Dies ist ein höchst aktuelles Thema. Und doch beschäftigt es Datenverarbeitungs- und Computerspezialisten schon seit langem. Einen ersten Artikel zu diesem Thema finden Sie hier. Ich wollte dieses Thema, das derzeit in aller Munde ist, noch einmal aufgreifen. In letzter Zeit wird viel über KI gesprochen, insbesondere durch die Medienberichterstattung über ChatGPT, die unsere Wahrnehmung dessen, was eine künstliche Intelligenz leisten kann, zu verändern scheint. Wir wollen versuchen, Licht ins Dunkel zu bringen, was wirklich möglich ist und wie die Zukunft aussieht, wenn man über dieses Thema spricht. Entdecken Sie eine neue Art der Interaktion.
Hast du... Intelligenz?
Um zu verstehen, was eine KI heutzutage ist, braucht man zunächst eine gute Beschreibung:
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff, der ein Computersystem beschreibt, das Aufgaben ausführen kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Spracherkennung, Verständnis natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung. Es gibt verschiedene Arten von KI, die jeweils auf die Erfüllung bestimmter Funktionen ausgelegt sind.
- Spracherkennung: Diese Form der KI ist darauf ausgelegt, gesprochene Wörter zu verstehen und in Text umzuwandeln. Spracherkennungssysteme werden in Sprachassistenten wie Siri und Alexa sowie in medizinischen Diktiersystemen verwendet.
- Natürliches Sprachverständnis: Diese Form der KI ist so konzipiert, dass sie die menschliche Sprache versteht und sinnvoll darauf reagieren kann. Die Modelle zum Verständnis natürlicher Sprache werden in Chatbots, Kundensupportsystemen und Empfehlungssystemen verwendet.
- Datenanalyse: Diese Form der KI ist darauf ausgelegt, Daten zu analysieren und daraus nützliche Informationen zu gewinnen. Datenanalysesysteme werden in Marketinganwendungen, Betrugserkennungssystemen und Systemen für das Lieferkettenmanagement eingesetzt.
- Maschinelles Lernen: Diese Form der KI nutzt Algorithmen, um aus Daten zu lernen und die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Maschinelle Lernsysteme werden bei der Bilderkennung, der Klassifizierung von Dokumenten und der Erkennung von Anomalien eingesetzt.
- Computer Vision: Diese Form der KI wurde entwickelt, um die physische Welt mithilfe von Kameras und Sensoren zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Computer Vision-Systeme werden in Überwachungssystemen, Servicerobotern und Qualitätskontrollsystemen eingesetzt.
- Roboter: Diese Form der KI beinhaltet den Einsatz von Robotern, um Aufgaben in der physischen Welt zu erfüllen. Roboter können so programmiert werden, dass sie komplexe Aufgaben wie die Handhabung von Objekten, das Gehen und das Fahren übernehmen.
Beim Vergleich der verschiedenen KI-Typen ist es wichtig zu beachten, dass jeder Typ auf die Erfüllung bestimmter Funktionen ausgelegt ist und dass kein Typ dem anderen in Bezug auf die Gesamtleistung überlegen ist. Es kommt auf die Anwendung an, für die die KI eingesetzt wird.
KI wird regelmäßig mit "menschlicher" Intelligenz verglichen, doch dies berücksichtigt nicht die Tatsache, dass der Mensch als intelligentes Wesen sich dessen bewusst ist. Wir müssen daher prüfen, ob eine Kreatur oder Entität wie Computersysteme die Bedingung der bewussten "Intelligenz" erfüllen kann. Um dies zu tun, beziehen wir uns regelmäßig auf den Turing-Test.
Der Turing-Test ist ein Intelligenztest, der die Fähigkeit eines Computersystems misst, ein menschliches Gespräch überzeugend zu imitieren. Er wurde 1950 von dem berühmten britischen Mathematiker und Informatiker Alan Turing entwickelt.
ChatGPT kann als das von OpenAI entwickelte Sprachmodell sicherlich die Kriterien des Turing-Tests für Konversation erfüllen. Es kann komplexe Fragen verstehen und auf kohärente und plausible Weise darauf antworten. Es ist jedoch kein autonomes System mit echter Intelligenz oder Bewusstsein und arbeitet mithilfe komplexer Algorithmen, um Antworten auf der Grundlage von Trainingsdaten zu generieren, die es erhalten hat. Kleines Erklärungsvideo :
Man kann also sagen, dass ChatGPT den Turing-Test insofern "bestehen" kann, als er eine menschliche Konversation überzeugend nachahmen kann, aber es kann nicht davon ausgegangen werden, dass er echte Intelligenz oder ein Bewusstsein besitzt. und wie wir gesehen haben, endet sein Verständnis seiner Umgebung im Jahr 2021.
Es gibt viele verschiedene Modelle künstlicher Intelligenz, die aufgrund ihrer Funktionalität und Architektur mit ChatGPT verglichen werden können. Hier sind einige der relevantesten Modelle :
Textgenerierungsmodelle: wie GPT-2 und GPT-3, die auf derselben Architektur wie ChatGPT basieren und von OpenAI entwickelt wurden.
Modelle für die maschinelle Übersetzung: wie Google Translate, die Text automatisch von einer Sprache in eine andere übersetzen können.
Spracherkennungsmodelle: wie Siri und Alexa, die darauf ausgelegt sind, gesprochene Wörter zu verstehen und in Text umzusetzen.
Modelle zum Verstehen natürlicher Sprache: wie IBM Watson, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren.
Bilderkennungsmodelle: wie Google Photos, die darauf ausgelegt sind, Objekte und Personen in Bildern zu erkennen.
Beim Vergleich dieser Modelle mit ChatGPT ist es wichtig zu beachten, dass jedes Modell so konzipiert ist, dass es bestimmte Funktionen erfüllt, und dass sie ergänzend eingesetzt werden können, um komplexere Aufgaben zu bewältigen. Darüber hinaus kann die Leistung dieser Modelle je nach den Trainingsdaten, die sie erhalten haben, und ihrer internen Architektur variieren. Wenn man all diese KIs einzeln betrachtet, kann man mit Fug und Recht behaupten, dass man, wenn man all diese verschiedenen Technologien zusammenführt, zu einer "echten" Intelligenz gelangen wird. Die erforderliche Rechenleistung ist heute "verteilt", was bedeutet, dass wir noch kein wirkliches Konzept haben, um eine potenzielle proaktive Nutzung von Informationen zu etablieren (wie es ein menschliches Gehirn tun würde). Da die großen Namen der globalen Tech-Branche damit begonnen haben, bestimmte KIs zusammenzufassen, gibt es derzeit Aggregatoren verschiedener künstlicher Intelligenzen, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglichen, die Vorteile verschiedener KI-Technologien in einer einzigen Plattform zu nutzen. Diese beinhalten häufig APIs (Application Programming Interfaces), die es Entwicklern ermöglichen, verschiedene KI-Technologien einfach in ihre Anwendungen und Systeme zu integrieren.
Hier sind einige Beispiele für beliebte KI-Aggregatoren :
Google Cloud AI Platform: eine KI-Entwicklungsplattform, die Dienste für Machine Learning, Spracherkennung, Bilderkennung und andere KI-Bereiche bereitstellt.
Amazon SageMaker: eine KI-Entwicklungsplattform, die die Erstellung, das Training und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen vereinfacht.
Microsoft Azure AI: Eine KI-Entwicklungsplattform, die Dienste für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Bilderkennung und andere KI-Domänen bereitstellt.
IBM Watson AI: Eine KI-Entwicklungsplattform, die Dienste für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Bilderkennung und andere KI-Domänen bereitstellt.
Durch die Nutzung eines KI-Aggregators haben Entwickler und Unternehmen Zugang zu einer Vielzahl von KI-Technologien an einem Ort und können diese Technologien leicht in ihre Anwendungen und Systeme integrieren, um deren Funktionalität und Leistung zu steigern.
Dies ist nicht immer fehlerfrei, wie Google kürzlich mit Bard, seiner KI, die mit ChatGPT konkurriert, feststellen konnte. Verweisender Artikel.
ChatGPT wurde kürzlich mit Microsoft in Verbindung gebracht, das Conversational AI in die Tools Microsoft 365 (zunächst mit dem Tool Teams) und seiner Suchmaschine Bing.
Sophia, ein Roboter mit sprachanalytischer KI (noch nicht an ein globales Netzwerk angeschlossen):
Wie man sieht, kommt dies einer echten Interaktion mit einem "menschlichen" Abbild der Maschine sehr nahe. Es ist jedoch zu beachten, dass Sophia sich (noch) nicht durch Gehen fortbewegen kann. Sie verfügt also nicht über eine autonome Bewegungsfähigkeit. Man kann jedoch sehen, dass in diesem Bereich auch andere Robotikentwicklungen sehr schnell Fortschritte machen, insbesondere Boston Dynamics:
Die Kombination aus Robotik und KI wird in den kommenden Jahren zu einem Teil unseres Alltags werden. Roboter könnten die Befehle und Anfragen von Menschen besser verstehen und darauf reagieren, z. B. indem sie Menschen mit körperlichen Schwierigkeiten helfen und so verschiedene Aufgaben übernehmen, die der "menschlichen" Bevölkerung helfen. Darüber hinaus könnten Roboter durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens aus der Interaktion mit Menschen lernen und sich an deren Verhalten anpassen, was sie flexibler und einfacher zu bedienen machen könnte. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Forschung und Entwicklung im Bereich KI und Roboter noch am Anfang steht und noch viele Herausforderungen zu bewältigen sind, bevor eine reibungslose Interaktion zwischen Robotern und Menschen erreicht werden kann. Insbesondere im Bereich der elektronischen Optimierung, Energieautonomie und der Fähigkeit, Interessenkonflikte bei der Interpretation von Befehlen vermeiden zu können. Dies ist zweifellos die Besonderheit von sogenannten "programmierten" KIs und solchen, die in der Zukunft in der Lage sein könnten, ihre Programmierung zu ändern, in einem möglichen Werteproblem (Sicherheitskonflikt unter anderen Vergleichsgrundlagen). Es gibt Anspielungen, etwa in Fantasy-Filmen wie "I, Robot":
Zusammengefasst...KI ist gut...oder nicht?
Es ist eine Frage, die sich viele stellen: Gehen wir in der Forschung zu weit? Die Beispiele für die Vorteile, die uns die künstliche Intelligenz im Alltag bringt, scheinen einen Ansatz zu liefern, der noch sehr stark an einen sogenannten "IT-Job" gebunden ist. Wird dies zu einer Verhaltensänderung bei den Menschen führen (es ist insbesondere die Rede davon, dass Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden)? Wir nähern uns einer neuen Art der Interaktion und der Arbeit mit technologischen Hilfsmitteln. Und wie bei jeder Veränderung wird dies durch eine Fähigkeit geschehen müssen, die der Mensch noch besitzt: Anpassung. Ein weiterer Wert, den Maschinen nicht bewusst haben können, sind Emotionen (die nach wie vor jedem bewussten Lebewesen eigen sind). Kann man eine Emotion programmieren? Man kann sie auf den Gesichtern dieser sogenannten "humanoiden" Roboter darstellen, aber wie sieht es mit dem Gefühl aus? Werden wir Maschinen mit Gefühlen sehen? Dies ist Teil der Fragen, die derzeit noch nicht beantwortet werden können. Was ein wichtiger Punkt bleibt, ist die Kontrolle, die wir über diese verschiedenen Werkzeuge und ihre Nutzung durch alle Online-Personen haben können. Um diesen Artikel zu vervollständigen, habe ich mir die Freiheit genommen, eine Liste von Online-KIs vorzuschlagen, die spezifische Bedürfnisse erfüllen können:
1. Krisp: Unterdrückt Hintergrundstimmen, Geräusche und Echo bei Anrufen.
Link: https: //krisp.ai/
2. Beatoven: Erstellt einzigartige lizenzfreie Musik.
Link: https ://www.beatoven.ai/
3. Cleanvoice: Entfernt Störgeräusche, Stottern und Mundgeräusche aus Ihren Podcasts.
Link: https: //cleanvoice.ai/
4. Podcastle: Ermöglicht die Aufnahme von Podcasts in Studioqualität direkt von einem einfachen Computer aus.
Link: https: //podcastle.ai/
5. Flair: Erzeugt Fotoshootings von Ihren Produkten.
Link: https: //flair.ai/
6. Illustroke: Erstellt Vektorgrafiken aus Prompts.
Link: https: //illustroke.com/
7. Patterned: Erzeugt lizenzfreie Muster.
Link: https: //www.patterned.ai/
8. Stockimg: Eine weitere KI zur Bilderzeugung.
Link: https: //stockimg.ai/
9. Copy: Erzeugt Inhalte und vermeidet das Syndrom der leeren Seite.
Link: https: //www.copy.ai/
10. CopyMonkey: Erleichtert das Schreiben von Produktbeschreibungen auf Amazon.
Link: http://copymonkey.ai/
11. Ocoya: Erleichtert die Erstellung und Programmierung von Inhalten in sozialen Netzwerken.
Link: https://www.ocoya.com/
12. Unbounce: Erzeugt Landingpages und E-Mails.
Link: https: //unbounce.com/
13. Vidyo: Erstellt aus längeren Videos Videokapseln für soziale Netzwerke.
Link: https: //vidyo.ai/
14. Quickchat: Chatbots, die wie Menschen sprechen, für die Kundenbeziehung.
Link: https: //www.quickchat.ai/
15. Puzzle: Erstellt aus Dokumenten eine Wissensdatenbank oder ein Glossar.
Link: https: //www.puzzlelabs.ai/
16. Soundraw: Erzeugt Hintergrundmusik.
Link: https: //soundraw.io/
17. Cleanup.picture: Entfernt Objekte, Defekte, Personen oder Texte aus Ihren Bildern.
Link: https: //cleanup.pictures/
18. Looka: Erzeugt Markennamen und Logos.
Link: https: //looka.com/
19. Synthesia: Erleichtert die Erstellung von Lernvideos durch einfaches Eintippen von Text.
Link: https: //www.synthesia.io/
20. Otter: Zeichnet Besprechungen auf und macht sich in Echtzeit Notizen.
Link: https: //otter.ai/
21. Thundercontent: Erzeugt alle Arten von Inhalten.
Link: https: //lnkd.in/ejYYuSyD
Artikel verfasst von Michel Aguilera
