Was Ist Künstliche Intelligenz KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht eine Technologie, sondern eine Ansammlung von ihnen. Die meisten dieser Technologien haben unmittelbare Relevanz für das Gesundheitswesen, aber die spezifischen Prozesse und Aufgaben, die sie unterstützen, sind sehr unterschiedlich. Einige besondere KI-Technologien, die für das Gesundheitswesen von großer Bedeutung sind, werden im Folgenden definiert und beschrieben. Künstliche Intelligenz und verwandte Technologien werden in Wirtschaft und Gesellschaft immer häufiger eingesetzt und finden zunehmend Anwendung im Gesundheitswesen.

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Autonome Fahrzeuge verwenden eine Kombination aus Computervision, Bilderkennung und Deep Learning, um automatisierte Fähigkeiten aufzubauen, um ein Fahrzeug zu steuern, während es auf einer bestimmten Fahrspur bleibt und unerwarteten Hindernissen wie Fußgängern ausweicht. Starke KI, auch bekannt als künstliche allgemeine Intelligenz, beschreibt eine Programmierung, die die kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nachbilden kann. Bei einer unbekannten Aufgabe kann ein starkes KI-System Fuzzy-Logik verwenden, um Wissen aus einer Domäne auf eine andere anzuwenden und autonom eine Lösung zu finden. Theoretisch sollte ein starkes KI-Programm in der Lage sein, sowohl einen Turing-Test als auch das Argument des chinesischen Raums zu bestehen. Das grundlegende Ziel der KI ist es, Computer und Maschinen in die Lage zu versetzen, intellektuelle Aufgaben wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, Wahrnehmung und Verständnis menschlicher Kommunikation auszuführen.

Sie sind vielleicht keine bekannten Namen, aber diese 42 Unternehmen für künstliche Intelligenz arbeiten an einer sehr intelligenten Technologie. Als Reaktion auf Japans FGCS startet die US-Regierung die Strategic Computing Initiative, um DARPA-finanzierte Forschung im Bereich Advanced Computing und KI bereitzustellen. Donald Hebb schlägt die Theorie vor, dass neuronale Bahnen aus Erfahrungen entstehen und dass die Verbindungen zwischen Neuronen stärker werden, je häufiger sie verwendet werden. Es ist jedoch erwähnenswert, dass die Industrie der künstlichen Intelligenz auch Arbeitsplätze schaffen wird – von denen einige noch nicht einmal erfunden wurden. MuZero, ein von DeepMind entwickeltes Computerprogramm, ist ein vielversprechender Vorreiter bei der Suche nach echter künstlicher allgemeiner Intelligenz. Es hat es geschafft, Spiele zu meistern, die ihm nicht einmal beigebracht wurden, darunter Schach und eine ganze Reihe von Atari-Spielen, durch rohe Gewalt, indem es Spiele millionenfach gespielt hat.

Roboter werden häufig verwendet, um Aufgaben auszuführen, die für Menschen schwierig oder konsistent auszuführen sind. Roboter werden beispielsweise in Fließbändern für die Autoproduktion oder von der NASA eingesetzt, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. Forscher verwenden maschinelles Lernen auch, um Roboter zu bauen, die in sozialen Umgebungen interagieren können. Die virtuellen digitalen Assistenten haben die Art und Weise verändert, wie wir unsere täglichen Aufgaben erledigen.

  • Neuronale Netze können interne Parameter optimieren, um zu ändern, was sie ausgeben.
  • Im Jahr 1997, als sich die Fortschritte in der KI beschleunigten, besiegte IBMs Deep Blue den russischen Schachgroßmeister Garry Kasparov und wurde damit das erste Computerprogramm, das einen Schachweltmeister besiegte.
  • Aber es ist auch wichtig, hinter die Ergebnisse der KI zu schauen und zu verstehen, wie die Technologie funktioniert und welche Auswirkungen sie auf diese und zukünftige Generationen hat.
  • Organisationen sollten über Risikorahmen und Notfallpläne für den Fall eines Problems verfügen.

Im Allgemeinen braucht die Forschungsgemeinschaft einen besseren Zugang zu Regierungs- und Geschäftsdaten, allerdings mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen, um sicherzustellen, dass Forscher Daten nicht so missbrauchen, wie es Cambridge Analytica mit Facebook-Informationen getan hat. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie Forscher auf Daten zugreifen können. Zum einen durch freiwillige Vereinbarungen mit Unternehmen, die proprietäre Daten besitzen. Die meisten Menschen sind mit dem Konzept der künstlichen Intelligenz nicht sehr vertraut. Zur Veranschaulichung: Als 2017 1.500 hochrangige Wirtschaftsführer in den Vereinigten Staaten zu KI befragt wurden, gaben nur 17 Prozent an, damit vertraut zu sein.1 Einige von ihnen waren sich nicht sicher, was es ist oder wie es sich auf ihre jeweiligen Unternehmen auswirken würde. Sie erkannten, dass es ein beträchtliches Potenzial zur Änderung von Geschäftsprozessen gab, waren sich jedoch nicht darüber im Klaren, wie KI in ihren eigenen Organisationen eingesetzt werden könnte.

Persönliche Gesundheitsassistenten können als Lebensberater fungieren und Sie daran erinnern, Ihre Pillen zu nehmen, Sport zu treiben oder sich gesünder zu ernähren. Begleiten Sie Kimberly Nevala, um mit einer vielfältigen Gruppe von Gästen, darunter Innovatoren, Aktivisten und Datenexperten, über die Fortschritte der KI nachzudenken. Da die Rolle der Daten heute wichtiger denn je ist, können sie einen Wettbewerbsvorteil Keynote Speaker Künstliche Intelligenz schaffen. Wenn Sie in einer wettbewerbsintensiven Branche über die besten Daten verfügen, werden die besten Daten gewinnen, selbst wenn alle ähnliche Techniken anwenden.

Künstliche Neurale Netzwerke

Es ist nur natürlich, dass sich heute jeder irgendwie mit der KI-Technologie verbinden möchte, sei es als Endbenutzer oder als Berufseinsteiger in der künstlichen Intelligenz. Wir glauben, dass KI eine wichtige Rolle in den Gesundheitsangeboten der Zukunft spielen muss. In Form von maschinellem Lernen ist es die primäre Fähigkeit hinter der Entwicklung der Präzisionsmedizin, die allgemein als ein dringend benötigter Fortschritt in der Pflege angesehen wird. Obwohl sich frühe Bemühungen zur Bereitstellung von Diagnose- und Behandlungsempfehlungen als schwierig erwiesen haben, erwarten wir, dass die KI letztendlich auch diesen Bereich beherrschen wird. Angesichts der schnellen Fortschritte in der KI für die bildgebende Analyse scheint es wahrscheinlich, dass die meisten radiologischen und pathologischen Bilder irgendwann von einer Maschine untersucht werden.

Knowledge Engineering ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es einem System oder einer Maschine ermöglicht, den Denkprozess eines menschlichen Experten nachzuahmen. KI wird heute ausgiebig in einer Reihe von Anwendungen mit unterschiedlichem Reifegrad eingesetzt. Empfehlungsalgorithmen, die vorschlagen, was Ihnen als nächstes gefallen könnte, sind beliebte KI-Implementierungen, ebenso wie Chatbots, die auf Websites oder in Form von intelligenten Lautsprechern (z. B. Alexa oder Siri) erscheinen. KI wird verwendet, um Vorhersagen in Bezug auf Wetter- und Finanzprognosen zu treffen, Produktionsprozesse zu rationalisieren und verschiedene Formen redundanter kognitiver Arbeit (z. B. Steuerbuchhaltung oder -redaktion) zu reduzieren. KI wird auch verwendet, um Spiele zu spielen, autonome Fahrzeuge zu steuern, Sprache zu verarbeiten und vieles mehr.

KI-Unternehmen Mit Künstlicher Intelligenz, Die Sie Kennen Sollten

Das experimentelle Teilgebiet der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz untersucht ausschließlich diesen Bereich. In einem rekurrenten neuronalen Netzwerk breitet sich das Signal mehr als einmal durch eine Schicht aus, daher ist ein RNN ein Beispiel für tiefes Lernen. RNNs können durch Gradientenabstieg trainiert werden, jedoch können Langzeitgradienten, die rückwärts propagiert werden, "verschwinden" oder "explodieren", bekannt als das Problem des verschwindenden Gradienten. Die Technik des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses kann dies in den meisten Fällen verhindern.

Entwickler nutzen künstliche Intelligenz, um Aufgaben, die sonst manuell erledigt werden, effizienter auszuführen, mit Kunden in Kontakt zu treten, Muster zu erkennen und Probleme zu lösen. Um mit KI zu beginnen, sollten Entwickler einen mathematischen Hintergrund haben und sich mit Algorithmen auskennen. Jahrzehnte vor dieser Definition wurde jedoch die Geburtsstunde der Diskussion um künstliche Intelligenz durch Alan Turings wegweisendes Werk „Computing Machinery and Intelligence“ (PDF, 89,8 KB) bezeichnet, das 1950 veröffentlicht wurde. Obwohl dieser Test seit seiner Veröffentlichung vielen Untersuchungen unterzogen wurde, bleibt er ein wichtiger Teil der Geschichte der KI sowie ein fortlaufendes Konzept innerhalb der Philosophie, da er Ideen rund um die Linguistik nutzt.

Zu den Technologien, die unter das Dach der KI fallen, gehören maschinelles Lernen und Deep Learning. Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. Spezifische Anwendungen von KI umfassen Expertensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen. Das liegt aber noch in ferner Zukunft – von solchen Ergebnissen sind wir noch weit entfernt.

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Deep-Learning-Modelle haben in der Regel mehr als drei Schichten und können Hunderte von Schichten haben. Es kann überwachtes oder unüberwachtes Lernen oder eine Kombination aus beidem im Trainingsprozess verwenden. Reinforcement Learning wird auch in der Forschung eingesetzt, wo es helfen kann, autonomen Robotern beizubringen, wie sie sich in realen Umgebungen optimal verhalten.