Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit eines der heißesten Schlagwörter in der Technologie und das zurecht. In den letzten Jahren haben verschiedene Innovationen und Fortschritte, die zuvor nur im Bereich der Science-Fiction lagen, langsam Realität werden lassen. Experten betrachten künstliche Intelligenz als Produktionsfaktor, der das Potenzial hat, neue Wachstumsquellen einzuführen und die Arbeitsweise in verschiedenen Branchen zu verändern. Zum Beispiel prognostiziert ein PWC-Artikel, dass KI bis 2035 potenziell 15,7 Billionen US-Dollar zum globalen BIP beitragen könnte. China und die Vereinigten Staaten sind dabei am meisten vom bevorstehenden KI-Boom betroffen und könnten fast 70% des globalen Einflusses ausmachen.
In diesem Simplilearn-Tutorial wird ein Überblick über KI geboten, einschließlich dessen Funktionsweise, Vor- und Nachteile, Anwendungen, Zertifizierungen und warum es ein gutes Gebiet ist, um sich zu spezialisieren. KI ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die programmiert sind, um zu denken und zu handeln wie Menschen. Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Wahrnehmung und Sprachverständnis sind alles Beispiele für kognitive Fähigkeiten.
Beim Diskutieren von künstlicher Intelligenz (KI) unterscheidet man häufig zwischen zwei großen Kategorien: schwache KI und starke KI. Schwache KI bezieht sich auf KI-Systeme, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden und auf diese beschränkt sind. Diese KI-Systeme überzeugen in ihren spezifischen Funktionen, aber ihnen fehlt eine allgemeine Intelligenz. Beispiele für schwache KI sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Empfehlungsalgorithmen und Bilderkennungssysteme. Starke KI, auch bekannt als Allgemeine KI, bezieht sich auf KI-Systeme, die menschenähnliche Intelligenz oder sogar menschliche Intelligenz über ein breites Spektrum von Aufgaben übertreffen. Starke KI wäre in der Lage zu verstehen, zu schlussfolgern, zu lernen und Wissen anzuwenden, um komplexe Probleme ähnlich wie die menschliche Kognition zu lösen. Die Entwicklung der starken KI ist jedoch weitgehend theoretisch und wurde bisher nicht erreicht.
Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Maschinelles Lernen umfasst unter anderem die Feature-Engineering, überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen und eine breite Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen. Tiefes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Training künstlicher neuronaler Netze konzentriert, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Es zeichnet sich durch automatische Merkmalsextraktion aus, entfernt die Notwendigkeit für explizites Merkmal-Engineering und hat hohe Leistung in Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung gezeigt.