Was ist künstliche Intelligenz?
Der Begriff künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Intelligenzoperationen, die von Maschinen ausgeführt werden, die die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns durch Kombinationen von Algorithmen reproduzieren sollen.
Genauer gesagt ist künstliche Intelligenz eine, die es bestimmten Maschinen ermöglicht, die sie umgebende Umgebung wahrzunehmen und ähnlich wie das menschliche Gehirn darauf zu reagieren. Dies beinhaltet die Fähigkeit, Funktionen wie Denken, Wahrnehmung, Lernen und Problemlösung auszuführen.
Informatik, Logik, Philosophie und Robotik haben zur Entwicklung und Konstruktion von Maschinen beigetragen, die in der Lage sind, Probleme mit dem Modell der künstlichen Intelligenz zu lösen.
John MacCarthy, Marvin Minsky und Claude Shannon prägten 1956 erstmals den Begriff künstliche Intelligenz. Sie definierten ihn als „Wissenschaft und Einfallsreichtum bei der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme“.
Die ersten Anfragen gehen jedoch auf die Griechen zurück. Aristoteles war der erste, der die Funktionsweise des menschlichen Denkens und die Regeln beschrieb, nach denen es in der Lage ist, rationale Schlussfolgerungen zu ziehen.
Beispiele für künstliche Intelligenz
KI ist in einem Großteil der heutigen Technologie präsent, insbesondere in Smartphones, Tablets, Computer und alle Arten von Geräten mit integrierten elektronischen Systemen.
Was Beispiel für künstliche Intelligenz im täglichen Leben können wir verweisen:
- Hausautomation (intelligente Klimaanlage, Programmierung von Licht und Geräten an und aus usw.);
- autonome Fahrzeuge;
- Sprachassistenten wie unter anderem Google Assistant, Siri (Apple) oder Alexa (Amazon Echo);
- Vorhersagewörterbuch von Google;
- Bilderkennungssoftware;
- Sicherheits- und Betrugsbekämpfungssoftware;
- Software zur Gewohnheitsanalyse;
- Vorhersagen für digitales Marketing;
- Vorhersagen und Vorschläge für den Konsum von Nachrichten, Musik, Filmen, Serien etc.
Arten von künstlicher Intelligenz
Aus theoretischer Sicht gibt es laut Forscher Arend Hintze heute vier verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz. Wir werden sehen.
Reaktive Maschinen
Es bezieht sich auf Maschinen, die dazu bestimmt sind, die in der Umgebung verfügbaren Informationen auszuwerten und ein unmittelbares Problem basierend auf diesen Informationen zu lösen. Diese Art von KI speichert oder merkt sich nicht und lernt daher nicht. Ihre Aufgabe ist es, die Informationen eines bestimmten Moments zu analysieren, mögliche Lösungen zu entwickeln und die effizienteste auszuwählen.
1990 entwickelte IBM ein System mit dieser Fähigkeit namens Deep Blue, das dafür verantwortlich war, ein Match gegen den Meisterschachspieler Garry Kasparov gewonnen zu haben. Heute wird reaktive KI in autonomen Autos eingesetzt, z Beispiel.
Maschinen mit begrenztem Speicher
Es bezieht sich auf die Technologie, die Informationen aus einer Datenbank verwendet und darüber hinaus grundlegende Informationen über die Umgebung aufzeichnen und daraus lernen kann. Es ist der Fall, denn Beispiel, der GPS-Technologie.
Maschinen mit Theorie des Geistes
Es ist eine Art von KI, die sich noch in der Entwicklung befindet. Es wird erwartet, dass in Zukunft bestimmte Maschinen in der Lage sein werden, sowohl menschliche Gedanken als auch Gefühle zu verstehen und daraus Entscheidungen zu treffen. Es beinhaltet daher soziale Interaktion. EIN Beispiel Die Untersuchung dieser Art von KI wird von dem 2016 geschaffenen Roboter Sophia gebildet.
Maschinen mit Selbstbewusstsein
Maschinen mit Selbstbewusstsein wären solche, die in der Lage sind, selbstbewusste Wahrnehmungen, Gedanken und Einstellungen zu haben, dh Maschinen, die in der Lage sind, wie Menschen wahrzunehmen, zu begründen und zu handeln.
Merkmale der künstlichen Intelligenz
- Fähigkeit, auf die in der Umwelt verfügbaren Informationen zu reagieren;
- Gedächtnis und Lernen aus spezifischen Erfahrungen;
- Fähigkeit, spezifische Probleme zu lösen;
- Anpassungsfähigkeit;
- Sinneswahrnehmung (auditiv, visuell, taktil);
- Fähigkeit, eine kohärente und klare Infrastruktur für ihre Anwendung zu verwalten;
- Resilienz, d. h. Fähigkeit zur Optimierung;
- Gute Leistung, d. h. die Fähigkeit, große Informationsmengen effizient zu verarbeiten;
- Messbar, um die Leistung zu quantifizieren und zukünftige Investitionen zu tätigen.
