Vor- und Nachteile der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute eine der vielversprechendsten Wachstumstechnologien. Nach jüngsten Daten des Beratungsunternehmens Gartner sind Organisationen, die KI implementiert haben, zwischen 4 und 14 von 2018 und 2019% gewachsen.

Tatsächlich bezieht dasselbe Beratungsunternehmen künstliche Intelligenz in seine Technologietrends für das Jahr 2020 ein. Insbesondere konzentrierte sich AI auf die Verbesserung der IT-Sicherheit.

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

Was ist künstliche Intelligenz?

Das Konzept der Künstlichen Intelligenz gibt es schon lange. Tatsächlich schuf John McCarthy 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 Professor Patrick H. Winston vom Massachusetts Institute of Technology sind IA „constraint enabled algorithms exposed by representations that support looping models that link thought, perception and action. „Andere Autoren, wie Jeremy Achin, CEO von DataRobot, definieren künstliche Intelligenz als Computersystem, mit dem Maschinen Arbeiten ausführen, die menschliche Intelligenz erfordern.Für die Leiterin der technologischen Enzyklopädie von Tech Target, Margaret Rose, ist es ein System, das verschiedene menschliche Prozesse wie Lernen, Denken und Selbstkorrektur simuliert.Wie wir sehen können, beziehen sich die drei Definitionen von KI auf Maschinen oder Computersysteme, die denken. Sie emittieren Signale, die menschliche Intelligenz emulieren, um Aufgaben auszuführen, die nur Menschen ausführen können.

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Andere Quellen gehen jedoch noch weiter und definieren KI als Computersystem zur Lösung komplexer Probleme, die über die Kapazität des menschlichen Gehirns hinausgehen.In diesem Sinne nutzt KI die Kraft von Maschinen, um komplexe Probleme zu lösen, die der menschliche Geist nicht erreichen kann.Der Präsident des Future Life Institute, Max Tegmark, schießt in diese Richtung und erklärt: „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 gedeihen wie nie zuvor“.Zu diesem Thema haben Google Deep Mind und die Universität Oxford Untersuchungen durchgeführt, deren Schlussfolgerungen darauf hindeuten, dass KI in der Lage ist, beschädigte und unleserliche antike griechische Texte zu entschlüsseln. Während die Fehlerrate von Historikern und Epigraphikern 57 beträgt.3% beträgt die Fehlerrate des für dieses Kunststück verantwortlichen Algorithmus 30,1%.

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

Wie funktioniert KI?

KI arbeitet durch Algorithmen, die aus Programmierregeln und ihrer Teilmenge Maschinelles Lernen (ML) und den verschiedenen ML-Techniken wie Deep Learning (DL) handeln.

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 erfordert eine große Menge an Code und komplexen mathematischen Formeln, damit Maschinen die Lösung für ein bestimmtes Problem finden können.

Dieser Aspekt der KI ist derzeit einer der am weitesten entwickelten für kommerzielle oder geschäftliche Zwecke, da er verwendet wird, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und für den Menschen verständlich abzulegen.

Ein anschauliches Beispiel dafür sind Daten aus Produktionsanlagen, in denen die angeschlossenen Elemente einen konstanten Datenfluss über Maschinenstatus, Produktion, Funktionalität, Temperatur usw. speisen. zu einem zentralen Kern.

Diese enorme Menge an Daten aus dem Produktionsprozess muss analysiert werden, um eine kontinuierliche Verbesserung und eine angemessene Entscheidungsfindung zu erreichen, jedoch bedeutet das Volumen dieser Daten, dass der Mensch viel Zeit (Tage) für die Analyse und Rückverfolgbarkeit aufwenden muss.

Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel, mit dem Daten analysiert werden können, wenn sie in den Produktionsprozess integriert werden, und Muster oder Anomalien im Betrieb schneller und genauer identifiziert werden können. Auf diese Weise können Warnungen oder Alarme 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) bezeichnet wird.

Deep Learning (DL)

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

Bei dieser Technik werden die Algorithmen in künstliche neuronale Netze gruppiert, die sich wie die im Gehirn vorhandenen menschlichen neuronalen Netze verhalten sollen. Es ist eine Technik, mit der Sie ohne einen bestimmten Code tiefgreifend lernen können.

Deep Learning ist grundlegend, um viel fortgeschrittenere Funktionen auszuführen, die die gleichzeitige Analyse einer Vielzahl von Faktoren ermöglichen.Deep Learing wird beispielsweise verwendet, um die von den Sensoren in autonomen Autos empfangenen Informationen zu kontextualisieren: die Entfernung von Objekten, die Geschwindigkeit, mit der sie sich bewegen, Vorhersagen basierend auf der Bewegung, die sie ausführen, usw. Anhand dieser Informationen entscheiden sie unter anderem, wie und wann sie die Spur wechseln.

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 zunehmend in Unternehmen eingesetzt wird, indem Daten in viel detailliertere und skalierbarere Mengen umgewandelt werden.

KI im Geschäftsumfeld

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

Auf diese Weise können Unternehmen auf allgemeiner Ebene sowohl ihre Fertigungsprozesse als auch ihre Abläufe optimieren und ihre interne Effizienz verbessern.

KI arbeitet durch verschiedene Computerprogrammierungsregeln, 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).Andy Chan, Produktmanager von Infinia ML, erläutert bei einem TED-Talk mit über 40.000 Besuchern auf Youtube die verschiedenen Vorteile von KI bei der Arbeit.Kai-Fu Lee, Gründer des Risikokapitalfonds Sinovation Ventures und eine führende Persönlichkeit auf dem Gebiet der Technologie, beschreibt in einem TED Talks-Video mit über 600.000 Zuschauern auch die Hauptvorteile von KI.

Unter Berücksichtigung dieser beiden Experten wären dies die Hauptvorteile von KI für einen Unternehmenssektor:

1. 1. Automatisiert die Prozesse.Künstliche Intelligenz ermöglicht es Robotern, repetitive Routine- und Prozessoptimierungsaufgaben automatisch und ohne menschliches Zutun zu entwickeln.

1. 2. Verbessern Sie kreative Aufgaben. KI befreit Menschen von Routineaufgaben und repetitiven Aufgaben und ermöglicht es ihnen, mehr Zeit mit kreativen Funktionen zu verbringen.

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

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

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

1. 6. Vorausschauende Wartung. Es ermöglicht die Durchführung einer Wartung der Industrieanlagen auf der Grundlage der Zeiten und Betriebsbedingungen derselben, wodurch deren Leistung und Lebensdauer erhöht werden können.

1. 7. Verbesserung der Entscheidungsfindung auf Produktions- und Geschäftsebene. Durch die strukturierte Bereitstellung von mehr Informationen kann jeder Verantwortliche schneller und effizienter Entscheidungen treffen.

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

1. 9. Steigerung der Produktivität und Qualität in der Produktion. KI erhöht nicht nur die Produktivität auf Maschinenebene, sondern macht die Mitarbeiter auch produktiver und erhöht die Qualität ihrer Arbeit. Durch mehr Informationen können sie ihre Arbeit fokussierter betrachten und bessere Entscheidungen treffen.

Risiken und Barrieren der KI

Einige Stimmen glauben, dass Künstliche Intelligenz (KI) Risiken birgt. Vor allem, wenn das Potenzial von KI ausgelotet und nicht nur auf die Reproduktion 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 wären dies einige der häufigsten, die im Geschäftsumfeld auftreten können:

• Datenverfügbarkeit. Häufig werden Daten unternehmensübergreifend isoliert dargestellt oder sind inkonsistent und von geringer Qualität, was eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen darstellt, die Wert aus KI in großem Maßstab schaffen möchten. Um diese Barriere zu überwinden, muss von Anfang an eine klare Strategie entwickelt werden, damit die Daten organisiert und konsistent extrahiert werden können.

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

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• Die Kosten und die Implementierungszeit von KI-Projekten. Die Implementierungskosten, sowohl zum Zeitpunkt als auch auf wirtschaftlicher Ebene, sind ein sehr wichtiger Faktor bei der Auswahl dieser Art von Projekt. Unternehmen, denen interne Fähigkeiten fehlen oder die mit KI-Systemen nicht vertraut sind, müssen das Outsourcing von Implementierung und Wartung schätzen, um erfolgreiche Ergebnisse in ihrem Projekt zu erzielen.Kurz gesagt, KI ist zu einer sehr wichtigen Ressource für Unternehmen geworden, da sie es ihnen ermöglicht, viel wettbewerbsfähiger zu sein und größere Vorteile zu erzielen, insbesondere in Fertigungs- und Produktionsumgebungen.

  Aus all diesen Gründen sind solche Berufsprofile in der Industrie zunehmend gefragt, weshalb es unerlässlich ist, Expertengruppen auf diesem Gebiet zu haben, um effiziente Strategien für die digitale Transformation zu entwickeln.

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