Lass uns noch einmal über KI sprechen
Präambel
Erinnerst du dich noch an das Mensch-Maschine-Duell zwischen dem Top-Go-Spieler Lee Sedol und AlphaGo vor 6 Jahren in Seoul, Südkorea? Das Ergebnis dieses Kampfes war, dass AlphaGo, ein von Google DeepMind entwickeltes Computer-Go-Programm, Lee Sedol 4:1 besiegte. Diese Konfrontation zwischen Mensch und Maschine ließ die Öffentlichkeit zum ersten Mal die Macht der künstlichen Intelligenz (KI) spüren und machte KI nicht mehr nur zu einem ruckartigen und unverständlichen Fachbegriff, der in der Hightech-Branche diskutiert wird, sondern zu einem heißen Thema, das normale Menschen in ihrem täglichen Leben erwähnen werden und das unsere Wahrnehmung verändern wird.
„Starke KI“ und „Schwache KI“
Als Spitzentechnologie kombiniert KI Informatik, Statistik, Neurologie und Sozialwissenschaften. Die ideale KI, die sogenannte „Starke KI, vollständige KI, allgemeine KI“, kann menschenähnlich sein und über die Fähigkeit verfügen, in natürlicher Sprache zu planen, zu lernen und zu kommunizieren, und die Fähigkeit, das oben Genannte zu integrieren und gesetzte Ziele zu erreichen. Eine starke KI kann wie ein Mensch unterscheiden, erkennen, analysieren und Entscheidungen treffen. Daher befürchten viele Menschen, dass die KI eines Tages den Menschen ersetzen wird, der die KI erfunden hat.
Seit 1956, dem ersten Jahr der KI, hat sich KI fast 70 Jahre lang weiterentwickelt. Obwohl wir offensichtliche Durchbrüche im Bereich Deep Learning erzielt haben, befindet sich die künstliche Intelligenz, die Menschen derzeit erreichen können, immer noch im Stadium der „schwachen KI (Narrow AI, Applied AI)“. Künstliche Intelligenz kann in dieser Phase nur Probleme in bestimmten Bereichen lösen. Die bekannten AlphaGo, Siri und FaceID gehören zu „Weak AI“.
Die Quelle der Intelligenz in der künstlichen Intelligenz?
Maschinelles Lernen ist ein hochgradig multidisziplinäres Gebiet, das Mathematik, Informatik, Statistik und andere Disziplinen umfasst.
Im Mittelpunkt des maschinellen Lernens steht seine Fähigkeit zur Generalisierung und Synthese. Einfach ausgedrückt, ist maschinelles Lernen die Verwendung von Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren und daraus zu lernen und dann eigene Entscheidungen und Vorhersagen über Ereignisse in der realen Welt zu treffen.
Der größte Durchbruch in der Geschichte der KI?
Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, unterscheidet sich jedoch vom maschinellen Lernen.
Deep Learning ist die Verwendung von Deep Neural Network (DNN), um das Modell komplexer zu machen, sodass das Modell ein tieferes Verständnis der Daten hat. Der Zweck von Deep Learning besteht darin, Maschinen in die Lage zu versetzen, kognitive Fähigkeiten wie Menschen zu entwickeln, d. h. über Lern- und Analysefähigkeiten, sodass sie verschiedene Daten wie Text, Bilder und Töne erkennen können.
Deep Learning ist in den Bereichen Computer Vision (CV), automatische Spracherkennung (ASR), Natural Language Processing (NLP) und anderen Bereichen weit verbreitet.
Haben Sie von Convolutional Neural Networks (CNNs) gehört? Dies ist der repräsentative Algorithmus für Deep Learning. CNNs werden häufig in der Bildklassifizierung, Gesichtserkennung, Objekterkennung und anderen Bereichen eingesetzt. Wenn Sie beispielsweise CNNs zur Klassifizierung von Röntgen- und MRT-Bildern verwenden, können Sie genauere Ergebnisse erzielen als das menschliche Auge.
Laut dem globalen Deep-Learning-Marktforschungsbericht von Market Research Future wird der Deep-Learning-Markt bis 2023 voraussichtlich 17,4 Milliarden US-Dollar erreichen.
Anwendungsbereiche von KI
Was sind die Anwendungsbereiche von KI, die eng mit unserem Leben zusammenhängen? Schauen wir uns den KI-Bericht von Deloitte an.
Quelle: Deloitte Report zur künstlichen Intelligenz
Laut Deloittes Bericht „Es gibt drei Hauptanwendungsbereiche künstlicher Intelligenz: kognitive Automatisierung, kognitives Engagement und kognitive Erkenntnisse.
Der Bereich der kognitiven Automatisierung umfasst hauptsächlich maschinelles Lernen, robotergestützte Prozessautomatisierung usw. In diesem Bereich können Roboter Aufgaben erledigen, die nur von Fachkräften ausgeführt werden können.
Kognitives Engagement bezieht sich auf kognitive Technologien, die engere Verbindungen zu Menschen herstellen, wie z. B. die Aufnahme von Patienten, die Empfehlung von Produkten usw.
Der letzte Bereich ist kognitive Einsicht. In diesem Bereich kann die KI nicht nur verstehen, was passiert ist, sondern auch analysieren, was passiert, und vorhersagen, was in Zukunft passieren wird. KI mit kognitiven Erkenntnissen kann Kundenprobleme proaktiv lösen.
Laut einer Studie der Stanford University mit dem Titel „Künstliche Intelligenz und Leben im Jahr 2030“ prognostizieren Experten, dass KI in den folgenden acht Bereichen eine wichtige Rolle spielen wird: Transport, Serviceroboter, Gesundheitswesen, Bildung, Gemeinden mit geringen Ressourcen, öffentliche Sicherheit, Beschäftigung sowie Arbeits- und Unterhaltungsindustrie.“
KI-Avatare
KI-Avatare beziehen sich auf virtuelle Menschen, die die Grenzen der Physik durchbrechen und mithilfe von KI-Technologien wie Computergrafik, Deep Learning und Sprachsynthese anthropomorphe Dienste anbieten.
KI-Avatare werden entsprechend ihrer Funktionen in KI-Menschen vom Servicetyp und KI-Avatare vom Identitätstyp eingeteilt. KI-Avatare vom Typ Service legen den Schwerpunkt auf Funktionalität und können in allen Bereichen des Lebens eingesetzt werden, z. B. bei KI-Anwälten, KI-Apothekern, KI-Verkäufern, KI-Polizeibeamten und KI-Reportern. Sie unterstützen echte Menschen bei ihrer Arbeit und befreien so die Belegschaft.
KI-Avatare vom Typ Identität werden hauptsächlich in der Kultur- und Unterhaltungsbranche verwendet, darunter der bekannte Luo Tian Yi, der auf der Bühne der Spring Festival Gala auftrat, AYAYI, der in Xiao Hong Shu debütierte, und A-SOUL, der zu ByteDance kam. Sie sind alle so beliebt wie echte Idole.
Derzeit ist der Markt für KI-Avatare noch ein früher Markt. Laut dem „Digital Virtual Human Depth Industry Report“ wird Chinas Markt für KI-KI-Avatare bis 2030 270 Milliarden Yuan erreichen. Unter diesen liegt die Marktgröße von KI-Avataren vom Typ Identität bei etwa 175 Milliarden Yuan, und die Marktgröße von KI-Avataren vom Typ Service wird 95 Milliarden Yuan übersteigen.
DeepBrain AI ist ein KI-Unternehmen, das sich auf KI-Avatar-Technologie und -Anwendung vom Servicetyp konzentriert, mit denen AI-Avatare auf Sendeebene erstellt werden können. Die einzigartige Deep Emotion-Technologie von DeepBrain AI verleiht den AI-Avataren lebendige Ausdrücke wie echte Menschen und macht die virtuelle Umgebung so lebendig wie die physische Welt.
Die von DeepBrain AI produzierten KI-Avatare ähneln zu 97% echten Menschen, sowohl im Aussehen als auch in der Stimme. Durch die Echtzeit-Synthesetechnologie können KI-Avatare auch Dialoge mit Benutzern in Echtzeit führen.
DeepBrain AI hat Chinas ersten KI-AI WANG GUAN für CCTV produziert, Time Xiao Ni -AI-Avatar der berühmten Moderatorin, Frau Xu Chunni für Beijing TV, Koreas erste KI-Ansagerin, AI Kim Chu-ha für MBN. KI-Wertpapieranalysten für Samsung Securities, AI Son Heung-min für AIA Korea und Koreas erste KI-Bankmitarbeiter in der mobilen App für die Hana Bank.
Die Zukunft der KI-Avatare — Inklusive KI-Avatare
DeepBrain AI beschäftigt sich intensiv mit KI-Avatar-Technologie und -Anwendungen. Das Unternehmen verfügt über eine selbst entwickelte Bild- und Sprachsynthesetechnologie und hat weltweit mehr als 90 Patente angemeldet.
Die von DeepBrain AI produzierten KI-Avatare werden in verschiedenen Bereichen wie Banken, Versicherungsunternehmen, Wertpapierfirmen, Fernsehsendern, Schulen, Tourismus, medizinischer Versorgung, E-Commerce usw. häufig eingesetzt, um den Service in allen Lebensbereichen zu verbessern.
Angesichts des kontinuierlichen Fortschritts der KI-Technologie und der technologischen Durchbrüche werden bald nicht nur Unternehmen, sondern jeder über seine eigenen KI-Avatare verfügen, um die Symbiose zwischen virtueller und physischer Welt zu verwirklichen. Dies ist genau die Vision und Richtung, nach der wir jeden Tag streben.
