Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist der Bereich der Informatik, der sich der Lösung kognitiver Probleme widmet, die häufig mit menschlicher Intelligenz verbunden sind, wie etwa Lernen, Schaffen und Bilderkennung. Moderne Unternehmen sammeln große Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie intelligenten Sensoren, von Menschen generierten Inhalten, Überwachungstools und Systemprotokollen. Das Ziel von KI ist es, selbstlernende Systeme zu schaffen, die aus Daten eine Bedeutung ableiten. Dann kann KI dieses Wissen anwenden, um neue Probleme auf menschenähnliche Weise zu lösen. KI-Technologie kann beispielsweise sinnvoll auf menschliche Konversationen reagieren, Originalbilder und Text erstellen und Entscheidungen auf der Grundlage von Dateneingaben in Echtzeit treffen. Ihr Unternehmen kann KI-Funktionen in Ihre Anwendungen integrieren, um Geschäftsprozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen zu beschleunigen.
Wie hat sich die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt?
In Alan Turings wegweisender Arbeit von 1950, „Computing Machinery and Intelligence“, überlegte er, ob Maschinen denken könnten. In diesem Artikel prägte Turing zunächst den Begriff künstliche Intelligenz und stellte ihn als theoretisches und philosophisches Konzept vor.
Zwischen 1957 und 1974 ermöglichten Computerentwicklungen Computern, mehr Daten zu speichern und schneller zu verarbeiten. In dieser Zeit entwickelten Wissenschaftler Algorithmen für Machine Learning (ML) weiter. Die Fortschritte auf diesem Gebiet veranlassten Agenturen wie die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), einen Fonds für KI-Forschung einzurichten. Das Hauptziel dieser Forschung bestand zunächst darin, herauszufinden, ob Computer gesprochene Sprache transkribieren und übersetzen können.
In den 1980er Jahren optimierten die verfügbaren Mittel und das wachsende algorithmische Instrumentarium, das Wissenschaftler im Bereich KI verwendeten, die Entwicklung. David Rumelhart und John Hopfield veröffentlichten Artikel über Deep-Learning-Techniken, die zeigten, dass Computer aus Erfahrungen lernen können.
Von 1990 bis Anfang der 2000er Jahre erreichten Wissenschaftler viele Kernziele der KI, wie zum Beispiel den amtierenden Schachweltmeister zu besiegen. Mit mehr Rechendaten und Rechenleistung in der heutigen Zeit als in früheren Jahrzehnten ist KI-Forschung heute verbreiteter und zugänglicher. Es entwickelt sich rasant zu künstlicher allgemeiner Intelligenz, sodass Software komplexe Aufgaben ausführen kann. Software kann eigenständig Aufgaben erstellen, Entscheidungen treffen und lernen — Aufgaben, die bisher auf Menschen beschränkt waren.
Was sind die Vorteile künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, verschiedenen Branchen eine Reihe von Vorteilen zu bieten.
Lösen von komplexen Problemen
KI-Technologie kann ML- und Deep-Learning-Netzwerke nutzen, um komplexe Probleme mit menschenähnlicher Intelligenz zu lösen. KI kann Informationen in großem Maßstab verarbeiten — sie kann Muster erkennen, Informationen identifizieren und Antworten geben. Sie können KI verwenden, um Probleme in einer Reihe von Bereichen wie Betrugserkennung, medizinische Diagnose und Geschäftsanalyse zu lösen.
Steigern der Geschäftseffizienz
Im Gegensatz zu Menschen kann KI-Technologie rund um die Uhr funktionieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Mit anderen Worten, KI kann manuelle Aufgaben fehlerfrei ausführen. Sie können KI ermöglichen, sich auf sich wiederholende, mühsame Aufgaben zu konzentrieren, sodass Sie Personalressourcen für andere Bereiche eines Unternehmens einsetzen können. KI kann die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter verringern und gleichzeitig alle geschäftsbezogenen Aufgaben rationalisieren.
Intelligentere Entscheidungen treffen
KI kann ML verwenden, um große Datenmengen schneller zu analysieren, als es jeder Mensch im Vergleich könnte. KI-Plattformen können Trends erkennen, Daten analysieren und Anleitungen geben. Mithilfe von Datenprognosen kann KI helfen, die beste Vorgehensweise für die Zukunft vorzuschlagen.
Geschäftsprozesse automatisieren
Sie können KI mit ML trainieren, um Aufgaben präzise und schnell auszuführen. Dies kann die betriebliche Effizienz steigern, indem Teile des Geschäfts automatisiert werden, mit denen Mitarbeiter zu kämpfen haben oder die sie langweilig finden. Ebenso können Sie KI-Automatisierung nutzen, um Mitarbeiterressourcen für komplexere und kreativere Arbeiten freizusetzen.
Was sind die praktischen Anwendungen künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz hat ein breites Anwendungsspektrum. Die Liste ist zwar nicht vollständig, aber hier finden Sie eine Auswahl von Beispielen, die die vielfältigen Anwendungsfälle von KI hervorheben.
Intelligente Dokumentenverarbeitung
Intelligent Document Processing (IDP) übersetzt unstrukturierte Dokumentenformate in nutzbare Daten. Es konvertiert beispielsweise Geschäftsdokumente wie E-Mails, Bilder und PDFs in strukturierte Informationen. IDP verwendet KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und Computer Vision, um Daten zu extrahieren, zu klassifizieren und zu validieren.
Zum Beispiel verwaltet HM Land Registry (HMLR) Eigentumsrechte für mehr als 87 Prozent von England und Wales. Die Sachbearbeiter von HMLR vergleichen und überprüfen komplexe Rechtsdokumente im Zusammenhang mit Immobilientransaktionen. Das Unternehmen setzte eine KI-Anwendung ein, um den Dokumentenvergleich zu automatisieren, wodurch die Prüfungszeit um 50 Prozent reduziert und der Genehmigungsprozess für Eigentumsübertragungen beschleunigt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Wie HMLR Amazon Textract verwendet.
Überwachung der Anwendungsleistung
Bei der Überwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) werden Software-Tools und Telemetriedaten eingesetzt, um die Leistung von geschäftskritischen Anwendungen zu überwachen. KI-basierte APM-Tools verwenden historische Daten, um Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten. Sie können Probleme auch in Echtzeit lösen, indem sie Ihren Entwicklern effektive Lösungen vorschlagen. Diese Strategie sorgt dafür, dass Anwendungen effektiv laufen, und behebt Engpässe.
Atlassian stellt beispielsweise Produkte her, um Teamarbeit und Organisation zu optimieren. Atlassian verwendet KI-APM-Tools, um Anwendungen kontinuierlich zu überwachen, potenzielle Probleme zu erkennen und den Schweregrad zu priorisieren. Mit dieser Funktion können Teams schnell auf ML-gestützte Empfehlungen reagieren und Leistungseinbußen beheben.
Vorausschauende Wartung
KI-gestützte vorausschauende Wartung ist der Prozess, bei dem große Datenmengen verwendet werden, um Probleme zu identifizieren, die zu Ausfallzeiten von Abläufen, Systemen oder Diensten führen könnten. Predictive Maintenance ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie auftreten, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Störungen vermieden werden.
Baxter nutzt beispielsweise 70 Produktionsstätten weltweit und liefert rund um die Uhr Medizintechnik. Baxter setzt vorausschauende Wartung ein, um automatisch ungewöhnliche Bedingungen in Industrieanlagen zu erkennen. Benutzer können effektive Lösungen im Voraus implementieren, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Um mehr zu erfahren, lesen Sie, wie Baxter Amazon Monitron verwendet.
Medizinische Forschung
Die medizinische Forschung nutzt KI, um Prozesse zu rationalisieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und riesige Datenmengen zu verarbeiten. Sie können KI-Technologie in der medizinischen Forschung einsetzen, um die umfassende Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu erleichtern, Patientenakten zu transkribieren und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen.
Ein Beispiel aus der Praxis: C2i Genomics nutzt künstliche Intelligenz, um umfangreiche, anpassbare genomische Pipelines und klinische Untersuchungen durchzuführen. Durch die Bereitstellung rechnergestützter Lösungen können sich Forscher auf die klinische Leistung und die Methodenentwicklung konzentrieren. Entwicklungsteams nutzen KI auch, um den Ressourcenbedarf, die technische Wartung und die NRE-Kosten zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie in der Verwendung von AWS HealthOmics durch C2i Genomics.
Geschäftsanalytik
Business Analytics verwendet KI, um komplexe Datensätze zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Sie können KI-Analysen verwenden, um zukünftige Werte vorherzusagen, die Ursache von Daten zu verstehen und zeitaufwändige Prozesse zu reduzieren.
Foxconn verwendet beispielsweise KI-gestützte Geschäftsanalysen, um die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern. Sie erreichten eine Steigerung der Prognosegenauigkeit um 8 Prozent, was zu jährlichen Einsparungen in Höhe von 533.000 USD in ihren Fabriken führte. Sie nutzen auch Geschäftsanalysen, um Arbeitsverschwendung zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit durch datengestützte Entscheidungsfindung zu erhöhen.
Was sind die wichtigsten Technologien der künstlichen Intelligenz?
Neuronale Deep-Learning-Netzwerke bilden den Kern von Technologien für künstliche Intelligenz. Sie spiegeln die Verarbeitung wider, die in einem menschlichen Gehirn stattfindet. Ein Gehirn enthält Millionen von Neuronen, die zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten und zu analysieren. Neuronale Deep-Learning-Netzwerke verwenden künstliche Neuronen, die Informationen gemeinsam verarbeiten. Jedes künstliche Neuron oder Knoten verwendet mathematische Berechnungen, um Informationen zu verarbeiten und komplexe Probleme zu lösen. Dieser Deep-Learning-Ansatz kann Probleme lösen oder Aufgaben automatisieren, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Sie können verschiedene KI-Technologien entwickeln, indem Sie die neuronalen Deep-Learning-Netzwerke auf unterschiedliche Weise trainieren. Als Nächstes stellen wir einige wichtige Technologien vor, die auf neuronalen Netzwerken basieren.
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Natürliche Sprachverarbeitung
NLP verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Textdaten zu interpretieren, zu verstehen und Bedeutung daraus zu gewinnen. NLP kann von Menschen erstellten Text verarbeiten, was es für die Zusammenfassung von Dokumenten, die Automatisierung von Chatbots und die Durchführung von Stimmungsanalysen nützlich macht.
Computervision
Computervision verwendet Deep-Learning-Techniken, um Informationen und Erkenntnisse aus Videos und Bildern zu extrahieren. Mithilfe von Computervision kann ein Computer Bilder genau so verstehen, wie es ein Mensch tun würde. Mithilfe von Computervision können Sie Online-Inhalte auf unangemessene Bilder hin überwachen, Gesichter erkennen und Bilddetails klassifizieren. Bei selbstfahrenden Autos und Lastwagen ist es entscheidend, die Umwelt zu überwachen und Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen.
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Generative KI
Generative KI bezieht sich auf Systeme künstlicher Intelligenz, die aus einfachen Textanweisungen neue Inhalte und Artefakte wie Bilder, Videos, Text und Audio erstellen können. Im Gegensatz zu früherer KI, die sich auf die Analyse von Daten beschränkte, nutzt generative KI Deep Learning und riesige Datensätze, um qualitativ hochwertige, menschenähnliche kreative Ergebnisse zu erzielen. Es ermöglicht zwar spannende kreative Anwendungen, es bestehen jedoch Bedenken in Bezug auf Vorurteile, schädliche Inhalte und geistiges Eigentum. Insgesamt stellt generative KI eine wichtige Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten dar, um neue Inhalte und Artefakte auf menschenähnliche Weise zu generieren.
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Spracherkennung
Spracherkennungssoftware verwendet Deep-Learning-Modelle, um menschliche Sprache zu interpretieren, Wörter zu identifizieren und Bedeutungen zu erkennen. Die neuronalen Netzwerke können Sprache in Text umwandeln und Stimmungen anzeigen. Sie können Spracherkennung in Technologien wie virtuellen Assistenten und Callcenter-Software verwenden, um Bedeutungen zu erkennen und verwandte Aufgaben auszuführen.
Was sind die Herausforderungen beim Umsetzen von KI?
KI hat eine Reihe von Herausforderungen, die die Implementierung erschweren. Die folgenden Hindernisse sind einige der häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung und Nutzung von KI.
Daten-Governance
Die Richtlinien zur Datenverwaltung müssen den gesetzlichen Beschränkungen und Datenschutzgesetzen entsprechen. Um KI zu implementieren, müssen Sie Datenqualität, Datenschutz und Sicherheit verwalten. Sie sind für den Schutz der Kundendaten und der Privatsphäre verantwortlich. Um die Datensicherheit zu gewährleisten, sollte Ihr Unternehmen genau wissen, wie KI-Modelle Kundendaten auf jeder Ebene verwenden und mit ihnen interagieren.
Technische Schwierigkeiten
Die Schulung von KI mit Machine Learning verbraucht enorme Ressourcen. Ein hoher Schwellenwert an Rechenleistung ist für das Funktionieren von Deep-Learning-Technologien unerlässlich. Sie benötigen eine robuste Recheninfrastruktur, um KI-Anwendungen auszuführen und Ihre Modelle zu trainieren. Rechenleistung kann kostspielig sein und die Skalierbarkeit Ihrer KI-Systeme einschränken.
Dateneinschränkungen
Um unvoreingenommene KI-Systeme zu trainieren, müssen Sie riesige Datenmengen eingeben. Sie müssen über ausreichende Speicherkapazität verfügen, um die Schulungsdaten zu verwalten und zu verarbeiten. Ebenso müssen Sie über effektive Management- und Datenqualitätsprozesse verfügen, um die Richtigkeit der Daten sicherzustellen, die Sie für Schulungen verwenden.
Was sind die wichtigsten Komponenten der KI-Anwendungsarchitektur?
Die Architektur der künstlichen Intelligenz besteht aus vier Kernebenen. Jede dieser Ebenen verwendet unterschiedliche Technologien, um eine bestimmte Rolle zu erfüllen. Als Nächstes wird erklärt, was auf jeder Ebene passiert.
Schicht 1: Datenebene
KI basiert auf verschiedenen Technologien wie Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung. Im Mittelpunkt dieser Technologien stehen Daten, die die grundlegende Ebene der KI bilden. Diese Ebene konzentriert sich hauptsächlich auf die Aufbereitung der Daten für KI-Anwendungen. Moderne Algorithmen, insbesondere Deep-Learning-Algorithmen, erfordern enorme Rechenressourcen. Diese Ebene umfasst also Hardware, die als Unterebene fungiert und eine wichtige Infrastruktur für die Schulung von KI-Modellen bereitstellt. Sie können auf diese Ebene als vollständig verwalteten Service von einem Cloud-Drittanbieter zugreifen.
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Ebene 2: ML-Frameworks und Algorithmusebene
ML-Frameworks werden von Ingenieuren in Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern entwickelt, um die Anforderungen bestimmter Geschäftsanwendungsfälle zu erfüllen. Entwickler können dann vorgefertigte Funktionen und Klassen verwenden, um Modelle einfach zu erstellen und zu trainieren. Beispiele für diese Frameworks sind TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn. Diese Frameworks sind wichtige Komponenten der Anwendungsarchitektur und bieten wichtige Funktionen, um KI-Modelle mühelos zu erstellen und zu trainieren.
Ebene 3: Modellebene
Auf der Modellebene implementiert der Anwendungsentwickler das KI-Modell und trainiert es mit den Daten und Algorithmen der vorherigen Ebene Diese Ebene ist entscheidend für die Entscheidungsfähigkeit des KI-Systems.
Hier sind einige der wichtigsten Komponenten dieser Ebene.
Aufbau des Modells
Diese Struktur bestimmt die Kapazität eines Modells, bestehend aus Ebenen, Neuronen und Aktivierungsfunktionen. Je nach Problem und Ressourcen kann man zwischen neuronalen Feedforward Networks, Convolutional Neural Networks (CNNs) oder anderen wählen.
Modellparameter und Funktionen
Die während der Schulung gelernten Werte, wie Gewichte und Verzerrungen neuronaler Netzwerke, sind entscheidend für Vorhersagen. Eine Verlustfunktion bewertet die Leistung des Modells und zielt darauf ab, die Diskrepanz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren.
Optimierer
Diese Komponente passt die Modellparameter an, um die Verlustfunktion zu reduzieren. Verschiedene Optimierer wie Gradient Descent und Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad) dienen unterschiedlichen Zwecken.
Ebene 4: Anwendungsebene
Die vierte Ebene ist die Anwendungsebene, der kundenorientierte Teil der KI-Architektur. Sie können KI-Systeme bitten, bestimmte Aufgaben zu erledigen, Informationen zu generieren, Informationen bereitzustellen oder datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Anwendungsebene ermöglicht es Endbenutzern, mit KI-Systemen zu interagieren.
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an künstliche Intelligenz unterstützen?
AWS macht KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanteilen und Studenten. Mit dem umfassendsten Angebot an KI-Services, -Tools und -Ressourcen bietet AWS über 100 000 Kunden fundiertes Fachwissen, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Kunden können mit AWS auf der Grundlage von Datenschutz, durchgängiger Sicherheit und KI-Governance aufbauen und skalieren, um sich in einem noch nie dagewesenen Tempo zu verändern.
KI in AWS umfasst vorgeschulte KI-Services für vorgefertigte Intelligenz und KI-Infrastruktur, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu senken.
Beispiele für vorgeschulte Dienste:
- Amazon Rekogniton zur Automatisierung, Optimierung und Skalierung von Bilderkennung und Videoanalyse.
- Amazon Textract zum Extrahieren von gedrucktem Text, Analysieren von Handschriften und automatisches Erfassen von Daten aus beliebigen Dokumenten.
- Amazon Transcribe zur Umwandlung von Sprache in Text, zur Extraktion wichtiger Geschäftserkenntnisse aus Videodateien und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse.
Beispiele für KI-Infrastruktur:
- Amazon Bedrock bietet eine Auswahl an leistungsstarken FMs und eine breite Palette von Funktionen. Sie können mit verschiedenen Top-FMs experimentieren und sie privat an Ihre Daten anpassen.
- Amazon SageMaker bietet Tools, mit denen FMs von Grund auf vorgeschult werden können, um sie intern zu verwenden.
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)-Trn1-Instances, die von AWS-Trainium-Chips unterstützt werden, wurden speziell für das leistungsstarke Deep Learning (DL)-Training generativer KI-Modelle entwickelt.
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