Künstliche Intelligenz kennen und verstehen

Das Wissen und das Verständnis der künstlichen Intelligenz sind: 1. Abdeckung vieler Forschungsbereiche; 2. Trend in Richtung Deep Learning, Verstärkungslernen und Verarbeitung natürlicher Sprache; 3. Entwicklung eines neuen wirtschaftlichen Einflussfaktors; .

Wissen und Verständnis über künstliche Intelligenz:

Seit den 1950er Jahren widmen sich Informatiker der Entwicklung von Programmen, die der menschlichen Intelligenz ähneln. Wenn diese Programme bis zu einem bestimmten Grad entwickelt sind, können sie in bestimmten Anwendungsszenarien den Menschen ersetzen. Man nennt sie künstliche Intelligenz (KI) und Cognitive Computing.

In den 1980er Jahren wurde dieses Konzept hochgejubelt, doch dann brach der „Winter der künstlichen Intelligenz“ an und kündigte das Ende dieses guten Wunsches an. Bis vor Kurzem haben einige bahnbrechende Erfolge auf diesem Gebiet die akademische Gemeinschaft endgültig davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz nicht nur intelligente Maschinen hervorbringen wird, die menschliche Kräfte freisetzen, sondern auch neue Technologien hervorbringen wird.

1. Deckt viele Forschungsfelder ab: Informatik, Psychologie, Philosophie, Neurowissenschaften, Soziologie, Mathematik, Biologie

In der Informatik ist künstliche Intelligenz ein interdisziplinäres Forschungsgebiet. Je nach Forschungsziel geht es um Lösungen in Disziplinen wie Mathematik, Informatik, Spracherkennung, Computer Vision und Robotik. Und seit Forscher Computern beibringen, Emotionen wie Mitgefühl, Glück und den Wunsch zu helfen zu verstehen, werden auch psychologische und philosophische Modelle in die Forschung einbezogen. Da das Computerprogramm darüber hinaus auch für die Entscheidungsfindung bei Aufgaben wie dem autonomen Fahren oder der Verwaltung von Versicherungen benötigt wird, muss es auch Fragen im juristischen Bereich beantworten können, insbesondere wenn es um Haftungsansprüche geht.

2. Forschungstrends zur künstlichen Intelligenz

Trend eins: Deep Learning

Deep Learning bezieht sich auf das Lernen durch mehrschichtige künstliche neuronale Netze. Dieses Netzwerkmodell basiert auf dem menschlichen Nervensystem. Im menschlichen Gehirn werden die Nervenbahnen umso aktiver, je häufiger sie genutzt werden. Gleiches gilt auch für Softwarenetzwerke.

Trend 2: Reinforcement Learning

Traditionelle Modelle des maschinellen Lernens konzentrieren sich auf die Suche nach festen Mustern in Daten, während Reinforcement-Learning-Programme noch einen Schritt weiter gehen. Sie treffen Entscheidungen, um ein bestimmtes Ziel so weit wie möglich zu erreichen. Dies spiegelt den Übergang von Predictive Analytics zu Guided Analytics wider.

Trend Drei: Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache und die automatische Spracherkennung sind beide die am weitesten verbreiteten Technologien der künstlichen Intelligenz. Ob die Suchfunktion von Google, die Sprachbefehle von Siri oder die Steuerung von Haushaltsgeräten durch Amazon Alexa: Sie alle basieren auf Spracherkennung und -verständnis.

3. Zukünftige Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz: Industrie- und Serviceroboter, Bürosoftware, vernetzte elektrische Transportmittel, medizinische Diagnosesoftware

Zukünftig werden Roboter eingesetzt, die mithilfe künstlicher Intelligenz einfache Prozesse erlernen können Unterstützung von Fabriken, Lagerhäusern, Krankenhäusern und Pflegeheimen. Und autonom entscheidungsfähige Programme werden schon bald einfache Verwaltungsaufgaben wie Archivierung und standardisierte Programmkommunikation übernehmen können. In der vernetzten E-Mobilität koordinieren autonome Fahrzeuge miteinander, um den Straßenverkehr zu optimieren. Dadurch könnten Großstädte vor dem Verkehrskollaps bewahrt und lebenswerter gemacht werden. Experten haben außerdem herausgefunden, dass intelligente medizinische Diagnosesysteme den Menschen enorme Vorteile bringen können. Nach dem Training können diese Systeme zur Erkennung von Anomalien und zur Bereitstellung vorläufiger Analysen eingesetzt werden.

4. Neue wirtschaftliche Einflussfaktoren

Experten glauben, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz grundlegende Veränderungen in den Wirtschaftsaktivitäten mit sich bringt. Der Schlüsselfaktor für das Wirtschaftswachstum ist nun nicht mehr Kapital oder Arbeit, sondern hängt davon ab, wie die Industrieländer die Chancen der Technologie der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen. Die Grundlage dieses neuen Wachstumsmodells sind Daten. In Zukunft werden Daten für Unternehmen und den Arbeitsplatz genauso wertvoll sein wie Mineralöl in den 1970er Jahren für beide. Gleichzeitig sind Daten die Grundlage des maschinellen Lernens: Je mehr Daten ein Programm verarbeitet, desto genauer kann es Vorgänge wie Fehlererkennung, Vorhersage, Spracherkennung oder Bewegung ausführen.

Verwandte Lernempfehlungen: Programmiervideos, Tutorials zum Erstellen von Websites

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz kennen und verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!