KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbessert schon jetzt in zahlreichen Bereichen der Medizin die Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
Ein technologischer Sprung soll Maschinen fit für Krankenhäuser, Bäckereien und den Handel machen.
Mehr Projekte, eine höhere Erfolgsquote und schnellerer Mehrwert - das Internet of Things (IoT) gewinnt in deutschen Unternehmen an Bedeutung und Reife.
Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Menschen Blutproben entnehmen kann. Studien zufolge ist er darin sogar besser als das menschliche Fachpersonal.
Die Autoindustrie setzt bei der Elektromobilität heute voll auf Lithium-Ionen-Technik. Doch die hat gravierende Nachteile. Forscher haben Alternativen im Blick.
Im Computer entworfene „Xenobots“ bestehen aus Froschzellen, können sich bewegen und selbst reparieren – und bald vielleicht noch viel mehr, wie Videos zeigen.
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Die EU-Kommission lässt geplante Milliardenhilfen mehrerer Mitgliedsstaaten für den Aufbau einer europäischen Batteriezellen-Fertigung zu.
Reden halten, ohne anwesend zu sein, internationale Konferenzen besuchen, ohne fliegen zu müssen – dafür entwickeln Forscher Roboter und Hologramme, die einen vertreten sollen.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Die Anfänge der künstlichen Intelligenz gehen auf die 1950er Jahre zurück. Aber erst seit wenigen Jahren erlebt das Thema einen wahren Boom.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
Mit dem neuen „Transition Design Guide“ gibt das Wuppertal Institut einen Leitfaden für die Gestaltung und Entwicklung in Unternehmen, Städten und Quartieren, sowie Forschung und Lehre heraus.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
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