Wir sind bereits an den Begriff „künstliche Intelligenz“ gewöhnt, an das, was ein Smartphone oder ein Fernseher bietet
Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Fähigkeiten der Technologieerschöpft oder nur durch den einfachen Alltag eingeschränkt. Die Pandemie hat zu einem neuen Sprung in der Entwicklung von KI- und maschinellen Lernalgorithmen (ML) geführt, auch aufgrund dramatisch veränderter wirtschaftlicher Bedingungen und Gewohnheiten der Menschen. Der Medienkonsum ist sprunghaft angestiegen, wobei soziale Isolation hilfreich ist. All dies erfordert personalisiertere Interaktionen mit Kunden, Medien und Unterhaltung (M&E). Beispielsweise konnte Netflix mithilfe von KI-Algorithmen die Qualität des Streamings nicht nur aufrechterhalten, sondern auch deutlich verbessern: Die Plattform prognostiziert die zukünftigen Bedürfnisse der Zuschauer und platziert Ressourcen an strategisch wichtigen Serverstandorten. Durch die Vorpositionierung von Video-Assets näher an den Abonnenten können Benutzer selbst zu Spitzenzeiten hochwertige Videos streamen. Aber natürlich sind die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz viel umfassender und praktisch grenzenlos: von fortschrittlichen Quantencomputersystemen und medizinischer Diagnostik bis hin zu Unterhaltungselektronik und intelligenten persönlichen Assistenten. Im Zweifelsfall fragen Sie Alice oder Siri.
Experten gehen davon aus, dass 80 % der Technologien dies tunwird in den kommenden Jahren entwickelt und basiert auf KI-Algorithmen und ML. Die Zahl und Vielfalt der Anwendungen künstlicher Intelligenz nimmt weiter zu und Forscher und Wissenschaftler finden ständig neue Möglichkeiten, sie zu nutzen. Untersuchungen zufolge verfügen heute 77 % der Geräte, die wir im Leben nutzen, über eine integrierte künstliche Intelligenz.
KI verbreitet sich in rasantem Temposowohl auf Chipebene als auch auf Softwareebene. Außerdem sind beide Richtungen eng miteinander verbunden. Hersteller wie NVIDIA, Intel und Qualcomm verbessern aktiv die Hardware, wodurch KI-Systeme schneller und komplexer werden. Dies führt zu einer stärkeren Demokratisierung der KI. Immer mehr Softwareentwickler und IT-Mitarbeiter in Unternehmen können bei der Arbeit mit Daten auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz zurückgreifen. Dies wird bereits von vielen Cloud-Dienstleistern festgestellt: AWS, Azure, Google, Oracle und IBM. Sie betten ihre KI-Angebote für öffentliche und hybride Cloud-Bereitstellungen ein und erweitern sie. Letztendlich bedeutet dies eine größere Verfügbarkeit der Rechenleistung, Frameworks und Algorithmen, die erforderlich sind, um KI auf alles anzuwenden, vom intelligenten Lautsprecher über das mobile Gerät bis hin zur Vertriebs- und Planungssoftware für Unternehmen.
Wie KI mit Texten arbeitet und warum sie Senioren hilft
Generative Modelle basierend aufKonversations-KI ist in Zeiten einer Pandemie gefragter denn je. Der Grund ist einfach: Das Leben und Arbeiten aus der Ferne hat dazu geführt, dass Menschen bei der Nutzung digitaler Ressourcen nach Personalisierung fragen. Bis vor kurzem konnte nur eine Person eine solche Erfahrung machen. Jetzt wurde es durch Chatbots und Natural Language Processing (NLP)-Technologie ersetzt.
Jüngster Forschungs- und Marktbericht gezeigtdass der globale Markt für Conversational AI von 4,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 13,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen soll.
Mit der NLP-Technologie können Sie Menschen nachahmensprechen. Und auf dieser Basis arbeitende Chatbots gehören heute zu den beliebtesten Möglichkeiten der Personalisierung und Kostenoptimierung: Durch ihren Einsatz können viele Unternehmen ihre Kosten um bis zu 90 % senken. Der größte Wert der Konversations-KI besteht jedoch darin, dass sie eine personalisierte Kommunikation ermöglicht. Es kann so trainiert werden, dass es mehrsprachig ist oder den Benutzer sogar einfühlsam unterstützt. Intelligente Chatbots können beispielsweise älteren Menschen helfen, mit der Einsamkeit umzugehen. Osmar Zayane, ein Experte für künstliche Intelligenz an der University of Alberta, leitete beispielsweise ein Projekt, das darauf abzielte, einen Chatbot zu entwickeln, der dynamische Gespräche simulieren und älteren Erwachsenen, die Einsamkeit erleben, soziale Befriedigung bieten könnte.
Eines der effektivsten Sprachmodelle istTransformator. Google experimentiert aktiv mit dieser Methode zur Textgenerierung. Anfang des Jahres gab das Unternehmen bekannt, ein Modell mit 1,6 Billionen Parametern trainieren zu können. Im April 2021 wurde der Google-Rekord von der Forschungsgruppe des chinesischen Unternehmens Huawei gebrochen, die die Entwicklung des chinesischen Äquivalents von GPT-3 ankündigte: Das 750-GB-Modell namens PanGu-Alpha enthält bis zu 200 Milliarden Parameter - 25 Millionen mehr als GPT-3 und wurde mit 1,1 TB E-Books, Enzyklopädien, Nachrichten, sozialen Medien und Webseiten trainiert.
Die Methode "selten aktiviert" in usedseine Modelle Google und Huawei, vereint mehrere Modelle in einem globaleren und ermöglicht es Ihnen auch, ein Strobe-Netzwerk einzubauen, das entscheidet, welches Modell jeweils angesprochen wird.
Während des Experiments fragten die Forschertrainierte Modelle die Aufgabe, Wörter in Passagen vorherzusagen. Gleichzeitig fehlten etwa 15 % der Wörter im Text. Google bestreitet jedoch nicht, dass der Einsatz von KI zur Textgenerierung noch nicht vollständig an die reale Welt angepasst ist. Vor allem aufgrund des Vorhandenseins von Vorurteilen und verschiedenen Arten von Fremdenfeindlichkeit, die in der künstlichen Intelligenz stereotypes Denken verursachen. So kann das KI-Modell beispielsweise das Adjektiv „frech“ neben das Wort „Frau“ setzen oder den Patienten auffordern, sich umzubringen, wie es beim Experiment der französischen Firma Nabla der Fall war.
Das im letzten Jahr eingeführte Modell GPT-3 hat sich erfolgreich bewährtbewältigte, was bisher als ausschließlich menschliche Grundlage der Arbeit galt - sie schrieb einen Artikel für The Guardian, in dem sie erklärte, warum KI die Menschheit nicht bedroht, und lernte auch, Texte zu übersetzen, Fragen zu beantworten, Gedichte und Prosa zu schreiben.
Sber hat eine ähnliche Lehrmethodik angewendetSprachmodell für Ihren Assistenten. Das Modell wurde an russischer Literatur trainiert und sein Wissen durch einen Datensatz mit Dialogen ergänzt. Darüber hinaus verfügt Joys Assistent über einen integrierten Ranking-Mechanismus, der es ihm ermöglicht, die interessantesten Antworten auszuwählen. Darüber hinaus wählt Joy keine vorgefertigten Repliken aus, er baut Phrasen in Echtzeit. Daher sieht die Kommunikation mit ihm wie die Kommunikation mit einer Person aus.
Wo Algorithmen der künstlichen Intelligenz bereits aktiv eingesetzt werden
- Kino und Fernsehen;
- Personalisierung der Benutzererfahrung;
- sozialen Medien;
- Journalismus;
- Musik;
- Spiele;
- Sport;
- Medizin;
- Onlinesicherheit;
- Kampf gegen Deepfakes;
- Automatisierung und Personalisierung der Produktion;
- Erhebung und Verarbeitung von Informationen.
Wie KI Menschen bei der Erstellung von Inhalten unterstützt
KI-Algorithmen helfen Menschen bei der Entwicklung ihrerTalente, Kreativität. Was Maschinenmodellen immer wieder vorgeworfen wird, ist die mangelnde Fähigkeit, etwas zu erschaffen, was ein Mensch nicht kann. Aber sie ermöglichen es einem Menschen leicht, seinen Fantasiespielraum zu erweitern. Im Internetbereich denken Benutzer jetzt über das Bild nach, das sie den Menschen präsentieren, über den Inhalt. Um möglichst viele Abonnenten zu gewinnen, benötigen Sie ein qualitativ hochwertiges Produkt, das seinesgleichen sucht und gleichzeitig charakteristisch für den Autor ist. Bei PicsArt nutzen wir aktiv KI, damit Benutzer ohne Einschränkungen mit Bildern arbeiten können. Algorithmen helfen uns dabei, komplexe Änderungen vorzunehmen, z. B. den Hintergrund zu ändern, unnötige Objekte zu entfernen, die Qualität von Bildern zu verbessern und ihren Stil zu ändern. Dadurch können wir auch das gesamte Benutzererlebnis verbessern.
Alle von uns gesammelten Metadaten werden verwendetum die Benutzererfahrung direkt zu verbessern. Es ist ein tugendhafter Kreislauf: Anonymisierte, datenschutzkonforme Benutzerdaten helfen uns, unser Produkt zu verbessern, ein besseres Produkt erhöht die Nutzung und mehr Nutzung generiert mehr Daten, wodurch unsere KI noch intelligenter wird. Dieser Zyklus ist entscheidend für das massive Wachstum eines Unternehmens wie unseres.
Außerdem hilft KI den PicsArt-Benutzernum ihre Arbeit zu vereinfachen: Dazu implementiert der Dienst Systeme zum Durchsuchen von Inhalten nach Tags, zum Empfehlen von Aufklebern und zum Suchen nach ähnlichen Bildern, die Fotos nach den gängigsten Farben oder nach der Beschreibung der Handlung in den Bildern auswählen. Es gibt Models, die Fotos einfach nach Ähnlichkeit bewerten.
Wenn wir direkt über ungewöhnlich sprechenMethoden, mit Bildern zu arbeiten, sind dies jetzt natürlich eine beliebte Verarbeitung - ein Foto in einen Cartoon oder Anime verwandeln, Effekte und visuelle Lösungen wie Leinwand, Skizzeneffekt, Stilübertragung, Hochskalieren anwenden oder ein Bild entsprechend verbessern technische und künstlerische Kriterien. Das Ziel ist in jedem Fall das gleiche - Inhalte zu erstellen, die mehr Aufmerksamkeit auf sich ziehen.
Benutzer lieben es, dass sie es verwenden könnenbenutzerfreundliche Werkzeuge, um aus Ihren Fotos Gemälde zu erstellen, die wie die Arbeit großer Künstler aussehen Im Wesentlichen werden Sie ein digitaler Künstler. Aber dahinter steckt die Arbeit von Deep-Learning-Modellen.
Um zu erklären, wie solcheModell kann eine Analogie gezogen werden. Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie zwei Bilder erhalten: Ihr Foto und ein Gemälde eines Künstlers und dann aufgefordert, ein Foto zu zeichnen, jedoch mit Hilfe von Farben und Farben aus dem Bild. Wie würdest du es machen? Ich würde zum Beispiel versuchen, mit einem Bleistift zu skizzieren und es dann im Stil des Künstlers zu kolorieren, ohne jedoch die Skizze selbst zu vergessen.
Einer der PicsArt-Kunsteffekte - Leinwand - basierend aufKI-Algorithmen wählen ein berühmtes Gemälde oder eine Skulptur aus der Antike, dem Mittelalter oder der Renaissance für ein vom Benutzer hochgeladenes Foto aus. Mit der Gesichtserkennungstechnologie erzeugt der Kunsteffekt ein Doppelbild einer Person und eines Kunstwerks. Um den Canvas zu erstellen, wurden über 6.000 Neigungs- und Gesichtsexperimente durchgeführt, um die optimale Kombination von Elementen zu finden. Um das neuronale Netz zu trainieren, brauchte es einen Datensatz mit über 2.000 Kunstwerken.
Künstliche Intelligenz hilft undprofessionelle Fotografen, die Hunderte von Fotos bearbeiten müssen. Der IT-Riese Adobe verwendet in seinem Sensei-Produkt eine Engine für künstliche Intelligenz. Es ist in der Lage, Fotos zu analysieren und mit einer Datenbank mit Tausenden von professionell bearbeiteten Bildern zu vergleichen. Basierend auf dieser Analyse empfiehlt er intelligent die am besten geeigneten Bearbeitungen und Anpassungen für Ihre Aufnahme.
Luminar AI Photo Editor verwendet auch AI, dieist direkt am Namen zu erkennen. Zwar halten einige Benutzer den Ansatz des Editors für zu automatisiert, aber die Tools des Editors ermöglichen es den Entwicklern, Gesichter ohne schwierige und anspruchsvolle Operationen zu retuschieren, dem Foto Wetterbedingungen hinzuzufügen und Farben und Beleuchtung für sie anzupassen. Das Kompositions-KI-Modell richtet Bilder automatisch aus und schlägt das Zuschneiden basierend auf Kompositionsrichtlinien und dem Feedback von professionellen Fotografen vor.
Wie KI feststellt, ob ein Foto oder Video ein Deepfake ist
KI-Algorithmen haben Deepfakes hervorgebracht und jetzt sie selbstSie kämpfen. Dieser Bereich ist eine der Prioritäten in der Cybersicherheit. Die Verwendung der Gesichter oder Stimmen von Top-Managern ist eine neue Art von Betrug. Im Gegensatz zu ausgeklügelten Technologien wie Ransomware beruhen Deepfake-Angriffe jedoch auf Social Engineering: Sie beruhen auf Täuschung. Laut ZDnet beträgt der durchschnittliche Verlust pro Beschwerde bei solchen Angriffen 75.000 US-Dollar, der durchschnittliche Schaden durch Malware pro Beschwerde beträgt 4.400 US-Dollar. Deshalb bewerteten Forscher des Dawes Center for Future Crimes des University College London Deepfakes mit simuliertem menschlichem Audio und Video Bilder als die gefährlichste kriminelle Bedrohung im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz.
Die Geschichte spielt wirklich einen StreichKI-Entwickler. Manish Agrawala von Stanford half vor zwei Jahren bei der Entwicklung einer Lippensynchronisationstechnologie, die es Videoeditoren ermöglichte, die Worte der Sprecher nahezu nahtlos zu ändern. Das Tool konnte problemlos Wörter einfügen, die die Person noch nie gesagt hatte, selbst mitten im Satz, oder Wörter löschen, die die Person gesagt hatte. Für das bloße Auge und sogar für viele Computersysteme sah alles organisch aus.
Aber diese Technologie hat enorme Möglichkeiten geschaffenfür Betrüger, politische Erpressung und Kriminalität. In Russland beispielsweise haben Betrüger eine Deepfake-Kopie des Gründers von Flocktory und Dbrain Dmitry Matskevich erstellt. In einem knapp halbstündigen Video sprach deepfake-Matskevich über eine Plattform mit einem neuen Verdienstsystem. Natürlich gehörte die in diesem Video verlinkte Domain Cyberkriminellen.
Daher ein Jahr nach dem Ende der EntwicklungDie Lippensynchronisationstechnologien von Agrawal haben einen KI-Algorithmus eingeführt, der Deepfakes in Videos erkennen kann. Das Programm erkennt mehr als 80% der Fälschungen genau und erkennt kleinste Unstimmigkeiten zwischen den Geräuschen der Menschen und der Form ihres Mundes.
Aber laut Agrawal langfristigEs gibt keine technische Lösung, um Deepfakes zu finden und zu identifizieren. Auch die Technologien zu ihrer Erstellung stehen nicht still: Bei einer ausreichenden Anzahl von Gesichts- und Stimmproben kann der Ersteller eines Deepfake-Videos heute eine Person dazu bringen, alles zu „sagen“.
Das Tool von Agrawal arbeitet auf der Grundlage vonEin KI-Algorithmus, der nach Inkonsistenzen zwischen „Visemen“ oder Mundformen und „Phonemen“, phonetischen Klängen, sucht. Insbesondere schauten die Forscher auf den Mund einer Person, wenn sie die Laute "B", "M" oder "P" machte, weil es fast unmöglich ist, diese Laute zu machen, ohne die Lippen fest zu schließen.
KI-Algorithmen werden sich weiterhin aktiv weiterentwickeln,bietet Nutzern digitaler Dienste immer mehr Möglichkeiten: von der Gewährleistung der Sicherheit über die Verbesserung der Qualität der Medizin bis hin zu Kreativität und Sprachassistenten. Die Einführung von KI wird immer aktiver und der Markt wird sich entwickeln.
Letztes Jahr hat OpenAI den größten Sprung gemachtVerarbeitung natürlicher Sprache. Dieses Modell der künstlichen Intelligenz erforderte jedoch enorme Rechenressourcen. Microsoft plant, OpenAI bei der Zusammenarbeit zu unterstützen, um die Supercomputer des Unternehmens zu nutzen, um noch leistungsfähigere und zuverlässigere KI-Modelle zu erstellen. Höchstwahrscheinlich wird mehr Wert auf KI gelegt, was auch dazu beitragen wird, den Stromverbrauch dieser datenhungrigen Maschinen zu optimieren und zu reduzieren.
Google DeepMind, AI for Good von Microsoft,Facebook AI, Intel University Research & Collaboration Office (URC), NVIDIA AI und OpenAI sind nur einige der bekanntesten Unternehmen und Organisationen, die KI-Forschung betreiben. Sie werden den Menschen helfen, viele Probleme im Zusammenhang mit Gesundheit, Armut, Bildung, Umwelt und allem anderen, was unser Leben betrifft, zu lösen.
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