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Künstliche Intelligenz beruht auf dem Grundsatz, dass die menschliche Intelligenz so definiert werden kann, dass eine Maschine sie leicht nachahmen und Aufgaben ausführen kann, von den einfachsten bis hin zu noch komplexeren. Zu den Zielen der künstlichen Intelligenz gehört die Nachahmung der menschlichen kognitiven Aktivität. Forscher und Entwickler auf diesem Gebiet AI Beratung machen erstaunlich schnelle Fortschritte bei der Nachahmung von Aktivitäten wie Lernen, Denken und Wahrnehmung, soweit diese konkret definiert werden können. Einige glauben, dass Innovatoren schon bald in der Lage sein werden, Systeme zu entwickeln, die die Fähigkeit des Menschen zum Lernen oder zum logischen Denken in jedem beliebigen Bereich übertreffen.

Die komplexesten Formen des maschinellen Lernens umfassen Deep Learning oder neuronale Netzwerkmodelle mit vielen Ebenen von Merkmalen oder Variablen, die Ergebnisse vorhersagen. In solchen Modellen können Tausende von versteckten Merkmalen enthalten sein, die durch die schnellere Verarbeitung der heutigen Grafikprozessoren und Cloud-Architekturen aufgedeckt werden. Ihre Kombination scheint eine höhere Diagnosegenauigkeit zu versprechen als die vorherige Generation automatisierter Werkzeuge für die Bildanalyse, die als computergestützte Erkennung oder CAD bekannt ist. Die KI umfasst heute die Teilbereiche des maschinellen Lernens und des Deep Learning, die häufig in Verbindung mit künstlicher Intelligenz genannt werden. Diese Disziplinen bestehen aus KI-Algorithmen, die in der Regel Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Eingabedaten vornehmen.

Die größte Einschränkung bei der Definition von KI als „Bau von intelligenten Maschinen“ besteht darin, dass damit nicht erklärt wird, was KI eigentlich ist und was eine Maschine intelligent macht. KI ist eine interdisziplinäre Wissenschaft mit verschiedenen Ansätzen, aber die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learning bewirken einen Paradigmenwechsel in praktisch allen Bereichen der Technologiebranche. Doch die Verwirklichung der künstlichen allgemeinen Intelligenz stand nicht unmittelbar bevor, sondern wurde durch die Grenzen der Computerverarbeitung und des Speichers sowie durch die Komplexität des Problems behindert.

Die wichtigsten Kategorien von Anwendungen betreffen Diagnose- und Behandlungsempfehlungen, die Einbindung von Patienten und die Einhaltung von Vorschriften sowie Verwaltungstätigkeiten. Obwohl es viele Fälle gibt, in denen KI Aufgaben im Gesundheitswesen genauso gut oder besser als Menschen erledigen kann, werden die Umsetzungsfaktoren eine groß angelegte Automatisierung von Arbeitsplätzen im Gesundheitswesen für einen beträchtlichen Zeitraum verhindern. Auch ethische Fragen bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen werden erörtert.

Jede von ihnen entwickelt sich auf ihrem eigenen Weg und kann in Kombination mit Daten, Analysen und Automatisierung Unternehmen dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen, sei es die Verbesserung des Kundenservice oder die Optimierung der Lieferkette. Die ideale Eigenschaft der künstlichen Intelligenz ist ihre Fähigkeit, rational zu handeln und Maßnahmen zu ergreifen, die die besten Chancen bieten, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen, das sich auf das Konzept bezieht, dass Computerprogramme automatisch aus neuen Daten lernen und sich an diese anpassen können, ohne dabei von Menschen unterstützt zu werden.

Deep Learning verwendet mehrere Schichten von Neuronen zwischen den Eingängen und Ausgängen des Netzwerks. Die mehreren Schichten können schrittweise höherwertige Merkmale aus dem rohen Input extrahieren. Bei der Bildverarbeitung können beispielsweise untere Schichten Kanten erkennen, während höhere Schichten die für einen Menschen relevanten Konzepte wie Ziffern, Buchstaben oder Gesichter erkennen können.

Die KI-Forscher haben eine Reihe von Werkzeugen entwickelt, um diese Probleme mit Hilfe von Methoden aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Ökonomie zu lösen. Bayes’sche Netze sind ein sehr allgemeines Werkzeug, das für verschiedene Probleme eingesetzt werden kann, darunter Argumentation, Lernen (unter Verwendung des Erwartungsmaximierungsalgorithmus), Planung und Wahrnehmung. Künstliche Intelligenz wurde 1956 als akademische Disziplin gegründet und hat in den vergangenen Jahren mehrere Wellen des Optimismus erlebt, gefolgt von Enttäuschung und dem Verlust von Fördermitteln (bekannt als „KI-Winter“), gefolgt von neuen Ansätzen, Erfolg und erneuter Förderung. Die KI-Forschung hat seit ihren Anfängen viele verschiedene Ansätze ausprobiert und wieder verworfen, darunter die Simulation des Gehirns, die Modellierung menschlicher Problemlösungen, formale Logik, große Wissensdatenbanken und die Nachahmung von Tierverhalten. Jahrhunderts hat das hochgradig mathematisch-statistische maschinelle Lernen das Feld dominiert, und diese Technik hat sich als äußerst erfolgreich erwiesen und zur Lösung vieler anspruchsvoller Probleme in Industrie und Wissenschaft beigetragen. Simplilearns AI for Beginners soll den Lernenden helfen, das Geheimnis der künstlichen Intelligenz und ihrer geschäftlichen Anwendungen zu entschlüsseln.

In den 1950er Jahren gab es eine Generation von Wissenschaftlern, Mathematikern und Philosophen, die das Konzept der künstlichen Intelligenz kulturell verinnerlicht hatten. Einer dieser Menschen war Alan Turing, ein junger britischer Universalgelehrter, der die mathematischen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz erforschte. Turing vertrat die Ansicht, dass Menschen verfügbare Informationen und den Verstand nutzen, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Dies war der logische Rahmen seiner 1950 veröffentlichten Arbeit Computing Machinery and Intelligence, in der er erörterte, wie man intelligente Maschinen bauen und ihre Intelligenz testen kann.

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen in Software für das Sicherheitsinformations- und Ereignis-Management und verwandten Bereichen, um Anomalien zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die auf Bedrohungen hindeuten. Durch die Analyse von Daten und die Verwendung von Logik, um Ähnlichkeiten mit bekanntem bösartigem Code zu erkennen, kann KI viel früher als menschliche Mitarbeiter und frühere Technologie-Iterationen Warnungen vor neuen und aufkommenden Angriffen liefern. Die ausgereifte Technologie spielt eine große Rolle bei der Abwehr von Cyberangriffen. Bemerkenswerte Steigerungen der KI-Fähigkeiten haben zu einer Vielzahl von Innovationen geführt, darunter autonome Fahrzeuge und vernetzte Internet-of-Things-Geräte in unseren Haushalten. Künstliche Intelligenz trägt sogar zur Entwicklung eines gehirngesteuerten Roboterarms bei, der einem Gelähmten durch komplexe direkte Schnittstellen zwischen Mensch und Gehirn helfen kann, wieder zu fühlen. Diese neuen KI-gestützten Systeme revolutionieren nahezu alle Aspekte unserer Gesellschaft und Wirtschaft – vom Handel über das Gesundheitswesen bis hin zum Verkehr und zur Cybersicherheit – und kommen ihnen zugute.