Die Medien haben keine Ahnung von künstlicher Intelligenz (KI). Oder Technologie. "Roboter kommen für Ihren Job" ist ein beliebter Schrei, aber am nächsten Tag befürchtet sie, dass die KI den dritten Weltkrieg beginnen würde.

Roboter und KI haben nicht nur sehr wenig miteinander zu tun, sondern sie befindet sich noch in einem sehr frühen Stadium. Darüber hinaus kann es in mehrere separate Technologien aufgeteilt werden.

Die Massen werden zu Angst vor Automatisierung und einer nebulösen Superintelligenz verführt, aber diejenigen, die wissen, wie AI funktioniert und wie sie genutzt werden kann, werden am besten für die Zukunft der Arbeit gerüstet sein.

Was ist KI??

Was ist KI? Sehen Sie sich unsere Erklärung an, die Ihnen zu Ehren gebracht wurde

Auf diese Frage gibt es keine genaue Antwort, aber sie hat nichts mit Roboter-Overlords zu tun. AI ist ein Gebiet der Informatik, das untersucht, ob wir einem Computer das "Denken" beibringen können..

KI als Phrase gibt es seit 1956, als der amerikanische Computerwissenschaftler John McCarthy ihn prägte. Sechs Jahre, nachdem der englische Mathematiker Alan Turing 1950 eine Arbeit mit dem Titel "Computing Machinery and Intelligence" veröffentlicht hatte.

KI wird im Allgemeinen in verschiedene Untergruppen aufgeteilt, die versuchen, bestimmte Dinge zu emulieren, die Menschen tun. Spracherkennung ahmt das Hören nach, natürliche Sprachverarbeitung ahmt das Schreiben und Sprechen nach, Bilderkennung und Gesichtsabtastung ahmen das Sehen nach und Maschinenlernen ahmt das Denken nach.

Das sind viele verschiedene, oft nicht miteinander verwandte Technologien. AI ist ein Überbegriff und sicherlich keine Allzwecktechnologie.

Fortschritte bei der Verarbeitungsleistung und der Produktion von Big Data befeuern die KI. Gutschrift: IBM

Warum wird KI so hochgespielt??

Die Erforschung der KI bewegt sich derzeit auf der Welle der erhöhten Rechenleistung und Big Data. Zusammen machen sie die KI sowohl möglich als auch zwingend; Als Gesellschaft produzieren wir jetzt viel zu viele Daten, um sich jemals selbst zu verarbeiten oder Erkenntnisse zu gewinnen. Die gesammelten Daten wachsen jährlich um 40% und werden meistens verschwendet.

Das Vorhandensein all dieser Daten bedeutet auch, dass die AI-Software nicht nur genug Informationen hat, um damit zu arbeiten, sondern auch, um daraus zu lernen. Ist das ein großer Moment der KI? Risikokapitalgeber und Technologiegiganten wie Amazon, Google, Facebook, Microsoft und Apple glauben dies und investieren viel in die Forschung.

Es sind diese Unternehmen, die in den letzten Jahrzehnten unvorstellbar große Datenmengen gesammelt haben und ein großes Interesse daran haben, diese Daten zu automatisieren. Zusammen werden sie zu Schiedsrichtern für AI-Know-how, daher sind es die von Google et al. Entwickelten AI-Techniken. Diese Informationen werden von Wissenschaftlern verwendet, um Daten zu durchsuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Es gibt eine AI-angetriebene Wissensexplosion.

AI wird Wissenschaftlern dabei helfen, unglaubliche Durchbrüche zu erzielen. Gutschrift: Nasa

Überwachtes maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist der Akt von Computerwissenschaftlern, die einen Computer trainieren, um etwas zu tun. Es geht darum, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, im Wesentlichen den Computer darin zu trainieren, Muster zu erkennen und Daten zu kategorisieren.

Das klassische Beispiel ist die Bilderkennung oder "AI Vision"; Geben Sie einem Computer eine große Anzahl von Bildern mit beschrifteten Objekten, und der Computer kann lernen, diese automatisch zu identifizieren. Der Computer erstellt das, was KI-Forscher ein neuronales Netzwerk nennen. eine virtuelle Gehirnverbindung, ähnlich einem grundlegenden Prozess im menschlichen Gehirn.

Das Erstellen eines solchen neuronalen Netzwerks erfordert jedoch viel menschliche Arbeit und auch eine hohe Rechenleistung. Vor kurzem haben Google AI und die University of Texas AI in einem beschrifteten Datensatz von Signalen des Weltraumteleskops Kepler verwendet, um zwei Exoplaneten zu entdecken, als Astronomen nichts gefunden hatten.

Es wird auch verwendet, um Risse in Reaktoren zu erkennen und Ingenieuren der britischen Joint-Torus-Anlage in Großbritannien dabei zu helfen, Kernfusionsenergie zu erfassen und einzusetzen.

Dies ist ein überwachtes maschinelles Lernen, und obwohl es immer besser wird, nicht zu vergessen, ist seine Nützlichkeit bei der Vorhersage von Mustern in Daten durch die eingespeisten Daten beeinträchtigt.

KI wird verwendet, um die Kernfusion zu verwirklichen. Gutschrift: JET

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Was wäre, wenn ein Computersystem sich selbst lehren könnte und Algorithmen aufbauen würde, die nicht von Menschen, sondern von Daten geleitet werden?

Unüberwachtes maschinelles Lernen (von manchen auch als "wahre KI" bezeichnet) ist das, was KI-Forscher erreichen wollen. Hier haben Sie nur unbeschriftete Daten, und Sie fordern den Computer auf, Dinge zu lernen, ohne es ausdrücklich zu sagen, was die richtigen Antworten sind.

Beispielsweise entwickelte Google ein neuronales Netzwerk zur Bilderkennung und gab es dann eine Woche lang auf YouTube, um zu sehen, ob es übliche Objekte erkennt. Es fand Katzen - obwohl es nicht wusste, was eine Katze war. Für AI ist das beeindruckend, aber es zeigt auch die aktuellen Grenzen der Möglichkeiten von AI.

Dasselbe neuronale Netzwerk - jetzt DeepVariant genannt - wird jetzt jedoch zur genauen Identifizierung von Mutationen in DNA-Sequenzen verwendet, die dem Computer als Bilder angezeigt werden. Die KI erkennt im Wesentlichen die Fehler, die von DNA-Sequenziermaschinen gemacht wurden. Es gewinnt Einsichten aus Daten, wo es keine gegeben hätte. KI wird auch verwendet, um gefälschte Gemälde zu entdecken.

Dafür wird AI verwendet; Computer am Arbeitsplatz besser machen.

Die KI kommt den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nicht nahe

Neuronale Netze

Dies ist nur eine von vielen maschinellen Lerntechniken. Neuronale Netzwerke ahmen nach, was im menschlichen Gehirn vor sich geht, aber denken Sie nicht für einen Moment, dass die KI sich kurz davor befindet, Menschen zu replizieren. Ein neuronales Netzwerk in der KI kann Hunderte, Tausende und manchmal Millionen von Eingaben verarbeiten, wobei die Daten in eine Richtung fließen.

Es ist kluges Zeug, aber das menschliche Gehirn hat Milliarden von miteinander verbundenen Neuronen. Wir sind alle um einige Größenordnungen komplexer als AI. Wenn Sie also den Ausdruck "tiefes Lernen" hören, halten Sie ihn im Kontext. Wahre Computer Intelligence und Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) sind in einiger Entfernung.

Wird die KI 'unsere Jobs annehmen'?

Es gibt viel Angst, dass die KI die Jobs der Leute übernimmt. Die Tatsache, dass in vielen Volkswirtschaften nur langsames Wachstum und Arbeitsplatzunsicherheit herrschen, wird noch verschlimmert. Bei AI geht es darum, Computer leistungsfähiger zu machen, was sich erheblich auf die Funktionsweise der Gesellschaft auswirken wird. Viele Routinearbeiten werden automatisiert und der Verwaltungsaufwand reduziert.

Es bedeutet, dass sich die Menschen auf die Arbeit mit höherem Wert konzentrieren können, ohne die Berichterstattungspflichten zu zerstören. Das bedeutet, dass Wissenschaftler mehr Entdeckungen machen, Ärzte Zugang zu neuestem Wissen haben und Leben retten können, und die Polizei kann mehr Polizeiarbeit leisten.

Bei AI geht es darum, die Produktivität zu steigern, und es können tausend Start-ups entstehen, die neue Unternehmen und Branchen erschließen.

Roboter wie Relay verwenden keine KI. Gutschrift: Savioke

Die Zukunft für die KI

KI ist ein Weg für Informatiker, Computer dazu zu bringen, sich mit der Realität von Big Data vertraut zu machen, und sie dazu zu bringen, mühsame manuelle Aufgaben auszuführen, die angesichts der Flut von Daten, die wir jetzt umgeben, jetzt weit hinter uns liegen.

Es ist ein Korb von Techniken, keine Allzwecktechnologie, und es geht nicht darum, alles zu automatisieren.

Obwohl dies Auswirkungen auf viele Branchen haben wird, benötigen alle Unternehmen ein überzeugendes Geschäftsmodell für AI - höchstwahrscheinlich, um ein wirklich spezifisches, enges Problem zu lösen - sowie die Dienste von auf KI spezialisierten Datenforschern und viele andere Daten, von denen die KI lernen kann.

Wird KI alles verändern? Vielleicht oder vielleicht wird der Hype - und die Finanzierung für die Forschung - versiegen, wenn Forscher gegen eine Wand stoßen. Schließlich steht AI schon kurz davor, zu einem faden Marketingbegriff für den Verkauf von Handys zu werden. Auch wenn diese frühen Tage der KI einen bedeutenden Meilenstein für die Menschheit darstellen, wird dies wahrscheinlich ein langsamer Schritt sein.

Was wir jedoch sicher wissen, ist, dass ein Verständnis der KI für mehr Berufe wichtiger wird. Für alle von uns, die die Zeit der Datenexplosion durchleben, ist AI das fehlende Teil der Stichsäge.

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