Künstliche Intelligenz im Dienste des Menschen und der Technologie

Heute ist künstliche Intelligenz überall und alle Bereiche und Technologien nutzen sie für viele Anwendungen: medizinisch, Forschung, Umwelt, Fotografie, usw. Hier ist ein kleiner Überblick über die verschiedenen Anwendungen von künstlicher Intelligenz nach Domain.

Was ist künstliche Intelligenz?

Es ist „die Gesamtheit von Theorien und Techniken, die verwendet werden, um Maschinen zu erschaffen, die Intelligenz simulieren“ (Wikipedia).

Wenn wir über künstliche Intelligenz sprechen, geht es in der Regel um maschinelles Lernen, dann um Deep Learning, aber auch um Reinforcement Learning.

A. Maschinelles Lernen (oder schwache KI) beruht auf vom Menschen überwachtem Lernen. Es ermöglicht der KI, Objekte oder Situationen nach strukturiertem Lernen abzuleiten. In Unternehmen weit verbreitet, ist diese schwache KI wesentlich für die Automatisierung wiederholender Aufgaben.

B. Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, verwendet tiefe künstliche neuronale Netzwerke. Diese Art von KI wird stark in der Forschung eingesetzt und ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen mit hoher Präzision.

C. Reinforcement Learning stützt sich auf einen Agenten, der eine Umgebung erforscht, Handlungen ausführt und dementsprechend Belohnungen erhält. Diese Methode des Lernens durch Versuch und Irrtum wird angewendet, um komplizierte Verhaltensweisen zu entwickeln.

Beispiel für einen Fall von Reinforcement Learning: https://www.sciencealert.com/this-robot-leg-learned-to-walk-all-by-itself-without-any-programming

Es gibt auch drei Arten des Lernens:

A. „Überwachtes Lernen: Alle Daten sind markiert und die Algorithmen lernen, das Ergebnis der Eingabedaten vorherzusagen.

B. Unüberwachtes Lernen: Nicht alle Daten sind markiert und die Algorithmen lernen die inhärente Struktur der Eingabedaten. [Sein Ergebnis ist irgendwie unbekannt, aber sein geringerer Bedarf an menschlichen Ressourcen gibt ihm einen Vorteil in Bezug auf schnelle technologische Implementierung nach seiner „Intelligenz”.]

C. Semi-überwachtes Lernen: Einige Daten sind gekennzeichnet, aber die meisten sind nicht gekennzeichnet und eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Techniken kann verwendet werden.” von machinelearningmastery.com – https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/[/vc_column_text]

Einige Beispiele für Anwendungen künstlicher Intelligenz

Laut einem Bericht von Narrative Science nutzten fast 38% der Unternehmen KI im Jahr 2016; 2018 nutzen mehr als 70% der Unternehmen sie.

Unter den unendlichen Verwendungen von künstlicher Intelligenz nach Domänen lassen sich auflisten:

• Die medizinische Forschung: Roboter mit künstlicher Intelligenz sind in der Lage, eine Diagnose ohne menschliche Hilfe zu stellen, aber auch, älteren oder kranken Menschen zu helfen, oder bestimmte Krebsarten schneller zu erkennen als nur durch menschliches Eingreifen. Sind Sie neugierig, Babylon zu testen, den „Roboterarzt“? Es ist dieser Weg : https://www.babylonhealth.com/ask-babylon-chat

• Der Erhalt von Tierarten:

A. Künstliche Intelligenz kämpft jetzt gegen Wilderei: in Partnerschaft mit Intel wird TrailGuard AI der NGO Resolv zuerst in den afrikanischen Reservaten, dann in Asien und Südamerika eingesetzt und wird die Wilderer identifizieren, bevor sie ein Tier töten und die Ranger alarmieren. Um mehr über TrailGuard zu erfahren: https://www.numerama.com/tech/452516-ces-cameras-melent-ia-et-reconnaissance-de-formes-pour-lutter-contre-les-braconniers.html

B. Eine künstliche Intelligenz zum Zählen von Tieren derselben Art dank NVIDIA (Quelle NVIDIA): 

• Unterstützung von Menschen durch Sprachassistenten wie Google Home, Amazon Alexa usw. : Durch ein Ökosystem von „intelligenten“ und/oder vernetzten Produkten muss der Benutzer nicht mehr selbst recherchieren oder manipulieren, sondern diese Assistenten tun es oder lassen es in seinem Auftrag tun.

• Sicherung von Community-Plattformen: Auf seiner YouTube-Plattform hat Google beispielsweise KI-Tools implementiert, die gewalttätige und/oder extremistische Inhalte erkennen und dann blockieren können.

• Urheberrecht: Seit mehreren Jahren können AmazonWebServices oder YouTube dank künstlicher Intelligenz visuelle und/oder audiovisuelle Inhalte, die in einem Video eingebettet sind, automatisch erkennen, um seinen Herausgeber zu warnen, dass es urheberrechtlich geschützte Werke enthält.

• Personalisiertes Musikstreaming: Dank des maschinellen Lernens während des Musikgenusses verschiedener Benutzer sind die meisten Musikstreaming-Anwendungen in der Lage, personalisierte Playlisten entsprechend den Vorlieben ihrer Benutzer anzubieten.

• Die ökologische Transition und insbesondere in der Landwirtschaft: „[KI] ermöglicht es, die Höfe zu rationalisieren, den Ertrag zu optimieren und zur Reduzierung oder Abschaffung der Insektizide und chemischen Produkte beizutragen, indem die Verbreitung von Krankheiten oder Insekten möglichst früh erkannt wird. Es hilft auch, ökologische Katastrophen besser zu messen und vorherzusagen, um zu versuchen, sie zu verhindern und das Risiko von Schäden zu reduzieren.“ ActuIA.com – https://www.actuia.com/domaine/environnement/

• (Quelle NVIDIA)

„Mit Intelligenz die Welt zu einem besseren Ort machen“ ist der Slogan von DeepMind, künstlicher Intelligenz, die von Google erschaffen wurde. Allerdings hat die künstliche Intelligenz nicht immer eine philanthropische Berufung …

Die dunkle Seite der künstlichen Intelligenz

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz wird manchmal aus ethischen Gründen angefochten, insbesondere wegen ihres großen Potenzials …

Zu diesen ethischen Fragen kann man erwähnen:

• Die Frage des Ersatzes des Menschen durch die Maschine, die uns fragen lässt, ob es sich um Evolution und Anpassung oder manchmal einfach nur um Rentabilität auf Kosten der Arbeit von Menschen handelt.

• Das Profiling von Persönlichkeit und Privatsphäre, um die Big Data zu speisen und den Unternehmen, die sie nutzen, eine beispiellose kommerzielle Schlagkraft zu bieten.

• Die Auswirkungen von Maschinenfehlern mit KI oder anders verzerrtes Lernen für böswillige Zwecke: MIT-Studenten haben eine „psychopathische“ KI namens Norman über ein „negatives“ Lernen erschaffen (aus einer Datenbank mit nur gewalttätigen und morbiden Fotos von Reddit). Um Norman zu entdecken oder ihm zu helfen, seine Vorstellung zu ändern, geht es hier: http://norman-ai.mit.edu/#inkblot

• „Intelligente“ Entscheidungsfindung, d.h. ohne jegliche menschliche Eingriffe, die ein Risiko darstellen könnte, insbesondere wenn es auf den militärischen Bereich angewendet wird.

• Intelligentes Hacken von persönlichen Daten zu bösartigen Zwecken.

• Der Hacken von Lernbasen zu böswilligen Zwecken: beispielsweise um die Intelligenz autonomer Fahrzeuge zu verwirren und Fahrzeuge im Verkehr gefährlich zu machen.

(Quelle Keen Security Lab)

• Die autonome Generierung von Texten und Artikeln im Dienste der Medien:: https://www.lesechos.fr/21/11/2018/lesechos.fr/0600180558102_l-intelligence-artificielle-s-invite-dans-les-medias.htm

• Ihre Anwendung im militärischen Bereich (insbesondere für das Senden von intelligenten Robotern und die Entscheidungsfindung ohne menschliche Intervention).

Mehr als 1.000 Unternehmensführer, darunter Elon Musk, und Wissenschaftler, darunter Stephen Hawking, schrieben 2015 einen offenen Brief, um den Einsatz von KI im Bereich der Waffen vollständig zu verbieten. Weitere Informationen zu diesem Brief: https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/27/musk-wozniak-hawking-ban-ai-autonomous-weapons oder um ihn zu lesen: https://futureoflife.org/ai-open-letter/?cn-reloaded=1

Im nächsten Artikel werden wir uns speziell auf KI im Bereich Fotografie / Video / Zeitraffer konzentrieren. Teilen Sie diesen Artikel gerne, wenn er Ihnen gefallen hat.

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