). Ein Vogel zieht es vor, Tiere ziehen es vor. Blumen tun
Ich habe keine Möglichkeit, mich zu bewegen. Das Konzept der Verallgemeinerung auch
Wendet Wissen aus früheren Erfahrungen auf neue Umstände oder Denkweisen an
jenseits des ursprünglichen Problems und Vorhersagen.

Verallgemeinerung ist eine Form der breiten Anerkennung, die sich auf einige Merkmale stützt, um Dinge zu identifizieren. Wenn sich zum Beispiel etwas absichtlich bewegt, wird es als Tier erkannt. Wenn es grün ist und sich im Wind wiegt, wird es als Pflanze erkannt.

Trainieren von Tiefenlern-KIs, um ein Foto eines Vogels zu erkennen
verwendet die untersten Ebenen, um Kanten und Hell- / Dunkelverläufe usw. zu identifizieren
Höhere Ebenen lernen, wie man diese zu Mustern kombiniert. Höhere Stufen können lernen
wie Muster sich kombinieren, um erkennbare Formen zu bilden, und Formen kombinieren, um zu erkennen
andere Tiere. Je mehr Merkmale verwendet werden, desto genauer ist die Erkennung
und Identifikation.

Wie künstliche Intelligenz genutzt wird

Laut Amir Husain, CEO und Gründer von SparkCognition, einem maschinell lernenden Unternehmen:

„Künstliche Intelligenz ist eine Art Zweitkommender von Software. Es ist eine Form von Software, die selbstständig Entscheidungen trifft und selbst in Situationen agieren kann, die die Programmierer nicht vorhersehen. Künstliche Intelligenz hat einen größeren Entscheidungsspielraum als herkömmliche Software. “

Zu den verschiedenen Verwendungszwecken von KI gehören:

Big-Data-Forschung: Künstliche Intelligenz kann helfen
Wir verstehen riesige Datenmengen, einschließlich unstrukturierter Daten. AI hat
Unternehmen dabei geholfen, neue Erkenntnisse zu finden, die gespeichert wurden
Daten. In den Daten verbirgt sich das Potenzial, erstaunliche Unternehmen zu entwickeln
und lösen Sie einige der größten Herausforderungen der Welt.

Kundenmanagementsysteme: Künstliche Intelligenz wird verwendet, um Kundenbeziehungsmanagementsysteme zu ändern. Einige Softwaresysteme, wie z. B. Zoho oder Salesforce, erfordern eine erhebliche menschliche Wartung, um korrekt zu bleiben. Wenn jedoch eine KI auf diese Plattformen angewendet wird, werden sie in automatisch korrigierende, sich selbst aktualisierende Systeme umgewandelt, die Daten ohne ständige Störungen effizient speichern und verwalten.

Im Klassenzimmer: Eine vielversprechende Innovation ist der
Konzept eines personalisierten AI-Tutors für jeden Schüler. Weil ein einzelner Lehrer
kann nicht mit jedem Schüler gleichzeitig arbeiten, ein AI-Tutor würde den Schülern helfen
um zusätzliche Hilfe in Bereichen zu erhalten, in denen sie diese benötigen.

Luftfahrt: Die AOD (Air Operations Division) verwendet AI
für Schulungszwecke. Künstliche Intelligenz wird derzeit als verwendet
Missionsmanagementhilfen, Kampf- und Trainingssimulatoren und Unterstützung für
taktische Entscheidungen. Flugzeugsimulatoren verarbeiten mit künstlicher Intelligenz
Daten von simulierten Trainingsflügen sowie von simulierten Flugzeugen
Krieg.

Selbstfahrende Autos: KI-angetriebene Autos und Lastwagen sind noch keine Option. Nalin Gupta, Director of Business Development bei Ridecell, erklärte: "Sicherheit ist von entscheidender Bedeutung, wenn es um autonome Fahrzeuge geht, und damit die Öffentlichkeit auf AVs setzt, müssen diese sicherer sein als Fahrzeuge mit menschlichem Antrieb." Er bezog sich auf den tragischen Unfall im Jahr 2018, als ein autonomer Uber einen Fußgänger tötete, und auf den Vorfall mit Jeremy Banner, der 2019 starb, als er den Autopiloten seines Autos aktivierte.

Finanzhandel: Mehrere Banken und Eigengeschäfte
Handelsunternehmen haben derzeit ganze Portfolios, die von KI-Systemen verwaltet werden.
Zusätzlich werden im „algorithmischen Handel“ komplexe KI-Systeme eingesetzt. Sie machen
Handelsentscheidungen können und können um ein Vielfaches schneller getroffen werden als Menschen
Millionen von Trades pro Tag ohne menschliches Eingreifen. Dies wird als bezeichnet
Hochfrequenzhandel und repräsentiert einen schnell wachsenden Finanzsektor
Handel.

Sensoren: AI wurde mit einer Vielzahl von Sensortechnologien kombiniert, die sowohl Smart Cities als auch verschiedene Fertigungsindustrien unterstützen. Sensoren sind im Internet der Dinge (IoT) enthalten und werden zur Erfassung von Daten verwendet, die die KI verarbeitet und für Entscheidungen verwendet. Mithilfe von Sensoren können beispielsweise Verkehrsströme überwacht werden, wenn eine Beleuchtung erforderlich ist, Probleme mit einem Förderband auftreten oder sogar Parkmöglichkeiten zur Verfügung stehen.

Krankenhäuser und Medizin: Künstliche Intelligenz hilft jetzt Menschen mit Diabetes, ihren Blutzucker zu regulieren. AI automatisiert das Nachfüllen von Rezepten und verbindet Callcenter-Kunden mit der Person, die für die Beantwortung ihrer Fragen am besten qualifiziert ist. Mit der Weiterentwicklung der Algorithmen, der Rechenleistung und der Datenverbreitung nimmt die Vielfalt der Möglichkeiten weiter zu. Es wird vorausgesagt, dass sie Folgendes umfassen:

  • Behandlungspläne entwerfen
  • Big-Data-Forschung – medizinische Aufzeichnungen abbauen, um nützlichere Informationen bereitzustellen
  • Begleitroboter zur Pflege älterer Menschen
  • Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Todes durch chirurgische Eingriffe [19659026] Analyse des Herztons
  • Arzneimittelentwicklung

Persönliche Finanzen: Es wurden Produkte entwickelt, die mithilfe künstlicher Intelligenz Menschen helfen, mit ihren persönlichen Finanzen umzugehen. Digit verwendet zum Beispiel eine App, die von einer KI angetrieben wird und den Verbrauchern automatisch hilft, ihre Ausgabegewohnheiten basierend auf persönlichen Zielen und Verhaltensweisen zu optimieren. Die App analysiert das monatliche Einkommen, die Ausgabegewohnheiten und den aktuellen Kontostand. Sie trifft dann ihre eigene Entscheidung und kann Geld auf das Sparkonto überweisen.

Dr. Hossein Rahnama, CEO und Gründer des Unternehmens für künstliche Intelligenz Flybits, gab ein weiteres Beispiel für die Vielseitigkeit der KI:

Wenn Sie an einer Filiale vorbeigehen, erhalten Sie eine personalisierte Nachricht, in der Sie aufgefordert werden, zur Filiale zu gehen und den Kauf zu erneuern. Wenn Sie sich eine Immobilie zum Verkauf ansehen und mehr als 10 Minuten dort verbringen, erhalten Sie ein mögliches Hypothekenangebot. "

Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com

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