Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine einzelne oder eine Sammlung von Computersystemen, die in der Lage sind, Informationen zu verarbeiten und Aufgaben auszuführen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden.

KI kann einfache Formen der Intelligenz haben, wie das Erkennen von Sprache oder das Analysieren von visuellen Mustern in Bildern. Oder es kann komplexer sein, wie das Lernen aus Fehlern der Vergangenheit und das Lösen von Problemen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Um zu verstehen, was künstliche Intelligenz bedeutet, denken Sie darüber nach, was Sie in der Natur beobachten, was Sie davon überzeugt, dass etwas Intelligenz hat. Etwas so Einfaches wie eine Laborratte, die den richtigen Weg durch ein Labyrinth lernt, repräsentiert eine einfache Form der Intelligenz (es gibt vier Arten von KI). Es beinhaltet Gedächtnis und Lernen, ähnlich der menschlichen Intelligenz.

1950 beschrieb Alan Turing "Denkmaschinen" als erkennbar daran, dass sie mit Vernunft Rätsel lösen konnten. In den 1950er Jahren sagte John McCarthy, Computer könnten "Dinge tun, die, wenn sie von Menschen gemacht werden, Intelligenz beinhalten".

Diese Ideen laufen auf drei Merkmale zusammen, die verwendet werden, um eine Maschine oder einen Computer als mit "künstlicher Intelligenz" zu identifizieren. Sie können:

• Verwenden Sie Eingaben wie Sensoren oder Daten, um Informationen zu analysieren.
• Verarbeiten Sie riesige Datenmengen, um Muster, Trends oder Korrelationen zu erkennen.
• Passen Sie ihre Entscheidungen und Handlungen auf der Grundlage von Erkenntnissen an, die aus Eingaben und Daten abgeleitet werden.

Genau auf diese Weise hilft die menschliche Intelligenz dem Menschen, in unserem täglichen Leben zu lernen und sich anzupassen.

Komponenten der künstlichen Intelligenz

Eine „intelligente“ Maschine besteht aus vielen verschiedenen Komponenten. Diese arbeiten alle zusammen, um einer Maschine dabei zu helfen, Eingaben aus der realen Welt aufzunehmen und Entscheidungen zu treffen.

KI-Sensoren

Denkt man darüber nach, wie ein Mensch Daten aus der realen Welt sammelt, brauchen intelligente Maschinen Sensoren, um dieselben Informationen zu sammeln. Diese Sensoren können umfassen:

• Kameras: Visuelle Hinweise für Dinge wie Gesichtserkennung, Umgehen von Hindernissen oder Infrarotkameras zur Erkennung heißer Objekte.
• Mikrofone: Interagieren Sie mit Menschen per Stimme, erkennen Sie Aktivitäten in einem Raum oder reagieren Sie auf Musik.
• Taktile Sensoren: Ermöglicht Robotern, ihren Griff oder die Stärke der Spielkonsolen anzupassen, um darauf zu reagieren, wie stark Sie einen Gamecontroller bewegen.
• Positions-, Temperatur- oder Durchflusssensoren: Liefert Informationen über Gas oder Flüssigkeit, die durch Rohre strömt, Temperaturen von Chemikalien oder Metallen und sogar die chemische Zusammensetzung von Flüssigkeiten.

Tatsächlich können Maschinen mit moderner Sensortechnologie Dinge in der Welt erkennen, die selbst Menschen nicht können.

KI-Daten und maschinelles Lernen

Ein wesentlicher Bestandteil von KI ist maschinelles Lernen. Es ist die Fähigkeit, große Mengen an Informationen aus mehreren Quellen zu sammeln und auf aussagekräftige Muster und Korrelationen zu analysieren.

Beispielsweise kann ein Computer bei Fahrzeugcrashtests Drücke und Temperaturen analysieren. Der Computer kann die Daten analysieren und den Fahrzeugherstellern mitteilen, wo die Airbags angebracht werden müssen, um das höchste Sicherheitsniveau zu gewährleisten.

Machine Learning hilft auch bei der Fehlerbehebung. Durch das Sammeln von Fertigungsdaten über Hunderte von Sensoren können Computer Anomalien erkennen, die zu fehlerhaften Produkten führen. Durch die Korrelation anderer Sensordaten kann der Computer den Technikern dann sagen, welche Komponenten in einem Prozess fehlerhaft sind.

Da maschinelles Lernen dies in einem Bruchteil der Zeit eines Menschen tun kann, können Unternehmen Probleme schneller erkennen und beheben, die Qualität der Produkte verbessern und die Gesamtproduktion steigern.

Tiefes Lernen

Eine fortschrittlichere Form des maschinellen Lernens ist das „Deep Learning“, bei dem eine Maschine Fehler erkennt und lernt, wie eine Aufgabe am effizientesten erledigt werden kann.

Zum Beispiel a selbstfahrendes Auto verwendet maschinelles Lernen, um ein Auto zu fahren, indem sie Straßenmarkierungen beobachtet, nach Fußgängern sucht und Ampeln identifiziert. Aber ein tief lernendes, selbstfahrendes Auto würde auch lernen, wie Lenkungseinstellungen das Auto mehr in der Mitte der Fahrspuren halten. Im Laufe der Zeit könnte sich dieses Auto selbst beibringen, ein besserer Fahrer zu werden.

Was ist der Zweck der Künstlichen Intelligenz?

Wissenschaftler entwickeln künstliche Intelligenz, damit wir mit Maschinen die Lebensqualität des Menschen verbessern können. Es ermöglicht Maschinen, sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, die Menschen verletzen oder gefährlich werden können. Künstliche Intelligenz kann die Sicherheit von Autos und Flugzeugen verbessern.

Letztendlich besteht ihr Zweck darin, den Menschen mit Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen zu ergänzen, die nur Computer verarbeiten können.

Dan Prince, CEO und Gründer von Illumisoft, sagt, dass der Ausgangspunkt für das Verständnis von KI darin besteht, unsere eigene Intelligenz zu verstehen.

„Der Mensch hat die Fähigkeit zu lernen, Probleme zu lösen, Muster zu erkennen und natürliche Phänomene (die allesamt Attribute sind, die üblicherweise mit Intelligenz in Verbindung gebracht werden) zu erklären und vorherzusagen“, sagt er. "Vielleicht am wichtigsten ist, dass wir in der Lage sind, unsere Umwelt zu unserem Vorteil zu gestalten und zu verändern. KI, allgemein verstanden, bezieht sich auf ein System oder eine Gruppe von Systemen, die in der Lage sind, diese Art von menschlicher Intelligenz zu simulieren. Ein intelligentes System wäre eines, das menschenähnliche Fähigkeiten zum Denken, Problemlösen oder sogar Kreativität aufweist.

„Das ultimative Ziel vieler Forscher ist es, eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu generieren, was Analysten anerkennen, dass sie noch nicht erreicht wurde. Nach derzeitigem Stand der Technik könnte eine bestimmte KI einen Aspekt der menschlichen Intelligenz gut simulieren, andere jedoch nicht. Es gibt beispielsweise KI-Systeme, die Sprache gut verstehen, während andere gut in der Feinmotorik sind. Es gibt nur wenige, die beides können."

Philosophen stellen oft die Frage, ob wir mit KI zu weit gehen können. Was, wenn die künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz so weit übertrifft, dass Roboter überlegen sind? Dann stellt sich die Frage, ob Maschinen jemals Emotionen verstehen können. Derzeit gibt es keinen Sensor, der Emotionen verarbeiten kann.

Die meisten Maschinen mit KI sind jedoch nur zu fokussierten Lernbereichen in der Lage. Wir können es nicht auf die Vielzahl von Entscheidungen anwenden, die ein durchschnittlicher Mensch täglich trifft. Aus diesem Grund muss sich niemand mehr Sorgen machen, dass Maschinen den Menschen bald überholen.