Interoperabilität und die Zukunft des Maschinellen Lernens

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Untergruppe, das Maschinelle Lernen (ML), sind das Herzstück der Innovation für Unternehmen im digitalen Wandel. Insbesondere ML muss jedoch in hohem Maße interoperabel sein, damit intelligente Technologien wirklich bahnbrechend und innovativ sein können.

Gäbe es keine Interoperabilität, könnte man darauf wetten, dass die KI-Entwicklung begrenzt und nur für Big Tech zugänglich wäre. Denn nur Tech-Giganten haben Zugang zu den notwendigen Ressourcen und vor allem zu den meisten Daten, die ein kontinuierliches und sinnvolles Lernen ermöglichen.

Google Algorithmen: Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Der Suchmaschinengigant Google hat sich schon immer darauf konzentriert, die Bedürfnisse seiner Nutzer:innen zu verstehen und darauf zu reagieren. In den letzten Jahren haben wir unzählige Änderungen am Google-Algorithmus erlebt, und es war immer etwas Wichtiges für die Industrie.

Doch während die meisten Änderungen an Googles Algorithmen nicht weltbewegend waren, könnte die aktuelle Entwicklung genau das sein. Die Einführung des neuesten Algorithmus der KI namens MUM ist etwas, das wir noch nie gesehen haben.

7 Ungewöhnliche Anwendungsgebiete für KI

Wenn wir über die wichtigsten Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen, denken wir an ihre Anwendung in vernetzten Autos, FinTech und im Gesundheitswesen. Während uns intelligente Algorithmen zuerst in Form von Amazon-Produktempfehlungen und persönlichen Assistenten wie Siri begegnet sind, hat sich diese Technologie jedoch zu so viel mehr entwickelt.

Einige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und in der Softwareentwicklung waren gelinde gesagt bahnbrechend. Hin und wieder stoßen wir aber auch auf überraschende Anwendungen für neue Technologien.

Werfen wir einen Blick auf sieben ungewöhnliche Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz in der Praxis.

Wie die großen Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen

Während die letzten Jahre für alle Arten von Unternehmen zweifellos schwierig waren, hat dies die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) nicht gebremst.

Laut IDC haben 65 % der Unternehmen die Nutzung digitaler Technologien in diesem Jahr beschleunigt. In diesem Fall werden Technologien wie KI bestehende Geschäftsprozesse verändern, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, die Kundenbindung zu fördern und die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern.

Was ist aktives Lernen und wie funktioniert es?

Aktives Lernen (eng.: Active Learning) ist eine Technik des maschinellen Lernens (ML), bei der der Algorithmus die Daten auswählen kann, aus denen er lernen möchte. Beim aktiven Lernen wählt der Algorithmus aus dem Pool zuvor nicht klassifizierter Daten aus, welche Teilmenge von Beispielen er als nächstes kennzeichnen will. Beim passiven Lernen gibt der Benutzer alle bekannten Parameter als Trainingsmarkierungen an, ohne sich Gedanken darüber zu machen, wie nützlich diese für künftige Vorhersagen sein werden.