Es gibt unzählige Aufgaben, die künstliche Intelligenz heute erfüllen kann, solange Menschen kreativ Wege finden können, die Technologie der künstlichen Intelligenz anzuwenden. Vor diesem Hintergrund gibt es einige Aufgaben, die man von künstlicher Intelligenz vielleicht nie erwarten würde.
Menschen können sich mit konkreten Möglichkeiten befassen, wie künstliche Intelligenz ihre Arbeit und ihr Leben auf eine Weise verbessern kann, von der sie nicht wussten, dass sie sich dessen bewusst sind.
Im Grunde wird künstliche Intelligenz nur anhand von Rohdatenpunkten programmiert und trainiert, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
Es gibt viel mehr über künstliche Intelligenz zu lernen als diese einfache Definition, aber dies ist ein guter Ausgangspunkt. Es gibt zwei Haupttypen des Trainings für diese Programme für künstliche Intelligenz: maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle.
Maschinelles Lernen ist eine Methode, Computern beizubringen, aus strukturierten Daten zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Dabei werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu analysieren und zu verstehen und dieses Verständnis dann zu nutzen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Daten, die in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist werden, müssen makellos sein, Ausreißer müssen entfernt oder begrenzt sein, unerwünschte Daten müssen weggelassen werden und Abweichungen müssen überwacht werden. Algorithmen für maschinelles Lernen und Modelle der künstlichen Intelligenz eignen sich ideal für Datenwissenschaft und -analyse und helfen Benutzern, Millionen von Datenpunkten schnell und effizient zu analysieren.
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die neuronale Netze nutzt, die das menschliche Gehirn nachahmen, um komplexe Muster in Daten zu analysieren und zu verstehen. Diese Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von „Neuronen“, die lernen können, Muster zu erkennen und auf der Grundlage von Eingabedaten Entscheidungen zu treffen. Die Dateneingabe in Deep-Learning-Modelle kann unstrukturiert sein, erfordert aber dennoch starke Parameter und Abstimmungen, um sie richtig zu machen. Diese KI-Modelle nehmen nicht nur Daten auf und liefern Ergebnisse, sondern generieren auf der Grundlage der großen verarbeiteten Datenmengen auch neue oder unerwartete Ergebnisse. Auf diese Weise kann man sehen, wie ein Computerprogramm eine Aufgabe der künstlichen Intelligenz ausführt, beispielsweise das Schreiben eines Blogbeitrags oder eines Romans, indem es 1.000 Romane desselben Genres von verschiedenen Autoren „liest“.
(1) Lesen und Verstehen
(2) Reagieren Sie schnell auf gefährliche Situationen
(4) Kann hochkomplexe Spiele spielen
(5) Computer Vision
(6) Erstellen Sie Originalkunst
(7) Werden Sie Börsenmakler
Heutzutage wird die Wettervorhersage fast ausschließlich von Computerprogrammen durchgeführt, allerdings nur im weitesten Sinne. Um zu definieren, was diese Ergebnisse bedeuten, ist noch viel menschliche Interpretation erforderlich. Durch den Einsatz von Computer Vision mit künstlicher Intelligenz konnten Forscher jedoch plötzliche Änderungen des lokalen Wetters mit viel größerer Genauigkeit vorhersagen. Es ist so genau, dass Projekte zur Simulation der Erde umgesetzt werden könnten, während Wettervorhersagen und Simulationen voranschreiten, um den Klimawandel sichtbar zu machen und zu bekämpfen.
Der Arzneimittelhersteller hat ein Programm für künstliche Intelligenz entwickelt, das Aufgaben der künstlichen Intelligenz ausführen kann, um alle möglichen Verwendungsmöglichkeiten bestehender Arzneimittel zu bewerten und sie mit anderen vorhandenen Arzneimitteln zu vergleichen, um die Überschneidung eines Arzneimittels zu ermitteln ist gleich oder wirksamer als ein anderes Medikament. Dies gibt Ärzten mehr Möglichkeiten, Patienten basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen und ihrer biologischen Ausstattung zu behandeln. Künstliche Intelligenz spielt in der Medikamentenentwicklung eine große Rolle. Hochleistungsrechnen ist für die Molekulardynamik notwendig, daher nutzen Arzneimittelforscher ihre Hochleistungsrechnerlösungen, um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren und einzusetzen, um potenzielle Wirkstoffziele zu bewerten.
Durch die Kombination mehrerer Ebenen der KI-Technologie ist die Empfehlung neuer Produkte eines der erstaunlichsten Dinge, die KI leisten kann. Das Empfehlungssystem von Netflix ist revolutionär. Sobald Sie eine Fernsehserie gesehen haben, kann es sehr attraktive Sendungen empfehlen und automatische Empfehlungen machen das Benutzererlebnis einfach und reibungslos. Es gibt sogar einen gewissen Prozentsatz an Vertrauen, dass es den Leuten gefallen wird. Viele Unternehmen setzen mittlerweile hochentwickelte Empfehlungssysteme ein, um den Umsatz für Online-Einkäufe, gezielte Werbung, Musik-Streaming-Dienste und mehr zu steigern.
Künstliche Intelligenz ist eine der prägendsten Entwicklungen des 21. Jahrhunderts, da sie die Art und Weise prägt, wie Menschen alles tun. Hoffentlich wecken diese 10 erstaunlichen Dinge, die künstliche Intelligenz leisten kann, das Interesse an der sich ständig verändernden Welt der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz beschleunigt die Entwicklung neuer Technologien und der Markt für neue Iterationen und neue Ideen, die das tägliche Leben der Menschen verbessern können, ist riesig.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 Aufgaben, von denen Menschen nicht wissen, dass sie künstliche Intelligenz bewältigen können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
