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Künstliche Intelligenz ist nicht eine Technologie, sondern eine Ansammlung von ihnen. Die meisten dieser Technologien haben unmittelbare Relevanz für das Gesundheitswesen, aber die spezifischen Prozesse und Aufgaben, die sie unterstützen, sind sehr unterschiedlich. Einige besondere KI-Technologien, die für das Gesundheitswesen von großer Bedeutung sind, werden im Folgenden definiert und beschrieben. Künstliche Intelligenz und verwandte Technologien werden in Wirtschaft und Gesellschaft immer häufiger eingesetzt und finden zunehmend Anwendung im Gesundheitswesen.
Computer Vision, die sich auf maschinelle Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit maschinellem Sehen gleichgesetzt. KI ist wichtig, weil sie das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und spielen, zu verändern. Es wurde in Unternehmen effektiv eingesetzt, um von Menschen erledigte Aufgaben zu automatisieren, einschließlich Kundendienstarbeit, Lead-Generierung, Betrugserkennung und Qualitätskontrolle. Insbesondere bei sich wiederholenden, detailorientierten Aufgaben wie der Analyse einer großen Anzahl von Rechtsdokumenten, um sicherzustellen, dass relevante Felder korrekt ausgefüllt sind, erledigen KI-Tools Jobs oft schnell und mit relativ wenigen Fehlern. Aufgrund der riesigen Datensätze, die sie verarbeiten kann, kann KI Unternehmen auch Einblicke in ihre Abläufe geben, die ihnen möglicherweise nicht bewusst waren.
Sie sind vielleicht keine bekannten Namen, aber diese 42 Unternehmen für künstliche Intelligenz arbeiten an einer sehr intelligenten Technologie. Als Reaktion auf Japans FGCS startet die US-Regierung die Strategic Computing Initiative, um DARPA-finanzierte Forschung im Bereich Advanced Computing und KI bereitzustellen. Donald Hebb schlägt die Theorie vor, dass neuronale Bahnen aus Erfahrungen entstehen und dass die Verbindungen zwischen Neuronen stärker werden, je häufiger sie verwendet werden. Es ist jedoch erwähnenswert, dass die Industrie der künstlichen Intelligenz auch Arbeitsplätze schaffen wird – von denen einige noch nicht einmal erfunden wurden. MuZero, ein von DeepMind entwickeltes Computerprogramm, ist ein vielversprechender Vorreiter bei der Suche nach echter künstlicher allgemeiner Intelligenz. Es hat es geschafft, Spiele zu meistern, die ihm nicht einmal beigebracht wurden, darunter Schach und eine ganze Reihe von Atari-Spielen, durch rohe Gewalt, indem es Spiele millionenfach gespielt hat.
Sie sind in der Lage, der menschlichen Funktionsweise in sehr spezifischen Kontexten nahe zu kommen und sie in vielen Fällen sogar zu übertreffen, aber nur in sehr kontrollierten Umgebungen mit einem begrenzten Satz von Parametern zu übertreffen. Der Aufbau eines KI-Systems ist ein sorgfältiger Prozess des Reverse-Engineering menschlicher Eigenschaften und Fähigkeiten in einer Maschine und der Nutzung ihrer Rechenleistung, um das zu übertreffen, wozu wir fähig sind. Der Sorge, dass KI zu einer Automatisierung von Arbeitsplätzen und einer erheblichen Verdrängung von Arbeitskräften führen wird, wurde große Aufmerksamkeit geschenkt. Eine Zusammenarbeit von Deloitte mit dem Oxford Martin Institute26 deutete darauf hin, dass 35 % der britischen Arbeitsplätze in den nächsten 10 bis 20 Jahren durch KI automatisiert werden könnten.
- Konnektionistische Ansätze, die auf Kybernetik oder künstlichen neuronalen Netzen basieren, wurden in den Hintergrund gedrängt, haben aber in den letzten Jahrzehnten eine neue Bedeutung erlangt.
- Deep Blue war nur in der Lage, die Figuren auf einem Schachbrett zu identifizieren und zu wissen, wie sich jede Figur auf der Grundlage der Schachregeln bewegt, die aktuelle Position jeder Figur zu erkennen und zu bestimmen, was in diesem Moment der logischste Zug wäre.
- Um den vollen Nutzen aus KI zu ziehen, tätigen viele Unternehmen erhebliche Investitionen in Data-Science-Teams.
- Auf diese Weise können Länder vorankommen und die Vorteile künstlicher Intelligenz und neuer Technologien nutzen, ohne die wichtigen Qualitäten zu opfern, die die Menschheit ausmachen.
- Wenn die Forschung zur künstlichen allgemeinen Intelligenz ausreichend intelligente Software hervorbringen würde, könnte sie sich möglicherweise selbst umprogrammieren und verbessern.
Aber es ist auch wichtig, hinter die Ergebnisse der KI zu schauen und zu verstehen, wie die Technologie funktioniert und welche Auswirkungen sie auf diese und zukünftige Generationen hat. KI wird vereinfacht, wenn Sie Daten für die Analyse vorbereiten, Modelle mit modernen maschinellen Lernalgorithmen entwickeln und Textanalysen in einem Produkt integrieren können. Außerdem können Sie Projekte programmieren, die SAS mit anderen Sprachen kombinieren, darunter Python, R, Java oder Lua. Es verwendet Methoden aus neuronalen Netzwerken, Statistik, Operations Research und Physik, um verborgene Einblicke in Daten zu finden, ohne explizit darauf programmiert zu sein, wo gesucht oder Schlussfolgerungen gezogen werden sollen.
Persönliche Gesundheitsassistenten können als Lebensberater fungieren und Sie daran erinnern, Ihre Pillen zu nehmen, Sport zu treiben oder sich gesünder zu ernähren. Begleiten Sie Kimberly Nevala, um mit einer vielfältigen Gruppe von Gästen, darunter Innovatoren, Aktivisten und Datenexperten, über die Fortschritte der KI nachzudenken. Da die Rolle der Daten heute wichtiger denn je ist, können sie einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Wenn Sie in einer wettbewerbsintensiven Branche über die besten Daten verfügen, werden die besten Daten gewinnen, selbst wenn alle ähnliche Techniken anwenden.
Künstliche Neurale Netzwerke
Diese integrierte Datenbank ermöglicht es den Behörden, Kriminelle, potenzielle Gesetzesbrecher und Terroristen im Auge zu behalten.27 Anders ausgedrückt: China ist zum weltweit führenden KI-gestützten Überwachungsstaat geworden. So wie KI die Geschwindigkeit der Kriegsführung tiefgreifend beeinflussen wird, wird die Verbreitung von Zero-Day- oder Zero-Second-Cyberbedrohungen sowie polymorpher Malware selbst den ausgeklügeltsten signaturbasierten Cyberschutz herausfordern. Anfällige Systeme migrieren zunehmend und müssen zu einem mehrschichtigen Ansatz für Cybersicherheit mit Cloud-basierten, kognitiven KI-Plattformen übergehen. Dieser Ansatz bewegt die Community zu einer „denkenden“ Verteidigungsfähigkeit, die Netzwerke durch ständiges Training zu bekannten Bedrohungen verteidigen kann.
Knowledge Engineering ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es einem System oder einer Maschine ermöglicht, den Denkprozess eines menschlichen Experten nachzuahmen. KI wird heute ausgiebig in einer Reihe von Anwendungen mit unterschiedlichem Reifegrad eingesetzt. Empfehlungsalgorithmen, die vorschlagen, was Ihnen als nächstes gefallen könnte, sind beliebte KI-Implementierungen, ebenso wie Chatbots, die auf Websites oder in Form von intelligenten Lautsprechern (z. B. Alexa oder Siri) erscheinen. KI wird verwendet, um Vorhersagen in Bezug auf Wetter- und Finanzprognosen zu treffen, Produktionsprozesse zu rationalisieren und verschiedene Formen redundanter kognitiver Arbeit (z. B. Steuerbuchhaltung oder -redaktion) zu reduzieren. KI wird auch verwendet, um Spiele zu spielen, autonome Fahrzeuge zu steuern, Sprache zu verarbeiten und vieles mehr.
KI-Unternehmen Mit Künstlicher Intelligenz, Die Sie Kennen Sollten
Das experimentelle Teilgebiet der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz untersucht ausschließlich diesen Bereich. In einem rekurrenten neuronalen Netzwerk breitet sich das Signal mehr als einmal durch eine Schicht aus, daher ist ein RNN ein Beispiel für tiefes Lernen. RNNs können durch Gradientenabstieg trainiert werden, jedoch können Langzeitgradienten, die rückwärts propagiert werden, "verschwinden" oder "explodieren", bekannt als das Problem des verschwindenden Gradienten. Die Technik des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses kann dies in den meisten Fällen verhindern.
Beispielsweise wird die optische Zeichenerkennung häufig von Dingen ausgeschlossen, die als KI gelten, da sie zu einer Routinetechnologie geworden ist. Die Unterhaltungsbranche nutzt KI-Techniken für gezielte Werbung, Empfehlung von Inhalten, Verbreitung, Betrugserkennung, Erstellung von Drehbüchern und Produktion von Filmen. Automatisierter Journalismus hilft Redaktionen dabei, Medien-Workflows zu rationalisieren und Zeit, Kosten und Komplexität zu reduzieren. Nachrichtenredaktionen nutzen KI, um Routineaufgaben wie Dateneingabe und Korrekturlesen zu automatisieren; und um Themen zu recherchieren und bei Schlagzeilen zu helfen. Wie der Journalismus ChatGPT und andere generative KI zuverlässig zur Generierung von Inhalten nutzen kann, ist fraglich. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung der Lagerautomatisierung, die während der Pandemie zugenommen hat und mit der Integration von KI und maschinellem Lernen voraussichtlich zunehmen wird.
Zu den Technologien, die unter das Dach der KI fallen, gehören maschinelles Lernen und Deep Learning. Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. Spezifische Anwendungen von KI umfassen Expertensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen. Das liegt aber noch in ferner Zukunft – von solchen Ergebnissen sind wir noch weit entfernt.
Ja, genau wie Alexa ist auch Siri eine künstliche Intelligenz, die fortschrittliche maschinelle Lerntechnologien verwendet, um zu funktionieren. Die Hauptverantwortung besteht darin, KI-orientierte Lösungen und Schemata bereitzustellen, um die von einer bestimmten Branche erbrachten Dienstleistungen zu verbessern, indem die Fähigkeiten zur Datenanalyse verwendet werden, um die Trends und Muster bestimmter Datensätze zu untersuchen. Egal, ob Sie über die Gesundheitsbranche, die Finanzbranche, den Geologiesektor, die Cybersicherheit oder einen anderen Sektor sprechen, KI-Analysten oder -Spezialisten haben überall einen recht guten Einfluss. Ein KI-Analyst/Spezialist muss über einen guten Hintergrund in den Bereichen Programmierung, Systemanalyse und Computerstatistik verfügen. Ein Bachelor- oder gleichwertiger Abschluss kann Ihnen helfen, eine Einstiegsposition zu finden, aber ein Master- oder gleichwertiger Abschluss ist ein Muss für die Kernpositionen als KI-Analyst. Keynote Speaker Künstliche Intelligenz Das durchschnittliche Gehalt eines KI-Analysten kann zwischen 3 Lakhs INR und 10 Lakhs pro Jahr liegen, basierend auf der Erfahrung und dem Unternehmen, für das Sie arbeiten.