Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Maschinen, hauptsächlich Computer, die als Menschen arbeiten. In der KI führen Maschinen Aufgaben wie Spracherkennung, Problemlösung und Lernen aus. Maschinen können arbeiten und sich wie ein Mensch verhalten, wenn sie über genügend Informationen verfügen. In der künstlichen Intelligenz spielt Knowledge Engineering eine wichtige Rolle. Die Beziehung zwischen Objekten und Eigenschaften wird hergestellt, um Knowledge Engineering zu implementieren. Im Folgenden werden die Techniken der künstlichen Intelligenz beschrieben.

Top 4 Techniken der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann in verschiedene Kategorien unterteilt werden, basierend auf der Fähigkeit der Maschine, vergangene Erfahrungen zu nutzen, um zukünftige Entscheidungen, das Gedächtnis und das Selbstbewusstsein vorherzusagen. IBM entwickelte Deep Blue, ein Schachprogramm, mit dem die Figuren im Schachbrett identifiziert werden können. Es hat aber nicht das Gedächtnis, zukünftige Handlungen vorherzusagen. Dieses System ist zwar nützlich, kann aber nicht an eine andere Situation angepasst werden. Eine andere Art von KI-System, das vergangene Erfahrungen nutzt und den Vorteil eines begrenzten Speichers hat, um die Entscheidungen vorherzusagen. Ein Beispiel für ein solches KI-System sind die Entscheidungsfunktionen bei selbstfahrenden Autos. Hier helfen die Beobachtungen bei den in Kürze durchzuführenden Aktionen, die nicht dauerhaft gespeichert werden, da sich die Beobachtungen häufig ändern. Gleichzeitig mit dem technologischen Fortschritt könnte es möglich sein, Maschinen mit einem Gespür oder Bewusstsein zu haben, bei denen die Maschinen den aktuellen Stand der Dinge verstehen und daraus ableiten können, was zu tun ist. Solche Systeme gibt es aber nicht.

Nachfolgend sind die verschiedenen Kategorien der künstlichen Intelligenz aufgeführt:

1. Maschinelles Lernen

Es ist eine der KI-Anwendungen, bei denen Maschinen nicht explizit für bestimmte Aufgaben programmiert sind, sondern aus Erfahrung automatisch lernen und sich verbessern. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen für die prädiktive Analyse basiert. Es gibt verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, z. B. nicht überwachtes Lernen, überwachtes Lernen und Verstärkungslernen. Beim unbeaufsichtigten Lernen verwendet der Algorithmus keine klassifizierten Informationen, um ohne Anleitung darauf zu reagieren. Beim überwachten Lernen leitet es aus den Trainingsdaten eine Funktion ab, die aus einer Menge eines Eingabeobjekts und der gewünschten Ausgabe besteht. Verstärkungslernen wird von Maschinen verwendet, um geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Belohnung zu erhöhen und die beste Möglichkeit zu finden, die berücksichtigt werden sollte.

2. NLP (Natural Language Processing)

Es sind die Interaktionen zwischen Computern und der menschlichen Sprache, bei denen die Computer so programmiert sind, dass sie natürliche Sprachen verarbeiten. Maschinelles Lernen ist eine zuverlässige Technologie für die Verarbeitung natürlicher Sprachen, um den menschlichen Sprachen Bedeutung zu verleihen. In NLP wird der Ton eines menschlichen Gesprächs von der Maschine erfasst. Dann findet die Audio-zu-Text-Konversation statt und dann wird der Text dort verarbeitet, wo die Daten in Audio konvertiert werden. Dann verwendet die Maschine das Audio, um auf Menschen zu reagieren. Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung finden sich in IVR-Anwendungen (Interactive Voice Response), die in Callcentern verwendet werden, in Sprachübersetzungsanwendungen wie Google Translate und in Textverarbeitungsprogrammen wie Microsoft Word, um die Richtigkeit der Grammatik im Text zu überprüfen. Die Natur der menschlichen Sprachen erschwert jedoch die Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgrund der Regeln, die für die Weitergabe von Informationen in natürlicher Sprache gelten, und sie sind für die Computer nicht leicht zu verstehen. NLP verwendet daher Algorithmen, um die Regeln der natürlichen Sprachen zu erkennen und zu abstrahieren, wobei die unstrukturierten Daten aus den menschlichen Sprachen in ein Format konvertiert werden können, das vom Computer verstanden wird.

3. Automatisierung und Robotik

Der Zweck der Automatisierung besteht darin, die monotonen und sich wiederholenden Aufgaben von Maschinen zu erledigen, die auch die Produktivität verbessern und kostengünstige und effizientere Ergebnisse erzielen. Viele Unternehmen setzen maschinelles Lernen, neuronale Netze und Diagramme in der Automatisierung ein. Eine solche Automatisierung kann durch die Verwendung der CAPTCHA-Technologie Betrugsprobleme bei Online-Finanztransaktionen verhindern. Die Roboter-Prozessautomatisierung ist so programmiert, dass sie sich wiederholende Aufgaben mit hohem Volumen ausführt, die sich an die Änderung unter verschiedenen Umständen anpassen können.

4. Machine Vision

Maschinen können visuelle Informationen erfassen und anschließend analysieren. Hier werden Kameras verwendet, um die visuellen Informationen zu erfassen, die Analog-Digital-Umwandlung wird verwendet, um das Bild in digitale Daten umzuwandeln, und die digitale Signalverarbeitung wird verwendet, um die Daten zu verarbeiten. Dann werden die resultierenden Daten einem Computer zugeführt. In der Bildverarbeitung sind zwei wesentliche Aspekte die Empfindlichkeit, dh die Fähigkeit der Maschine, schwache und auflösende Impulse wahrzunehmen, und der Bereich, in dem die Maschine die Objekte unterscheiden kann. Die Verwendung von Machine Vision kann in der Signaturidentifikation, Mustererkennung und medizinischen Bildanalyse usw. gefunden werden.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Nachfolgend sind die verschiedenen Anwendungen der künstlichen Intelligenz aufgeführt.

  • AI wird in der Finanzbranche verwendet, um personenbezogene Daten zu erheben, die später für die finanzielle Beratung verwendet werden können.
  • KI wird im Bildungsbereich eingesetzt, wo das Benotungssystem automatisiert werden kann und die Leistung der Schüler beurteilt werden kann, anhand derer der Lernprozess verbessert werden kann.
  • Im Bereich des Gesundheitswesens wird AI verwendet, um eine bessere Diagnose durchzuführen, bei der die Technologien verwendet werden, um die natürliche Sprache zu verstehen und auf die gestellten Fragen zu antworten. Außerdem werden Computerprogramme wie Chatbots verwendet, um Kunden bei der Planung von Terminen und der Vereinfachung des Abrechnungsprozesses usw. zu unterstützen.
  • KI wird in der Geschäftswelt verwendet, um die sich wiederholenden Aufgaben, die von Menschen mithilfe von Robotic Process Automation ausgeführt werden, zu automatisieren. Um die Kundenzufriedenheit zu steigern, werden Algorithmen für maschinelles Lernen in die Analyse integriert, um Informationen zu sammeln, die das Verständnis der Kundenbedürfnisse erleichtern.
  • AI wird in Smart-Home-Geräten, Sicherheit und Überwachung, Navigation und Reisen, Musik- und Medien-Streaming und Videospielen usw. verwendet.

Fazit

KI beeinflusst unser Leben in großem Umfang. Unternehmen unternehmen auch Schritte zur Anpassung an die KI-Technologie, die ihnen neue Möglichkeiten zur Ausführung der Aufgaben und zum Verständnis des Datenmusters für maximale Produktivität bieten kann.

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