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Die Technologie der k眉nstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich schnell weiter. Seit 2018 ist der globale Markt um mehr als 80 Milliarden US-Dollar gewachsen [], und Experten wie die Analysten des Investmentbanking-Unternehmens Goldman Sachs sagen voraus, dass er bis 2025 200 Milliarden US-Dollar erreichen wird [].

Die Welt hat KI bereits bei der Arbeit erlebt, wobei Programme wie ChatGPT und Bildgeneratoren einen bleibenden Eindruck von den F盲higkeiten der KI hinterlassen haben. Im Jahr 2024 und dar眉ber hinaus wird sich die generative KI wahrscheinlich um neue Einsatzm枚glichkeiten und Anwendungen erweitern, die das Potenzial haben, verschiedene Sektoren, darunter Unterhaltung und Design, umzugestalten. Obwohl sich traditionelle und generative KI nicht gegenseitig ausschlie脽en, ist es wichtig zu verstehen, wie sie sich unterscheiden, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Technologie 蹿眉谤 die jeweiligen Anwendungsf盲lle einsetzen.

K眉nstliche Intelligenz

KI hat eine l盲ngere Geschichte, als Ihnen vielleicht bewusst ist. Ihre Wurzeln reichen bis in die 1950er-Jahre zur眉ck, als Alan Turing das Buch Computer Machinery and Intelligence ver枚ffentlichte, das sp盲ter zu einem Instrument zur Messung der Intelligenz von Computern wurde. Im Jahr 1952 entwickelte der Wissenschaftler Arthur Samuel das erste Computerprogramm, das das Damespiel erlernte, und seitdem hat sich die k眉nstliche Intelligenz langsam weiterentwickelt.听

Zu dieser Zeit konnten Computer nur Befehle ausf眉hren. Sie konnten diese Informationen nicht speichern. Au脽erdem waren die Kosten 蹿眉谤 die Technologie astronomisch.

Die moderne Technologie hat unglaubliche Fortschritte gemacht, wobei die Speicherkapazit盲t und die Geschwindigkeit der Computer den Weg nach vorn erleichtert haben. Die k眉nstliche Intelligenz hat in den letzten zehn Jahren viel Aufmerksamkeit erregt und gro脽e Fortschritte gemacht und entwickelt sich weiterhin in rasantem Tempo.听

Der vielleicht erste bedeutende Moment in der modernen KI war 2016, als Googles k眉nstliche Intelligenz AlphaGo Lee Se-dol in einer Partie Go besiegte, einem chinesischen Brettspiel, mit dem sich Se-dol einen Namen machte. Heute 眉bertrifft die KI die menschlichen F盲higkeiten bei Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung, Leseverst盲ndnis und Sprachverstehen.

Was ist KI?

Die einfachste Definition von KI ist die F盲higkeit eines Computers, selbstst盲ndig zu lernen und Entscheidungen zu treffen, wobei er kognitive F盲higkeiten einsetzt, die normalerweise dem Menschen zugeschrieben werden. Damit dies m枚glich ist, m眉ssen mehrere Disziplinen zusammenkommen, unter anderem Informatik, Biologie, Mathematik und Statistik, Neurowissenschaften und Philosophie.

Es geht nicht nur darum, die menschliche Intelligenz zu imitieren, sondern ein gro脽er Teil der KI-Forschung konzentriert sich auf die Untersuchung und L枚sung realer Herausforderungen. Dabei werden Methoden angewendet, die Computer besonders gut beherrschen, obwohl sie sich stark von der menschlichen Intelligenz unterscheiden k枚nnen.听Die Art und Weise, wie die intellektuellen Prozesse der KI funktionieren, unterscheidet sich oft von denen des Menschen, was einzigartige Vorteile mit sich bringt.

Wie KI funktioniert

KI arbeitet mit verschiedenen Verfahren, wie z. B. dem maschinellen Lernen (ML), bei dem Algorithmen verwendet werden, die dem Computer helfen, Informationen zu verstehen und zu 鈥瀕ernen鈥�. Wenn es beispielsweise darum ginge, einem Computer beizubringen, den Unterschied zwischen dem Bild eines Pferdes und einer Kuh zu erkennen, m眉sste der Mensch der Maschine zun盲chst helfen, diese Unterschiede zu erkennen. ML w眉rde es ihr erm枚glichen, die jedem Datensatz innewohnenden Merkmale zu erlernen und sie in Zukunft anzuwenden.

ML ist nur einer der Teilbereiche unter dem Dach der KI. Neuronale Netze simulieren das menschliche Nervensystem, um Maschinen beim Lernen zu helfen, indem sie miteinander verbundene k眉nstliche Neuronen verwenden, die helfen k枚nnen, Muster vorherzusagen. Beim Deep Learning werden mehrere Schichten k眉nstlicher Neuronen genutzt, wodurch die Maschine komplexe Lernvorg盲nge durchf眉hren kann. Dies ist besonders wichtig 蹿眉谤 Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge, die Entfernungen und Tiefen analysieren m眉ssen, um effektiv arbeiten zu k枚nnen.

Vorteile der KI

Einer der Hauptgr眉nde, warum die KI in den vergangenen Jahren so viel Zuspruch gefunden hat, ist ihre F盲higkeit, unser Leben auf verschiedene Weise zu verbessern. Obwohl viele Menschen be蹿眉谤chten, dass KI den Menschen in verschiedenen Berufen ersetzen wird, kann die Technologie das Einf眉hlungsverm枚gen und das kritische Denken des Menschen nicht ersetzen. Stattdessen bietet sie ihre eigenen, einzigartigen St盲rken, die Menschen in Zusammenarbeit mit ihren eigenen nutzen k枚nnen, um in verschiedenen Bereichen bessere Ergebnisse zu erzielen.听

Zu den f眉nf wesentlichen Vorteilen geh枚ren die folgenden:

• Gesteigerte Produktivit盲t und Effizienz: Durch den Einsatz von KI 蹿眉谤 einfache und sich wiederholende Aufgaben k枚nnen sich die Mitarbeiter auf komplexere T盲tigkeiten konzentrieren.

• Weniger Fehler: KI kann viele Aufgaben mit makelloser Pr盲zision und Genauigkeit erledigen, da menschliche Fehler ausgeschlossen sind. So kann ein Computer beispielsweise eine gro脽e Datenmenge schnell analysieren, um die erforderlichen Informationen abzuleiten oder Fehler zu finden. Ein Mensch, der dieselbe Aufgabe ausf眉hrt, w眉rde mehr Zeit ben枚tigen und k枚nnte versehentlich wichtige Details und Daten 眉bersehen.听

• Verbesserte Entscheidungsf盲higkeit: Letztlich trifft der Mensch die Entscheidungen, indem er die von der KI gelieferten Erkenntnisse in einen Kontext stellt. KI liefert jedoch effizient datengest眉tzte Informationen, die bessere Entscheidungen erm枚glichen. Au脽erdem beseitigt KI menschliche Voreingenommenheit, was zu besseren Entscheidungen f眉hren kann, insbesondere in Situationen wie der Genehmigung von Krediten oder der 脺berpr眉fung von Bewerbungen.听

• Automatisierung und 24/7-Verf眉gbarkeit: Dank der F盲higkeit von KI, Erinnerungen zu senden und automatisch auf Texte und E-Mails zu antworten, ist es einfacher, in Verbindung zu bleiben. Sie kann auch monotone Aufgaben wie Dateneingabe und -erfassung 眉bernehmen und Tag und Nacht zur Verf眉gung stehen, um die Kundenzufriedenheit zu erh枚hen

• Verbesserte Gesundheits蹿眉谤sorge: So wie KI menschliche Fehler in anderen Bereichen reduzieren kann, kann sie auch die Ergebnisse medizinischer Tests verbessern, indem sie selbst kleinste Unregelm盲脽igkeiten erkennt, die Menschen leicht 眉bersehen k枚nnten. So k枚nnte KI beispielsweise eine Anomalie in einem R枚ntgenbild oder bildgebenden Scan feststellen, was zu einer fr眉heren Diagnose oder einer besseren Versorgung f眉hren k枚nnte. Dar眉ber hinaus erm枚glicht die tragbare Technologie eine kontinuierliche 脺berwachung und die KI kann eine bessere klinische Versorgung unterst眉tzen und dabei helfen, fundierte Entscheidungen 眉ber Behandlungen und die Vorhersage von Gesundheitsrisiken zu treffen.

Nachteile der KI

Trotz ihrer vielen Vorteile hat die KI auch eine potenzielle Kehrseite. Es ist wichtig, die Nachteile zu bedenken, bevor man in diese Technologie investiert.听

Zu den f眉nf potenziellen Nachteilen geh枚ren die folgenden:

• Hohe Implementierungskosten: Um die Vorteile zu nutzen, m眉ssen viele Unternehmen in kostspielige Hardware und andere Technologien investieren. Die 蹿眉谤 die Implementierung von KI erforderlichen Ausgaben sind 蹿眉谤 kleinere Unternehmen m枚glicherweise nicht tragbar und es kann sein, dass sich die Investition 眉ber einen l盲ngeren Zeitraum nicht rentiert.

• Abnutzung und Verschlechterung: Was oft nicht bedacht wird, ist die Abnutzung der Maschine selbst. Maschinen verschlei脽en mit der Zeit und der Nutzung. Wenn Sie beispielsweise eine KI-gesteuerte Maschine in der Fertigung einsetzen, m眉ssen die Teile irgendwann ausgetauscht und gewartet werden und werden mit der Zeit ausfallen. Dar眉ber hinaus ist kontinuierliches oder regelm盲脽iges Lernen von entscheidender Bedeutung, um zu vermeiden, dass die KI am Ende veraltet ist.

• Mangel an originellen Gedanken: KI kann die menschliche Kreativit盲t nicht nachahmen. Obwohl Menschen sie bereits in der Kunst einsetzen k枚nnen, kann sie nicht 眉ber den vorhandenen Datenbestand hinaus 鈥瀌enken鈥�, auf den sie zur眉ckgreifen muss. Es fehlt ihr an Innovation und der notwendigen Kreativit盲t, um originelle Ideen zu entwickeln.听

• Sie kann keine emotionalen Verflechtungen ber眉cksichtigen: Menschen verf眉gen 眉ber Empathie und emotionale Intelligenz 鈥� zwei Eigenschaften, die notwendig sind, um Entscheidungen unter Ber眉cksichtigung emotionaler Komponenten zu treffen. Maschinen arbeiten ausschlie脽lich mit den Parametern, die ihnen vorgegeben werden. Menschen k枚nnen Freundlichkeit und Mitgef眉hl aufbringen, insbesondere bei sensiblen Themen oder in Bereichen wie Marketing, wo die Emotionen der K盲ufer w盲hrend des gesamten Verkaufsprozesses ber眉cksichtigt werden und fundierte Entscheidungen erm枚glichen.

• Ethische 脺berlegungen: Genauso wenig wie KI Emotionen in Entscheidungen und Erkenntnisse einbeziehen kann, kann sie auch keine moralischen oder ethischen Werte ber眉cksichtigen. Die gr枚脽ten Bedenken betreffen den Datenschutz und die informierte Zustimmung bei der Verwendung menschlicher Daten. Zu den wichtigsten Anliegen geh枚ren die faire und unparteiische Nutzung der KI-Ergebnisse, die Transparenz der Unternehmen, die KI einsetzen, hinsichtlich der Grunds盲tze, nach denen sie arbeiten, und die Bereitschaft, mit anderen zusammenzuarbeiten, um ethisch orientierte KI-Vorschriften zu schaffen.

Generative k眉nstliche Intelligenz聽

W盲hrend sich die traditionelle KI hervorragend 蹿眉谤 die Datenanalyse, die Mustererkennung und die Erstellung von Vorhersagen eignet, kann die generative KI anhand ihrer Trainingsdaten nicht nur Muster erkennen, sondern auch neue Daten erstellen.听

Genauso wie die traditionelle KI gibt es auch die generative KI schon seit Jahrzehnten, allerdings hat sie erst in den letzten Jahren an Raffinesse gewonnen und wird immer h盲ufiger eingesetzt. Die ersten Chatbots wurden in den 1960er-Jahren entwickelt. Mit den Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der generativen adversen Netzwerke (GANs) hat die generative KI eine neue 脛ra erreicht. Heute kann generative KI realistisch aussehende Bilder erzeugen, Inhalte wie Grafiken und Texte erstellen, Fragen beantworten, komplexe Konzepte erkl盲ren und Sprache in Code umwandeln.听

Mit der Ver枚ffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 wurde die generative KI ins Gespr盲ch gebracht. F眉r die kommenden Jahre erwarten viele Experten, dass generative KI noch leistungsf盲higer wird und verschiedene Bereiche durch KI ver盲ndern wird. Zum Beispiel werden wir wahrscheinlich mehr F盲higkeiten und Kapazit盲ten sehen, einen geschickteren Einsatz von generativer KI im Produktdesign und eine st盲rkere Integration in Formate wie Video und Audio.听

Was ist generative KI?

Dieser Teilbereich der k眉nstlichen Intelligenz verwendet ML-Modelle, um aus Daten zu lernen und neue Inhalte zu generieren. Einige sehen sie als die n盲chste Generation der KI, weil sie nicht nur auf bestehende Quellen angewiesen ist. Stattdessen kann sie Vorhersagen treffen, was als N盲chstes im erkannten Muster folgen k枚nnte, um neue Daten, Bilder und andere Inhalte zu erzeugen.

Entwickler trainieren Systeme und Anwendungen wie DALL-E, das textgesteuerte Bilder generiert, und ChatGPT, das riesige Datens盲tze verwendet, was die Leistungsf盲higkeit der generativen KI noch verst盲rkt. Ingenieure entwickeln diese Technologie mit verschiedenen Ans盲tzen, darunter GANs, die Komponenten zur Erstellung von Inhalten und eine weitere Komponente zur Bewertung der Authentizit盲t dieser Inhalte umfassen.听

Auf diese Weise erh盲lt das Programm ein Feedback, mit dem es den Inhalt verbessern kann, und setzt den Prozess fort, bis die Ergebnisse so realistisch wie m枚glich sind. Autoencoder verbessern die Art und Weise, wie generative KI-Programme Daten speichern und verarbeiten, und reduzieren gleichzeitig das Rauschen. Die Entwickler bauen Variationen in den Codierungsschritt des Prozesses ein, um generative Anwendungen bei der Erstellung von Inhalten zu unterst眉tzen.听

Diffusionsmodelle, wie sie auch DALL-E verwendet, trainieren auf Bildern und wenden die Gesetze der Diffusion an, um Pixel zu verschieben und das Bild in einen statischen Zustand zu versetzen. Auf diese Weise kann das Programm lernen, indem es die Pixel zum Originalbild zur眉ckverfolgt. Wenn Sie beispielsweise m枚chten, dass DALL-E ein Bild eines Tigers generiert, w眉rde es ein vorhandenes Bild nehmen und dieses Verfahren zur Erstellung eines neuen Bildes verwenden. ChatGPT hingegen verwendet ein transformatorbasiertes Modell, das sich auf den Kontext und die Sequenz in den Daten konzentriert, um sie zu analysieren und Vorhersagen und 脺bersetzungen zu machen oder neuen Text zu erstellen.

Vorteile der generativen KI

Generative KI bietet eine ganze Reihe von F盲higkeiten. Sie kann Fragen beantworten, Inhalte 眉berarbeiten, Code korrigieren und Lieder und andere kreative Inhalte erstellen. Anwendungsf盲lle gibt es in verschiedenen Branchen, und die Entwickler erforschen weiterhin die Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen aller Art. Das globale Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner [] sagt voraus, dass 30 Prozent der neuen Medikamente bis 2025 von Techniken der generativen KI entdeckt werden. Au脽erdem wird laut Gartner im Jahr 2030 ein Blockbuster-Film ver枚ffentlicht, bei dem 90 Prozent von einer KI generiert wurden.

Zu den f眉nf wichtigsten Vorteilen der generativen KI geh枚ren die folgenden:

• Verbesserte Kreativit盲t und Personalisierung: Der traditionellen KI fehlt die F盲higkeit der generativen KI, neue Inhalte zu erstellen. Sie kann Vermarkter bei der Gestaltung personalisierter Kampagnen unterst眉tzen, ansprechende schriftliche, visuelle und akustische Inhalte erstellen und die Interaktion mit generativen KI-Anwendungen pers枚nlicher gestalten.

• Bessere Kundenbetreuung: Personalisierung kann das Kundenerlebnis verbessern, ebenso wie der Einsatz von virtuellen Assistenten, die einen 24/7-Kundenservice bieten. Generative KI ist auch in der Lage, Kundendaten zu analysieren, um Trendthemen und Kundenstimmungen zu erkennen, die Unternehmen wiederum nutzen k枚nnen, um einen besseren Service zu bieten.

• Zeitersparnis: Generative KI kann die Datenverarbeitung in Echtzeit durchf眉hren und Aufgaben automatisieren, was zu erheblichen Zeit- und Betriebskosteneinsparungen f眉hrt.

• Steigerung der Produktivit盲t: Generative KI kann den Mitarbeitern wertvolle Unterst眉tzung bieten, z. B. bei der Beantwortung von Fragen, der Suche nach Informationen und der Zusammenfassung von Inhalten. Da sie von den sich wiederholenden und zeitaufw盲ndigen Aufgaben, die KI erledigen kann, befreit sind, k枚nnen sich die Mitarbeiter auf andere Aufgaben konzentrieren. Die KI kann automatisch Berichte erstellen, um Zeit zu sparen, Fehler zu minimieren und sogar den Zeitplan 蹿眉谤 die App-Entwicklung zu beschleunigen, indem sie Codierungsvorschl盲ge macht.

• Verbessertes Lernen: Generative KI nutzt neue Daten und Feedback, um ihre Leistung zu verbessern. Diese F盲higkeit zum adaptiven Lernen kann auch den Benutzern helfen, effektiver zu lernen. Die Modelle k枚nnen sich an die individuellen Lernstile und Vorlieben der Lernenden anpassen und so die Bildung und Wissenserfassung verbessern und komplexe Informationen verst盲ndlich zusammenfassen.

Nachteile der generativen KI

Wie bei der traditionellen KI bleibt die ethische Umsetzung und Nutzung der generativen KI ein Problem. Zu den potenziellen Nachteilen der generativen KI geh枚ren die M枚glichkeit der Verbreitung absichtlich oder unabsichtlich sch盲dlicher Inhalte, Urheberrechtsfragen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, die ber眉cksichtigt werden m眉ssen.听

Zu den weiteren potenziellen Nachteilen geh枚ren folgende:

• Beeintr盲chtigung des Markenrufs: Die Generierung von unsensiblen Umfragen, die in die Nachrichten integriert werden, ist bereits aufgetreten. Dies zeigt, dass generative KI sch盲dliche Auswirkungen haben kann, die dem Ruf einer Marke erheblichen Schaden zuf眉gen k枚nnen.

• Unzureichende Beschaffung: Generative KI ist manchmal in der Lage, die Quellen zu identifizieren, auf die sie ihre Ergebnisse st眉tzt, aber nicht immer.听

• Unangemessener Einsatz: Generative KI kann transformativ sein, wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird, aber sie ist nicht 蹿眉谤 jede Situation die richtige Wahl. In Szenarien, die Einf眉hlungsverm枚gen oder einen moralischen Kontext erfordern, oder in denen Gesundheit und Legalit盲t auf dem Spiel stehen, sollte ein Mensch und nicht die KI das Sagen haben.

• M枚gliche Verzerrungen: Die erstellten Informationen klingen hyperrealistisch, was es schwierig macht, die von der Quelle ausgehende Voreingenommenheit zu beurteilen. Es ist leicht anzunehmen, dass KI immer korrekt ist, aber das ist nicht immer der Fall und erfordert eine sorgf盲ltige Nutzung und Sensibilit盲t 蹿眉谤 das Potenzial 蹿眉谤 Verzerrungen.听

Verwandte Begriffe

• Malware

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• Cybersecurity-Karrieren

• Betriebssystem

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Traditionelle KI konzentriert sich auf Datenanalyse und Mustererkennung, w盲hrend generative KI dar眉ber hinausgeht, indem sie neue Inhalte erstellt und ihre Anwendungen in verschiedenen Branchen erweitert. Egal, ob Sie sich aus pers枚nlichen oder beruflichen Gr眉nden mehr 眉ber KI informieren m枚chten, Kurse wie Generative KI 蹿眉谤 alle von DeepLearning.AI oder das IBM Angewandtes KI-Professionalzertifikat k枚nnen Ihr Verst盲ndnis effektiv vertiefen. Solche Angebote bieten wertvolle Einblicke und praktische Kenntnisse, die Ihnen helfen, KI besser zu verstehen und anzuwenden. Wenn Sie sich auf generative KI konzentrieren m枚chten, k枚nnen Sie auch den Kurs Einf眉hrung in generative KI von Google belegen. Diese und weitere Kurse finden Sie auf der 糖心vlog官网观看-Plattform.听