Wie funktioniert Künstliche Intelligenz – Von ML zu allen Anwendungen

Künstliche Intelligenz (Künstliche Intelligenz) ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft, die bis in die 1950er Jahre zurückreicht. Es hat sich durch die Kombination umfangreicher Datenquellen mit leistungsstarken Computerprozessoren und fortschrittlichen Algorithmen entwickelt.

Das Markenzeichen von Künstliche Intelligenz Lösungen ist, dass sie lernen können, die Antwort oder das Ergebnis einer Anfrage genau vorherzusagen. Heute umfasst Künstliche Intelligenz ein ganzes Ökosystem vernetzter Technologien, die es Maschinen ermöglichen, Probleme zu lösen und menschenähnliche Aufgaben auszuführen.

Hier sind einige der zugrunde liegenden Komponenten, die der Künstlichen Intelligenz ihre Superkräfte verleihen:

• Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Menschen, Modelle mit Konversationsbegriffen abzufragen, anstatt die Anfrage in Informatik-Terminologie übersetzen zu müssen. Wenn Sie Künstliche Intelligenz-basierte Apps und Chatbots wie ChatGPT bitten, eine Frage zu beantworten oder einen Text zu schreiben, fordern Sie dies mithilfe von NLP auf.
   
  Die gleiche natürliche Sprachverarbeitung ist auch für andere Arten von Bots wie Sprachassistenten unerlässlich. Die Spracherkennung ermöglicht es Sprachassistenten, gesprochene Anfragen und Befehle zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Computer Vision ermöglicht es Software, alle Arten von Bildern zu lernen und zu erkennen, von Tieren bis hin zu Straßenschildern. Zu den Anwendungen für Computer Vision gehören Robotik, autonome Fahrzeuge und selbstfahrende Autos.
   
  In der Agrartechnologie treibt die Bilderkennung intelligente Maschinen an, die ein Unkraut von einer Reihenfrucht unterscheiden und Pestizide nur auf das Unkraut sprühen können, um die Menge der in der konventionellen Landwirtschaft verwendeten Chemikalien zu reduzieren.
• Das Internet der Dinge (IoT) besteht aus allen tragbaren Trackern, Sensoren, Sprachassistenten und Smart-Home-Geräten. IoT-Geräte bieten einen konstanten Datenstrom, der Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um zu lernen und sich an neue Informationen anzupassen, sobald sie eingehen.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) verwandeln künstliche Intelligenz in übersichtliche Codepakete, die Sie in vorhandene Produkte integrieren können, um Kundenerlebnisse der nächsten Generation zu bieten.
• Maschinelles Lernen (ML) ist ein wichtiger Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Modelle des maschinellen Lernens bringen Systemen der Künstlichen Intelligenz das Lernen bei. Sie nutzen Prinzipien der Statistik und Psychologie, um Algorithmen in der Kunst und Wissenschaft der Klassifizierung von Daten und der Vorhersage von Ergebnissen zu trainieren. Auf diese Weise können ML-Modelle neue Erkenntnisse liefern, die es sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.
   
  Beim Trainieren von Modellen der künstlichen Intelligenz, die auf Prinzipien des maschinellen Lernens basieren, ist ein Trainingsdatensatz erforderlich, um den Prozess des maschinellen Lernens beim Lesen oder Identifizieren eines spezifischen Datentyps zu unterstützen. Zu den Datenformaten gehören Text-, Zahlen-, Bild- und Videoformate. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser funktioniert das System.
   
  Big Data Analysen/Analytik kann große Datenmengen verstehen, indem sie Trends und Muster erkennt, und maschinelles Lernen kann diesen Prozess durch den Einsatz von Entscheidungsalgorithmen beschleunigen. Diese Art der Datenanalyse ist für Unternehmen besonders wertvoll und kann dazu beitragen, Betriebsentscheidungen zu treffen.

Die frühesten ML-Modelle erforderten strukturierte Daten und die Anleitung eines Menschen, um zu lernen, was richtig und was falsch ist.

Data Scientists nennen diese Art des überwachten ML-Lernens, da es vorab gekennzeichnete Datensätze zum Trainieren des Algorithmus verwendet. Heute haben wir auch unüberwachte Lernmodelle, die selbstständig lernen können. Im Wesentlichen verwenden sie andere Algorithmen, um Daten zu untersuchen und zu klassifizieren, die nicht von einem Menschen gekennzeichnet sind.

Eine Unterkategorie von Algorithmen des maschinellen Lernens, sogenannte neuronale Netze, hat wie das menschliche Gehirn miteinander verbundene Schichten, die es diesen Modellen ermöglichen, Muster in extrem komplexen Informationen zu finden. Und im Bereich der neuronalen Netze können Deep-Learning-Algorithmen große Mengen roher, unstrukturierter Informationen aufnehmen und Muster und Kategorien innerhalb des Datensatzes identifizieren.

Reinforcement Learning ist eine Trainingsmethode des maschinellen Lernens, die korrektes Verhalten belohnt und falsche bestraft. Im Allgemeinen ist ein Reinforcement-Learning-Agent (die zu trainierende Entität) in der Lage, seine Umgebung zu interpretieren, Maßnahmen zu ergreifen und durch einen Prozess von Versuch und Irrtum zu lernen.

Die iterative Natur des maschinellen Lernens bedeutet, dass Modelle unabhängig voneinander in der Lage sind, sich anzupassen, wenn sie neuen Daten ausgesetzt sind, und sie produzieren zuverlässigere Entscheidungen und Ergebnisse.

Wir neigen dazu, Künstliche Intelligenz mit der Idee zu assoziieren, Menschen zu ersetzen, aber ihr wahres Potenzial liegt in der Möglichkeit, menschliche Fähigkeiten zu erweitern. Wie Eric Brynjolfsson, Direktor des Stanford Digital Economy Lab, in einem 2022 Papier erklärt, schafft die Fokussierung der Bemühungen auf augmentative Künstliche Intelligenz im Vergleich zur Automatisierung, die menschliche Arbeit ersetzt, neue Fähigkeiten, Produkte und Dienstleistungen und schafft letztendlich mehr Wert für die Gesellschaft.

Moderne Künstliche Intelligenz kann in vielen realen Szenarien eingesetzt werden, z. B. bei der Bewertung von Bewerbungen bei der Einstellung, der Analyse der Stimmung zur Lösung von Kundensupportanfragen oder dem Verständnis einzelner Biomarker, um Gesundheitsinterventionen für den Lebensstil zu empfehlen. Die Möglichkeiten sind wirklich grenzenlos.

An diesem Punkt ihrer Entwicklung wurde Künstliche Intelligenz in fast jeder wichtigen Branche eingesetzt - als sprachgesteuerte virtuelle Assistenten wie Amazons Alexa und Apples Siri, Chatbots, Empfehlungsmaschinen, Übersetzer, Foto-Tagging-Agenten und Datenanalysten.

Hier sind einige häufige Anwendungen der Künstlichen Intelligenz:

• Unternehmen im Gesundheitswesen können künstliche Intelligenz verwenden, um medizinische Bilder zu analysieren und Ärzten zu helfen, genaue Entscheidungen zu treffen. In einem neuen Anwendungsfall wird eine bilderzeugende künstliche Intelligenz namens Stable Diffusion untersucht, um Trainingsbilder für Ärzte zu erstellen, um etwas über seltene Krankheiten zu lernen.
• Einzelhändler haben das Potenzial von Künstliche Intelligenz erkannt, um dialogorientierte Commerce / Handel, virtuelles Live-Shopping und Personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen, die E-Commerce / Handel-Erlebnisse ergänzen und das Engagement und die Loyalität erhöhen.
• Hersteller verlassen sich auf Künstliche Intelligenz, um die Nachfrage sowie die Auslastung ihrer Geräte zu prognostizieren. Sie können auch Erkenntnisse aus der Analyse unternehmensweiter Daten gewinnen, um die Entscheidungsfindung und die Erkennung von Qualitätsproblemen zu verbessern.
• Globale Lieferketten, die künstliche Intelligenz gesteuerte Systeme verwenden, profitieren von einer genaueren Kapazitätsplanung, verbesserten Nachfrageprognosen, verbesserter Produktivität und niedrigeren Lieferkettenkosten.
• Finanzdienstleister haben künstliche Intelligenz für Betrugserkennung und intelligenteres Kredit-Scoring für ihre Bankkunden implementiert, um die Sicherheit und Effizienz zu verbessern.
• Cybersicherheitslösungen nutzen künstliche Intelligenz, um Cyberbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Künstliche Intelligenz kann Muster erkennen und im Namen des Benutzers handeln, wodurch die Abwehr gegen Cyberangriffe gestärkt wird.
• Content Kreative und digitale Vermarkter nutzen Künstliche Intelligenz, um die Produktivität zu steigern und Arbeitsabläufe zu optimieren. Mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze zur identifizieren von Mustern und Strukturen innerhalb vorhandener Daten können generative Künstliche Intelligenz blitzschnell neue und originelle Kopien und Bilder erstellen. Diese von künstlicher Intelligenz generierten Inhalte können für Blogs, Marketingtexte oder soziale Medienbotschaften verwendet werden.

Bei Sitecore sind wir führend mit Künstliche Intelligenz-gestützten Suche, die es Besuchern ermöglicht, hyper relevant Ergebnisse aus komplexen Suchanfragen über alle digitale Kanäle und Assets hinweg zu erhalten. Es mag kontraintuitiv klingen, aber wir glauben, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben Marken helfen wird, in ihren Interaktionen mit Kunden menschlicher zu werden.

Und da Künstliche Intelligenz Technologien zusammen mit der weit verbreiteten Akzeptanz weitere Entscheidungsmöglichkeiten erhalten, erwarten wir eine neue Innovationswelle, von der Vermarkter, Entwickler, Kunden und die Gesellschaft profitieren werden.