Was ist künstliche Intelligenz (KI)? Eine einfache Erkl?rung für Anf?nger

Künstliche Intelligenz, allgemein bekannt als AI, bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, wie Menschen zu denken und zu handeln. Im Kern geht es in AI darum, Computern auf Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, z. B. Lernen, Probleml?sung, Wahrnehmung und das Verst?ndnis der natürlichen Sprache.

Stellen Sie sich KI für Anf?nger als einen Weg vor, Maschinen intelligenter und autonomer zu machen. Anstatt ausdrücklich programmiert zu werden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, kann ein KI -System aus Daten lernen, sich an neue Informationen anpassen und seine Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Diese F?higkeit zu lernen und sich anzupassen, unterscheidet KI von traditioneller Software.

Es gibt verschiedene Arten von KI, aber die Hauptkategorien sind:

1. Schmale oder schwache KI : Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie eine bestimmte Aufgabe ausführen, z. Sie arbeiten unter einem begrenzten Kontext und sind nicht in der Lage, allgemein zu argumentieren oder au?erhalb ihres vordefinierten Bereichs zu denken.
2. Allgemeine oder starke KI : Diese Art von KI h?tte die F?higkeit, Intelligenz in einer Vielzahl von Aufgaben auf einer Ebene zu verstehen, zu lernen und anzuwenden, die mit dem eines Menschen vergleichbar ist. W?hrend dies ein Ziel der KI -Forschung ist, existiert noch kein solches System.
3. Beaufsichtigte KI : KI -Systeme, die auf gekennzeichneten Daten geschult werden, wobei die gewünschte Ausgabe bekannt ist. Das System lernt mit gutem Beispiel voran und kann dann auf der Grundlage neuer Daten Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
4. Unbeaufsichtigte KI : Diese Systeme versuchen, Muster und Beziehungen in Daten ohne spezifische Anleitung oder gekennzeichnete Ausgaben zu finden. Sie werden zur Clusterbildung, Dimensionalit?tsreduzierung und anderen Aufgaben verwendet, bei denen die zugrunde liegenden Strukturen in Daten identifiziert werden müssen.

Im Wesentlichen zielt AI darauf ab, Maschinen zu erstellen, die intelligente Aufgaben ausführen k?nnen, aber das Feld ist umfangreich und umfasst viele verschiedene Ans?tze und Technologien.

Was sind einige reale Anwendungen von KI, von denen Anf?nger Bescheid wissen?

KI ist Teil vieler Aspekte des t?glichen Lebens geworden, und es gibt zahlreiche Anwendungen, von denen Anf?nger wissen sollten:

1. Virtuelle Assistenten : Ger?te wie Amazon's Alexa, Google Assistant und Apples Siri verwenden KI, um Sprachbefehle zu verstehen und zu reagieren. Sie k?nnen Aufgaben wie das Setzen von Erinnerungen, das Spielen von Musik oder das Beantworten von Fragen ausführen, wodurch das Leben für Benutzer bequemer wird.
2. Empfehlungssysteme : Online -Plattformen wie Netflix, Amazon und Spotify verwenden AI, um das Benutzerverhalten und die Einstellungen für das Benutzern zu analysieren, um Filme, Produkte oder Musik zu empfehlen. Dies verbessert die Benutzererfahrung durch Personalisierung von Inhalten und Vorschl?gen.
3. Gesundheitswesen : KI wird in der medizinischen Diagnose, der Erkennung von Arzneimitteln und der Patientenüberwachung eingesetzt. Beispielsweise k?nnen AI -Algorithmen medizinische Bilder analysieren, um Krankheiten wie Krebs genauer und schneller als menschliche ?rzte in einigen F?llen zu erkennen.
4. Autonome Fahrzeuge : Selbstfahrende Autos verwenden KI, um Daten von Sensoren und Kameras zu verarbeiten, um sicher nach Stra?en zu navigieren. Unternehmen wie Tesla und Waymo stehen an der Spitze der Entwicklung dieser Technologie.
5. Finanzdienstleistungen : KI wird bei Betrugserkennung, Kreditbewertung und algorithmischem Handel verwendet. Banken und Finanzinstitute verwenden KI, um Transaktionen zu analysieren und verd?chtige Aktivit?ten in Echtzeit zu kennzeichnen.
6. Smart Homes : AI erm?glicht es Ger?ten, aus Verhaltensweisen und Vorlieben der Insassen zu lernen und Einstellungen für Beleuchtung, Temperatur und Sicherheit anzupassen, um den Komfort und die Energieeffizienz zu optimieren.

Diese Beispiele veranschaulichen, wie KI bereits in den Alltag integriert ist und die Effizienz, Personalisierung und Entscheidungsfindung in verschiedenen Sektoren verbessert.

Wie unterscheidet sich KI von der herk?mmlichen Computerprogrammierung?

Der grundlegende Unterschied zwischen KI und traditioneller Computerprogrammierung liegt in der Art und Weise, wie sie mit Aufgaben umgehen und Entscheidungen treffen:

1. Explizit und implizite Anweisungen :

   • Traditionelle Programmierung : In der traditionellen Programmierung schreibt ein Programmierer explizite Anweisungen, die der Computer folgen, um zu folgen. Wenn Sie beispielsweise eine Liste von Zahlen sortieren m?chten, schreiben Sie dazu einen bestimmten Algorithmus.
   • AI : Im Gegensatz dazu erhalten KI -Systeme Daten und ein Ziel, aber nicht die spezifischen Schritte, um dieses Ziel zu erreichen. Sie lernen aus den Daten, um den besten Weg zu ermitteln, um die Aufgabe zu erfüllen. Beispielsweise k?nnte ein maschinelles Lernmodell lernen, Zahlen zu sortieren, indem Beispiele von sortierten Listen angezeigt und dann das Muster herausgefunden werden.

2. Lernen und Anpassung :

   • Traditionelle Programmierung : Traditionelle Programme passen oder lernen nicht aus neuen Daten an oder lernen Sie nicht. Sobald der Code geschrieben wurde, bleibt der Code statisch, es sei denn, ein Programmierer aktualisiert ihn.
   • AI : AI -Systeme k?nnen ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, indem sie aus neuen Daten lernen. Diese Anpassungsf?higkeit macht KI für Aufgaben besonders nützlich, bei denen sich die Umgebung oder Daten h?ufig ?ndert.

3. Umgang mit Komplexit?t :

   • Traditionelle Programmierung : Traditionelle Programme k?nnen mit komplexen, dynamischen oder mehrdeutigen Aufgaben zu k?mpfen. Sie erfordern detaillierte, Schritt-für-Schritt-Anweisungen, die für komplexe Probleme schwierig sein k?nnen, für komplexe Probleme zu schreiben.
   • AI : AI zeichnet sich aus Komplexit?t und Ambiguit?t aus. Es kann Muster identifizieren und Entscheidungen in Situationen treffen, in denen die traditionelle Programmierung m?glicherweise scheitern, z. B. Gesichter in Bildern oder das Verst?ndnis der natürlichen Sprache.

4. Entscheidungsfindung :

   • Traditionelle Programmierung : Entscheidungen in traditionellen Programmen basieren auf vordefinierten Regeln und Logik. Wenn eine Situation entsteht, die nicht durch diese Regeln erfasst wird, kann das Programm m?glicherweise fehlschlagen.
   • KI : KI -Systeme k?nnen Entscheidungen auf der Grundlage erlernter Muster und Wahrscheinlichkeiten treffen. Sie k?nnen Situationen umgehen, die durch das Verst?ndnis der Daten nicht explizit programmiert wurden.

Zusammenfassend l?sst sich sagen, dass die traditionelle Programmierung auf expliziten Anweisungen und statischen Code beruht, nutzt AI Daten und Lernalgorithmen, um sich anzupassen und Entscheidungen zu treffen, was es für komplexe und dynamische Aufgaben besser geeignet macht.

K?nnen Sie Anf?nger-freundliche Ressourcen empfehlen, um mehr über KI zu erfahren?

Für Anf?nger, die in die Welt der KI eintauchen m?chten, finden Sie hier einige empfohlene Ressourcen, die eine solide Grundlage bieten k?nnen:

1. Online -Kurse :

   • Coursera - "KI für alle" von Andrew NG : Dieser Kurs ist für nichttechnische Lernende konzipiert und bietet einen breiten überblick über KI, ihre Anwendungen und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft.
   • EDX - "Einführung in die künstliche Intelligenz (AI)" von IBM : Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der KI, einschlie?lich maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Verarbeitung natürlicher Sprache.

2. Bücher :

   • "Künstliche Intelligenz mit Python" von Prateek Joshi : Dieses Buch ist eine gro?artige Einführung in KI -Konzepte und wie man sie mit Python implementiert.
   • "Life 3.0: Human im Zeitalter der künstlichen Intelligenz" von Max Tegmark : Dieses Buch bietet eine breitere Perspektive auf KI und diskutiert seine potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft und die Zukunft.

3. Websites und Blogs :

   • In Richtung Data Science : Diese mittlere Ver?ffentlichung bietet eine Fülle von Artikeln zu KI und maschinellem Lernen, von denen viele für Anf?nger geeignet sind.
   • KI for Good : Eine Plattform, die zeigt, wie KI verwendet wird, um globale Herausforderungen zu l?sen, und den Kontext der realen Welt für KI-Anwendungen bereitstellt.

4. YouTube -Kan?le :

   • 3Blue1Brown (Grant Sanderson) : Dieser Kanal ist bekannt für seine animierten Erkl?rungen für komplexe Themen und verfügt über eine Serie über neuronale Netze, die sowohl lehrreich als auch ansprechend ist.
   • Siraj Raval : bietet eine Vielzahl von Tutorials für KI und maschinelles Lernen an, die h?ufig an Anf?nger gerichtet sind.

5. Podcasts :

   • Lex Fridman Podcast : Denptimalen Interviews mit KI-Forschern und -Praktikern enth?lt und Einblicke in die neuesten Entwicklungen und zukünftigen Richtungen von KI gibt.
   • Der AI -Podcast von NVIDIA : deckt eine breite Palette von KI -Themen ab, von technischen Details bis hin zu Industrieanwendungen, wodurch sie für Anf?nger zug?nglich sind.

Diese Ressourcen sollten einen umfassenden Ausgangspunkt für alle bieten, die mehr über die KI erfahren m?chten, die sowohl die technischen als auch die gesellschaftlichen Aspekte dieses aufregenden Bereichs abdecken.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist künstliche Intelligenz (KI)? Eine einfache Erkl?rung für Anf?nger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!