Inhaltsverzeichnis
Top Ten Trends in der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023
1 Die Entwicklung der prädiktiven Analyse
2. Large Language Model (LLM)
3. Informationssicherheit (InfoSec)
4. Bessere autonome Systeme einführen
5. Kunstschaffen durch NFT
6. Digitaler Avatar
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Die 10 wichtigsten Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023

Apr 16, 2023 pm 06:07 PM
人工智能 ai

Die 10 wichtigsten Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023

Künstliche Intelligenz – ist das heißeste Wort auf dem globalen Technologiemarkt und macht das Leben in dieser hektischen Zeit einfacher. KI-Modelle liefern automatisierte Systeme, Cybersicherheit, Automatisierung, RPA und viele andere Vorteile für zahlreiche Branchen auf der ganzen Welt. Technologie- und datenorientierte Unternehmen müssen die kommenden KI-Trends verstehen, um Produktivität und Effizienz reibungslos zu steigern. Das Befolgen einer KI-Vorhersage kann dazu beitragen, Kundentreue zu erzeugen und KI-Modelle effektiv zu nutzen.

Lassen Sie uns als Nächstes einige der wichtigsten Trends in der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023 erkunden, um auf dem wettbewerbsintensiven Technologiemarkt Gewinne zu erzielen.

1 Die Entwicklung der prädiktiven Analyse

Ein wichtiger Trend in der künstlichen Intelligenz ist die Entwicklung der prädiktiven Analyse für eine bessere Forschung. Es basiert auf der Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens und stützt sich auf historische Daten, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu ermitteln. Unser Ziel ist es, Erkenntnisse aus der Vergangenheit zu nutzen, um eine optimale Einschätzung für die Zukunft zu ermöglichen. Predictive Analytics ist kein neues Phänomen, aber wenn wir ihre Entwicklung verfolgen, sehen wir, dass sie sich, insbesondere mit dem Aufkommen bahnbrechender interaktiver und benutzerfreundlicher Technologien, aus der Hülle der Mathematik und Statistik herausgelöst hat und die Fantasie der Menschen erregt hat Wirtschaftsanalysten und Marktexperten.

2. Large Language Model (LLM)

Das Large Language Model basiert auf den Prinzipien des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen menschliche Sprache basierend auf sehr großen textbasierten Datensätzen erkennen, vorhersagen und generieren. Zu diesen Modellen gehören statistische Sprachmodelle, neuronale Sprachmodelle, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Stimmungsanalyse und Textvorschläge. Zusammen mit künstlicher Intelligenz werden diese Modelle Wissenschaft und Gesellschaft verändern. Diese KI-Vorhersage besagt, dass zukünftige KI-Modelle nicht nur Daten, sondern auch unsere gewählten Werte widerspiegeln werden.

3. Informationssicherheit (InfoSec)

Informationssicherheit umfasst die Tools und Prozesse, die Organisationen zum Schutz von Informationen verwenden. Dazu gehören Richtlinieneinstellungen, die im Wesentlichen installiert werden, um unbefugten Zugriff, unbefugte Nutzung, Offenlegung, Unterbrechung, Änderung, Einsichtnahme, Aufzeichnung oder Zerstörung von Informationen zu verhindern. Prognosen zur künstlichen Intelligenz zeigen, dass dies ein Bereich ist, der ständig wächst und sich weiterentwickelt, insbesondere da KI-Modelle ein breites Spektrum an Bereichen abdecken, von Netzwerk- und Infrastruktursicherheit bis hin zu Tests und Audits. Informationssicherheitsprogramme basieren auf drei Kernzielen, die als CIA bekannt sind – Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit –, um vertrauliche Daten vor potenziellen Cyberangriffen zu schützen.

4. Bessere autonome Systeme einführen

Einer der führenden KI-Trends ist die Einführung stärker automatisierter Systeme. Autonome Systeme der nächsten Generation durch Modelle der künstlichen Intelligenz konzentrieren sich auf Fortschritte in den Bereichen Drohnenforschung, autonome Erkundung und bionische Systeme. Forscher konzentrieren sich auf eine Vielzahl von Technologien, von Prothesen, die maschinelles Lernen nutzen, um sich automatisch an den Gang des Trägers anzupassen, bis hin zum Fliegen selbstfahrender Krankenwagen. Ziel ist es, autonomen Systemen beizubringen, selbstständig zu denken und entsprechend zu reagieren und sie so auf die raue Welt außerhalb des Labors vorzubereiten.

5. Kunstschaffen durch NFT

NFT-Kunst soll Künstlern mehr Macht verleihen. Es verändert rasant die Art und Weise, wie Künstler bezahlt werden, und revolutioniert die Art und Weise, wie NFT-Künstler arbeiten, neue Projekte erstellen und ihre Kunst besitzen. Die Integration von NFTs und KI-Modellen, die den Wohlstand dezentralisieren und demokratisieren und neue Einnahmequellen schaffen, könnte einen großen Beitrag zur Stärkung der Grundlagen von Kunstschulen leisten. Sie behaupteten, dass sie dank der Möglichkeit, digitale Kunst und Dateien als einzigartige Künstler zu registrieren, schließlich entdeckten, dass sie ihren eigenen Erfolg durch NFTs künstlerisch steuern konnten.

6. Digitaler Avatar

Digitaler Avatar ist einer der aktuellen und potenziellen Trends der künstlichen Intelligenz, bei dem es sich um eine visuelle Form oder ein Bild handelt, das so konstruiert ist, dass es eine Person in der virtuellen Welt darstellt. KI-Vorhersagen und -Spekulationen, fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz und Augmented Reality sorgen dafür, dass Avatar-Körper so entwickelt werden, dass sie zu Menschen passen, und dann mit diesen Avataren für Fernsteuerungsoperationen gedanklich verknüpft werden. Avatare basieren hauptsächlich auf Modellen der künstlichen Intelligenz und können als intelligente digitale Darstellungen von Menschen beschrieben werden, die menschenähnliche Interaktionen ermöglichen, indem sie die Art und Weise simulieren, wie unser Gehirn Gespräche verarbeitet.

#7, Ethik der künstlichen Intelligenz das drei Schlüsselfaktoren vereint: Sicherheit, Schutz, menschliche Belange und Umweltaspekte in KI-Modellen. Bei der KI-Ethik handelt es sich um eine Reihe moralischer Prinzipien und technischer Systeme, die darauf abzielen, den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz zu fördern. Zu seinen Kernkomponenten gehören die Vermeidung von KI-Voreingenommenheit, KI und Datenschutz, die Vermeidung von KI-Fehlern und die Bewältigung von KI-Umweltauswirkungen.

8, Militärwaffen

Militärwaffen sind dazu bestimmt, einem Gegner im Krieg körperlichen Schaden – Tod oder schwere Körperverletzung – zuzufügen. Waffen können belebte und unbelebte Objekte sein. Die Liste dieser Waffen umfasst Gewehre, Mörser, Raketen, Maschinengewehre, Granaten und Panzerungen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz wird im Militär zunehmend für intelligente und ferngesteuerte Funktionen sowie zum Schutz von Soldaten vor Tod und schwerer Verletzung eingesetzt. Aufgrund der zunehmenden politischen Unruhen wird dies zu einem der Top-KI-Trends im Jahr 2023.

9. Prozesserkennung

Es kann als eine Vielzahl von Techniken und Techniken beschrieben werden, die in großem Umfang künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um die Leistung der an Geschäftsprozessen Beteiligten zu ermitteln. Es geht tiefer als frühere Versionen von Process Mining, um zu bestimmen, was passiert, wenn Menschen verschiedene Dinge auf unterschiedliche Weise tun, um Geschäftsprozessereignisse zu erzeugen. Die Methoden und der Umfang von KI-Modellen sind vielfältig – von Mausklicks für bestimmte Zwecke bis hin zum Öffnen von Dateien, Dokumenten, Webseiten und mehr –, die alle eine Vielzahl von Informationstransformationsmustern beinhalten. Durch die Automatisierung von Prozessen durch Modelle der künstlichen Intelligenz soll die Effizienz von Geschäftsprozessen verbessert werden.

10. Eingebettete Anwendung (EA)

Es handelt sich um eine Softwareanwendung, die sich dauerhaft befindet, insbesondere im Flash-Speicher oder ROM eines Industrie- oder Verbrauchergeräts. Die grundlegenden Attribute von EA sind Echtzeit, Fehlertoleranz, Portabilität, Zuverlässigkeit und Flexibilität. Software soll einem bestimmten Zweck mit spezifischer Hardware dienen, die Zeit-, Größen-, Energie- und Speicherbeschränkungen erfüllen muss. Einige eingebettete Anwendungen, wie die auf unseren Telefonen, sind so konzipiert, dass sie über Monate oder Jahre ununterbrochen laufen, ohne heruntergefahren zu werden oder einen Reset-Befehl zu erhalten. Weitere Beispiele für KI-Vorhersage sind Bildverarbeitungssysteme in medizinischen Bildgebungsgeräten, Fly-by-Wire-Steuerungssysteme in Flugzeugen, Bewegungserkennungssysteme in Sicherheitskameras und Verkehrskontrollsysteme in Ampeln.

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