10 Beispiele für künstliche Intelligenz, die Sie im täglichen Leben anwenden

Erschienen am 12.01.2018 um 10:03 Uhr

10 Beispiele für künstliche Intelligenz, die Sie im täglichen Leben anwenden

10 Beispiele für künstliche Intelligenz, die Sie im täglichen Leben anwenden
Künstliche Intelligenz (KI) mag wie Science-Fiction erscheinen, aber Sie werden überrascht sein, dass Sie es bereits benutzen. KI hat einen großen Einfluss auf Ihr Leben, ob Sie sich dessen bewusst sind oder nicht, und ihr Einfluss wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich zunehmen. Hier sind 10 Beispiele für künstliche Intelligenz, die Sie bereits jeden Tag verwenden.

Virtuelle persönliche Assistenten
Siri, Google Now und Cortana sind intelligente digitale persönliche Assistenten auf verschiedenen Plattformen (iOS, Android und Windows Mobile). Kurz gesagt, sie helfen dabei, nützliche Informationen zu finden, wenn Sie mit Ihrer Stimme danach fragen. Sie können sagen: "Wo ist das nächste chinesische Restaurant?", "Was ist heute auf meinem Programm?", "Erinnere mich daran, Jerry um acht Uhr anzurufen", und der Assistent antwortet, indem er Informationen findet, Informationen von deinem Telefon weiterleitet oder Senden von Befehlen an andere Apps.
KI ist in diesen Apps wichtig, da sie Informationen über Ihre Anfragen sammeln und diese Informationen verwenden, um Ihre Sprache besser zu erkennen und Ihnen Ergebnisse zu liefern, die auf Ihre Präferenzen zugeschnitten sind. Microsoft sagt, dass Cortana "ständig über seinen Benutzer lernt" und dass es schließlich die Fähigkeit entwickeln wird, die Bedürfnisse der Benutzer vorauszusehen. Virtuelle persönliche Assistenten verarbeiten eine große Menge an Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um sich über Benutzer zu informieren und ihnen beim Organisieren und Verfolgen ihrer Informationen effektiver zu helfen.

Videospiele
Eine der KI-Instanzen, mit der die meisten Leute wahrscheinlich vertraut sind, ist die Videospiel-KI, die seit sehr langer Zeit verwendet wird - seit den allerersten Videospielen. Aber die Komplexität und Effektivität dieser KI hat in den letzten Jahrzehnten exponentiell zugenommen, was zu Videospielcharakteren führte, die Ihr Verhalten lernen, auf Stimuli reagieren und auf unvorhersehbare Weise reagieren. 2014 Mittelerde: Schatten von Mordor ist besonders bemerkenswert für die individuellen Persönlichkeiten jeder Nicht-Spieler-Charakter, ihre Erinnerungen an die vergangene Interaktion und ihre variablen Ziele.

Ego-Shooter wie Far Cry und Call of Duty nutzen auch KI mit Feinden, die ihre Umgebung analysieren können, um Objekte oder Aktionen zu finden, die für ihr Überleben nützlich sein könnten. Sie werden in Deckung gehen, Geräusche untersuchen, flankierende Manöver benutzen und mit anderen KIs kommunizieren, um ihre Siegchancen zu erhöhen. Soweit es AI betrifft, sind Videospiele etwas simpel, aber wegen des großen Marktes der Industrie wird jedes Jahr viel Mühe und Geld investiert, um diese Art von KI zu perfektionieren.
Intelligente Autos
Sie haben wahrscheinlich noch nicht gesehen, dass jemand die Zeitung liest, während Sie zur Arbeit fahren, aber selbstfahrende Autos kommen der Realität immer näher; Googles selbstfahrendes Auto-Projekt und Teslas "Autopilot" -Feature sind zwei Beispiele, die kürzlich in den Nachrichten waren. Anfang des Jahres berichtete die Washington Post über einen von Google entwickelten Algorithmus, mit dem selbstfahrende Autos lernen könnten, auf die gleiche Weise wie Menschen zu fahren: durch Erfahrung.
Die KI, die in diesem Artikel ausführlich beschrieben wird, hat gelernt, einfache Videospiele zu spielen, und Google wird die gleiche Intelligenz testen, bevor es auf die Straße geht. Die Idee ist, dass das Auto schließlich in der Lage sein wird, die Straße vor ihm zu "sehen" und Entscheidungen auf der Grundlage dessen zu treffen, was es sieht, und dabei hilft, dabei zu lernen. Während Teslas Autopilot-Funktion nicht ganz so fortschrittlich ist, wird sie bereits auf der Straße verwendet, was darauf hinweist, dass diese Technologien auf ihrem Weg sind.

Kaufvorhersage
Große Einzelhändler wie Target und Amazon machen eine Menge Geld, wenn sie Ihre Bedürfnisse antizipieren können. Das vorausschauende Versandprojekt von Amazon hofft, Ihnen Artikel zu senden, bevor Sie sie brauchen, und die Notwendigkeit einer Last-Minute-Reise in den Online-Shop vollständig umgeht. Während diese Technologie noch nicht vorhanden ist, verwenden stationäre Händler die gleichen Ideen mit Gutscheinen; Wenn Sie in den Laden gehen, erhalten Sie oft eine Anzahl von Gutscheinen, die von einem Predictive-Analytics-Algorithmus ausgewählt wurden.

Dies kann auf eine Vielzahl von Arten verwendet werden, egal ob Sie Coupons senden, Rabatte anbieten, Werbung ausrichten oder Lagerhäuser in der Nähe Ihres Hauses mit Produkten auffüllen, die Sie wahrscheinlich kaufen werden. Wie Sie sich vorstellen können, ist dies ein eher kontroverser Einsatz von KI und macht viele Leute wegen möglicher Datenschutzverletzungen durch den Einsatz von Predictive Analytics nervös.

Entdeckung eines Betruges
Haben Sie schon einmal eine E-Mail oder einen Brief erhalten, in dem Sie gefragt wurden, ob Sie einen bestimmten Kauf auf Ihrer Kreditkarte getätigt haben? Viele Banken senden diese Art von Mitteilungen, wenn sie der Meinung sind, dass Betrug auf Ihrem Konto stattgefunden haben könnte, und möchten sicherstellen, dass Sie den Kauf genehmigen, bevor Sie Geld an ein anderes Unternehmen senden. Künstliche Intelligenz ist oft die Technologie, um diese Art von Betrug zu überwachen.
In vielen Fällen erhalten Computer eine sehr große Stichprobe von betrügerischen und nicht betrügerischen Käufen und werden gebeten, zu lernen, nach Anzeichen zu suchen, dass eine Transaktion in die eine oder andere Kategorie fällt. Nach ausreichendem Training wird das System in der Lage sein, eine betrügerische Transaktion basierend auf den Zeichen und Indikationen zu erkennen, die es durch die Trainingsübung erfahren hat.

Online-Kundensupport
Viele Websites bieten Kunden jetzt die Möglichkeit, mit einem Kundenbetreuer zu sprechen, während sie surfen - aber nicht jede Seite hat tatsächlich eine aktive Person am anderen Ende der Leitung. In vielen Fällen sprechen Sie mit einer rudimentären KI. Viele dieser Chat-Support-Bots sind kaum mehr als automatisierte Responder, aber einige von ihnen sind tatsächlich in der Lage, Wissen von der Website zu extrahieren und es Kunden zu präsentieren, wenn sie danach fragen.

Interessanterweise müssen diese Chat-Bots die natürliche Sprache verstehen, was ein ziemlich schwieriges Unterfangen ist; Die Art und Weise, in der Kunden reden und die Art und Weise, wie Computer sprechen, ist sehr unterschiedlich, und es ist nicht einfach, eine Maschine zu lehren, die zwischen den beiden übersetzen soll. Aber mit schnellen Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden diese Bots immer besser.

Nachrichten Generation
Wussten Sie, dass Programme für künstliche Intelligenz Nachrichten schreiben können? Laut Wired, der AP, Fox und Yahoo! Alle verwenden künstliche Intelligenz, um einfache Geschichten wie finanzielle Zusammenfassungen, Sportberichte und Fantasy-Sportberichte zu schreiben. AI schreibt keine tiefgründigen investigativen Artikel, aber es hat kein Problem mit sehr einfachen Artikeln, die nicht viel Synthese erfordern. Automated Insights, das Unternehmen hinter der Wordsmith-Software, sagt, dass E-Commerce, Finanzdienstleistungen, Immobilien und andere "datengetriebene" Branchen bereits von der App profitieren.
Natürlich benötigt Wordsmith noch eine Menge Hilfe von einem wirklichen Autor, um Setup zu bekommen und ihm den Matrix-Artikel zu geben, in den die Daten eingefügt werden. Das Konzept wurde jedoch bewiesen, und es ist wahrscheinlich, dass wir mehr und mehr Berichte sehen werden, die auf diese Weise generiert werden. Über datengetriebene Bereiche hinaus zu gehen, wird große technologische Fortschritte erfordern, aber die Grundlagen sind gelegt, und es scheint nur eine Frage der Zeit zu sein, bis vollautomatische Reporter Realität werden.

Sicherheitsüberwachung
Eine einzelne Person, die eine Anzahl von Videokameras überwacht, ist kein sehr sicheres System; Menschen werden schnell gelangweilt, und die Überwachung mehrerer Monitore kann selbst unter den besten Umständen schwierig sein. Deshalb sind Trainingscomputer zur Überwachung dieser Kameras sehr sinnvoll. Mit überwachten Trainingsübungen können Sicherheitsalgorithmen Eingaben von Überwachungskameras aufnehmen und feststellen, ob eine Gefahr besteht - wenn sie ein Warnsignal "sieht", werden sie die Sicherheitsbeamten alarmieren.

Natürlich ist die Anzahl der Dinge, die diese Computer erreichen können, derzeit ziemlich begrenzt - Wired spricht davon, dass Farbflecken zu sehen sind, die auf einen Eindringling oder jemanden hinweisen, der sich auf einem Schulhof herumtreibt. Das Identifizieren von Aktionen, die einen Dieb in einem Laden implizieren könnten, liegt wahrscheinlich jenseits der derzeitigen technologischen Grenzen, aber seien Sie nicht überrascht, wenn diese Art von Technologie in naher Zukunft auf den Markt kommt.

Musik- und Filmempfehlungsdienste
Während sie im Vergleich zu anderen KI-Systemen ziemlich einfach sind, erfüllen Apps wie Spotify, Pandora und Netflix eine nützliche Aufgabe: Sie empfehlen Musik und Filme basierend auf den Interessen, die Sie in der Vergangenheit geäußert haben. Indem Sie die von Ihnen getroffenen Entscheidungen überwachen und in einen Lernalgorithmus einfügen, machen diese Apps Empfehlungen, an denen Sie wahrscheinlich interessiert sind.
Ein Großteil dieser Funktionalität hängt von vom Menschen zugewiesenen Faktoren ab. Zum Beispiel könnte ein Lied "treibender Bass", "dynamische Vocals" und "Gitarrenriffs" als Merkmale aufgelistet haben; Wenn Sie das Lied mögen, werden Sie wahrscheinlich andere Lieder mögen, die dieselben Eigenschaften haben. Dies ist die Grundlage vieler Empfehlungsdienste; Und obwohl es nicht futuristisch fortgeschritten ist, hilft es ziemlich gut dabei, neue Musik und Filme zu entdecken.

Intelligente Heimgeräte
Viele Smart Home-Geräte bieten jetzt die Möglichkeit, Ihre Verhaltensmuster zu lernen und Ihnen dabei zu helfen, Geld zu sparen, indem Sie die Einstellungen Ihres Thermostats oder anderer Geräte anpassen, um den Komfort zu erhöhen und Energie zu sparen. Zum Beispiel ist es sehr praktisch, wenn Sie den Ofen einschalten, wenn Sie die Arbeit verlassen, anstatt zu warten, um nach Hause zu kommen. Ein Thermostat, der weiß, wann Sie zu Hause sind und die Temperatur entsprechend anpassen, kann Ihnen helfen, Geld zu sparen, indem Sie das Haus nicht heizen, wenn Sie draußen sind.

Beleuchtung ist ein weiterer Ort, an dem du grundlegende künstliche Intelligenz sehen kannst; Durch das Setzen von Standardeinstellungen und Voreinstellungen können sich die Lichter um Ihr Haus (innen und außen) je nachdem, wo Sie sind und was Sie tun, anpassen; Dimmer zum Fernsehen, heller zum Kochen und zum Beispiel zum Essen irgendwo in der Mitte. Der Einsatz von KI in Smart Homes ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.
AI: Tägliche Bereitstellung von Millionen
Ihr Smartphone, Ihr Auto, Ihre Bank und Ihr Haus nutzen täglich künstliche Intelligenz; Manchmal ist es offensichtlich, was es tut, wie wenn Sie Siri bitten, Sie zur nächsten Tankstelle zu bringen. Manchmal ist es weniger offensichtlich, etwa wenn Sie einen ungewöhnlichen Kauf auf Ihrer Kreditkarte tätigen und keinen Betrugshinweis von Ihrer Bank erhalten. AI ist überall und macht jeden Tag einen großen Unterschied in unserem Leben.

 

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