Die Verwendung und der Umfang der künstlichen Intelligenz benötigen keine formale Einführung mehr. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Schlagwort; sie ist zu einer Realität geworden, die Teil unseres täglichen Lebens ist. Unternehmen setzen AI in vielfältigen Anwendungen ein, was Branchen revolutioniert und die Nachfrage nach AI-Fähigkeiten wie nie zuvor steigert. In diesem Artikel über die Arten von künstlicher Intelligenz erfahren Sie mehr über die verschiedenen Stufen und Kategorien.
Künstliche Intelligenz ist der Prozess des Aufbaus intelligenter Maschinen aus großen Datenmengen. Systeme lernen aus früherem Lernen und Erfahrungen und führen menschenähnliche Aufgaben aus. Es verbessert die Geschwindigkeit, Präzision und Effektivität menschlicher Bemühungen. AI verwendet komplexe Algorithmen und Methoden, um Maschinen auf eigene Faust Entscheidungen treffen zu lassen. Maschinelles Lernen und Deep Learning bilden den Kern der künstlichen Intelligenz.
AI wird jetzt in fast jedem Bereich des Geschäfts eingesetzt:
Transport
Gesundheitswesen
Bankwesen
Einzelhandel
Unterhaltung
E-Commerce
Jetzt, da Sie wissen, was AI wirklich ist, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, welche verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz es gibt.
Künstliche Intelligenz kann basierend auf Fähigkeiten, Funktionalitäten und Technologien in verschiedene Typen unterteilt werden. Hier ist ein Überblick über die verschiedenen Arten von AI:
1. Basierend auf Fähigkeiten
Schwache AI (schwache KI)
Diese Art von AI ist darauf ausgelegt, eine spezifische Aufgabe zu erfüllen (z. B. Gesichtserkennung, Internetrecherchen oder Autofahren). Die meisten aktuellen KI-Systeme, einschließlich derjenigen, die komplexe Spiele wie Schach und Go spielen können, fallen in diese Kategorie. Sie arbeiten innerhalb eines begrenzten vordefinierten Bereichs oder Satzes von Kontexten.
Starke AI (stake KI)
Eine Art von KI mit breiten menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten, die es ermöglicht, neue und unbekannte Aufgaben autonom zu bewältigen. Ein solcher robustes KI-Framework besitzt die Fähigkeit, Herausforderungen ohne menschliche Anleitung zu bewältigen.
Superintelligente KI
Dies repräsentiert eine zukünftige Form der AI, in der Maschinen die menschliche Intelligenz in allen Bereichen, einschließlich Kreativität, allgemeiner Weisheit und Problembehebung, übertreffen könnten. Superintelligenz ist spekulativ und noch nicht realisiert.
2. Basierend auf Funktionalitäten
Reaktive Maschinen
Diese KI-Systeme speichern keine Erinnerungen oder Erfahrungen für zukünftige Handlungen. Sie analysieren und reagieren auf verschiedene Situationen. IBMs Deep Blue, der Garry Kasparov im Schach besiegte, ist ein Beispiel.
Begrenztes Gedächtnis
Diese KI-Systeme können informierte und verbesserte Entscheidungen treffen, indem sie die Vergangenheitsdaten studieren, die sie gesammelt haben. Die meisten heutigen KI-Anwendungen, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos, fallen in diese Kategorie.
Theorie des Geistes
Dies ist eine fortgeschrittenere Art von KI, an der Forscher noch arbeiten. Es würde das Verständnis und die Erinnerung von Emotionen, Glaubensüberzeugungen und Bedürfnissen und die daraus resultierenden Entscheidungen umfassen. Diese Art erfordert, dass die Maschine die Menschen wirklich versteht.
Selbstbewusste AI
Dies repräsentiert die Zukunft der KI, in der Maschinen ihr eigenes Bewusstsein, Bewusstsein und Selbstbewusstsein haben werden. Diese Art von KI ist noch theoretisch und könnte in der Lage sein, Emotionen zu verstehen und zu besitzen, was sie dazu führen könnte, Überzeugungen und Wünsche zu bilden.
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3. Basierend auf Technologien
Maschinelles Lernen (ML)
KI-Systeme, die sich durch Erfahrung selbst verbessern können, ohne direkte Programmierung. Sie konzentrieren sich darauf, Software zu erstellen, die eigenständig lernen kann, indem sie auf Daten zugreift und sie nutzt.
Tiefes Lernen
Ein Subset von ML, das viele Ebenen von neuronalen Netzwerken umfasst. Es wird verwendet, um aus großen Datenmengen zu lernen und ist die Technologie hinter der Sprachsteuerung in Verbrauchergeräten, der Bilderkennung und vielen anderen Anwendungen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Diese KI-Technologie ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Es wird in Chatbots, Übersetzungsdiensten und Anwendungen zur Stimmungsanalyse verwendet.
Robotik
Dieses Feld befasst sich mit dem Entwurf, Bau, Betrieb und der Verwendung von Robotern und Computersystemen zur Steuerung von ihnen, sensorischem Feedback und Informationsverarbeitung.
Computer Vision
Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, die Welt visuell zu interpretieren, und wird in verschiedenen Anwendungen wie der medizinischen Bildanalyse, Überwachung und Fertigung eingesetzt.
Expertensysteme
Diese KI-Systeme beantworten Fragen und lösen Probleme in einem bestimmten Fachgebiet mithilfe von regelbasierten Systemen.
AI-Forschung hat erfolgreich effektive Techniken zur Lösung einer breiten Palette von Problemen entwickelt, von Spielen bis zur medizinischen Diagnose. Es gibt viele Zweige der AI, von denen jeder seinen Fokus und seine Reihe von Techniken hat. Einige der wichtigen Zweige der AI sind:
Maschinelles Lernen: Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen, die aus Daten lernen können. ML-Algorithmen werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter die Bilderkennung, Spam-Filterung und die natürliche Sprachverarbeitung.
Tiefes Lernen: Es ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netzwerke nutzt, um Wissen aus Daten zu gewinnen. Deep-Learning-Algorithmen lösen effektiv verschiedene Probleme, einschließlich NLP, Bilderkennung und Spracherkennung.
Natürliche Sprachverarbeitung: Dies befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. NLP-Techniken werden verwendet, um menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten und in verschiedenen Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Textanalyse.
Robotik: Es handelt sich um ein Ingenieurwesenfeld, das sich mit dem Entwurf, Bau und Betrieb von Robotern befasst. Roboter können automatisch Aufgaben in verschiedenen Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Transport ausführen.
Expertensysteme: Es handelt sich um Computerprogramme, die darauf ausgelegt sind, die Denk- und Entscheidungsfähigkeiten menschlicher Experten nachzuahmen. Expertensysteme werden in verschiedenen Anwendungen wie medizinischer Diagnose, Finanzplanung und Kundendienst eingesetzt.
Wir sind vielleicht noch weit davon entfernt, Maschinen zu schaffen, die alle Probleme lösen können und selbstbewusst sind. Aber wir sollten unsere Bemühungen darauf konzentrieren, zu verstehen, wie eine Maschine trainieren und selbst lernen kann, um Entscheidungen auf der Grundlage von Erfahrungen zu treffen. Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz zu verstehen. Wenn Sie Ihre Karriere in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen starten möchten, schauen Sie sich das Post-Graduate-Programm in AI und maschinellem Lernen von Simplilearn an.
Wenn Sie Fragen zu diesem Artikel haben, stellen Sie diese bitte im Kommentarbereich dieses Artikels zu den Arten von künstlicher Intelligenz. Unser Team wird Ihnen helfen, Ihre Anfragen schnell zu lösen!