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Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik, eine Technologie, die Computer entwickeln soll, um Dinge zu tun, die normalerweise vom menschlichen Gehirn erledigt werden. Wenn wir das Wort Intelligenz betrachten, kann man mit Laien sagen, dass KI eine Technologie ist, die Computer intelligent macht. Es ist im Grunde ein Oberbegriff für Maschinen. Die Technologie ermöglicht es den Maschinen, Intelligenz auf menschlicher Ebene zu demonstrieren. Die Maschine hat hier die Fähigkeit, menschliches Verhalten nachzuahmen und Routineprozesse zu automatisieren. Das Konzept gewinnt mit jedem Durchgang an Popularität. Es wurde bereits für alte Kassen und Taschenrechner eingesetzt.

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Vereinfacht gesagt, werden Computer und Maschinen insbesondere bei künstlicher Intelligenz darüber unterrichtet, was zu tun ist und wie sie zu tun sind. Einige der besten Beispiele für künstlich intelligente Systeme in der heutigen Welt sind Smartphone-Geräte, Chatbots, intelligente Autos und computergestützte persönliche Assistenten wie Cortana und Siri. Mit immer mehr technologischen Fortschritten und dem Aufkommen des Internets gewinnt das Konzept der Automatisierung von Maschinen, damit sie selbst lernen können, an Bedeutung. Heute wird dies im Volksmund als maschinelles Lernen bezeichnet.

Maschinelles Lernen (ML): Die Grundlagen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teil der künstlichen Intelligenz, mit dem Computer und Maschinen so programmiert werden können, dass sie selbst lernen können. Wenn es um maschinelles Lernen geht, liegt der Hauptantriebsfaktor nicht darin, Maschinen explizit beizubringen, was zu tun ist, sondern es der Maschine zu ermöglichen, für sich selbst zu denken und daraus Schlüsse zu ziehen. Die von der Maschine abgegebene Beurteilung beruht ausschließlich auf den Daten, die in die Maschine eingespeist werden, und es besteht kein Fehlerbereich, wenn sie auf reinen Daten beruht, die über das Internet bereitgestellt werden.

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Maschinelles Lernen basiert auf der Wahrscheinlichkeit. In diesem Fall erhalten Maschinen zahlreiche Rückkopplungsschleifen, die den Lernmechanismus innerhalb dieser Maschinen aktivieren. Wenn eine bestimmte Art von Daten in eine Maschine eingespeist wird, die für ihre künstlich intelligenten Fähigkeiten bekannt ist, kann das Gerät die eingegebenen Daten gemäß einer Reihe von Algorithmen klassifizieren. Dies geschieht, um Aufgaben zu übernehmen und Vorhersagen zu geben.

In einfacher Sprache ist Machine Learning (ML) eine Technologie, mit der eine Maschine subjektive Entscheidungen treffen und Entscheidungen treffen kann, die dem menschlichen Gehirn gleichkommen. Die getroffenen Entscheidungen basieren ausschließlich auf der Datenquelle. Diese Datenquelle wird allgemein als Big Data bezeichnet. Beispiele für maschinelles Lernen in unserem täglichen Leben sind Uber und Ola, die beliebten Mitmach-Apps, Apps, die Vorhersagen über den Aktienmarkt und die Technologie treffen, die die Spam-Ordner in unserer Mailbox steuert. Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die uns viele großartige Produkte gebracht hat. Dies ist auf das Internet zurückzuführen.

Maschinelles Lernen und das Internet der Dinge

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist die Verbindung von Gadgets über das Internet. Die Innovation ermöglicht es intelligenten Geräten, durch das Senden und Akzeptieren von Informationen miteinander in Verbindung zu bleiben. Das Internet der Dinge beschränkt sich nicht nur auf intelligente Geräte; es verbindet ebenfalls einzelne Teile einer Maschine, beispielsweise den Tintenstandzeiger eines Druckers und den Strömungsmotor einer Ebene.

IoT ist die Zeichenfolge, die KI und ML miteinander verbindet, indem es sich als eine Fülle von Informationen füllt, mit denen Artifical Intelligence und Machine Learning alle zusammen verwenden können, damit ihr Programm funktioniert. Von Menschen gemachte Intelligenz, ML und IoT gedeihen in einer harmonischen Beziehung, in der man ohne das andere nicht angemessen arbeiten kann.

Arten künstlicher Intelligenz

  • Schmale künstliche Intelligenz: Die ebenfalls für die enge KI bekannte schwache KI ist ein KI-Framework, das für ein bestimmtes Unternehmen erstellt und vorbereitet wird. Die schmale KI ist darauf ausgelegt, eine Einzelaufgabe auszuführen und arbeitet in einer eingeschränkten Umgebung. Es ist großartig bei routinemäßigen körperlichen und psychologischen Berufen. Eine enge KI kann beispielsweise Beispiele und Verbindungen effektiver als Personen von Informationen unterscheiden. Übernimmt Erwartungen, Kaufvorschläge und Klimabilder einige Beispiele für enge künstliche Intelligenz. Sogar die Translation Engine von Google ist eine Art enger KI. Im Autogeschäft sind selbstfahrende Autos die Nachwirkung der Koordination einiger begrenzter KI. Es kann jedoch nicht wachsen und Vorhaben an seinem Feld vorbeiziehen, zum Beispiel kann der AI-Motor, der die Bildbestätigung transkribiert, keine Angebotsvorschläge ausführen kann.
  • Künstliche Allgemeine Intelligenz: Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein KI-Rahmenwerk mit zusammengefassten psychologischen Fähigkeiten, das Antworten auf die neue Aufgabe liefert, die es durchläuft. Es wird prominent als starke KI bezeichnet, die die Erde als Mensch verstehen und begründen kann. Ansonsten als menschliche KI bezeichnet, ist es jedoch schwierig, eine von Menschen gemachte Gehirnleistung der menschlichen Dimension zu charakterisieren. Menschliches Wissen wird wahrscheinlich nicht so schnell wie PCs verarbeitet werden können, jedoch können sie auf einzigartige Weise denken, Probleme planen und in Angriff nehmen, ohne in die Feinheiten zu gehen. Umso wichtiger ist es, dass Menschen Überlegungen und Gedanken entwickeln und ansprechen können, die keine Spuren oder Prioritäten haben.

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  • Künstliche Superintelligenz: Künstliche Superintelligenz (ASI) ist eine Technologie, die über die Position informiert, in der PC / Maschinen Menschen und Maschinen übertreffen und Menschen die Fähigkeit haben, menschliche Handlungen zu verkörpern. ASI bezieht sich auf einen Umstand, unter dem die subjektive Kapazität von Maschinen besser ist als die von Menschen. Zuvor gab es Fortschritte wie den Watson-Supercomputer von IBM, der menschliche Spieler in Gefahr schlug und Hilfsgeräte wie Siri einschloss, um mit Einzelpersonen zu diskutieren. Dennoch gibt es noch keine Maschine, die die Tiefe der Informationen und die intellektuellen Fähigkeiten eines solchen Computers beherrschen kann vollständig menschlich geschaffen. ASI hatte zwei Überlegungen, auf der einen Seite haben unglaubliche Forscher wie Stephen Hawking die volle Weiterentwicklung der KI als ein Risiko für die Menschheit angesehen, während andere, beispielsweise Demis Hassabis, Mitbegründer und CEO von DeepMind, der Meinung sind, dass die KI schlauer ausfällt Um besser zu sein, wäre die Welt eine Hilfe für die Menschheit.

Komponenten der künstlichen Intelligenz

Forschung in der KI erzählt über die verschiedenen Teile des menschlichen und maschinellen Denkens. Wie dem auch sei, die meisten der derzeitigen Frameworks, insbesondere die konsumorientierten Elemente wie Apples Siri, Microsofts Cortana und Google's Now, verwenden jede dieser drei Ebenen.

Diese Frameworks sind in der neuen KI-Umgebung einzigartig und werden von Ende zu Ende abgeschlossen. Sie nutzen Diskursbestätigung und -alter an den beiden Schließungen und verwenden grundlegende Sprachprogrammierung, um Begriffe zu entfernen, die ein Wahlmodell ausmachen, das somit einen Sinn für das ergibt, wonach Sie gefragt haben, und auf diese Weise, welche Aufgabe auszuführen ist. Eine Reaktion kann dann erstellt und dem Diskurszeitalter zugeordnet werden. Das Ergebnis ist, dass jedes von ihnen eine scheinbar einsame Angelegenheit darstellt, die aus einer Mischung von Funktionalitäten herausgearbeitet wurde.

Die begleitenden Bereiche geben einen Überblick darüber, wie die drei Teile des Wissens – Erkennen, Denken und Handeln – in diesem Rahmen zusammenkommen.

  • Sensing: Verbraucherorientierte mobile Assistenten verwenden die Technologie der Spracherkennung, um die Wörter zu erkennen, die Sie an den Rahmen gerichtet haben. Sie tun dies, indem Sie Ihre Stimme einfangen und die nachfolgende Wellenform verwenden, um viele Wörter wahrzunehmen. Jedes dieser Frameworks verwendet seine eigene Anpassung der Sprachbestätigung, wobei Apple einen von Nuance und von Microsoft und Google bearbeiteten Artikel verwendet. Obwohl diese Assistenten die Worte fangen können, ergründen sie dies nicht sofort Was bedeuten diese Worte? Sie nähern sich einfach den Wörtern, die Sie gesagt haben, in ähnlicher Weise, dass sie sich auf den zufälligen Weg nähern würden, den Sie zusammengestellt haben. Die Folge dieses Verfahrens ist extrem nur eine Reihe von Wörtern. Um sie nutzen zu können, müssen diese Frameworks über die Wörter nachdenken, was darin besteht, herauszufinden, was sie bedeuten, was Sie benötigen und wie sie es Ihnen ermöglichen, das zu bekommen, was Sie benötigen. Dies geschieht, indem ein kleinerer allgemeiner Dialekt verwendet wird.
  • Begründung: Während jeder Rahmen seine eigene Interpretation des Problems hat, tun sie alle im Grunde dasselbe wie zu diesem Zeitpunkt. Dies ist eine wirklich einfache Sprachverarbeitung, die durch grundlegende Definitionen und Verbindungen gesteuert wird. Diese Frameworks ermöglichen es, festzustellen, dass eine Person ein Pizzerienrestaurant benötigt, oder umso eindeutiger, dass die Person wissen muss, wo sie etwas entdecken kann. Zu erkennen, was zu tun ist, unterscheidet sich in jedem Fall von der Realisierung. Diese Änderungen – von Klängen über Worte zu Gedanken zu Kundenbedürfnissen – geben diesen Rahmen die erwarteten Daten, um diese Anforderungen nun zu erfüllen. Während das Denken bei der Festlegung verschiedener Aktivitätspläne sicher AI ist, werden die Pläne im Allgemeinen grundlegende Inhalte für Daten über soziale Angelegenheiten sein. In jedem Fall sollte ihre Einfachheit ihre Arbeit in einem AI-Rahmen nicht unterbieten. Genau zu wissen, was zu tun ist und wann es zu tun ist, wird regelmäßig als "Fähigkeit" bezeichnet.

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  • Handeln: Nach dem Erkennen und Nachdenken wurden die Nachwirkungen dieser Rahmenbedingungen an die Kunden weitergegeben. Dies beinhaltet das Aussortieren der Ergebnisse in eine sinnvolle Anordnung der zu vermittelnden Gedanken, das Abbilden der Gedanken auf einen oder zwei Sätze und die Umwandlung dieser Wörter in Töne.

Wie kann künstliche Intelligenz in Unternehmen eingesetzt werden?

Künstliche Intelligenz kann in allen Fällen zur Betreuung von Unternehmen eingesetzt werden. Simulierte Informationen ermöglichen es Unternehmen, Geschäfte zu erweitern, Falschdarstellungen zu erkennen, die Begegnung mit Kunden zu verbessern, Arbeitsformen zu computerisieren und vorausschauende Untersuchungen durchzuführen. Unternehmungen wie Sozialversicherung, Kfz, geldbezogene Verwaltungen und Koordinierungen haben von AI-Hinrichtungen viel zu bieten. Vom Menschen geschaffenes Brainpower kann Wohlbefinden ermöglichen, wenn Sie sich an spezialisierte Genossenschaften mit besseren Geräten für die Früherkennung erinnern. Die Fahrzeuge der Selbstverwaltung sind eine unmittelbare Folge von Verbesserungen in der KI.

Verwaltungen im Zusammenhang mit Geld können von der KI-basierten Prozessrobotisierung und dem Ort der falschen Darstellung profitieren. Logistikunternehmen können AI nutzen, um die Führungskräfte besser zu führen und zu befördern. Der Einzelhandel kann Verhaltensweisen mit KI beschreiben.

Der Aufstieg von Chatbots und virtuellen Assistenten ist zudem eine Nachwirkung des von Menschen verursachten Denkens. Amazon, Alexa, Googles Home, Apples Siri und Microsofts Cortana setzen im Allgemeinen AI-basierte Berechnungen ein, um das Leben zu verbessern. Diese Fortschritte werden bei der Verwaltung des zukünftigen Käuferverhaltens zunehmend spürbare Aufgaben erfordern. Der größte Teil Ihres zukünftigen Austauschs wird mit Hilfe eines KI-basierten Chatbots oder Remote-Helpers beendet.

Das Potenzial der künstlichen Intelligenz erkennen

  • Die Implementierung von maschinellem Lernen und KI beeinflusst die Produktivität Ihres Verbandes erheblich. Aufschlussreiche Frameworks können einen Großteil Ihrer Arbeit computerisieren und dazu beitragen, die Gefahr menschlicher Fehler zu verringern. Mit der Zeit lernen Ihre Rahmen und werden klüger. Dies führt zu besseren Ergebnissen.

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  • Zahlreiche Organisationen erkennen die enormen Vorteile und den potenziellen aggressiven Vorteil, den sie durch die Nutzung der KI erzielen können. Es gibt in jeder Branche eine wachsende Begeisterung für die Untersuchung der denkbaren Ergebnisse.
  • Assoziationen nutzen ab sofort die vom Menschen geschaffene Intelligenz, um sich auf der Erde niederzulassen. Zum Beispiel entließ Coca-Cola Cherry Sprite abhängig von der Untersuchung der KI-Gegenstände. Darüber hinaus beabsichtigt die Soda-Pop-Organisation, einen ganz persönlichen Helfer zu bauen, der in ihre Bonbonmaschinen integriert wird.

Implementierung künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen

Bei so vielen Diskussionen über die KI gibt es eine echte Angst vor dem Verpassen. Denken Sie daran, dass dies der Beginn der KI-Transformation ist. Was von den Organisationen übrig bleibt, befindet sich in unterschiedlichen Planungsphasen. Wenn Sie also noch keine AI-Vereinbarung haben, frieren Sie nicht ein. Es ist äußerst wichtig, vorstellbare Apparate für Ihr Unternehmen zu sehen. Hier sind ein paar Methoden:

  • Erkennen Sie Ihre geschäftlichen Anforderungen: Erkennen Sie Ihr Unternehmen und finden Sie heraus, welche Kernpunkte der Qualifizierung mithilfe von KI-basierten Lösungen gelöst werden können. Von Menschen gemachte Intelligenz kann Ihrem Unternehmen vorausschauende Untersuchungen ermöglichen. Damit können Sie Unternehmen robotisieren. Durch die Prüfung können Sie die richtigen Ziele für Ihr Unternehmen festlegen.
  • Schätzen Sie die damit verbundenen Risiken ab: Jede neue Innovation bringt Gefahren mit sich. Der beste Weg, um die Innovation zu erreichen, ist, sie zu nutzen und aus Ihren Fehlern zu lernen. Sie können Aktivitäten mit kleineren Erweiterungen durchführen und grundsätzlich jeden Fehler bewerten. Auf diese Weise können Sie Ihre Gefährdungsfaktoren nachvollziehen und Ihnen Informationen geben, anhand derer Sie später bessere Entscheidungen treffen können.
  • Finden Sie gute Dienste: Um KI-Technologien in die Realität zu integrieren, benötigen Sie KI-Ingenieure. Aufgrund der sich schnell entwickelnden KI-Schaufenster sind Designer eine seltene Bereicherung. Um die KI-Anwendungen vorzubereiten und zu senden, benötigen die Entwickler außerdem Zugang zu vielseitigen und vernünftigen Grundlagen für die Datenverarbeitung, um die grundlegende Handhabung der KI zu verbessern. Darüber hinaus benötigen sie grobe Informationen und Profis für die Benennung von Informationen, demonstrieren die Ertragsgenehmigung und weitere. Der Aufbau dieses KI-Rahmens ist langwierig und exorbitant. Die meisten Organisationen können im Grunde nicht 100 Informations-Mapper intern registrieren und das Framework aktualisieren, um sie zu unterstützen. Es gibt jedoch auch Administrationen, die AI-Anwendungsverbesserungen verfügbar machen und für Organisationen moderieren. Sie müssen also nicht das Fundament und das Humankapital zusammenstellen.
  • Machen Sie den richtigen Hintergrund: Um in einem Innovationskrieg zu gewinnen, benötigen Sie die idealen Individuen und die richtige Kultur. Die Anwerbung von Arbeitnehmern erfordert erhebliche Investitionen. Der Aufbau einer anständigen Kultur erfordert einige ernste Energie. Sie müssen Vermögenswerte einbringen, um Ihre Chancen zu verbessern. Obwohl es kostspielig ist, Ressourcen in neue Innovationen und neue Fähigkeiten zu stecken, ist dies trotz aller Schwierigkeiten gerechtfertigt. Es kann Ihr Geschäft verändern.

Neueste Beispiele künstlich intelligenter Technologien

Die Maschinen haben keine Kontrolle übernommen. Jedenfalls noch nicht. Trotzdem dringen sie in unser Leben ein und beeinflussen, wie wir leben, arbeiten und uns engagieren. Von sprachgesteuerten Einzelkollegen wie Siri und Alexa bis hin zu verborgenen und grundlegenden Fortschritten, zum Beispiel Berechnungen, aussagekräftige Nachfragen und selbst beherrschende selbstfahrende Fahrzeuge, die wegweisende Kapazitäten zur Schau stellen, gibt es einige Präzedenzfälle Beispiele für künstliche Intelligenz werden heute verwendet.

  • Alexa: Der Aufstieg von Alexa zum Mittelpunkt des Smart Home wurde bis zu einem gewissen Grad vergänglich. Zu dem Zeitpunkt, als Amazon Alexa vorstellte, überwältigte es einen großen Teil der Welt. Auf jeden Fall ist es dank der Hilfsbereitschaft und der unheimlichen Fähigkeit, Sprache von einem beliebigen Ort im Raum aus zu interpretieren, zu einem progressiven Element geworden, das es uns ermöglicht, das Internet nach Daten, Geschäften, Planungen, Warnungen und einer Million verschiedener Dinge zu durchsuchen , aber auch dazu beitragen, unser scharfes Zuhause zu kontrollieren, und ein Dirigent für diejenigen sein, die die Vielseitigkeit eingeschränkt haben.
  • Cogito: Ursprünglich half der CEO von Joshua Devour und Dr. Sandy Pentland, Cogito ist möglicherweise eines der wichtigsten Beispiele für Verhaltensänderungen in Übereinstimmung mit der Weiterentwicklung der energetischen Wissensgegenstände von Kunden, die Spezialisten einsetzen Mischung aus maschinellem Lernen und wissenschaftlicher Führung, um die Zusammenarbeit der Kunden mit Telefonspezialisten zu fördern. Dies gilt für Tonnen von Sprachanrufen, die schrittweise gestartet werden.
  • com: Die wertebasierte KI von Amazon ist seit langem in der Gegenwart und ermöglicht es ihr, im Web zu profitieren. Mit den Berechnungen, die mit jedem Jahr immer weiter verfeinert werden, hat die Organisation die Möglichkeit bekommen, genau zu wissen, was wir von unserem Online-Verhalten abhängig machen wollen. Obwohl Amazon beabsichtigt, Artikel an uns zu versenden, bevor wir überhaupt feststellen, dass wir sie benötigen, ist er noch nicht genau eingetroffen. Wie dem auch sei, es ist definitiv im Visier.

Fazit:

Zahlreiche Organisationen setzen künstlich intelligente Innovationen ein, um die Betriebskosten zu senken, die Produktivität zu steigern, das Einkommen zu steigern und die Kundenbindung zu verbessern. Für die bemerkenswerten Vorteile sollten Organisationen einen Blick darauf werfen, den gesamten Bereich der durchdachten Fortschritte – einschließlich maschinellem Lernen, regelmäßiger Umgang mit Dialekten und dem Himmel dort, wo die Grenzen liegen – in ihre Verfahren und Gegenstände zu integrieren. Nichtsdestotrotz können selbst Organisationen, die sich mit AI beschäftigen, echte Vorteile bringen. Bei Offshore Software Solutions stehen Ihnen unsere Entwickler während des gesamten Entwicklungsprozesses zur Verfügung und stellen Ihnen Technologien zur Verfügung, die die Kraft künstlicher Intelligenz auf zahlreichen Ebenen nutzen. Sie können unsere Dienstleistungen unter www.offshoresoftware.solutions ausprobieren