Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute eine der vielversprechendsten Wachstumstechnologien. Laut kürzlich veröffentlichten Daten des Beratungsunternehmens Gartner haben OrganisationenKI implementiert wuchs von 4 auf 14 % zwischen 2018 und 2019.

Tatsächlich nimmt das gleiche Beratungsunternehmen künstliche Intelligenz in seine Technologietrends für das Jahr 2020 auf. Insbesondere konzentrierte sich KI auf die Verbesserung der IT-Sicherheit.

KI ist eine Schlüsseltechnologie in Industrie 4.0 wegen all der Vorteile, die es Unternehmen bringt und alle, die einen digitalen Transformationsprozess starten wollen, müssten es in ihre Prozesse aufnehmen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Das Konzept der künstlichen Intelligenz gibt es schon lange. Tatsächlich, John McCarthy schuf 1950 den Begriff Künstliche Intelligenz und Alan Turing begann bereits im selben Jahr in einem Artikel mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“ über diese Realität zu sprechen.

Seitdem hat sich diese Disziplin der Informatik stark weiterentwickelt.

Für das Massachusetts Institute of Technology Professor Patrick H. Winston IA sind „einschränkungsfähige Algorithmen, die durch Darstellungen exponiert werden, die Schleifenmodelle unterstützen, die Denken, Wahrnehmung und Handeln verbinden. ”

Andere Autoren wie DataRobot-CEO Jeremy Achin , definieren künstliche Intelligenz als ein Computersystem, das für Maschinen verwendet wird, um Arbeiten auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern.

Für die Leiterin der technologischen Enzyklopädie von Tech Target, Margaret Rose Es ist ein System, das verschiedene menschliche Prozesse wie Lernen, logisches Denken und Selbstkorrektur simuliert.

Wie wir sehen können, beziehen sich die drei Definitionen von KI auf Maschinen oder Computersysteme, die denken. Sie senden Argumente aus, die menschliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben auszuführen, die nur Menschen erledigen können.

Andere Quellen gehen jedoch noch weiter und definieren KI als ein Computersystem, das zur Lösung komplexer Probleme verwendet wird die die Kapazität des menschlichen Gehirns übersteigen.

In diesem Sinne nutzt KI die Kraft von Maschinen, um komplexe Probleme zu lösen, die der menschliche Verstand nicht erreichen kann.

Der Präsident des Future Life Institute, Max Tegmark , schießt in diese Richtung und stellt fest, dass "da alles, was wir an unserer Zivilisation mögen, ein Produkt unserer Intelligenz ist, hat die Verstärkung unserer menschlichen Intelligenz mit künstlicher Intelligenz das Potenzial, der Zivilisation zu helfen, wie nie zuvor zu gedeihen".

Bezüglich dieses Problems Google Deep Mind und Oxford University Forschungen durchgeführt, deren Schlussfolgerungen darauf hindeuten, dass KI in der Lage ist, beschädigte und unleserliche altgriechische Texte zu entziffern. Während die Fehlerquote von Historikern und Epigraphen bei 57,3 % liegt, liegt die Fehlerquote des dafür verantwortlichen Algorithmus bei 30,1 %.

Diese Beispiele zeigen uns, wie KI über die menschliche Kapazität hinausgeht um komplexe Probleme zu lösen. Aber wie funktioniert KI?

Wie funktioniert KI?

KI arbeitet mit Algorithmen, die nach Programmierregeln und ihrer Teilmenge Machine Learning (ML) handeln und die verschiedenen ML-Techniken wie Deep Learning (DL).

Maschinelles Lernen (ML)

Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und einer der häufigsten, der für die Entwicklung von Techniken für die Algorithmen verantwortlich ist, die entwickelt wurden, um im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Es beinhaltet eine große Menge an Code und komplexen mathematischen Formeln um es Maschinen zu ermöglichen, die Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden.

Dieser Aspekt der KI ist einer der am weitesten entwickelten für kommerzielle oder geschäftliche Zwecke derzeit, da damit große Datenmengen schnell verarbeitet und für Menschen verständlich abgelegt werden.

Ein klares Beispiel dafür sind Daten von Produktionsanlagen wo die verbundenen Elemente einen konstanten Strom von Daten über Maschinenstatus, Produktion, Funktionalität, Temperatur usw. an einen zentralen Kern liefern.

Diese riesige Datenmenge Die aus dem Produktionsprozess abgeleiteten Daten müssen analysiert werden, um eine kontinuierliche Verbesserung und angemessene Entscheidungsfindung zu erreichen Das Volumen dieser Daten bedeutet jedoch, dass Menschen viel Zeit (Tage) für die Analyse und Rückverfolgbarkeit aufwenden müssen.

Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel , wodurch Daten analysiert werden können, während sie in den Produktionsprozess integriert werden und Identifizierung von Mustern oder Anomalien schneller und genauer in Betrieb. Auf diese Weise können Warnungen oder Warnungen zur Entscheidungsfindung ausgelöst werden.

Die ML ist jedoch eine relativ breite Kategorie. Die Entwicklung dieser Knoten für künstliche Intelligenz hat zu dem geführt, was heute als Deep Learning (DL) bekannt ist.

Deep Learning (DL)

Es ist eine noch spezifischere Version des Maschinellen Lernens (ML) das bezieht sich auf eine Reihe von Algorithmen (oder neuronalen Netzen), die für maschinelles Lernen entwickelt wurden und am nichtlinearen Denken teilnehmen

Bei dieser Technik werden die Algorithmen in künstliche neuronale Netze gruppiert die wie die im Gehirn vorhandenen menschlichen neuronalen Netze fungieren sollen. Es ist eine Technik, die es Ihnen ermöglicht, ohne einen bestimmten Code dafür tiefgreifend zu lernen.

Deep Learning ist grundlegend, um viel fortgeschrittenere Funktionen auszuführen ermöglicht die gleichzeitige Analyse einer Vielzahl von Faktoren.

Beispielsweise wird Deep Learning zur Kontextualisierung verwendet die Informationen, die von den Sensoren, die in autonomen Autos verwendet werden, empfangen werden: die Entfernung von Objekten, die Geschwindigkeit, mit der sie sich bewegen, Vorhersagen basierend auf der Bewegung, die sie machen, etc. Sie verwenden diese Informationen, um zu entscheiden wie und wann man unter anderem die Spur wechselt.

Wir befinden uns immer noch in einem Stadium, in dem sich die DL noch in einem sehr frühen Stadium der Entwicklung ihres vollen Potenzials befindet. Wir sehen, dass es im Geschäftsleben zunehmend verwendet wird durch Konvertieren von Daten in viel detailliertere und skalierbarere Sets.

KI im Geschäftsumfeld

KI wird bereits in vielen kommerziellen und Produktionsanwendungen eingesetzt, einschließlich Automatisierung, Sprachverarbeitung und Produktionsdatenanalyse.

Dies erlaubt dass Unternehmen im Allgemeinen optimieren sowohl ihre Fertigungsprozesse, Betriebsabläufe als auch die Verbesserung ihrer internen Effizienz.

KI arbeitet mit verschiedenen Computerprogrammierregeln, die es einer Maschine ermöglichen, sich wie ein Mensch zu verhalten und Probleme zu lösen.

Das Interesse von Unternehmen an der Implementierung von KI-Techniken in ihren Prozessen liegt in den damit verbundenen Vorteilen.

Vorteile der KI

Verschiedene Stimmen im Technologiesektor verteidigen die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI).

Produktmanager von Infinia ML, Andy Chan, bei einem TED-Gespräch mit über 40.000 Besuchen auf Youtube, schlüsselt die verschiedenen Vorteile von KI bei der Arbeit auf.

Kai-Fu Lee , Gründer des Risikokapitalfonds Sinovation Ventures und eine führende Persönlichkeit im Technologiebereich, beschreibt in einem TED-Talks-Video mit über 600.000 Wiedergaben ebenfalls die Hauptvorteile von KI.

Unter Berücksichtigung dieser beiden Experten wären dies die wichtigsten Vorteile der Anwendung von KI in einem Unternehmenssektor:

1. Automatisiert die Prozesse. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Robotern, sich wiederholende, routinemäßige und prozessoptimierende Aufgaben automatisch und ohne menschliches Eingreifen zu entwickeln.

2. Verbessern Sie kreative Aufgaben. KI befreit Menschen von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben und ermöglicht ihnen, mehr Zeit für kreative Funktionen zu verwenden.

3. Bietet Präzision. Die Anwendung von KI ist in der Lage, eine höhere Präzision als der Mensch bereitzustellen, beispielsweise können Maschinen in industriellen Umgebungen Entscheidungen treffen, die zuvor ohne KI manuell getroffen oder überwacht wurden.

4. Reduziert menschliches Versagen. KI reduziert Fehler, die durch menschliche Einschränkungen verursacht werden. In einigen Produktionslinien wird KI verwendet, um mithilfe von Infrarotsensoren kleine Risse oder Defekte in Teilen zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht erkennbar sind.

5. Reduziert den Zeitaufwand für die Datenanalyse. Es ermöglicht die Analyse und Nutzung der aus der Produktion gewonnenen Daten in Echtzeit.

6. Vorausschauende Wartung. Es ermöglicht die Durchführung einer Wartung der Industrieausrüstung basierend auf den Betriebszeiten und -bedingungen derselben, wodurch ihre Leistung und ihr Lebenszyklus erhöht werden können.

7. Verbesserung der Entscheidungsfindung sowohl auf Produktions- als auch auf Geschäftsebene. Indem mehr Informationen auf strukturierte Weise zur Verfügung stehen, können alle Verantwortlichen schneller und effizienter Entscheidungen treffen.

8. Steuerung und Optimierung von Produktionsprozessen und Produktionslinien Durch KI werden effizientere, fehlerfreie Prozesse erreicht und eine bessere Kontrolle über die Produktionslinien im Unternehmen erreicht.

9. Steigerung der Produktivität und Qualität in der Produktion. KI steigert nicht nur die Produktivität auf Maschinenebene, sie macht auch die Mitarbeiter produktiver und steigert die Qualität ihrer Arbeit. Durch mehr Informationen können sie ihre Arbeit gezielter sehen und bessere Entscheidungen treffen.

Risiken und Hindernisse von KI

Einige Stimmen glauben, dass Künstliche Intelligenz (KI) Risiken birgt. Vor allem, wenn das Potenzial von KI ausgelotet und nicht nur auf die Nachbildung menschlicher Aufgaben beschränkt wird. Autoren wie Stephen Hawking oder Bill Gates und verschiedene Forscher haben ihre Besorgnis über KI zum Ausdruck gebracht.

In Bezug auf Eintrittsbarrieren sind dies einige der häufigsten, die im Geschäftsumfeld auftreten können: 

• Datenverfügbarkeit. Daten werden oft unternehmensübergreifend isoliert präsentiert oder sind inkonsistent und von geringer Qualität, was eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen darstellt, die Wert aus KI in großem Maßstab generieren möchten. Um diese Hürde zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, von Anfang an eine klare Strategie zu entwickeln, damit KI-Daten auf organisierte und konsistente Weise extrahiert werden können.

• Mangel an qualifizierten Fachleuten. Ein weiteres Hindernis, das auf Unternehmensebene häufig für die Einführung von KI auftritt, ist der Mangel an Profilen mit Fähigkeiten und Erfahrung in dieser Art von Implementierungen. In diesen Fällen ist es entscheidend, Fachleute zu haben, die bereits an Projekten der gleichen Größenordnung gearbeitet haben.

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• Kosten und Implementierungszeit von KI-Projekten. Die Kosten der Implementierung, sowohl auf zeitlicher als auch auf wirtschaftlicher Ebene, sind ein sehr wichtiger Faktor bei der Entscheidung, diese Art von Projekt durchzuführen. Unternehmen, denen es an internen Fähigkeiten mangelt oder die mit KI-Systemen nicht vertraut sind, müssen das Outsourcing sowohl der Implementierung als auch der Wartung wertschätzen, um erfolgreiche Ergebnisse in ihrem Projekt zu erzielen.

Kurz gesagt, KI ist zu einer sehr wichtigen Ressource für Unternehmen geworden da es ihnen ermöglicht, viel wettbewerbsfähiger zu sein und größere Vorteile zu erzielen, insbesondere in Fertigungs- und Produktionsumgebungen.

Aus all diesen Gründen werden solche Berufsprofile in der Industrie zunehmend nachgefragt, sodass es unerlässlich ist, Expertengruppen auf dem Gebiet zu haben, um effiziente Strategien für die digitale Transformation zu entwickeln.