Beginnen Sie Ihr Tech-Abenteuer: Erklären grundlegender KI-Konzepte

Zu Beginn des Sommers betrat ich die Unternehmenszentrale von G2 in Chicago, mit großen Augen und nervös darüber, ob ich das Business-Casual-Outfit richtig hinbekommen hatte.

Ich war begeistert, dass ich ein solides Praktikum in der Technologiebranche bekommen habe. Aber als ich ankam, wurde mir klar, dass ich noch etwas lernen musste. Seitdem habe ich mehr darüber erfahren, wie sich der Boom der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Unternehmenswelt ausgewirkt hat und warum er für alle wichtig ist, unabhängig von der Position oder dem Tätigkeitsbereich.

Ich wünschte, ich hätte vor Beginn meines Sommerpraktikums Folgendes über KI und Technologie gewusst.

Begriffe der künstlichen Intelligenz

KI gibt es schon seit Jahrzehnten, aber erst in den letzten Monaten hat sie richtig Fahrt aufgenommen.

Aber worum geht es bei der ganzen Aufregung? Warum sollte man sich überhaupt für KI interessieren? Lassen Sie uns zunächst einige Grundbegriffe definieren.

Was ist künstliche Intelligenz?

HCLTech definiert KI als „ die Wissenschaft der Herstellung von Maschinen, die wie Menschen denken können.“ Es kann Dinge tun, die als „intelligent“ gelten.“ Sie fahren fort: „KI-Technologie kann im Gegensatz zu Menschen große Datenmengen auf verschiedene Weise verarbeiten. Das Ziel der KI besteht darin, beispielsweise Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und wie Menschen zu urteilen. Dafür brauchen wir viele Daten, die darin einfließen.“

Kabir Sidana von Medium schrieb : „Das Ziel der KI besteht darin, die menschliche Intelligenz nachzuahmen, um die Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu reduzieren.“

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der KI und beinhaltet die Idee, dass ein Computersystem in der Lage ist, autonom neue Algorithmen zu erstellen und zu lernen.

Herkömmliche Computer folgen einem A-zu-B-Format, was bedeutet, dass sie das tun, wofür der Ersteller sie programmiert hat. Allerdings kann ML im Handumdrehen neue Prozesse erlernen und sich an neue Probleme anpassen.

Kurz gesagt ist KI das Was (ein Computer, der wie Menschen denkt und sich anpassen kann), während ML das Wie ist (die Algorithmen, die Muster in verschiedenen Bereichen erkennen und analysieren).

Beispielsweise planen Programmierer nicht jedes einzelne Szenario, dem ein selbstfahrendes Auto ausgesetzt sein könnte. Stattdessen ist das System darauf trainiert, spontan zu lernen und Entscheidungen zu treffen.

Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot wurde erstmals 1966 als Chatterbot (später Chatbot genannt) entwickelt und ist ein vorausschauendes, konversationsorientiertes KI- Computerprogramm , das einen menschenähnlichen Dialog simulieren soll.

ChatGPT ist vielleicht das bekannteste und aktuellste Beispiel für einen KI-Chatbot, aber Bard von Google und Bing von Microsoft sind auf der Suche nach Marktanteilen.

Was ist ein großes Sprachmodell?

Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine weitere Form der prädiktiven Konversations-KI, die durch Dateneingabe-/-ausgabesätze trainiert wird. Sie sind Prädiktoren, was bedeutet, dass alle in das LLM eingegebenen Daten vom Programm als korrekt erachtet werden. Die Datenmenge, die in diese Vorhersageprogramme eingespeist wird, kann bis zu Billionen von Datenpunkten (auch als Parameter bezeichnet) erreichen.

Ich habe zum Beispiel das LLM-Modell Bard von Google verwendet und Folgendes eingegeben: „Heute habe ich zum Frühstück gegessen …“ und es antwortete mit „einer Schüssel Haferflocken“, „zwei Rühreiern“ und „einem Bagel mit Frischkäse“. Dies geschah, weil Bard zuvor erfahren hatte, dass diese Gerichte normalerweise zur Frühstückszeit gegessen werden.

Ein großes Problem bei LLMs besteht darin, dass die in sie aufgenommenen Daten unwissentlich verzerrt oder ungenau sein können. Dies hat dazu geführt, dass einige Antworten falsch, mehrdeutig und sogar beleidigend waren.

Derzeit scheint das Ziel beim Aufbau von LLMs nicht so sehr darin zu bestehen, sie mit mehr Datenpunkten größer zu machen, sondern viel kleiner und stärker auf ein bestimmtes Unternehmen ausgerichtet zu sein.

Dies ist kostengünstiger, schneller und genauer, da die einnehmbaren Daten authentifiziert werden können, bevor sie in das Programm eingegeben werden.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man, dass ein Computer lernt, gesprochene Wörter genauso zu verstehen und zu verarbeiten, wie es Menschen können. Es nutzt die Regeln und Grundlagen der Sprache und kombiniert sie mit einer großen Menge eingegebener Daten, um mit der Verarbeitung einer natürlichen Sprache zu beginnen.

Nach diesem Prinzip verfügen wir über sprachgesteuerte GPS-Systeme, Text-to-Speech-Optionen, Kundendienst-Chatbots und mehr. All diese Dinge zielen darauf ab, Geschäftsprozesse zu beschleunigen, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und es den Kunden zu ermöglichen, schneller genaue Ergebnisse zu erhalten.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning (DL) ist eine Teilmenge von ML, die sich mit größeren Problemen befasst.

Diese Programme sind in der Lage, mehrere Berechnungen gleichzeitig auszuführen, was schnellere Ergebnisse ermöglicht. Viele DL-Programme können, wie ML-Systeme, neue Algorithmen ohne die Hilfe oder Anleitung von Menschen erstellen. Die Programme erweitern ihr Wissensspektrum und helfen uns auf neue und innovative Weise in den Bereichen Gesundheitswesen, soziale Medien, Finanzen, Cybersicherheit und viele weitere Bereiche.

Im Kern handelt es sich um MLg, allerdings für größere und kompliziertere Probleme. Beim Lernen kann es riesige Mengen an Informationen speichern, um weiter zu lernen und sich auf eine Weise weiterzuentwickeln, die für den Menschen hilfreich ist.

Die Geschichte der KI

Wann begann die KI?

Der Ursprung der KI liegt in den 1950er Jahren mit Alan Turing, dem Vater der modernen Computer. Im Jahr 1950 veröffentlichte Turing einen Aufsatz mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“, der sich auf die Idee konzentrierte: Wenn Menschen gespeicherte Informationen nutzen, um neue Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen, was hält eine Maschine dann davon ab, dasselbe zu tun?

Leider waren Computer damals teuer und langsam. Und anstatt Befehle zu speichern, führten sie sie nur aus und hinderten sie so daran, zu lernen und zu analysieren, wie Turing es sich vorgestellt hatte. Mit der Zeit wuchsen jedoch die Leistungsfähigkeit und der Speicher von Computern, während gleichzeitig Größe und Preis schrumpften.

Ende 2022 veröffentlichte OpenAI ein bahnbrechendes Produkt: ChatGPT , einen KI-Chatbot, der auf NLP spezialisiert ist. Vier Tage nach dem Start überstiegen sie die Marke von einer Million Nutzern, und einen Monat später hatte ChatGPT Schätzungen zufolge etwa 265 Millionen Unique User.

Als Vergleich: TikTok brauchte neun Monate, um monatlich 100 Millionen aktive Nutzer zu erreichen, und Instagram brauchte fast zweieinhalb Jahre, um diesen Punkt zu erreichen.

Unternehmen auf der ganzen Welt kämpften darum, der wachsenden Nachfrage nach KI gerecht zu werden. Bald kündigten große Unternehmen aller Branchen den Einsatz von KI zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse an.

Beispielsweise gab Microsoft kurz nach dem Aufstieg von ChatGPT bekannt , dass sie eine Partnerschaft mit OpenAI eingegangen seien und sich bereit erklärt hätten, 10 Milliarden Dollar in die Forschung und Entwicklung von KI zu investieren. Andere große Unternehmen folgten diesem Beispiel, und nicht alle von ihnen waren große Technologieunternehmen wie Microsoft; einige waren überhaupt nicht in der Technologie tätig.

KI in der Technologiebranche

Unternehmen sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten, sich einen Vorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern zu verschaffen. KI ist ein leistungsstarkes Tool, das Unternehmen dabei helfen kann.

KI kann dazu beitragen, die Effizienz und Größe von Unternehmen zu steigern, indem sie es Unternehmen ermöglicht, menschliche und künstliche Gehirne zu kombinieren, um Leistung und Wert zu maximieren. Es kann auch an die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden und ist eine sehr kostengünstige Möglichkeit, ein Geschäftsmodell zu rationalisieren.

Wie nutzen Unternehmen KI?

Im April 2023 befragte EY über 250 Führungskräfte im Technologiesektor.

G2 ist auch nicht weit dahinter.

Vor ein paar Monaten veröffentlichte G2 unsere eigene Version eines künstlichen Chatbots namens Monty . Ganz einfach: Mit Monty können Softwareforscher fragen, an welchen Diensten sie interessiert sind. Monty liefert dann in Sekundenschnelle eine Liste mit Vorschlägen.

Hier ist ein Beispiel für eine Suche, die jemand durchführen könnte:

Ziemlich cool, oder?

Hier glättet KI den Geschäftsprozess von G2. Laut Tim Handorf, einem der Mitbegründer von G2, hilft die Implementierung von KI in die Geschäftsprozesse von G2 dabei, „ Benutzer zu den idealen Softwarelösungen für ihre individuellen Geschäftsanforderungen zu führen“.

Alles in allem ist KI die Zukunft des Geschäfts. Es ist die Verbindung zwischen Mensch und Maschine, die es einem Unternehmen ermöglicht, auf noch nie dagewesene Weise zu skalieren, zu wachsen und erfolgreich zu sein.

Richard Baldwin, Wirtschaftswissenschaftler und Professor am Geneva Graduate Institute in der Schweiz, sagt: „KI wird Ihnen den Job nicht nehmen. Es ist jemand, der KI nutzt, der das schafft.“

Durch den effektiven Einsatz von KI werden wir als Gesellschaft einen Produktivitäts- und Leistungsschub erleben, der alles in allem eine neue Generation hervorbringen wird, die auf dem Rücken harter Arbeit gepaart mit optimierten Prozessen aufbaut, die nur durch KI möglich sind

KI ist nichts; es ist alles

KI hat ein breites Potenzial. Von einem personalisierten Bildungssystem, dessen Schwierigkeitsgrad zunimmt, wenn der Schüler für die nächste Stufe bereit ist, bis hin zu einem KI-System , das Waldo schneller findet, als es ein Mensch könnte, sind die Möglichkeiten endlos.

Durch die Anwendung von ML in unserer Gesellschaft werden wir unabhängig von der Branche positivere Wachstumsergebnisse bei der Nutzung von Technologie erzielen. Heutzutage reicht es nicht aus, nur KI zu nutzen – man muss sie annehmen.

Genau wie wir hört künstliche Intelligenz nie auf zu lernen. Erfahren Sie mehr darüber, wie diese Bots Reinforcement Learning nutzen, um ihre Fähigkeiten zu verfeinern.