• Mustafina Nailya Mugattarovna, Bachelor Student
• Baschkirische Staatliche Agraruniversität
• Sharafutdinov Aidar Gazizyanovich, Kandidat der Naturwissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor
• Baschkirische Staatliche Agraruniversität

• EDV-MASCHINEN
• TECHNIK
• DIE WISSENSCHAFT
• KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Der wissenschaftliche und technische Fortschritt schreitet heute rasant voran. Eine der schnell wachsenden Branchen ist die künstliche Intelligenz.

Der technologische Fortschritt schreitet heute rasant voran. Die Wissenschaft steht nicht still und jedes Jahr entwickeln die Menschen immer fortschrittlichere Technologien. Eine der neuen Richtungen in der Entwicklung des technologischen Fortschritts ist die künstliche Intelligenz.

Vor mehr als 50 Jahren hörte die Menschheit erstmals von künstlicher Intelligenz. Dies geschah auf einer Konferenz im Jahr 1956 an der Dartmouth University, wo John McCarthy dem Begriff eine klare und präzise Definition gab. „Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft von der Entwicklung intelligenter Maschinen und Computerprogramme. Für die Zwecke dieser Wissenschaft werden Computer als Mittel zum Verständnis der Eigenschaften der menschlichen Intelligenz eingesetzt. Gleichzeitig sollte sich die Erforschung der KI nicht auf die Verwendung biologisch plausibler Methoden beschränken.

Die künstliche Intelligenz moderner Computer ist auf einem recht hohen Niveau, aber nicht so weit, dass ihre Verhaltensfähigkeiten selbst denen der primitivsten Tiere nicht nachstehen.

Das Ergebnis der Forschung zur „künstlichen Intelligenz“ ist der Wunsch, die Arbeit des Gehirns zu verstehen, die Geheimnisse des menschlichen Bewusstseins zu enthüllen und das Problem der Schaffung von Maschinen mit einem bestimmten Maß an menschlicher Intelligenz zu lösen. Die grundsätzliche Möglichkeit der Modellierung intellektueller Prozesse ergibt sich daraus, dass jede Gehirnfunktion, jede geistige Aktivität, die in einer Sprache mit streng eindeutiger Semantik durch eine endliche Anzahl von Wörtern beschrieben wird, prinzipiell auf einen elektronischen Digitalrechner übertragen werden kann.

Derzeit wurden einige Modelle künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen entwickelt, aber ein Computer, der Informationen in einem neuen Bereich verarbeiten kann, wurde noch nicht geschaffen.

Unter den wichtigsten Aufgabenklassen, die sich seit der Definition der Künstlichen Intelligenz als wissenschaftliche Richtung an Entwickler intelligenter Systeme stellen, sind folgende hervorzuheben: Bereiche der künstlichen Intelligenz:

• Beweis von Theoremen. Das Studium von Theorembeweistechniken spielte eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Viele informelle Probleme, zum Beispiel die medizinische Diagnostik, werden mithilfe methodischer Ansätze gelöst, die zur Automatisierung der Theoremprüfung eingesetzt wurden. Um einen Beweis für einen mathematischen Satz zu finden, müssen nicht nur Hypothesen abgeleitet werden, sondern auch intuitive Annahmen darüber getroffen werden, welche Zwischenaussagen für den Gesamtbeweis des Hauptsatzes bewiesen werden sollten.
• Bilderkennung. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Bilderkennung konnten praktisch funktionierende Systeme zur Identifizierung grafischer Objekte anhand ähnlicher Merkmale geschaffen werden. Als Merkmale kommen alle zu erkennenden Eigenschaften von Objekten in Frage. Merkmale müssen gegenüber der Ausrichtung, Größe und Form von Objekten unveränderlich sein. Das Alphabet der Features wird vom Systementwickler erstellt. Die Qualität der Erkennung hängt maßgeblich davon ab, wie gut das Merkmalsalphabet entwickelt ist. Die Erkennung besteht darin, a priori einen Merkmalsvektor für ein separates, im Bild ausgewähltes Objekt zu erhalten und dann zu bestimmen, welchem ​​der Standards des Merkmalsalphabets dieser Vektor entspricht.
• Maschinelle Übersetzung und menschliches Sprachverständnis. Die Aufgabe, Sätze in der menschlichen Sprache mithilfe eines Wörterbuchs zu analysieren, ist eine typische Aufgabe für Systeme der künstlichen Intelligenz. Um dieses Problem zu lösen, wurde eine Zwischensprache geschaffen, die den Vergleich von Phrasen aus verschiedenen Sprachen erleichtert. Anschließend entwickelte sich diese Zwischensprache zu einem semantischen Modell zur Darstellung der Bedeutungen zu übersetzender Texte. Die Weiterentwicklung des semantischen Modells führte zur Schaffung einer Sprache zur internen Darstellung von Wissen. Daher analysieren moderne Systeme Texte und Phrasen in vier Hauptphasen: morphologische Analyse, syntaktische, semantische und pragmatische Analyse.
• Spielprogramme. Die meisten Spielprogramme basieren auf einigen Grundideen der künstlichen Intelligenz, wie etwa Iteration und Selbstlernen. Eines der interessantesten Probleme im Bereich Spielprogramme mit Methoden der künstlichen Intelligenz besteht darin, einem Computer das Schachspielen beizubringen. Es wurde bereits in den frühen Tagen der Informatik, in den späten 50er Jahren, gegründet. Im Schach gibt es bestimmte Fähigkeitsniveaus und Spielqualitätsgrade, die klare Kriterien für die Beurteilung der intellektuellen Entwicklung des Systems liefern können. Daher wurde Computerschach von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt aktiv untersucht und die Ergebnisse ihrer Errungenschaften werden in andere intellektuelle Entwicklungen mit echter praktischer Bedeutung einfließen.
• Maschinelle Kreativität. Zu den Einsatzgebieten künstlicher Intelligenz gehören Softwaresysteme, die selbstständig Musik, Gedichte, Geschichten, Artikel, Diplome und sogar Dissertationen erstellen können. Heute gibt es eine ganze Klasse musikalischer Programmiersprachen (zum Beispiel die C-Sound-Sprache). Für verschiedene musikalische Aufgaben wurde spezielle Software erstellt: Klangverarbeitungssysteme, Klangsynthese, interaktive Kompositionssysteme, algorithmische Kompositionsprogramme.
• Expertensysteme. Methoden der Künstlichen Intelligenz finden Anwendung bei der Erstellung automatisierter Beratungssysteme oder Expertensysteme. Die ersten Expertensysteme wurden in den 1960er Jahren als Forschungsinstrumente entwickelt. Dabei handelte es sich um Systeme der künstlichen Intelligenz, die speziell dafür entwickelt wurden, komplexe Probleme in einem engen Themenbereich zu lösen, beispielsweise der medizinischen Diagnose von Krankheiten. Das klassische Ziel dieser Richtung bestand zunächst darin, ein universelles System der künstlichen Intelligenz zu schaffen, das in der Lage wäre, jedes Problem ohne spezifische Kenntnisse im Fachgebiet zu lösen. Aufgrund begrenzter Rechenressourcen erwies sich dieses Problem als zu komplex, um es mit einem akzeptablen Ergebnis zu lösen.

Wir können sagen, dass das Hauptziel der Entwicklung künstlicher Intelligenz die Optimierung ist; stellen Sie sich vor, wie ein Mensch, ohne sich einer Gefahr auszusetzen, andere Planeten erforschen und Edelmetalle abbauen könnte.

Daraus können wir schließen, dass die Erforschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz für die gesamte Gesellschaft wichtig ist. Denn durch den Einsatz dieses Systems kann das Leben der Menschen gesichert und erleichtert werden.

Referenzliste

1. Yasnitsky L.N. Zu den Möglichkeiten der Nutzung Künstlicher Intelligenz [Elektronische Ressource]: Wissenschaftliche Elektronische Bibliothek. URL: http://cyberleninka.ru/ (Zugriffsdatum 01.06.2016)
2. Yastreb N.A. Künstliche Intelligenz [Elektronische Ressource]: wissenschaftliche elektronische Bibliothek. URL: http://cyberleninka.ru/ (Zugriffsdatum 01.06.2016)
3. Abdulatipova M.A. Künstliche Intelligenz [Elektronische Ressource]: wissenschaftliche elektronische Bibliothek. URL: http://cyberleninka.ru/ (Zugriffsdatum 01.06.2016)

Dass sie aufgrund der Arbeitsautomatisierung ihren Arbeitsplatz verlieren könnten. Aber nur wenige Menschen denken darüber nach, wie diese Technologien die menschliche Arbeit verbessern und erleichtern können. Hier sind einige Beispiele.

Sie können schneller und besser nach Arbeit suchen und Mitarbeiter einstellen

KI kann den Prozess der Kandidatensuche deutlich verändern, sagt Alexander Rinke, Mitgründer und CEO von Celonis. Mit der künstlichen Intelligenz von Celonis können Sie die Mitarbeiterfluktuation und die Kosten für die Einstellung eines Mitarbeiters ermitteln und außerdem berechnen, für welche Positionen die Suche nach Mitarbeitern am längsten dauert. Beispielsweise konnte ein Celonis-Kunde Herausforderungen bei der Einstellung identifizieren, die Rekrutierungskosten um 30 % senken und den Onboarding-Prozess für neue Mitarbeiter beschleunigen.

Mithilfe von KI ist es einfacher, einen Lebenslauf zu erstellen und Einladungen zu Vorstellungsgesprächen zu erhalten. Beispielsweise hat iCIMS gemeinsam mit Google eine Technologie entwickelt, die es ermöglicht, direkt in der Suchmaschine nach Jobs zu suchen – alles dank maschinellem Lernen und der künstlichen Intelligenz von Google.

Laut iCIMS-Marketingdirektorin Susan Vitale konnte die Technologie die Anzahl irrelevanter Stellenausschreibungen reduzieren. Es unterstützt auch das geschlossene Betaprogramm von Cloud Jobs Discovery. Dieses Programm sucht nach offenen Stellen nicht nur nach genauen Schlüsselwörtern – wenn jemand beispielsweise nach einer CTO-Position sucht, werden ihm nicht nur offene Stellen für „Technischer Direktor“, sondern auch für „Direktor Technik“ angezeigt. Ihr Modell nutzt die konzeptionelle Suche und zeigt alle damit verbundenen Berufe an (z. B. nicht nur Kassierer, sondern auch Verkäufer und Filialleiter).

Sie werden produktiver sein

John Farno, CEO und Mitbegründer von Hive, glaubt, dass Predictive Analytics uns helfen wird, unsere Arbeitsweise besser zu verstehen. „Er kann zum Beispiel erkennen, wer abends aktiver arbeitet – Männer oder Frauen, oder ob es stimmt, dass Menschen im Sommer freitags schlechter arbeiten.“ Letzteres ist übrigens ein Mythos. Freitags ist die Produktivität unabhängig von der Jahreszeit immer geringer.

Anhand von Daten zu mehr als 30.000 in Hive-Coworking-Spaces durchgeführten Maßnahmen konnte das Unternehmen einige Muster bei Produktivitätsänderungen identifizieren. Männer sind beispielsweise in der ersten Tageshälfte deutlich produktiver, nach dem Mittagessen sinkt ihre Produktivität jedoch stark. Bei Frauen ist das Gegenteil der Fall: Ihr Arbeitstag beginnt langsam, gegen Ende sind sie jedoch produktiver. Darüber hinaus zeigte die Analyse von Chats, dass Frauen in der Lage sind, während der Korrespondenz mehr Aufgaben zu erledigen.

„Insbesondere wird KI dazu beitragen, das Problem der Lohnunterschiede zwischen Männern und Frauen sowie zwischen Management und einfachen Mitarbeitern zu lösen“, sagte Jensen. „Statistisch gesehen kann der Unterschied bei Unternehmen an der Spitze der Fortune 500 fast 5.000 zu 1 betragen.“ Darüber hinaus verringert der Einsatz von Technologien, die eine angemessene Höhe der Zahlungen ermitteln, das Risiko einer Personalfluktuation und trägt dazu bei, die Kosten für die Suche nach einem Ersatzmitarbeiter zu senken.

Die Qualität der Meetings wird sich verbessern

Augmented Reality (AR) befindet sich noch in der Entwicklung, funktioniert aber dank KI und maschinellem Lernen. Krista Manning, Vizepräsidentin von Bersin bei Deloitte Consulting, glaubt, dass AR dabei helfen kann, die richtigen Informationen, den richtigen Ort und die richtige Zeit zu finden, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Diese Technologie kann beispielsweise bei Videokonferenzen eingesetzt werden. „Stellen Sie sich vor, Sie nehmen an einer Videokonferenz teil und sehen Augmented-Reality-Informationen über den Kommunikationsstil Ihres Kollegen, nützliche Tipps und Erinnerungen daran, was Sie mit ihm besprechen müssen“, sagte Manning.

Es werden bessere Führungskräfte entstehen

Die Indiggo-Plattform nutzt eine eigene KI namens Indi, die als eine Art Gehirn fungiert und über das gesamte Wissen des Unternehmens aus 15 Jahren Arbeit verfügt. Sein Algorithmus untersucht die Größe des Managementteams eines Unternehmens und schätzt, wie viel Zeit es verschwendet hat. Das Programm untersucht den Kalender jedes Chefs, um zu verstehen, wie er seine Zeit verbringt. Die KI führt dann eine spezielle Umfrage unter einigen Managern durch, um herauszufinden, welche Prioritäten sie haben und wie sie mit dem Unternehmen übereinstimmen.

„Paradoxerweise unterstreichen all diese technologischen Innovationen nur die Unentbehrlichkeit menschlicher Arbeit“, sagt Alexander Rinke, Chef von Celonis. „Schließlich schneiden Menschen bei Aufgaben, bei denen es um Argumentation, Bewertung und Interaktion mit anderen Menschen geht, viel besser ab.“

Künstliche Intelligenz kann die Welt versklaven und uns Arbeitsplätze entziehen. Andererseits kann es unser Leben deutlich vereinfachen. Neuronale Netze und KI sind ein Thema, das immer beliebter wird. Und kein Wunder. Allein die Tatsache, dass es ein Objekt gibt, das viel schlauer ist als ein Mensch, löst bereits einen Sturm von Emotionen unterschiedlicher Skala aus. Heute schauen wir uns alles an, was Sie an künstlicher Intelligenz interessiert: Was es ist, wie ein normaler Mensch es nutzen kann, wie es entwickelt wird.

Heute habe ich mir auf YouTube ein Video darüber angesehen, dass Autos bald keine Fahrer mehr brauchen. Es wurden bereits Modelle entwickelt, die recht gut Objekte identifizieren können, gegen die niemals gekracht werden sollte. Das Einzige, was diese Autos nicht können, ist parken. Es erfordert immer noch eine Person. Aber das ist so eine Kleinigkeit. Installieren Sie einen Parkwächter und lassen Sie ihn diese Angelegenheit erledigen.

Und das System ist sehr intelligent. Ich habe Angst, mir vorzustellen, wie es in Zukunft sein wird: Ich sagte dem Auto: „Geh ins Restaurant“, und es fuhr los. Selbst wenn Sie nicht wissen, in welchem ​​Bereich es sich befindet, landen Sie trotzdem dort, wo Sie sein müssen. Es ist wunderschön.

Allgemeine Informationen zum Thema Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz basiert auf neuronalen Netzen – einem mathematischen Modell des menschlichen Neurons. Um das Funktionsprinzip im Detail zu betrachten, müssen Sie sich ein wenig mit der Anatomie des Zentralnervensystems befassen. Jede unserer Zellen besteht aus Axonen und Dendriten. Erstere sind über Synapsen mit letzteren verbunden. Das Neuron wird aktiviert, wenn eine bestimmte Erregungsschwelle überschritten wird (also wenn an es eine Spannung angelegt wird, die etwas über einem bestimmten Wert liegt). Dadurch entsteht ein Signal, das an das nächste Neuron weitergeleitet wird und so weiter.

Dendriten sind sozusagen eine Informationseingabestelle. Nehmen wir an, Sie sehen sich ein Video an. Informationen gelangen in ein Neuron, werden dort verarbeitet und gelangen zu einem anderen Neuron, sofern die Erregungsschwelle durch das Axon überwunden wurde. Dies ist ein sehr vereinfachtes Modell, das leicht zu verstehen ist. In Wirklichkeit ist alles viel komplizierter, aber es hat nichts mit dem Thema zu tun.

Ein neuronales Netzwerk ist ein Modell, das es Ihnen ermöglicht, basierend auf bestimmten Bedingungen die richtige Entscheidung zu treffen.

Beschreibung eines künstlichen Neurons

Lassen Sie uns künstliche Intelligenz und ihre Funktionsweise genauer beschreiben. In einem künstlichen Neuron ist die Situation ungefähr ähnlich. Es gibt eine Eingabeschicht und eine Ausgabeschicht. Es gibt einen Neuronenkörper selbst, den sogenannten Addierer, dessen Aufgabe es ist, zu prüfen, ob die Erregungsschwelle überschritten wurde, und bei Vorliegen dieser Bedingung ein Signal an das nächste künstliche Neuron zu geben.

Der Eingabe-Layer empfängt Features, die analysiert werden. Stellen wir uns vor, wir möchten ein Programm erstellen, das entscheidet, ob wir einen Stand-up-Comedian abonnieren. Nehmen wir an, dass wir dafür Folgendes benötigen:

1. Sinn für Humor. Es ist klar, dass ein Stand-up-Comedian ohne diese Qualität nicht bewertet wird.
2. Intelligenz. Ich wünschte, es würde mir noch mehr Ideen geben.

Diese Vorzeichen werden dem Addierer zugeführt. Die Erregungsschwelle eines Neurons wird in der Sprache neuronaler Netze als Aktivierungsfunktion bezeichnet. Wenn es überwunden wurde, geht das Signal an die Ausgabeschicht. Das ist die Lösung. Wir können Gewichtungskoeffizienten verwenden, um den Grad der Wichtigkeit jedes Merkmals zu bestimmen. Dies geschieht, um künstliche Intelligenz an die Aufgaben eines bestimmten Benutzers anzupassen. Angenommen, es wäre für uns wichtiger, den „Aber er hat Recht“-Effekt zu erleben. Das heißt, die Intelligenz eines Stand-up-Comedians hat einen größeren Gewichtungskoeffizienten als sein Sinn für Humor.

Wenn dieses System nicht eingeführt wird, wird die Entscheidung über ein Abonnement nur dann getroffen, wenn der Stand-up-Comedian so viel scherzt, dass das Haus durch die Vibrationen, die durch das Lachen des Zuhörers verursacht werden, erbebt, und auch, wenn dank des Videos wurde eine Idee erfunden, wie man den Weltraum erkunden kann, ohne die Couch zu verlassen.

Wie funktioniert das in der Praxis? Durch Multiplikation des Indikators mit dem Gewichtungsfaktor entsteht ein gewichteter Wert. Wenn uns beispielsweise Intelligenz wichtiger ist, wird diesem Attribut ein Koeffizient von 0,6 und für Humor ein Koeffizient von 0,4 zugewiesen. Wir sehen, dass die Summe immer noch eins sein sollte. Letztendlich sieht der Computer nur zwei mögliche Werte, entweder 0 oder 1.

Die Eingabe in einen Computer erfolgt ausschließlich in Form von Zahlen. Nehmen wir an, dass Intelligenz in IQ-Einheiten und Humor anhand der eigenen Skala des Programmierers gemessen wird. In diesem Fall müssen Sie die Eingabedaten noch normalisieren, damit sie im gleichen Maßstab ausgedrückt werden. Wir gehen nicht ins Detail, da wir lediglich eine allgemeine Vorstellung davon benötigen, was künstliche Intelligenz ist. Als nächstes muss das neuronale Netzwerk trainiert werden. Dies geschieht durch die Auswahl von Koeffizienten. Das heißt, Sie müssen solche Koeffizienten auswählen, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten.

Anwendungsgebiete Künstlicher Intelligenz

Der Anwendungsbereich der künstlichen Intelligenz ist sehr groß und kann überall dort eingesetzt werden, wo man sich vorstellen kann. Hier sind einige Bereiche, in denen es bereits erfolgreich eingesetzt wird.

1. Medizin. Der Vorteil der künstlichen Intelligenz in diesem Bereich ist die Fähigkeit, sich eine enorme Menge an Informationen zu merken und zu verarbeiten, wodurch nicht nur Anwendungen entstanden sind, die Ärzten Empfehlungen geben, sondern auch Programme, die Krankheiten im Frühstadium erkennen können, wenn Symptome vorhanden sind noch nicht erschienen. Beispielsweise scannt die Face2Gene-Anwendung das Gesicht und kann 3.500 verschiedene genetische Krankheiten identifizieren.
2. Industrie und Landwirtschaft. In diesen Bereichen hat sich die künstliche Intelligenz so weit entwickelt, dass der Mensch bald völlig überflüssig sein wird. So wird LG im Jahr 2023 ein Werk eröffnen, in dem absolut alle Phasen von künstlicher Intelligenz durchgeführt werden, angefangen beim Wareneinkauf bis hin zur Entladung der fertigen Produkte. Und ja, die Qualitätskontrolle wird auch durch entsprechende Software erfolgen. Und im Jahr 2021 wird es eine teilweise Umstellung der Fabriken auf diese Technologie geben. In der ländlichen Industrie überwacht künstliche Intelligenz den Zustand der Pflanzen, den Feuchtigkeitsgehalt und die Menge an Nährstoffen im Boden. Darüber hinaus ist es in der Lage, Unkräuter zu erkennen und zu entfernen, ohne die Pflanzen zu schädigen.
3. Straßenverkehr. Künstliche Intelligenz wird bereits eingesetzt, um Staus zu verhindern. Dazu sammelt es in Echtzeit Informationen von Ampeln, analysiert den Abstand zwischen Autos, bestehende Unfälle und wertet diese aus, um die Verkehrssituation zu verbessern. Ähnliche Systeme wurden bereits in vielen Ländern implementiert. Eine weitere KI-Richtung in diesem Bereich sind selbstfahrende Autos, wie im obigen Beispiel beschrieben.
4. Intelligentes Haus. Ja, künstliche Intelligenz kann bereits im menschlichen Leben eingesetzt werden. Er kann Sie beispielsweise morgens wecken und die Vorhänge öffnen, damit Sonnenlicht in den Raum fällt. Wenn Sie aufwachen, haben Sie bereits eine Tasse aromatischen Kaffee, der gerade rechtzeitig zum Aufwachen gebrüht wurde. In naher Zukunft wird der Kühlschrank lernen, Lebensmittel selbst zu bestellen, und sobald Sie auf dem Weg zur Arbeit die Tür schließen, klingelt sofort der Alarm. In naher Zukunft besteht auch die Möglichkeit, den ganzen Komfort intelligenter Batterien zu erleben, die die Temperatur an eine Person anpassen. Sehr bequem.
5. Der letzte Punkt auf unserer Liste sind schließlich intelligente Übersetzer. Dort ist die künstliche Intelligenz so weit fortgeschritten, dass sie ihre Aufgaben oft nicht schlechter erfüllt als der Mensch. Es gibt Fälle, in denen ein Student einen Aufsatz aus einer Fremdsprache in seine eigene übersetzt, ausgedruckt, unverändert eingereicht und eine 5 erhalten hat. Natürlich ist es besser, vorerst nicht auf diese Weise zu experimentieren. Und es wird kein Wissen geben, weshalb man zur Universität geht.

Perspektive für die Entwicklung künstlicher Intelligenz

Für die Entwicklung künstlicher Intelligenz gibt es mehrere Szenarien. Der erste ist pessimistisch. Früher oder später wird die KI-Intelligenz so perfekt sein, dass sie weder getäuscht noch gehackt werden kann. Aber er kann aggressiv gegenüber Menschen sein. Sobald eine seelenlose Maschine das Selbstbewusstsein erlangt, verwandelt sie sich tatsächlich in einen Menschen, nur viel geschickter. Und wenn Sie, Gott bewahre es, irgendwie mit diesem Gerät in Konflikt geraten, werden die Folgen sehr traurig sein.

Das zweite Szenario ist optimistisch, aber es ist keine Tatsache, dass es nicht schlecht enden wird. Maschinen werden alles für den Menschen tun. Und selbst wenn das passiert, wird es so etwas wie im Zeichentrickfilm „Wall-E“ sein, in dem sich Menschen einfach in große Fettstücke verwandelt haben, die nicht einmal alleine von einem Stuhl aufstehen können. Wenn sie fallen, bringt ein Roboter sie an ihren Platz zurück.

Auch das dritte Szenario ist pessimistisch. Die Menschheit könnte beschließen, eine Maschine zu schaffen, die die globalen Probleme der Menschheit erkennt und löst. Und es ist durchaus möglich, dass der Roboter nach der Analyse einer Reihe von Variablen entscheidet, dass die Person selbst für alle seine Probleme verantwortlich ist. Und natürlich wird er ein Programm haben, um die Sache, also die Menschen, zu zerstören.

Das vierte Szenario ist die technologische Arbeitslosigkeit, die sich nicht nur in der Fließbandproduktion, sondern auch in recht „smarten“ Berufen langsam abzeichnet. So gibt es in den meisten Banken der Welt nur noch wenige Händler, und die gesamte übrige Arbeit der Marktanalyse und sogar des Abschlusses gewinnbringender Transaktionen zum Kauf oder Verkauf von Währungen oder Wertpapieren wird von Robotern erledigt. Ja, das passiert bereits.

Es wird eine Zeit kommen, in der nur noch diejenigen gefragt sein werden, die der KI dienen, also Programmierer. Und dann wird Letzteres unnötig sein, da künstliche Intelligenz so gut selbstlernt, dass selbst der Programmierer selbst nicht weiß, was in seinem Code passiert. Künstliche Intelligenz entwickelt sich auf Hochtouren und früher oder später könnte eines dieser Szenarien durchaus eintreten.

Künstliche Intelligenz bietet viele Möglichkeiten. Wir müssen bei seiner Entstehung verantwortungsbewusst vorgehen, damit es nicht so viele davon gibt, dass die KI außer Kontrolle gerät. Sobald die Konzepte „künstliche Intelligenz“ und „Bewusstsein“ kompatibel werden, werden wir diese Substanz nicht mehr kontrollieren können. Das Mindeste, was getan werden muss, ist zu verhandeln.

Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und natürlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz und Menschen sind tatsächlich sehr unterschiedlich. Was sie eint, ist nur die Fähigkeit zu denken, aber auch diese wird auf unterschiedliche Weise erreicht. Und wie können sie vergleichen? Die beste Idee besteht darin, sie in Form der Vorteile der künstlichen Intelligenz vor dem Hintergrund der menschlichen Intelligenz und der derzeit bestehenden Nachteile darzustellen. Es ist zu bedenken, dass die Anzahl der Minuspunkte mit der Zeit immer geringer wird. Vorteile von KI:

1. Die Fähigkeit, sich Informationen sofort zu merken und riesige Mengen davon in kürzester Zeit zu verarbeiten. Damit sich das Wissen vollständig im Kopf eines Menschen festsetzt und nicht vergessen wird, ist es notwendig, die notwendigen Informationen 3-4 Tage lang zu wiederholen und sie dann mindestens alle 1,5 Monate zumindest indirekt im Gedächtnis aufzufrischen bilden. Künstliche Intelligenz wird sich ein für alle Mal erinnern.
2. Unglaublich schnelle Verarbeitung quantitativer Daten. Während eine Person zwei zweistellige Zahlen addiert, analysiert der Computer bereits die wirtschaftliche Situation und zeigt einen Punkt auf dem Chart an, an dem es am besten ist, Währungen zu kaufen. Und dann wird er selbst diesen Deal abschließen und rechtzeitig aus dem Markt austreten, sodass sein Eigentümer einen Gewinn erzielt. Ein Händler kann eine solche Fülle an quantitativen Informationen nicht verarbeiten.

KI-Nachteile:

1. Künstliche Intelligenz weiß noch nicht, wie man hochwertige Informationen verarbeitet, aber es ist nur eine Frage der Zeit. Jede qualitative Information kann in Form eines mathematischen Modells ausgedrückt werden. Ein Beispiel haben Sie oben bereits gesehen – ein künstliches Neuron, das noch besser funktionieren kann als ein vollwertiges. Dies ist eine gängige mathematische Formel, die bereits in den 40er Jahren des letzten Jahrhunderts entdeckt wurde. Aber diese Entdeckung hat die Welt bereits verändert.
2. Künstliche Intelligenz kann immer noch scheitern. Er ist noch nicht so perfekt, deshalb braucht er noch eine Person, die sich um ihn kümmert. Aber in nur wenigen Jahrzehnten kann die KI lernen, ihre Fehler zu erkennen und zu beheben, und dafür wird kein Mensch nötig sein. Kürzlich machte die Nachricht Schlagzeilen, dass eine hochpräzise Waffe erfunden wurde, die selbstständig ein Ziel auswählt, den günstigsten Weg dorthin findet und dabei unbemerkt bleibt. Wenn ein Atomsprengkopf auf diese Waffe gesetzt würde und sie plötzlich einen Fehlstart hätte, könnte sie die gesamte Menschheit zerstören. Erinnern Sie sich nur an die Situationen während des Kalten Krieges, als die Elektronik ein falsches Signal über den Abschuss eines Atomprojektils gab, obwohl es sich nur um eine Wetteranomalie handelte. Wenn die Entscheidung damals durch künstliche Intelligenz getroffen worden wäre, hätten Sie diesen Artikel nicht gelesen.

Künstliche Intelligenz im wirklichen Leben

Künstliche Intelligenz entwickelt sich gerade erst weiter und nicht alle ihrer Erscheinungsformen stehen dem Menschen derzeit zur Verfügung. Aber es gibt immer noch Beispiele für künstliche Intelligenz, die jeder nutzen kann:

1. Diverse Unterhaltungsanwendungen, zum Beispiel mit Masken.
2. FaceID auf iPhone X und älter. Eine Funktion, mit der Sie Ihr Smartphone mit Ihrem Gesicht entsperren können. Spezielle selbstlernende Algorithmen scannen eine Person aus verschiedenen Blickwinkeln und erstellen einen einzigartigen Abdruck, der eine Identifizierung der Person ermöglicht.
3. Künstliche Intelligenz im Marketing. Wenn Sie etwas verkaufen möchten, finden kontextbezogene Werbesysteme genau die Person, die es braucht. Möglicherweise haben Sie selbst bemerkt, dass Websites Sie sehr gut kennen und Werbung anbieten, die Sie interessieren könnte.
4. Virtuelle Assistenten auf Smartphones. Dort wird alles durch KI umgesetzt, angefangen bei der Spracherkennung bis hin zur Ausgabe einer fertigen Lösung.
5. Chatbots auf Websites. Oft handelt es sich dabei um sehr intelligente Programme, die die vom Kunden benötigten Informationen direkt aus der Website extrahieren können.
6. Augmented-Reality-Anwendungen, die beispielsweise das Objekt, auf das Sie die Kamera richten, identifizieren und detaillierte Informationen darüber bereitstellen können, von Bewertungen bis hin zu Kontaktinformationen.

Und von Jahr zu Jahr wird es mehr und mehr solcher Möglichkeiten geben.

Schlussfolgerungen

Einer der wichtigsten möglichen Vorteile von KI besteht darin, dass ein Mensch potenziell seine Intelligenz steigern kann. Mit der Zeit werden wir mit seelenlosen Maschinen konkurrieren müssen, deren Fähigkeiten um ein Vielfaches größer sind als unsere. Deshalb müssen wir ihnen nicht vollständig vertrauen; wir müssen uns weiterentwickeln. Da Sie diese Seite lesen, sind Sie ein großartiger Kerl. Hier können Sie viele Materialien zur Selbstentwicklung und zur Verbesserung Ihres biologischen neuronalen Netzwerks lesen.

Künstliche Intelligenz (AI, englisch: Künstliche Intelligenz, AI) – die Wissenschaft und Technologie zur Schaffung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. KI steht im Zusammenhang mit der ähnlichen Aufgabe, mithilfe von Computern die menschliche Intelligenz zu verstehen, ist jedoch nicht unbedingt auf biologisch plausible Methoden beschränkt.

Was ist künstliche Intelligenz?

Intelligenz(von lat. intellectus – Empfindung, Wahrnehmung, Verstehen, Verstehen, Konzept, Vernunft) oder Geist – eine Eigenschaft der Psyche, bestehend aus der Fähigkeit, sich an neue Situationen anzupassen, der Fähigkeit, auf der Grundlage von Erfahrungen zu lernen und sich zu erinnern, zu verstehen und anzuwenden abstrakte Konzepte und nutzen das eigene Wissen für das Umweltmanagement. Intelligenz ist die allgemeine Fähigkeit zur Erkenntnis und Lösung von Schwierigkeiten, die alle kognitiven Fähigkeiten des Menschen vereint: Empfindung, Wahrnehmung, Gedächtnis, Darstellung, Denken, Vorstellungskraft.

In den frühen 1980er Jahren. Die Informatiker Barr und Fajgenbaum schlugen die folgende Definition von künstlicher Intelligenz (KI) vor:

Später wurden eine Reihe von Algorithmen und Softwaresystemen als KI klassifiziert, deren besondere Eigenschaft darin besteht, dass sie einige Probleme auf die gleiche Weise lösen können, wie es eine Person tun würde, die über ihre Lösung nachdenkt.

Die Haupteigenschaften von KI sind das Verstehen von Sprache, das Lernen sowie die Fähigkeit zu denken und vor allem zu handeln.

KI ist ein Komplex verwandter Technologien und Prozesse, die sich qualitativ und schnell weiterentwickeln, zum Beispiel:

• Textverarbeitung in natürlicher Sprache
• Expertensysteme
• virtuelle Agenten (Chatbots und virtuelle Assistenten)
• Empfehlungssysteme.

Nationale Strategie zur Entwicklung künstlicher Intelligenz

• Hauptartikel: Nationale Strategie zur Entwicklung künstlicher Intelligenz

KI-Forschung

• Hauptartikel: Künstliche Intelligenzforschung

Standardisierung in der KI

2019: ISO/IEC-Experten unterstützten den Vorschlag, einen Standard auf Russisch zu entwickeln

Am 16. April 2019 wurde bekannt, dass der ISO/IEC-Unterausschuss für Standardisierung im Bereich der künstlichen Intelligenz den Vorschlag des auf der Grundlage von RVC geschaffenen Technischen Ausschusses „Cyber-physische Systeme“ zur Entwicklung der „Künstliche Intelligenz“ unterstützte. Standard. „Konzepte und Terminologie“ auf Russisch zusätzlich zur englischen Grundversion.

Terminologischer Standard „Künstliche Intelligenz. „Konzepte und Terminologie“ sind von grundlegender Bedeutung für die gesamte Familie internationaler regulatorischer und technischer Dokumente im Bereich der künstlichen Intelligenz. Neben Begriffen und Definitionen enthält dieses Dokument konzeptionelle Ansätze und Prinzipien zum Aufbau von Systemen mit Elementen, eine Beschreibung der Beziehung zwischen KI und anderen End-to-End-Technologien sowie Grundprinzipien und Rahmenansätze zur regulatorischen und technischen Regulierung der künstlichen Intelligenz.

Nach der Sitzung des zuständigen ISO/IEC-Unterausschusses in Dublin unterstützten ISO/IEC-Experten den Vorschlag der Delegation aus Russland, gleichzeitig einen terminologischen Standard im Bereich KI nicht nur auf Englisch, sondern auch auf Russisch zu entwickeln. Die Genehmigung des Dokuments wird für Anfang 2021 erwartet.

Die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen auf Basis künstlicher Intelligenz erfordert eine eindeutige Interpretation der von allen Marktteilnehmern verwendeten Konzepte. Der Terminologiestandard wird die „Sprache“, in der Entwickler, Kunden und die Fachwelt kommunizieren, vereinheitlichen und Eigenschaften von KI-basierten Produkten als „Sicherheit“, „Reproduzierbarkeit“, „Zuverlässigkeit“ und „Vertraulichkeit“ klassifizieren. Eine einheitliche Terminologie wird auch ein wichtiger Faktor für die Entwicklung künstlicher Intelligenztechnologien im Rahmen der Nationalen Technologieinitiative werden – KI-Algorithmen werden von mehr als 80 % der Unternehmen im NTI-Perimeter verwendet. Darüber hinaus wird die ISO/IEC-Entscheidung die Autorität und den Einfluss russischer Experten bei der Weiterentwicklung internationaler Standards stärken.

Während des Treffens unterstützten ISO/IEC-Experten auch die Entwicklung eines Entwurfs eines internationalen Dokuments „Information Technology – Artificial Intelligence (AI) – Overview of Computational Approaches for AI Systems“, in dem Russland als Mitherausgeber fungiert. Das Dokument bietet einen Überblick über den aktuellen Stand von Systemen der künstlichen Intelligenz und beschreibt die Hauptmerkmale der Systeme, Algorithmen und Ansätze sowie Beispiele für spezielle Anwendungen im Bereich der KI. Die Entwicklung dieses Entwurfsdokuments wird von einer eigens eingerichteten Arbeitsgruppe 5 „Computational Approaches and Computational Characteristics of AI Systems“ innerhalb des Unterausschusses (SC 42 Working Group 5 „Computational Approaches and Computational Characteristics of AI Systems“) durchgeführt.

Im Rahmen ihrer Arbeit auf internationaler Ebene gelang es der russischen Delegation, eine Reihe wegweisender Entscheidungen zu treffen, die sich langfristig auf die Entwicklung von Technologien der künstlichen Intelligenz im Land auswirken werden. Die Entwicklung einer russischsprachigen Version des Standards, bereits in einer so frühen Phase, ist ein Garant für die Synchronisierung mit dem internationalen Bereich, ebenso wie die Entwicklung des ISO/IEC-Unterausschusses und die Initiierung internationaler Dokumente mit russischer Mitherausgeberschaft die Grundlage für die weitere Förderung der Interessen russischer Entwickler im Ausland“, kommentierte er.

Technologien der künstlichen Intelligenz sind in verschiedenen Bereichen der digitalen Wirtschaft stark nachgefragt. Zu den Hauptfaktoren, die ihre umfassende praktische Nutzung behindern, gehört die Unterentwicklung des Regulierungsrahmens. Gleichzeitig ist es der gut entwickelte regulatorische und technische Rahmen, der die spezifizierte Qualität der Technologieanwendung und den entsprechenden wirtschaftlichen Effekt gewährleistet.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt TC Cyber-Physical Systems auf Basis von RVC eine Reihe nationaler Standards, deren Verabschiedung für Ende 2019 – Anfang 2020 geplant ist. Darüber hinaus wird gemeinsam mit Marktteilnehmern an der Formulierung eines Nationalen Standardisierungsplans (NSP) für 2020 und darüber hinaus gearbeitet. Das TC „Cyber-physische Systeme“ ist offen für Vorschläge zur Entwicklung von Dokumenten interessierter Organisationen.

2018: Entwicklung von Standards im Bereich Quantenkommunikation, KI und Smart City

Am 6. Dezember 2018 begann das auf RVC basierende Technische Komitee „Cyber-Physical Systems“ gemeinsam mit dem Regional Engineering Center „SafeNet“ mit der Entwicklung einer Reihe von Standards für die Märkte der National Technology Initiative (NTI) und der digitalen Wirtschaft. Bis März 2019 sei geplant, technische Standardisierungsdokumente im Bereich der Quantenkommunikation zu entwickeln, berichtete RVC. Mehr lesen.

Auswirkungen künstlicher Intelligenz

Gefahr für die Entwicklung der menschlichen Zivilisation

Auswirkungen auf Wirtschaft und Unternehmen

• Die Auswirkungen künstlicher Intelligenztechnologien auf Wirtschaft und Unternehmen

Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt

Voreingenommenheit gegenüber künstlicher Intelligenz

Im Mittelpunkt aller KI-Praktiken (maschinelle Übersetzung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, automatisiertes Fahren und vieles mehr) steht Deep Learning. Dabei handelt es sich um eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die durch die Verwendung neuronaler Netzwerkmodelle gekennzeichnet ist, von denen man sagen kann, dass sie die Funktionsweise des Gehirns nachahmen. Daher wäre es weit hergeholt, sie als KI zu klassifizieren. Jedes Modell eines neuronalen Netzwerks wird anhand großer Datenmengen trainiert und erwirbt daher einige „Fähigkeiten“, aber wie es diese nutzt, bleibt seinen Entwicklern unklar, was letztendlich zu einem der größten Probleme für viele Deep-Learning-Anwendungen wird. Der Grund dafür ist, dass ein solches Modell formal mit Bildern arbeitet, ohne zu verstehen, was es tut. Ist ein solches System KI und kann man Systemen, die auf maschinellem Lernen basieren, vertrauen? Die Implikationen der Antwort auf die letzte Frage gehen über das wissenschaftliche Labor hinaus. Daher hat die mediale Aufmerksamkeit für das Phänomen des KI-Bias merklich zugenommen. Es kann als „KI-Voreingenommenheit“ oder „KI-Voreingenommenheit“ übersetzt werden. Mehr lesen.

Markt für künstliche Intelligenz-Technologie

KI-Markt in Russland

Globaler KI-Markt

Anwendungsgebiete von KI

Die Anwendungsbereiche von KI sind recht breit gefächert und umfassen sowohl bekannte Technologien als auch aufkommende neue Bereiche, die weit von der Massenanwendung entfernt sind, also die gesamte Bandbreite an Lösungen, vom Staubsauger bis zur Raumstation. Sie können ihre gesamte Vielfalt nach dem Kriterium der wichtigsten Entwicklungspunkte einteilen.

KI ist kein monolithischer Themenbereich. Darüber hinaus erscheinen einige technologische Bereiche der KI als neue Teilsektoren der Wirtschaft und eigenständige Einheiten, während sie gleichzeitig die meisten Bereiche der Wirtschaft bedienen.

Die Entwicklung des Einsatzes von KI führt zur Adaption von Technologien in klassischen Wirtschaftszweigen entlang der gesamten Wertschöpfungskette und transformiert diese, was zur Algorithmisierung nahezu aller Funktionalitäten führt, von der Logistik bis zur Unternehmenssteuerung.

Einsatz von KI für Verteidigungs- und Militärangelegenheiten

Verwendung in der Bildung

Einsatz von KI im Unternehmen

KI im Kampf gegen Betrug

Am 11. Juli 2019 wurde bekannt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in nur zwei Jahren dreimal häufiger zur Betrugsbekämpfung eingesetzt werden als im Juli 2019. Solche Daten wurden im Rahmen einer gemeinsamen Studie von SAS und der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) gewonnen. Mit Stand Juli 2019 werden solche Tools zur Betrugsbekämpfung bereits in 13 % der an der Umfrage teilnehmenden Organisationen eingesetzt, und weitere 25 % gaben an, dass sie planen, sie innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre einzuführen. Mehr lesen.

KI in der Elektrizitätswirtschaft

• Auf Entwurfsebene: verbesserte Prognose der Erzeugung und Nachfrage nach Energieressourcen, Bewertung der Zuverlässigkeit von Stromerzeugungsanlagen, Automatisierung der erhöhten Erzeugung bei steigendem Bedarf.
• Auf Produktionsebene: Optimierung der vorbeugenden Wartung von Geräten, Steigerung der Erzeugungseffizienz, Reduzierung von Verlusten, Verhinderung des Diebstahls von Energieressourcen.
• Auf Aktionsebene: tageszeitabhängige Preisoptimierung und dynamische Abrechnung.
• Auf der Ebene der Leistungserbringung: automatische Auswahl des profitabelsten Lieferanten, detaillierte Verbrauchsstatistiken, automatisierter Kundenservice, Optimierung des Energieverbrauchs unter Berücksichtigung der Gewohnheiten und des Verhaltens des Kunden.

KI in der Fertigung

• Auf Designebene: Effizienzsteigerung bei der Entwicklung neuer Produkte, automatisierte Lieferantenbewertung und Analyse des Ersatzteilbedarfs.
• Auf Produktionsebene: Verbesserung des Prozesses zur Erledigung von Aufgaben, Automatisierung von Montagelinien, Reduzierung der Fehleranzahl, Verkürzung der Lieferzeiten für Rohstoffe.
• Auf der Promotion-Ebene: Prognose des Umfangs von Support- und Wartungsleistungen, Preismanagement.
• Auf der Ebene der Servicebereitstellung: Verbesserung der Planung der Routen der Fahrzeugflotte, Nachfrage nach Flottenressourcen, Verbesserung der Qualität der Ausbildung von Servicetechnikern.

KI in Banken

• Mustererkennung - gebraucht inkl. Kunden in Filialen zu erkennen und ihnen spezielle Angebote zu übermitteln.

KI im Transportwesen

• Die Autoindustrie steht vor einer Revolution: 5 Herausforderungen im Zeitalter des unbemannten Fahrens

KI in der Logistik

KI beim Brauen

KI in der Justiz

Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz werden dazu beitragen, das Justizsystem radikal zu verändern und es gerechter und frei von Korruptionsplänen zu machen. Diese Meinung wurde im Sommer 2017 von Vladimir Krylov, Doktor der technischen Wissenschaften und technischer Berater bei Artezio, geäußert.

Der Wissenschaftler glaubt, dass bestehende Lösungen im Bereich KI in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft und des öffentlichen Lebens erfolgreich eingesetzt werden können. Der Experte weist darauf hin, dass KI in der Medizin erfolgreich eingesetzt wird, aber in Zukunft das Justizsystem völlig verändern kann.

„Wenn man sich jeden Tag Nachrichtenberichte über Entwicklungen im Bereich KI anschaut, ist man erstaunt über die unerschöpfliche Fantasie und Fruchtbarkeit der Forscher und Entwickler auf diesem Gebiet. Berichte über wissenschaftliche Forschung wechseln sich ständig ab mit Veröffentlichungen über neue Produkte, die auf den Markt kommen, und Berichten über erstaunliche Ergebnisse, die durch den Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen erzielt wurden. Wenn wir über erwartete Ereignisse sprechen, begleitet von einem spürbaren Hype in den Medien, bei denen KI erneut zum Helden der Nachrichten wird, dann werde ich es wahrscheinlich nicht riskieren, technologische Prognosen abzugeben. Ich kann davon ausgehen, dass das nächste Ereignis das Erscheinen eines äußerst kompetenten Gerichts in Form künstlicher Intelligenz sein wird, fair und unbestechlich. Dies wird offenbar im Zeitraum 2020-2025 geschehen. Und die Prozesse, die in diesem Gericht stattfinden werden, werden zu unerwarteten Überlegungen und dem Wunsch vieler Menschen führen, die meisten Prozesse der Verwaltung der menschlichen Gesellschaft auf KI zu übertragen.“

Der Wissenschaftler erkennt den Einsatz künstlicher Intelligenz im Justizsystem als „logischen Schritt“ zur Entwicklung gesetzgeberischer Gleichheit und Gerechtigkeit. Maschinelle Intelligenz ist nicht anfällig für Korruption und Emotionen, kann sich strikt an den gesetzlichen Rahmen halten und Entscheidungen unter Berücksichtigung vieler Faktoren treffen, darunter auch Daten, die die Streitparteien charakterisieren. Analog zum medizinischen Bereich können Richterroboter mit großen Datenmengen aus Datenbeständen staatlicher Dienste arbeiten. Man kann davon ausgehen, dass

Musik

Malerei

Im Jahr 2015 testete das Google-Team neuronale Netze, um zu sehen, ob sie selbst Bilder erstellen können. Anschließend wurde künstliche Intelligenz anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Bilder trainiert. Als die Maschine jedoch „aufgefordert“ wurde, etwas alleine darzustellen, stellte sich heraus, dass sie die Welt um uns herum auf eine etwas seltsame Weise interpretierte. Für die Aufgabe, Hanteln zu zeichnen, erhielten die Entwickler beispielsweise ein Bild, in dem das Metall mit menschlichen Händen verbunden wurde. Dies geschah wahrscheinlich aufgrund der Tatsache, dass während der Trainingsphase die analysierten Bilder mit Hanteln Hände zeigten und das neuronale Netzwerk dies falsch interpretierte.

Am 26. Februar 2016 sammelten Google-Vertreter bei einer Sonderauktion in San Francisco rund 98.000 US-Dollar mit psychedelischen Gemälden, die von künstlicher Intelligenz geschaffen wurden. Diese Gelder wurden für wohltätige Zwecke gespendet. Eines der erfolgreichsten Bilder des Autos wird unten präsentiert.

Ein Gemälde, gemalt von Googles künstlicher Intelligenz.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Lebens. Es hilft Ihnen beim Entspannen, Einkaufen, Lernen und Arbeiten. Auch im Marketing fanden die Maschinen umfangreiche Anwendung.

In diesem Artikel sehen Sie Beispiele, wie künstliche Intelligenz im Marketing funktioniert.

Website-Erstellung

Der Grid-Dienst präsentiert die Roboterassistentin Molly. Es hilft, in kurzer Zeit Websites auf verschiedenen Plattformen zu entwickeln.

Was ist der Punkt? Molly erstellt eine Website ohne Entwickler oder Ingenieure. Für eine Website verlangt das Unternehmen nicht mehr als 100 US-Dollar pro Jahr. Stimmen Sie zu, das ist nichts im Vergleich zum Jahresgehalt des Entwicklungsteams.

Aber ohne Menschen geht es trotzdem nicht: Sie wählen Bilder, Texte, CTAs aus. Molly nimmt diese Daten und erstellt eine Website.

Sehen Sie sich in einem kurzen Video an, wie das passiert:

Inhaltserstellung

Texter können sicher sein, dass KI nicht zu tief in ihr Fachgebiet vordringt. Aber auch im Bereich Content können Maschinen einiges leisten. Viele große Verlage und Medien nutzen Tools wie Wordsmith:

Maschinen erstellen anklickbare Inhalte – Nachrichten, Beschreibungen von Hotels, Kleidung und Produkten und helfen bei Berichten. Sie verwenden Vorlagen, füllen Formulare mit den richtigen Wörtern und Schlüsselwörtern aus und erstellen andere einzigartige Inhalte, die praktisch nicht von menschlichen Inhalten zu unterscheiden sind.

Natürlich wird AI für solche Texte keinen Pulitzer-Preis erhalten, aber die Sätze und Phrasen sind durchaus lesbar.

Nachrichten über ein Baseballspiel für The Associated Press wurden von AI verfasst:

Nicht die aufregendste Geschichte, aber die Botschaft ist klar: Das Team des State College besiegte die Brooklyn Cyclones mit einem Ergebnis von 9:8.

Maschinengeschriebener Text kann in der Hemingway-App bearbeitet werden:

Auch das ist künstliche Intelligenz. Eine einfache Anwendung, die das Wasser aus Texten herausquetscht.

Das inländische Analogon ist der Glavred-Dienst.

Es ist gut, wenn man nicht von der Couch aufstehen muss, um eine neue Serie oder einen neuen Film zu starten. Viele Medienunternehmen nutzen KI. Wenn ein Film zu Ende ist, startet die Maschine automatisch einen anderen, um die Leute nicht zu stören.

KI analysiert das Nutzerverhalten und schlägt Inhalte vor. Dies kann beispielsweise IBM Watson sein:

Das soziale Sportnetzwerk UNDER ARMOUR RECORD verwendet Watson, um Nachrichten an App-Benutzer anzupassen, und das San Francisco Museum of Modern Art hat einen Kunst-Bot basierend auf AI Watson erstellt. Der Bot kommuniziert mit Museumsbesuchern und Kunstliebhabern. Es analysiert die Nachricht und zeigt Bilder:

„- Die Sonne ist angekommen. - Robert Bechtle, Watsonville Olympia, 1977.

Er kennt die Benutzer von Yandex recht gut, das eng mit neuronalen Netzen verbunden ist. So sucht Yandex.Music nach Möglichkeiten, uns besser kennenzulernen:

Suchmaschinen

Was wollen Benutzer? Kennt künstliche Intelligenz. Die Content-Optimierung, die Vermarkter durchführen, hängt von diesem Wissen ab. Maschinen beeinflussen auch die Suche und Suchmaschinen.

Die Tür zur Zukunft wurde beispielsweise durch die Sprachsuche und das Suchergebnis-Rankingsystem RankBrain von Google geöffnet. Sie interpretiert die Daten und macht Vorschläge, was Sie interessieren könnte. Die KI versucht selbstständig, die Bedeutung unbekannter Wörter zu erraten.

Maschinen – Amazon Echo, Google Home, Siri und Microsofts Cortana – erleichtern das Leben und Entdecken. Drücken Sie einfach eine Taste oder sagen Sie ein Wort und sie finden die benötigten Informationen. Statt „Restaurants in Moskau“ genügt die Frage „Wo kann ich essen?“ und KI wird den Weg weisen.

Suchparameter ändern sich, Inhalte ändern sich. Lange Fragen verschwinden und werden durch kurze Konversationsphrasen ersetzt. Das Prinzip der Content-Erstellung verändert sich. Gab es früher Schlagworte, liegt heute der Schwerpunkt auf Themenclustern. Es wird ein Thema übernommen und Inhalte aus mehreren Artikeln darum herum erstellt.

Marketingautomatisierung

Marken nutzen KI, um Mailings an Kunden individuell anzupassen. Maschinen berücksichtigen Kundenpräferenzen und -verhalten, um relevantere Angebote zu machen.

Boomtrain analysiert den Verlauf der Kundeninteraktion mit Inhalten und erstellt Mailings:

Der Online-Dessous-Shop Adore me arbeitet mit Optimove:

Das Tool nutzt KI, um Ihre Kundenliste für die anschließende Interaktion und Konvertierung zu segmentieren. Die Maschine sendet unterschiedliche Angebote an unterschiedliche Gruppen und interagiert mit Benutzern in der Anwendung. Die Marke schreibt schwarze Zahlen: Umsatz und Zahl der aktiven Kunden sind gestiegen.

Durch künstliche Intelligenz wird viel Zeit frei, die für das wirklich Wichtige und Notwendige genutzt werden kann.

Soziales Netzwerk

Spiele mit Bildern

Fotofilter – Sie können stundenlang damit spielen. Und das sind auch neuronale Netze. Damit sich die Nutzer sozialer Netzwerke nicht langweilen und Spaß mit Fotofiltern haben, haben Maschinen gelernt, menschliche Gesichter zu erkennen.

Mithilfe von KI rücken Marken und Prominente näher an potenzielle Käufer heran.