KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Lösungen zu finden, die Menschen mit vertretbarem Aufwand nicht hätten finden können. Microsofts „AI for Earth“ beweist das eindrucksvoll.
Hat der Wetterfrosch bald ausgedient? Forscher haben ein Frühwarnsystem entwickelt, das Wettervorhersagen deutlich präziser machen kann.
Microsoft hat angekündigt, in den kommenden fünf Jahren 40 Millionen US-Dollar in die Erforschung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen zu investieren.
Bislang haben sich Augmented-Reality-Brillen wie die Hololens von Microsoft vor allem im Job-Umfeld durchgesetzt.
Mit einem völlig anderen Ansatz will Google die Wettervorhersage revolutionieren. Ein neuronales Netzwerk lernt, wie Wetter funktioniert und berechnet die weitere Entwicklung in Echtzeit.
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
Intel will Rechner mit einem völlig neuen Ansatz um ein Vielfaches leistungsfähiger machen. Das Konzept „Neuromorphic Computing“ entwickelt sich rasant.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Als Software-Lösung würden Schulen im Rahmen des Digitalpakts "Gratisverträge" mit Microsoft für Windows 10 und Office 365 angeboten, beklagt das FIfF.
Der KI-Hype ist ungebrochen. Auch in der Kunst finden lernende Algorithmen zunehmend Anwendung. Kulturschaffende müssen aber noch nicht um ihre Jobs bangen.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Die Wälder in Deutschland leiden unter dem Klimawandel, nicht erst seit dem Dürresommer 2018.
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
Microsoft hat in Japan eine Vier-Tage-Woche getestet. Dabei ist allein die Produktivität um 40 Prozent angestiegen. Zudem konnte der Softwareriese Einsparungen beim Stromverbrauch verbuchen.
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.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
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