Das ABC der Künstlichen Intelligenz

Branchen vom Gesundheitswesen über die Wettervorhersage bis hin zu Lieferketten nutzen die Effizienz und Automatisierung von Künstliche Intelligenz. Da Künstliche Intelligenz den Markt weiter durchdringt, gibt es mehrere Begriffe, die Ihrer Marke helfen können, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Trainingsmethoden besser zu navigieren und besser zu verstehen.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich im Großen und Ganzen auf die Schaffung künstlich intelligenter Systeme und Maschinen konzentriert, die in der Lage sind, die menschliche Intelligenz und den menschlichen Geist nachzuahmen. Künstlich intelligente Systeme "lernen" dies in der Regel, indem sie riesige Datensätze verarbeiten und Muster identifizieren, anhand derer sie die Entscheidungsfindung in Echtzeit modellieren können.

Dieser Begriff, der auch als starke künstliche Intelligenz bekannt ist, beschreibt eine Maschine, die wirklich wie ein Mensch denken kann und im Wesentlichen die menschliche Intelligenz repliziert, indem sie Probleme löst, für deren Arbeit sie nicht speziell über ihre kumulative Erlebnis/Erfahrung trainiert wurde.

Dies ist die Science-Fiction-Version der Künstlichen Intelligenz, die oft in Filmen und im Fernsehen zu sehen ist; eine Art künstliche Intelligenz, die theoretisch den Turing-Test bestehen könnte (benannt nach Alan Turing, der seine Version des Konzepts 1950 "das Nachahmungsspiel" nannte). AGI gibt es noch nicht, obwohl AlphaGo von Google DeepMind 2016 als möglicher Durchbruch in diesem Bereich Schlagzeilen machte.

Diese Art von Künstliche Intelligenz könnte ein enormes Problemlösungspotenzial und weitreichende Anwendungsfälle haben, aber sie bringt auch einen entsprechenden Schwierigkeitsgrad mit sich, und während der Künstliche Intelligenz Forschung / Recherche wurden große ethische Bedenken gegen die Schaffung eines solchen Systems geäußert. Die nächste Stufe des Fortschritts wäre die künstliche Superintelligenz (ASI), ein System, das dem Menschen überlegen ist.

Eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Künstliche Intelligenz die Arbeitsweise von Menschen unterstützt, anstatt sie vollständig zu ersetzen. AU konzentriert sich darauf, Menschen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, mit Werkzeugen, die entwickelt wurden, um ihre kognitiven Fähigkeiten zu verbessern und dabei zu helfen, Vorurteile und menschliche Fehler zu beseitigen.

Eine Art künstliche Intelligenz, die Gespräche simulieren kann, z. B. ein Chatbot oder ein virtueller Assistent wie Apples Siri, Amazons Alexa oder die Technologie Google Assistant. Es basiert auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), die sich darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, nicht nur menschliche Sprache zu verarbeiten, sondern auch die darin enthaltenen Nuancen zu verstehen.

Eine Trainingsmethode in Künstliche Intelligenz, die Computern beibringt, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Aufgrund dieses Designs können Deep-Learning-Modelle komplexe Muster in den Daten erkennen, mit denen sie trainiert wurden, und diese Muster verwenden, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Eine Philosophie, die das menschliche Verständnis der Auswirkungen, Genauigkeit, Ergebnisse und Verzerrungen von Modellen der künstlichen Intelligenz in den Vordergrund stellt. XAI ist ein Ansatz, der Benutzern hilft, Vertrauen in die Ergebnisse von Algorithmen des maschinellen Lernens zu haben, und ist besonders wichtig, wenn es darum geht, Vertrauen und Zuversicht bei denjenigen aufzubauen, die Künstliche Intelligenz verwenden. XAI kann Marken auch dabei helfen, einen verantwortungsvollen Ansatz für die Entwicklungen und Integration von Künstliche Intelligenz in ihrem gesamten Unternehmen zu entwickeln.

Ein Oberbegriff, der sich allgemein auf jede Künstliche Intelligenz bezieht, die etwas "von selbst" erzeugt, einschließlich Bilder, Text oder Video. ChatGPT und sein bildgenerierendes Äquivalent DALL-E fallen in diese Kategorie.

Eine Klasse des maschinellen Lernens und ein gemeinsames Framework in generativer Künstlicher Intelligenz. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator und einem Diskriminator. Die neuronalen Netze arbeiten während des Trainingsprozesses zusammen und beide werden dadurch geschickter. GANs sind ein beliebter Ansatz in generativen Künstliche Intelligenz, da diese beiden neuronalen Netze besonders nützlich bei der Generierung von Multimedia-Assets sind.

Eine spezifische Art von Large Language Model (LLM), die von OpenAI erstellt und in ChatGPT-3 und ChatGPT-4 populär gemacht wurde. GPT wird mit großen textbasierten Datensätzen trainiert. Diese Modelle erzeugen Antworten auf Eingaben, die nicht nur rational, sondern auch textuell relevant sind.

Ein großes Sprachmodell ist auch Teil der Teilmenge der generativen Künstlichen Intelligenz. LLMs sind eine Art von Algorithmus, der Deep Learning und riesige Datensätze verwendet, um menschenähnlichen Text zu generieren, indem er den bereitgestellten Text studiert und das nächste Wort oder Symbol vorhersagt. LLMs sind die Technologie hinter den meisten Chatbots und Sprachassistenten.

Auch bekannt als schwache Künstliche Intelligenz oder spezialisierte Künstliche Intelligenz, ist dies die Bezeichnung für ein Künstliche Intelligenz System, das für eine spezifisch Aufgabe entwickelt wurde, wie z. B. prädiktiv Analysen/Analytik oder Spracherkennung. E-Mail-Spamfilter und sogar autonome Fahrzeuge wie selbstfahrende Autos fallen in diese Kategorie.

Ein Teilgebiet, das eine Brücke zwischen Linguistik, Informatik und künstlicher Intelligenz schlägt. NLP konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Es sucht nach spezifischen Möglichkeiten, Computer zu programmieren, um große Mengen natürlicher Sprachdaten zu analysieren, so dass es für einen Computer möglich ist, Dokumente zu organisieren und auch Informationen basierend auf den Nuancen der Sprache in den Dokumenten zu verarbeiten und zu extrahieren.

NLP ist der Schlüssel zu vielen künstlichen Intelligenz Technologien, die Marketingteams aufgrund ihres Nutzens bei der Analyse von sozialen Medienbeiträgen, Kundenrezensionen und Support-Tickets unterstützen.

Ein Modell für maschinelles Lernen, das auf der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns basiert. Es organisiert miteinander verbundene Knoten in Schichten – genau wie es das menschliche Gehirn mit Neuronen tut – und passt das Gewicht der Verbindungen an, während es Daten verarbeitet.

Ein Modell des maschinellen Lernens, das am einfachsten als "Learning by Doing" beschrieben werden kann, bei dem das System für die richtige Wahl belohnt wird, bis es lernt, die richtige Wahl selbst zu treffen.

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Software-Technologie, bei der Benutzer Software-Roboter oder "Bots" erstellen, die regelbasierte Unternehmens lernen, nachahmen und dann ausführen können.

Überwachtes maschinelles Lernen ist eine Teilmenge sowohl des maschinellen Lernens als auch der künstlichen Intelligenz und wird durch die Verwendung mehrerer Paare von Eingabeobjekten und gewünschten Ausgabewerten zum Trainieren eines Algorithmus definiert.

Beim maschinellen Lernen ist Transfer Learning die Anwendung eines zuvor trainierten Modells auf ein neues Problem. Beim Transfer Learning nutzt eine Maschine das Wissen, das sie aus einer vorherigen Aufgabe gewonnen hat, um die Verallgemeinerung über eine andere Aufgabe zu verbessern.

Ein Ansatz beim maschinellen Lernen, bei dem Maschinen nach Ähnlichkeiten in unbeschrifteten Trainingsdaten suchen und aus den Daten selbst lernen, anstatt von Menschen angewiesen zu werden.

Um mehr über Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu erfahren, besuchen Sie das Sitecore Knowledge Center.