Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist eines der beherrschenden Themen der Gegenwart. Mit ihrer Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, die bisher menschliche Fähigkeiten erforderten, hat KI das Potenzial, sowohl unser persönliches als auch unser berufliches Leben grundlegend zu verändern. Wir geben einen kurzen Überblick mit allen wichtigen Infos zum aktuellen Stand.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Schaffung von Maschinen und Software konzentriert, die „intelligentes“ Verhalten zeigen. Dies bedeutet, dass diese Systeme in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie zum Beispiel Lernen, Planen, Probleme lösen und Sprache verstehen.
Schwache und Starke KI
Künstliche Intelligenz kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: schwache KI und starke KI.
- Schwache KI, auch als schmale KI bekannt, ist Künstliche Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, spezifische Aufgaben auszuführen. Beispiele für schwache KI sind Sprachassistenten wie Siri und Alexa, Bilderkennungssysteme und Empfehlungsalgorithmen.
- Starke KI, auch als allgemeine KI oder AGI (Artificial General Intelligence) bekannt, zielt darauf ab, das gleiche Maß an Intelligenz und Fähigkeiten wie ein Mensch zu erreichen. Sie kann verstehen, lernen, planen, Entscheidungen treffen, in natürlicher Sprache kommunizieren und Wissen für ein breites Spektrum von Aufgaben anwenden.
Techniken in der Künstlichen Intelligenz
Die Entwicklung von KI-Systemen beinhaltet eine Vielzahl von Techniken, darunter Maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Robotik.
- Maschinelles Lernen ist eine Methode, die es Computern ohne explizite Programmierung ermöglicht, aus großen Datensätzen zu lernen und Analysen durchzuführen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
- Deep Learning, eine Untergruppe des Maschinellen Lernens, verwendet künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten, um komplexe Daten zu verarbeiten und bedeutungsvolle Muster zu extrahieren.
- Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren
- Computer Vision ist der Prozess, der es Computern ermöglicht, Bilder und Videos auf eine Weise zu interpretieren, die dem Menschen ähnelt.
- Robotik beinhaltet die Schaffung von Maschinen (Roboter), die Aufgaben ausführen können, die normalerweise von Menschen erledigt werden.
Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs)
Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) sind ein entscheidender Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI), da sie die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie werden verwendet, damit Maschinen in der Lage sind, aus Daten zu lernen und auf dieser Basis Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Jedes künstliche Neuron nimmt Eingangssignale auf, verarbeitet sie und erzeugt ein Ausgangssignal. Komplexität und nicht-lineares Verhalten werden hinzugefügt, indem eine Aktivierungsfunktion den verarbeiteten Wert modifiziert. Auf diese Weise kann das Netzwerk komplexe Zusammenhänge zwischen Eingabe und Ausgabe erfassen.
Die große Qualität der neuronalen Netzwerke liegt in ihrer Fähigkeit, aus Daten zu lernen. Sie erkennen und verstehen komplexe Muster automatisch und ermöglichen Maschinen so, ihr Wissen auf neue, bisher unbekannte Beispiele anzuwenden. Aus diesem Grund sie für eine Vielzahl von KI-Anwendungen äußerst nützlich.
Das sind nur einige der Begriffe rund um das Thema Künstliche Intelligenz.
Anwendungen der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz wird in zahlreichen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Verkehr, Bildung und Unterhaltung angewendet. Sie hat das Potenzial, repetitive Aufgaben zu automatisieren, die Produktivität zu steigern, Vorhersagen zu treffen, Entscheidungsfindungen zu verbessern und individuelle Erlebnisse zu bieten. Hier einige Beispiele:
Künstliche Intelligenz in der Produktion
Das Aufkommen der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Fertigung hat den Produktionssektor erheblich verändert und den Weg für mehr Effizienz und Produktivität geebnet. Durch ihre Fähigkeiten bei Vorhersagen und Entscheidungen in Echtzeit hat es die KI Herstellern ermöglicht, Prozesse zu optimieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktqualität zu verbessern. Sie ermöglicht zudem automatisierte Qualitätsprüfungen, vorausschauende Wartung und ein ausgefeiltes Lieferkettenmanagement. Mit der Integration von KI entwickelt sich die Fertigung zu einem hochentwickelten Sektor, der datengesteuerte Erkenntnisse für eine solide Entscheidungsfindung nutzt. Die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz in der Produktion wird in Zukunft weiter zunehmen und die Branche in noch nie dagewesener Weise revolutionieren.
Künstliche Intelligenz (KI) hat verschiedene Bereiche radikal verändert, und die Immobilienbranche ist da keine Ausnahme. KI wird hier zunehmend eingesetzt, um Prozesse zu rationalisieren und zu verbessern, um die Abläufe effizienter zu gestalten. KI-gestützte Algorithmen können große Datenmengen analysieren und wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern. Von der Immobilienbewertung bis hin zur vorausschauenden Instandhaltung revolutioniert KI die Arbeitsweise im Immobilienbereich, indem sie Bauprozesse optimiert, Kosten senkt und die Qualität von Gebäuden verbessert.
Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche
In der Finanzbranche wird KI zur Erkennung von Betrug, zur Risikobewertung und zur individuellen Finanzberatung eingesetzt.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen wird KI beispielsweise zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Krankheiten eingesetzt. Mit ihrer Hilfe können Ärzte Muster in medizinischen Bildern erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und Vorhersagen über den Verlauf einer Krankheit treffen.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel
Im Einzelhandel wird KI zur Vorhersage von Kaufverhalten, zur Optimierung von Lagerbeständen und zur Verbesserung der individuellen Einkaufserlebnisse eingesetzt.
Salesforce und KI
Die Anfänge von KI in Salesforce datieren ins Jahr 2014, als das Unternehmen das Ziel verkündete, ganz auf KI setzen zu wollen. Darauf folgten wichtige Meilensteine wie die Übernahme von RelateIQ, der Aufbau des Opportunity-Scoring -I-Modells und die Einführung von Einstein auf der Dreamforce 2016. In den folgenden Jahren gab es Entwicklungen in den Bereichen Vision und Language Tools, Einstein Bots und die Einführung von Multitask-Lernmodellen wie MQAN. Die Reise setzte sich fort mit dem Prediction Builder, der Übernahme von Bonobo, den Einstein Conversation Insights und dem Einstein Recommendation Builder, die zur Entwicklung von Einstein Search, CodeGen LLM und Einstein GPT führten.
Diese kurze Übersicht ist nur ein Vorgeschmack auf die spannende gemeinsame Geschichte von Salesforce und KI. In unseren nächsten Blog-Artikeln werden wir uns genauer mit der Entwicklung von Salesforce in diesem Bereich befassen und einen Blick auf die bereits vorhandenen Technologien werfen.
Fazit
Künstliche Intelligenz birgt revolutionäres Potenzial in sich, um Maschinen Aufgaben erfüllen zu lassen, für die vorher ausschließlich menschliche Intelligenz erforderlich war. Von unzähligen Anwendungen in verschiedensten Bereichen profitierend, haben sich Unternehmen wie Salesforce der KI verschrieben. Viele spannende Entwicklungen sind in den kommenden Jahren zu erwarten. Wir dürfen alle gespannt sein, was das faszinierende Feld der KI uns noch alles beschert.
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