Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung menschlicher Intelligenz untersucht und entwickelt. Das Kernziel der künstlichen Intelligenz besteht darin, Maschinen in die Lage zu versetzen, wie Menschen zu denken und somit über Intelligenz zu verfügen. Im Jahr 1956 schlug John McCarthy erstmals das Konzept der künstlichen Intelligenz vor, das damals als „die Wissenschaft und Technik der Schaffung intelligenter Maschinen“ definiert wurde. Seitdem hat die künstliche Intelligenz mehrere Entwicklungsstufen durchlaufen, von der ersten theoretischen Forschung bis hin zu den heute weit verbreiteten Anwendungen, und ist zu einem ausgereiften interdisziplinären Fach geworden.
Künstliche Intelligenz umfasst Disziplinen
Künstliche Intelligenz deckt nicht nur Bereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning ab, sondern umfasst auch vielfältige Anwendungsszenarien wie Computer Vision, Sprachverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Verbesserung der Rechenleistung erweitert sich der Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz immer weiter und deckt viele Bereiche wie medizinische Versorgung, Finanzen, Sicherheit und Transport ab. In diesem Artikel werden die hierarchische Struktur der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungsszenarien im Detail vorgestellt und ihre Rolle und zukünftige Entwicklungsperspektiven in der modernen Gesellschaft untersucht.
Übersicht über Künstliche Intelligenz (KI)
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz kann nicht von der Unterstützung der Infrastruktur getrennt werden. Vom Aufstieg der Computer in den 1970er Jahren über die Popularisierung von Computern in den 1980er Jahren bis hin zu den erheblichen Verbesserungen der Rechengeschwindigkeit und Speicherkapazität von Computern in den 1990er Jahren hat jeder technologische Fortschritt wichtige Unterstützung für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz geleistet. Zu Beginn des 21. Jahrhunderts haben das Aufkommen großer Cluster, die Anhäufung großer Datenmengen und der Aufstieg von GPUs und heterogenen Chips/Chips mit geringem Stromverbrauch neue Impulse für die Entwicklung künstlicher Intelligenz gegeben.
Big Data ist ein wichtiger Treibstoff für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Mit der Popularisierung des Internets und der Weiterentwicklung der Informationstechnologie sind wir in der Lage, riesige Mengen an Trainingsdaten zu sammeln, die für das Training und die Optimierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung sind. Die kontinuierliche Modernisierung der Infrastruktur hat die Rechenkapazitäten erheblich verbessert und bietet eine starke Unterstützung für die Implementierung komplexer Algorithmen wie Deep Learning.
Der Kern der künstlichen Intelligenz liegt in Algorithmen. Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglichen soll, mithilfe von Algorithmen Informationen aus Daten zu gewinnen. Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, ermöglicht es Maschinen, Daten tiefer und intelligenter zu verstehen, indem sie mehr Parameter und komplexere Modelle verwenden. Der Kern des Deep Learning ist das neuronale Netzwerk, das lernt und Vorhersagen trifft, indem es die Mechanismen des menschlichen Gehirns simuliert.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, komplexe Aufgaben gut zu bewältigen. Beispielsweise konnten Deep-Learning-Algorithmen in Bereichen wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung Erkennungsniveaus erreichen, die denen des Menschen nahe kommen.
Computer Vision ist ein wichtiger Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem es um die Fähigkeit von Computern geht, Objekte, Szenen und Aktivitäten anhand von Bildern zu erkennen. Die Geschichte des Computer Vision lässt sich bis ins Jahr 1966 zurückverfolgen, als der Wissenschaftler für künstliche Intelligenz Minsky eine frühe Aufgabenbeschreibung des Computer Vision vorschlug. Computer Vision wird nicht nur im Sicherheitsbereich eingesetzt, sondern auch häufig in der medizinischen Bilddiagnose, der E-Commerce-Produktsuche, dem autonomen Fahren und anderen Szenarien.
Die Computer-Vision-Technologie umfasst Bildverarbeitung, Bilderkennung und Bildverständnis. Die Bildverarbeitung umfasst Rauschunterdrückung, Unschärfe, hochauflösende Verarbeitung und andere Schritte. Die Bilderkennung umfasst die Bildvorverarbeitung, die Bildsegmentierung, die Merkmalsextraktion und andere Schritte und andere Aufgaben.
Ziel der Sprachverarbeitungstechnologie ist es, Maschinen das „Hören“ und „Sprechen“ zu ermöglichen, um eine barrierefreie Kommunikation mit Menschen zu erreichen. Das Sprachverarbeitungssystem umfasst die Front-End-Signalverarbeitung, die mittlere Spracherkennung und das semantische Verständnis sowie später die Sprachsynthese. Die Front-End-Verarbeitung umfasst Spracherkennung, Echounterdrückung, Mikrofon-Array-Verarbeitung usw.; Spracherkennung umfasst Merkmalsextraktion, akustische Modelle, Sprachmodelle usw.; umfasst Textanalyse, Sprachanalyse usw. Lange Schätzung, Schätzung von Ausspracheparametern usw.
Moderne Sprachverarbeitungstechnologie wird häufig in der medizinischen Diktiertechnik, der Sprachsteuerung, im telefonischen Kundenservice und in anderen Bereichen eingesetzt. Dennoch steht die Verwirklichung einer natürlichen Kommunikation mit Menschen immer noch vor Herausforderungen und erfordert weitere Verbesserungen bei der Genauigkeit der Spracherkennung und der Natürlichkeit der Sprachsynthese.
Natural Language Processing (NLP) ist ein wichtiger Bereich der künstlichen Intelligenz und zielt darauf ab, Maschinen in die Lage zu versetzen, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Zu den Kerngliedern des NLP gehören der Wissenserwerb und -ausdruck, das Verständnis natürlicher Sprache und die Erzeugung natürlicher Sprache. Wissensgraph, Dialogmanagement und maschinelle Übersetzung sind die Hauptforschungsrichtungen von NLP.
Wissensgraphen bilden die Grundlage für maschinelles Verständnis und logisches Denken, indem sie Wissen organisieren und strukturieren. Das Gesprächsmanagement umfasst Smalltalk, Fragen und Antworten sowie aufgabenorientierte Gespräche. Die maschinelle Übersetzungstechnologie hat sich von der traditionellen statistischen Übersetzungsmethode (PBMT) zur auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Übersetzungsmethode (GNMT) weiterentwickelt, die die Flüssigkeit und Genauigkeit der Übersetzung erheblich verbessert hat.
Die NLP-Technologie wird häufig in Suchmaschinen, Konversationsrobotern, maschineller Übersetzung und anderen Bereichen eingesetzt und verbessert das intelligente Niveau der Mensch-Computer-Interaktion erheblich.
Planungs- und Entscheidungssysteme mit künstlicher Intelligenz wurden ursprünglich unter Verwendung von Schachspielen als Träger entwickelt, wie zum Beispiel AlphaGos Sieg über Lee Sedol und Masters 60-Spiele-Siegesserie gegen Spitzenspieler. Diese Technologien haben sich vom Gaming-Bereich auf praktische Anwendungsszenarien wie Roboter und unbemannte Fahrzeuge ausgeweitet. Das Planungs- und Entscheidungssystem kann eine effektive Planung und Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen durchführen, indem es den Entscheidungsprozess simuliert und optimiert.
Die vier Elemente der Künstlichen Intelligenz (KI)
Daten : Der Beginn des Big-Data-Zeitalters bietet reichlich Datenressourcen für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Die Vielfalt und der Umfang der Daten sind entscheidend für das Training und die Optimierung von KI-Algorithmen. Datenverarbeitung und Vorverarbeitung sind die Grundlage für die Sicherstellung der Wirksamkeit des Algorithmus.
Algorithmen : Der Kern der künstlichen Intelligenz liegt in Algorithmen. Traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronale Netzwerkalgorithmen sind derzeit die Hauptforschungsrichtungen. Die rasante Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen hat es der künstlichen Intelligenz ermöglicht, leistungsstarke Fähigkeiten bei der Bewältigung komplexer Aufgaben zu demonstrieren.
Rechenleistung : Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat höhere Anforderungen an die Rechenleistung gestellt. Die GPU hat sich aufgrund ihrer leistungsstarken parallelen Rechenfähigkeiten zum wichtigsten Rechenchip im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt. Das Deep-Learning-Beschleunigungsframework verbessert die Recheneffizienz neuronaler Netze weiter, indem es die GPU-Leistung optimiert.
Szenarien : Künstliche Intelligenz verfügt über ein breites Spektrum an Anwendungsszenarien, darunter Benutzerporträtanalyse, Kreditbewertung, Betrugserkennung, intelligente Anlageberatung, intelligenter Kundenservice, maschinelle Übersetzung und Gesichtserkennung usw. Diese Szenarien zeigen das enorme Potenzial künstlicher Intelligenz in der Praxis.
Die vier Elemente der Künstlichen Intelligenz (KI)
1. Intelligente Möbel
Smart-Home-Steuerung: Mithilfe der KI-Technologie kann eine intelligente Steuerung von Smart-Home-Geräten wie intelligenten Lichtern, intelligenten Vorhängen, intelligenten Lautsprechern, intelligenten Türschlössern usw. realisiert werden. Benutzer können diese Geräte über Sprachsteuerung, Gestensteuerung oder mobile APP steuern.
Smart-Home-Szenen: KI-Technologie kann auch die Automatisierung von Smart-Home-Szenen realisieren, wie z. B. Smart-Home-Kinoszenen, Smart-Wake-Up-Szenen, Smart-Sleep-Szenen usw. Die Einstellung und Umschaltung dieser Szenen kann entsprechend personalisiert und angepasst werden Vorlieben und Bedürfnisse des Benutzers, was das Leben und die Unterhaltung des Benutzers angenehmer macht.
Smart-Home-Sicherheit: KI-Technologie spielt auch eine wichtige Rolle bei der Smart-Home-Sicherheit, wie z. B. intelligente Überwachung, intelligente Alarme, intelligente Türschlösser und intelligente Rauchmelder. Diese Geräte können die Sicherheit zu Hause verbessern und das Leben und Eigentum der Benutzer schützen.
Smart-Home-Gesundheit: KI-Technologie kann auch für die Überwachung und Verwaltung der Smart-Home-Gesundheit verwendet werden, z. B. für intelligente Waagen, intelligente Blutdruckmessgeräte, intelligente Schlafüberwachungsgeräte usw. Diese Geräte können den Gesundheitszustand des Benutzers in Echtzeit überwachen und Benutzern Folgendes bereitstellen Gesundheitsmanagement und Krankheitsprävention Präventionsberatung.
2. Autonomes Fahren
Wegplanung und Entscheidungsfindung: Basierend auf den wahrgenommenen Umgebungsinformationen, kombiniert mit hochpräzisen Karten und Echtzeit-Verkehrsdaten, kann die KI-Technologie den optimalen Fahrweg für das Fahrzeug planen und Entscheidungen wie Überholen, Spurwechsel und Verlangsamen treffen runter.
Fahrzeugsteuerung: Durch Steuerungsalgorithmen kann die KI-Technologie die Beschleunigung, Bremsung, Lenkung und andere Verhaltensweisen des Fahrzeugs genau steuern, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug sicher auf dem geplanten Weg fährt.
Vorhersage und Vermeidung von Hindernissen: Mithilfe von maschinellem Lernen und Vorhersagealgorithmen kann die KI-Technologie das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer vorhersagen, Entscheidungen zur Vermeidung von Hindernissen im Voraus treffen und Kollisionsunfälle vermeiden.
Mensch-Computer-Interaktion: Durch Spracherkennung und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann die KI-Technologie eine Sprachinteraktion zwischen dem Fahrer und dem Fahrzeugsystem realisieren, beispielsweise die Abfrage der Navigation und die Steuerung von Unterhaltungssystemen im Auto.
Lernen und Zusammenarbeit von Fahrzeuggruppen: Durch Kommunikation und kollaborative Steuerung zwischen Fahrzeugen können Informationsaustausch und kollaborative Entscheidungsfindung erreicht werden, wodurch die Gesamtverkehrseffizienz verbessert wird.
3. medizinische Gesundheit
Intelligente Diagnose und Behandlung: Basierend auf umfangreichen medizinischen Daten kann die KI-Technologie klinische Diagnoseentscheidungen unterstützen und die Genauigkeit und Effizienz der Diagnose verbessern. Gleichzeitig kann die KI-Technologie Patienten auch mit personalisierten Behandlungsplänen versorgen und bei der Umsetzung von Patientenmanagementstrategien helfen, die von Person zu Person unterschiedlich sind.
Medizinische Bildanalyse: KI-Technologie kann erkrankte Bereiche in medizinischen Bildern automatisch identifizieren und Ärzten zusätzliche diagnostische Meinungen liefern. Durch die Analyse von MRT-Bildern kann die KI-Technologie beispielsweise schnell Diagnosegutachten für mehr als hundert Krankheiten erstellen.
Erstellung medizinischer Dokumente: KI-Technologie kann standardisierte Vorlagen für medizinische Dokumente erstellen, Fehler in Dokumenten und Bildern schnell erkennen und die medizinische Qualität und Effizienz verbessern.
Patientendienste: KI-Technologie kann Patienten intelligente Beratung, Selbstuntersuchung der Symptome, medizinische Beratung und andere Dienste bieten, um das Patientenerlebnis zu verbessern. Beispielsweise können KI-Arzneimittelanweisungen automatisch Ergebnisse basierend auf Patienteneingaben generieren und ein virtuelles Bild eines Apothekers/Arzts verwenden, um bei der Beantwortung zu helfen.
4. Intelligente Fertigung
Intelligente Sortierung: Mithilfe maschineller Lerntechnologie können Industrieroboter intelligente Sortiervorgänge implementieren und so die Sortiergeschwindigkeit und -genauigkeit erheblich verbessern.
Fehlervorhersage und -diagnose: Basierend auf der Echtzeitüberwachung und Analyse der Betriebsdaten der Geräte kann die KI-Technologie Gerätefehler vorhersagen, bevor es zu Unfällen kommt, und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren. Gleichzeitig kann die KI-Technologie bei plötzlichen Geräteausfällen den Fehler schnell diagnostizieren, die Fehlerursache lokalisieren und entsprechende Lösungen bereitstellen.
Produktqualitätsprüfung: Mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie kann die KI-Technologie kleinere und komplexere Produktfehler auf der Produktoberfläche schnell erkennen, klassifizieren und reparieren. Beispielsweise kann die KI-Technologie im Produktions- und Verpackungsprozess von PVC-Rohren automatisch Fehler wie Oberflächenkratzer und Löcher erkennen und Reparaturpfade und -methoden planen.
Optimierung der Produktionsplanung: Fertigungsunternehmen können Technologien der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen in Kombination mit Big-Data-Analysen einsetzen, um Planungsmethoden zu optimieren und die Entscheidungsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern. Durch intelligente Produktionsmanagementsysteme können produzierende Unternehmen beispielsweise eine Echtzeitüberwachung und Planungsoptimierung des Produktionsprozesses realisieren und so die Produktionseffizienz und Produktqualität verbessern.
Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz (KI)
Obwohl die Technologie der künstlichen Intelligenz erhebliche Fortschritte gemacht hat, steht sie immer noch vor vielen Herausforderungen. Erstens sind Datenschutz- und Sicherheitsfragen eine wichtige Herausforderung bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Wie man Daten für effektive Analysen und Vorhersagen nutzt und gleichzeitig die Privatsphäre der Benutzer gewährleistet, ist ein aktuelles Problem, das gelöst werden muss. Zweitens müssen auch die Fairness und Transparenz des Algorithmus beachtet werden. Der Entscheidungsprozess von Algorithmen für künstliche Intelligenz ist oft eine Blackbox. Wie die Fairness und Interpretierbarkeit des Algorithmus sichergestellt werden kann, ist eine wichtige Forschungsrichtung.
Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz in Zukunft in weiteren Bereichen Durchbrüche erzielen wird. Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Erweiterung der Anwendungsszenarien wird künstliche Intelligenz das Intelligenzniveau weiter verbessern und eine natürlichere Mensch-Computer-Interaktion erreichen. Smart Homes, autonomes Fahren, medizinische Gesundheit und andere Bereiche werden zu Schlüsselrichtungen für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Durch kontinuierliche technologische Innovation und Anwendungserforschung wird künstliche Intelligenz mehr Chancen und Herausforderungen für die gesellschaftliche Entwicklung mit sich bringen.
Die Herausforderungen und die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (KI)
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