Ingenieure für künstliche Intelligenz: Mythen vs. Realitäten
Veröffentlicht: 2018-05-08Künstliche Intelligenz hat in den Bereichen, in denen sie Relevanz gefunden hat, ein schnelles Wachstum erlebt. Von intelligenten Kühlschränken bis hin zu selbstfahrenden Autos – alles ist das Ergebnis ausgeklügelter Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Wer ist dafür verantwortlich? Die Ingenieure der künstlichen Intelligenz.
Man nimmt an, dass künstliche Intelligenz dasselbe ist wie maschinelles Lernen, aber in Wirklichkeit ist letzteres eine Teilmenge des ersteren. KI ist ein weites Feld mit vielfältigen Anwendungen, aber auch eine der herausforderndsten Domänen, in denen man arbeiten kann. Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, Menschen in fast jeder Hinsicht nachzuahmen – was viel schwieriger ist, als es klingt. Maschinen sind von Natur aus dumme Geräte und erfordern eine Menge Daten, Rechenleistung und Lernaufwand. 
Die erfolgreichsten KI-Profis teilen oft gemeinsame Eigenschaften und die Liebe zu Maschinen, die es ihnen ermöglichen, in ihrer Karriere aufzublühen. Die Arbeit mit KI erfordert einen äußerst analytischen und logischen Denkprozess und die Fähigkeit, die schwierigsten Probleme am kostengünstigsten und effizientesten zu lösen. Von Ingenieuren für künstliche Intelligenz wird erwartet, dass sie eine klare Voraussicht in Bezug auf die technologischen Innovationen haben, die sich in hochmoderne Programme umsetzen lassen, die es Unternehmen ermöglichen, wettbewerbsfähig zu bleiben.
Künstliche Intelligenz: übernehmen oder besser übernommen
Darüber hinaus müssen KI-Spezialisten auch über die technischen Fähigkeiten verfügen, die zum Entwerfen, Entwickeln, Warten, Überwachen und Reparieren ihrer Systeme und Programme erforderlich sind. Schließlich müssen die KI-Experten in der Lage sein, hochtechnische Informationen so zu übersetzen, dass sie auch für Personen ohne technischen Hintergrund verständlich sind. Sie müssen mit dem Rest der Organisation zusammenarbeiten, um die aufschlussreichsten Ergebnisse zu erzielen.
Okay, jetzt, da wir uns in Bezug auf die Jobrollen eines KI-Ingenieurs auf derselben Seite befinden, schauen wir uns einige wichtige Fähigkeiten an, die jeder KI-Experte besitzen muss.
Grundlagen der Informatik und Mathematik bilden das Rückgrat der meisten KI-Programme. Einstiegspositionen erfordern mindestens einen Bachelor-Abschluss, während Positionen, die Aufsichts-, Führungs- oder Verwaltungsfunktionen beinhalten, häufig einen Master- oder Doktortitel erfordern.
Jeder angehende KI-Ingenieur sollte mit Folgendem vertraut sein:
- Verschiedene Niveaus der Mathematik, einschließlich Wahrscheinlichkeit, Statistik, Algebra und Analysis.
- Bayes'sche Vernetzung oder grafische Modellierung, einschließlich neuronaler Netze.
- Physik, Technik und Robotik.
- Informatik, Programmiersprachen und Coding.
- Theorie der Kognitionswissenschaft.
Der Bereich der künstlichen Intelligenz ist kontinuierlich gewachsen und hat verschiedene neue Technologien hervorgebracht, an denen diese KI-Entwickler/Ingenieure konsequent arbeiten. Mal sehen, was sie sind:
Inhaltsverzeichnis
Verarbeitung natürlicher Sprache und Textanalyse
NLP verwendet und unterstützt die Textanalyse. NLP hilft dabei, jeden Satz, der in einer natürlichen Sprache gesagt wird, in Bezug auf Struktur, Stimmung, Absicht und Bedeutung durch statistische Methoden zu verstehen. NLP findet umfangreiche Anwendung in der Betrugserkennung und -sicherheit, einer breiten Palette automatisierter Assistenten (z. B. Siri) und Anwendungen zum Mining unstrukturierter Daten.
Ein Leitfaden für Anfänger zum Verständnis natürlicher Sprache
Virtuelle Agenten
Von einfachen Chatbots bis hin zu fortschrittlichen Systemen, die nahtlos mit Menschen interagieren können, all dies wurde durch Ingenieure für KI und künstliche Intelligenz ermöglicht. Die Nutzung dieser Chatbots und virtuellen Agenten nimmt zu, da Unternehmen die Bedeutung von Chatbots für Kundenservice und -support erkennen.
KI-optimierte Hardware
Die Hardware muss mit dem Wachstum von KI und verwandten Technologien viel anpassungsfähiger werden. Und was bedeutet das?
Grafikprozessoren (GPU) und Geräte, die speziell für die effiziente Ausführung von KI-orientierten Rechenaufgaben konzipiert und entwickelt wurden. Sie haben einen massiven Einfluss auf Deep-Learning-Anwendungen. Einige Anbieter, die solche GPUs entwickeln, sind Cray, Google, IBM, Intel und Nvidia.
Biometrie
Biometrie befasst sich mit der Identifizierung, Messung und Analyse physikalischer Aspekte des menschlichen Körpers. Es ermöglicht viel natürlichere Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen, indem es sich um Interaktionen im Zusammenhang mit Berühren, Sehen, Sprechen und Erkennen von Körpersprache kümmert.
Deep-Learning-Plattformen
Deep-Learning-Plattformen bringen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf eine ganz neue Ebene, indem sie mit fortschrittlichen neuronalen Netzen mit verschiedenen Abstraktionsschichten arbeiten. Diese Technologie ahmt das menschliche Gehirn nach, indem sie Daten verarbeitet und Muster erstellt, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
5 bahnbrechende Anwendungen des maschinellen Lernens
Lassen Sie uns nun einige Mythen und Missverständnisse durchgehen – wir sind sicher, dass auch Sie einige davon im Kopf haben. Lasst uns sie zusammen vernichten!
Mythos Nr. 1: KI denkt genauso wie ein Mensch – sie kann alle Probleme lösen, die Menschen lösen können.
Es gibt noch keine allgemeine Intelligenz in der KI, und vielleicht brauchen wir sie auch nicht. Wenn überhaupt, konzentriert sich die KI heute eher darauf, einem Lemur beizubringen, wie er an Nahrung kommt, und nicht darauf, einen Schimpansen es selbst herausfinden zu lassen. Die meisten KI-Funktionen werden für einen bestimmten Zweck entwickelt, wie z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Bilderkennung, Suchmaschinen, Spiele, Vorhersagen oder bestimmte Funktionen in selbstfahrenden Autos. Dies bringt oft einen höheren Geschäftswert als allgemeine Intelligenz. Ein Spezialist wird immer einem Generalisten vorgezogen.
Mythos Nr. 2: KI ist dasselbe wie Machine Learning oder Deep Learning.
KI wird oft fälschlicherweise für ML, Deep Learning oder sogar Cognitive Processing interpretiert. Die Wahrheit ist jedoch, dass ML ein Teil der KI ist, bei dem das regelmäßige Einspeisen von Daten die Maschine trainiert. Wie wir bereits erwähnt haben, ist KI breiter als das und bildet die Obermenge der von uns erwähnten Technologien.
5 Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache für Unternehmen im Jahr 2018
Mythos Nr. 3: Ingenieure für künstliche Intelligenz entwickeln das System nur einmal, dann lernt es von selbst dazu.
Wenn nur! Selbst maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, ist nach wie vor äußerst schwierig zu implementieren. Natürlich gibt es einfachere und schwierigere Herausforderungen, aber im Allgemeinen ist es eine Aufgabe für sich, diese Algorithmen an Ihre Geschäftsanforderungen anzupassen. Oft sind die Algorithmen einfach zu verstehen, aber die Herausforderung besteht darin, den richtigen Algorithmus für das Problem auszuwählen und die Daten dem Algorithmus auf die richtige Weise zu präsentieren. Dies erfordert ein umfassendes Verständnis des Problems sowie ein gründliches Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen der Algorithmen und Modelle. Erschwerend kommt hinzu, dass Maschinen das richtige Maß an Training benötigen, um künstlich intelligent zu werden.
Dieses Training benötigt genaue Daten in möglichst reiner Form. Darüber hinaus sind die zum Trainieren verwendeten Daten außerordentlich dynamisch und veralten, wenn sie nicht zum richtigen Zeitpunkt verwendet werden. Daher müssen Ingenieure für künstliche Intelligenz auch Iterationen nach Iterationen auf ihrem System durchführen, um sicherzustellen, dass es mit solch dynamischen Daten nahtlos funktioniert.
Mythos Nr. 4: KI-Algorithmen können auf magische Weise intelligente Systeme erschaffen. Die Qualität der eingespeisten Daten spielt für die KI keine Rolle.
KI ist alles andere als „Laden und loslegen“. KI wird Ihnen nicht viel helfen, wenn Sie über extrem breite oder unverarbeitete Daten verfügen. Solche Daten sind für jedes System unverdaulich und führen oft zu fehlerhaften Ergebnissen. Anstatt alles und jedes aufzunehmen, muss ein KI-Ingenieur die Daten sorgfältig kuratieren und sicherstellen, dass sie von höchstmöglicher Qualität sind. Ein Algorithmus ist nichts anderes als ein Programm, und ein Programm benötigt Daten, um damit arbeiten zu können. Je besser die Daten, desto besser die Ergebnisse.
Mythos Nr. 5: KI ist ein extrem neues Feld.
John McCarthy prägte den Begriff „künstliche Intelligenz“ bereits 1956 und definierte den Bereich dann mehr als fünf Jahrzehnte lang. Obwohl das Konzept KI also nicht so neu ist, ist es heute in der Welt viel weiter verbreitet.
Der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und Big Data!
Ah! Das sind also Mythen rund um Ingenieure der künstlichen Intelligenz. Lassen Sie uns wissen, wenn Sie weitere solche Mythen gehört haben, und wir helfen Ihnen auch dabei, diese aufzudecken! Wir werden mit anderen Mythbusters zurück sein.
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