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 bekannte KI-Forscher Joe Redmon entwickelte eine viel genutzte Bildanalyse-KI.
Für Menschen, die den Mikrofonen in smarten Lautsprechern misstrauen, haben US-Forscher einen Störsender fürs Handgelenk entwickelt. Unproblematisch ist die Technik allerdings nicht.
Aktuelle Sprach-KIs verstehen kurze Texte erstaunlich gut. Doch eine neue Software führt sie aufs Glatteis, indem sie Sätze für uns unmerklich umschreibt.
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
Googles Künstliche Intelligenz könnte demnächst dabei helfen, frühzeitig Brustkrebs zu entdecken. Eine Studie zeigt erste gute Ergebnisse.
Eine Herausforderung der KI-Entwicklung ist, dass das Training neuronaler Netze viel Rechenleistung benötigt. Googles Antwort auf das Problem: Künstliche Iintelligenz.
Neue Google-KIs können Röntgenaufnahmen von Lungen auf Krankheiten analysieren. Sie erreichen bei ihren Diagnosen das Niveau von Radiologen.
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.
Die Gesundheitsbranche wird auch für große Tech-Unternehmen ein immer interessanterer Wirtschaftszweig. Auch Google will hier ganz vorne mitspielen.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
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