Cloud & KI treiben die Zukunft intelligenter Lösungen

Moderne technologische Innovationen haben die Grenzen der Kernautomatisierung überschritten. Derzeit wird mit breiter Antizipation erwartet, dass solche Systeme native Intelligenz besitzen, die es ihnen erlaubt, zu lernen, ihre Funktionalitäten anzupassen und eigene Entscheidungen zu treffen. Beispiele für solche intelligenten Systeme sind sprachaktivierte Assistenten, fortschrittliche Kameras, die anormales Verhalten erkennen können, und medizinische Programme, die alternative Behandlungen vorschlagen können.

Die Kern-Bausteine solcher Systeme umfassen zwei transformative Kerntechnologien: Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud Computing. KI unterstützt die Lern- und Evolutionskapazität des Systems, ähnlich den Entwicklungsprozessen im menschlichen Geist, während Cloud Computing die zugrundeliegende Infrastruktur für die globale Bereitstellung und den Betrieb solcher Systeme bereitstellt. Zusammen untermauern die Technologien die Realisierung komplexerer, kontextsensitiver und individualisierter Erfahrungen für Unternehmen sowie operativer Effizienzen.

Merkmale eines kognitiven Computingsystems

Das komplexe System führt Aufgaben aus, die über die bloße Erfüllung vorbestimmter Protokolle hinausgehen. Es sammelt Informationen, analysiert, zieht Schlussfolgerungen, nutzt Logik und verbessert kontinuierlich seine Methoden. Teile des Systems können in folgende Kategorien gruppiert werden:

1. Datenerfassung

Diese Phase beinhaltet das Sammeln verschiedener Informationsformen, wie verbale Anweisungen, elektronische Nachrichten, User Content und Sensorausgaben. Das Cloud-Computing-System, verwurzelt im gegebenen Framework, liefert die Infrastruktur für Speicherung und Wartung riesiger Informationsmengen, gesammelt aus einer Vielzahl von Quellen.

2. Daten verstehen

Nach dem Sammeln der Informationen bewegt sich das System in die Verarbeitungsphase, wherein die Informationen durch eine Reihe von Operationen wie Bereinigung, Strukturierung und Analyse gehen. Zum Beispiel, wenn der User den Befehl gibt: „Spiele das Musikstück“, muss das System dies als die Anfrage des Users nach einem Musikstück, das gespielt werden soll, entschlüsseln.

3. Implikationen der Erkenntnisse

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verbessert die Erkennung von Mustern in historischen Informationen, zum Beispiel individuelle musikalische Vorlieben oder die Standardintervalle zwischen Usern, die ihre Thermostate neu konfigurieren. Dieser Boost erlaubt den Entscheidungsprozessen im System, langfristig besser informiert und von besserer Qualität zu sein.

4. Entscheidungsfindungsprozess

Das System handelt gemäß vorbestimmten logischen Regeln oder gelernten Verhaltensmustern, um zu entscheiden, was es als Nächstes tun wird. Es hat die Fähigkeit, einen Film zu empfehlen, eine Nachbestellung aufzugeben oder eine Person zu informieren.

5. Erfüllung der User-Erwartungen

Schließlich hat das System die Fähigkeit, eine Response zu produzieren, die durch Voice, Text oder durch Ausführung einer Custom Action geliefert werden kann. Üblicherweise ist die Response personalisiert basierend auf den Informationen, die das System über den User gelernt hat.

Warum Cloud Computing wichtig ist

Ohne Cloud Computing würden intelligente Systeme nicht gut im Scale funktionieren. Hier ist der Grund, warum die Cloud so wichtig ist:

Flexibilität: Cloud-Infrastruktur bietet die Fähigkeit für das System, basierend auf sich ändernden Demand-Levels zu skalieren. Wenn mehrere User gleichzeitig auf das System zugreifen, macht die Cloud-Infrastruktur Ressourcen on-demand verfügbar.

Geschwindigkeit: Rechenzentren in der Cloud sind über ein riesiges geografisches Gebiet verteilt und haben erhöhte operative Fähigkeiten, was instantane und konsistente Responsiveness ermöglicht.

Speicher: Cloud-Plattformen speichern riesige Datenmengen, was für das Training von KI-Systemen notwendig ist. Cloud-Services werden in mehreren Locations weltweit gehostet und können über eine Vielzahl von Geräten zugegriffen werden.

Wartung: Die Aufgaben des Developers beinhalten nicht Server-Updating und Wartung, da dies die Verantwortlichkeiten des Cloud Service Providers sind.

Wie KI Intelligenz antreibt

Künstliche Intelligenz verbessert die Fähigkeiten von Systemen durch die Hinzufügung von Reasoning, Learning und Optimization Capabilities, was zu erhöhter operativer Effektivität führt. Einige der häufigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz umfassen:

Experience Learning impliziert, dass KI-Algorithmen kontinuierlich verbessern, während sie wachsende Datenmengen über einen Zeitraum absorbieren.

Sprache verstehen: NLP ermöglicht die Fähigkeit von Systemen, Eingaben in Form menschlicher Sprache zu verstehen und darauf zu antworten.

Visuelle und Auditive Erkennung: KI kann menschliche Gesichter, Objekte und auditive Signale erkennen.

Predictive Analysis hat die Fähigkeit, viele mögliche Outcomes vorherzusagen; zum Beispiel kann es die Wahrscheinlichkeit einer verzögerten Lieferung bewerten oder das Produkt bestimmen, das einen Kunden als Nächstes am meisten interessieren wird.

Generative KI gibt Maschinen die Fähigkeit, schriftliche Inhalte zu generieren, Programmiersprachen zu erstellen sowie musikalische und visuelle Kunstformen.

Siehe auch: Ein Chatbot ohne Personalisierung hat keinen Zweck. Hier ist der Grund!

Voice-Activated Assistant Technology: Ein analytisches Framework

Betrachten wir als Beispiel ein bestimmtes intelligentes System, nämlich einen Voice Assistant, eingebettet in mehrere Smart Speaker Systeme.

Jemand fragt: „Wie sind die vorherrschenden Wetterbedingungen in Seattle?“

Das Gerät nimmt akustische Wellen auf und sendet sie an einen externen Server. Cloud Computing Infrastruktur transkribiert dann verbale Austausche in schriftliche Form. Versteht die Bedeutung der Aussage. Liefert die korrekten meteorologischen Informationen.

Gibt ein Audio-Output: „Das Wetter in Seattle ist derzeit klarer Himmel mit einer Temperatur von 72 Grad Fahrenheit.“

Abbildung 1: High-Level Voice Assistance System Architektur

Das Diagramm bietet einen allgemeinen Überblick über die Gesamtinfrastruktur eines Cloud-intelligenten Voice Assistant Systems und wie eine einfache Voice Query – „Hey Alexa, wie ist das Wetter in Seattle?“ – in eine natürliche und verständliche Response durch den Einsatz von Cloud und KI-Technologien transformiert werden kann.

Auf der User-Seite erscheint das Voice Interface als Startpunkt der User Session. Der User spricht einen natürlichen Sprach-Voice-Command in einen Smart Speaker oder idealerweise ein Display. Im Smart Device existiert ein Mikrofon sowie ein Prozessor, und daher kann es auf Sound lauschen und in einem Listening State für ein vorherbestimmtes Wake Word verbleiben, in diesem Fall der Name „Alexa“. Beim Hören des Wake Words beginnt das Device, den User Command aufzuzeichnen und übermittelt die Sound Datei über einen sicheren Pfad an die Cloud Server zur Verarbeitung.

Die echte Intelligenz passiert im Cloud-Processing Abschnitt, illustriert auf der rechten Seite des Diagramms. Automatic Speech Recognition (ASR), in der ersten Pipeline-Stage in der Cloud, transformiert den rohen Audio Stream in Text. Es ist wesentlich komplizierter, als es erscheint; es muss auf verschiedene Akzente lauschen, Background Noise eliminieren und die Subtilität der Stimme in Echtzeit hören. ASR Modelle werden auf massiven Sets von Aufnahmen vieler verschiedener Stimmen trainiert, um die gesprochenen Wörter so präzise wie möglich zu erfassen und in Textform zu übersetzen: „Wie ist das Wetter in Seattle?“

Anschließend progressiert das System in die Natural Language Understanding (NLU) Phase, in der die Intent des Users entschlüsselt wird. Die Stimme des Users in Text zu konvertieren reicht nicht; der Assistant muss auch die Intent der Query und die erwähnten Informationen oder Entitäten verstehen, d. h. die Stadt „Seattle“. KI-Modelle, trainiert in Natural Language Processing, sind engagiert darin, die Intent des Users zu verstehen, nach dem Wetter in „Seattle“ als gewünschter Stadt zu fragen. Der Assistant muss auch die Vagheit der Wörter, Synonyme und den Kontext für den Request berücksichtigen, damit dieser korrekt interpretiert wird.

Nachdem das System ein volles Verständnis der Query gewonnen hat, bewegt es sich in die Knowledge and Reasoning Phase. Jetzt wählt der Assistant die Art und Weise, wie er korrekte Wetterinformationen zugreifen wird, am natürlichsten indem er einen autoritativen externen Service fragt, d. h. eine Wetterdatenbank oder API. Das System wendet gelernte Algorithmen oder etabliertes Verhalten bei der Verarbeitung empfangener Informationen an; zum Beispiel kann es schließen, dass es derzeit Tag in Seattle ist und eine Response basierend auf dieser Inferenz konstruieren. Wenn der User die Query fragt: „Wie ist das Wetter?“, kann das System Geolokationsinformationen oder vergangene Präferenzen, die in ihm gespeichert sind, nutzen, um „Seattle“ als den wahrscheinlichsten Standort zu inferieren.

Nachdem die erforderlichen Informationen gesammelt wurden, bewegt sich der Assistant in die Natural Language Generation (NLG) Stage, in der Information in strukturierter Form in grammatikalisch korrekten, lesbaren Text in einer für Menschen akzeptablen Form übersetzt wird. Die rohe Information, zum Beispiel {temperature: 72°F, condition: sunny} wird umgeschrieben in: „Das Seattle Wetter ist 72 Grad und sonnig.“ Das System kann die korrekte Phraseologie nutzen, grammatikalischen Anforderungen folgen und nette Variation im Satz bei jeder Wiederholung hinzufügen, um es so natürlich wie möglich zu machen. Bevor eine Response für den User released werden kann, nutzt das System auch Text-to-Speech (TTS) Technologie, um den resultierenden Text in Sound Form zu konvertieren. Dies involviert die Erstellung von audible Output, normalerweise mit einem gegebenen Voice Profil von freundlicher Konversation und guter Aussprache. Die Audio Datei wird danach über das Internet gestreamt, mit dem Ziel, dem User eine klare, natürlich klingende Response innerhalb von Sekunden nach der ursprünglichen Aussage zu liefern.

Die technologische Basis für diese Erfahrung liegt in Cloud-Technologien. Cloud unterstützt die Skalierbarkeit des Voice Assistants mit Nutzung, in dem Sinne, dass es Millionen simultaner Requests von überall auf der Welt managen kann. Es liefert die Computational Power, die erforderlich ist, um Deep Learning Algorithmen für Speech und Language zu laufen, externe Datenbanken zu queryen und in Echtzeit zu respondieren. Es bietet Security Features wie verschlüsselten Datentransport und Access Controls, sodass sensible Voice Information mit äußerster Vorsicht behandelt wird. Dieses intelligente System verbessert auch mit Erfahrung, weil es über Zeit lernt. Es kann aus vergangenen Interaktionen mit Usern lernen, um es persönlicher zu machen, User Preferences zu lernen und praktisch Empfehlungen zu machen, bevor der User danach fragt.

Fazit

Intelligente Cloud und KI Lösungen erlauben Enterprises, weit über Automation hinauszugehen. Intelligente Systeme lauschen, lernen und handeln, wodurch sie echten Wert in Healthcare, Finance, Manufacturing sowie im täglichen Leben schaffen.

Cloud hilft diesen Lösungen mit der Power, Flexibilität und Reichweite, die sie brauchen. Künstliche Intelligenz gibt die Intelligenz, die für Denken, Lernen und Optimization notwendig ist. Kombiniert bauen sie eine intelligentere, hochgradig vernetzte globale Umgebung – ein System nach dem anderen.