In den letzten Jahrzehnten hat die Welt eine immense technologische Entwicklung erlebt. KI leistet den Hauptbeitrag zu diesen bahnbrechenden Änderungen.
Überraschenderweise ist der Einsatz von KI heute so verbreitet, dass wir es nicht einmal bemerken. Von Siri-Wetteraktualisierungen bis hin zu personalisierten Netflix-Empfehlungen – KI macht dies möglich.
Die meisten Anwendungen von KI, die Sie jetzt sehen, werden von künstlicher enger Intelligenz oder ANI durchgeführt. Lesen Sie weiter, um mehr über ANI zu erfahren.
Inhaltsverzeichnis
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist der Wissenschaftszweig, der sich mit dem Bau intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Es ermöglicht Maschinen, die Fähigkeiten eines menschlichen Geistes nachzubilden und sogar zu verbessern.
KI ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Die meisten Technologieunternehmen verwenden heutzutage irgendeine Form von KI, und viele investieren auch in diese Technologie.
Künstliche schmale Intelligenz (ANI)
Artificial Narrow Intelligence (ANI) wird auch als schwache KI und Narrow AI bezeichnet. Diese Technologie kann eine bestimmte Aufgabe basierend auf einem bestimmten Datensatz ausführen. Einige Beispiele für ANI sind Gesichtserkennung, Schachspielen, selbstfahrende Autos usw.
Künstliche Narrow Intelligence ist in ihrer Funktionalität eingeschränkt und wird daher als schwach angesehen. Enge KI hat kein Bewusstsein, kein Selbstbewusstsein und keine echte Intelligenz. In keiner Weise kommt es der menschlichen Intelligenz gleich. Aber sein Wert liegt darin, konzentriert und zielorientiert zu sein.
Wie funktioniert ANI?
Künstliche Narrow-Intelligence-Systeme werden normalerweise an einem bestimmten Datensatz geschult, damit sie ein Verständnis für das Problem entwickeln können, das sie lösen sollen. Sobald dies erreicht ist, kann ANI das Wissen für die Entscheidungsfindung, Ergebnisvorhersage und die Ausführung von Maßnahmen nutzen.
Wenn Sie beispielsweise ein schmales KI-System trainieren möchten, um Vögel in Bildern zu identifizieren, müssen Sie es mit einem Datensatz trainieren, der die Bilder von Vögeln enthält. Nach dem Training wird ANI in der Lage sein, Vögel zu identifizieren, wenn es einen auf anderen Bildern sieht.
Arten künstlicher schmaler Intelligenz
ANI kann viele Arten haben. Die zwei Haupttypen der engen künstlichen Intelligenz sind:
- Reaktive KI: Diese grundlegende ANI hat keine Speicher- oder Datenspeicherfähigkeit. Es ahmt das Verhalten eines menschlichen Geistes nach und kann auf Interpretationen ohne vorherige Erfahrung reagieren.
- Limited Memory AI: Dies ist die fortgeschrittenere Stufe von ANI. Dadurch kann es Daten speichern und ist damit in der Lage, anhand statistischer Daten präzise zu interpretieren.
Unterschied zwischen ANI und AGI
- ANI kann bestimmte Aufgaben ausführen, während AGI allgemeine intelligente Maßnahmen ergreifen kann.
- Narrow AI lernt aus festen Domänenmodellen, die die Programmierer bereitstellen. Im Gegensatz dazu kann die allgemeine KI in ihrer Umgebung selbst lernen und selbst argumentieren.
- ANI führt normalerweise reflexive Aufgaben aus, ohne zu verstehen. AGI verfügt über vollständige menschliche kognitive Fähigkeiten.
- Narrow AI bezieht sein Verständnis aus zahlreichen beschrifteten Beispielen. Die allgemeine KI lernt jedoch hauptsächlich aus unstrukturierten Daten und einer Handvoll Beispielen.
- Künstliche enge Intelligenz kann ihr Verständnis in keiner anderen Aufgabe oder Domäne nutzen. Allgemeine künstliche Intelligenz kann jedoch Wissen übertragen, um in einem anderen Bereich zu arbeiten.
Vorteile künstlicher schmaler Intelligenz
Schnelle Entscheidungsfindung
Künstliche Narrow-Intelligence-Systeme können Daten verarbeiten und Aufgaben schneller erledigen als Menschen. Dadurch kann es zu einer schnelleren Entscheidungsfindung beitragen. Daher wird die allgemeine Produktivität, Effizienz und Lebensqualität in hohem Maße verbessert.
ANI, das von IBM Watson verwendet wird, hilft Ärzten, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, wodurch die Gesundheitsversorgung schneller und besser als je zuvor wird.
Weltliche Aufgaben ausführen
Ein weiterer Vorteil von ANi ist, dass es den Menschen von sich wiederholenden Routineaufgaben befreit. Es erleichtert unseren Alltag, angefangen von der Anpassung der Musiklautstärke bis hin zum Ausschalten des Esszimmerlichts, das Sie vielleicht vermisst haben.
Darüber hinaus bieten uns selbstfahrende Autos mit ANI-Antrieb Freizeit für unsere Lieblingsbeschäftigungen, während wir im Stau stehen.
Kosteneinsparung
Die Verwendung von ANI hilft Ihnen oft, manuelle Arbeitskosten zu senken. Anstatt einen Sicherheitsexperten zu ernennen, können Sie eine Videoüberwachung in Ihrem Bürotor haben und künstliche Narrow Intelligence diese Aufgabe erledigen lassen.
Baustein für eine bessere KI-Entwicklung
Das ANI-System fungiert auch als Grundlage für verschiedene KI-Versionen wie allgemeine KI und Super-KI. Die Spracherkennung ist eine Art ANI, die die Umwandlung von Sprache in Text mit beträchtlicher Genauigkeit unterstützt.
Effiziente Single-Task-Leistung
Wenn es darum geht, einzelne Aufgaben zu erledigen, können Narrow-KI-Systeme das besser als Menschen. Stellen Sie sich vor, Krebs anhand von Röntgen- oder Ultraschallbildern zu erkennen. Ein ANI-System kann eine krebsartige Masse genauer erkennen als ein ausgebildeter Radiologe.
Anwendungsfälle der Künstlichen Narrow Intelligence
#1. Landwirtschaft
ANI kann bei verschiedenen landwirtschaftlichen Aufgaben helfen, einschließlich Ernteüberwachung und Schädlingsbekämpfung. Beispielsweise können Sie ANI verwenden, um Zuschnittbilder zu analysieren, um festzustellen, ob eine Infektion vorliegt. Es sollte auch in der Lage sein, die Schädlinge zu verstehen, damit Sie ihre wirksamste Behandlung bestimmen können.
#2. Gesundheitspflege
ANI spielt auch in der Gesundheitsbranche eine bedeutende und nützliche Rolle. Es kann bei der Diagnose von Erkrankungen und der Prognose des Patientenergebnisses helfen. Ärzte können Narrow AI verwenden, um Bilder von Krebspatienten zu analysieren, um Patienten mit möglichen Anzeichen von Krebs zu finden.
#3. Herstellung
Das verarbeitende Gewerbe ist ein weiterer Sektor, in dem der Einsatz künstlicher schmaler Intelligenz boomt. Von der Qualitätskontrolle bis zur Produktinspektion kann ANI verwendet werden, um weniger menschliche Arbeit, aber mehr Effizienz zu gewährleisten. Beispielsweise kann ein gut ausgebildetes ANI-System Produkte inspizieren und diejenigen mit Mängeln identifizieren.
#4. Finanzen
Auch im Finanzsektor ist eine zunehmende Verwendung von ANI zu beobachten. Diese Technologie kann Finanzdaten analysieren und Markttrends sowie andere entscheidende Wirtschafts- und Geschäftsfaktoren vorhersagen. Sie können dieses System durch die Fallstudien gehen lassen, um die Anlagemöglichkeiten für einen Hedgefonds herauszufinden.
#5. Transport
ANI hilft auch bei der Routenplanung, der Flottenverfolgung und dem Verkehrsmanagement. Bei sachgemäßer Anwendung können Lieferwege optimiert und der Kraftstoffverbrauch gesenkt werden.
#6. Kundendienst
Dies ist einer dieser Sektoren, in denen ANI verwendet wird. Im Kundendienst kann Narrow AI Kundenanfragen beantworten und Probleme beheben. Beispielsweise können Sie dieses ANI-System trainieren, um allgemeine Fragen zu beantworten und Kundenlösungen über einen Chatbot anzubieten.
Herausforderungen von ANI
#1. Bedürfnis nach uneinnehmbarer Sicherheit
KI ist immer noch ein zerbrechliches System, in das andere Rauschen einspeisen können, um das System zu verwirren. Angreifer können den KI-Programmcode ändern, um sich in ein Softwaresystem selbstfahrender Autos zu hacken. Daher wird die Gewährleistung von Sicherheit auf Militärniveau zu einer Herausforderung für ANI-Systeme.
#2. Vorbehaltlich menschlicher Effizienz
ANI hängt weitgehend von Menschen ab, um Aufgaben erfolgreich zu erledigen. Somit unterliegt es ihren Fehlern. Stellen Sie sich vor, ein menschlicher Bediener definiert eine Aufgabe falsch für das ANI-System. In diesem Fall wird das System unabhängig von der Größe des Datensatzes zu einer falschen Schlussfolgerung kommen.
#3. Könnte voreingenommen sein
Obwohl ANI aus einem großen Datensatz trainiert wird, liefert er tendenziell falsche Ergebnisse ohne plausible Erklärung. Normalerweise sind Datensätze mit verzerrten Informationen für solche Probleme verantwortlich. Außerdem fehlt es an gesundem Menschenverstand.
Abschluss
Künstliche Narrow Intelligence hat bereits verschiedene Aspekte unseres Lebens revolutioniert. Trotz einiger Herausforderungen bietet es zahlreiche Vorteile, nämlich Entscheidungsfindung, Gesichtserkennung und Automatisierung.
Es funktioniert auch als Grundstein für zukünftige KI, wie zum Beispiel allgemeine künstliche Intelligenz. Um mehr über KI zu erfahren, können Sie einen dieser Online-Kurse belegen, um künstliche Intelligenz zu lernen.