Künstliche Intelligenz – was ist intelligente Software?

Das chinesische Zimmer

KI ist Software

Verarbeitung von natürlicher Sprache

Wissensrepräsentation

Planung

Maschinelles Lernen

Bildverarbeitung

Robotik

Was können nun Maschinen – also Software – lernen und von wem?

Wandel der Gesellschaft

Zusammenfassung

Algorithmen, die in der Lage sind, mit logischer Unschärfe umzugehen, Muster in Datenmengen zu erkennen und ihren eigenen „Erfahrungsschatz“ regelbasiert auszubauen und zu verfeinern.

Große Mengen an Daten, aus denen Muster und Entscheidungsstrategien abgeleitet werden können.

Eine hohe Rechenleistung, um aus vielen möglichen Alternativen das jeweils gewünschte Ergebnis in angemessener Zeit herausfiltern zu können (z. B. Schachcomputer, sprachliche Informationsverarbeitung).

1 Gedankenexperiment, Das chinesische Zimmer,

Gedankenexperiment, Das chinesische Zimmer, 2 John R. Searle: Minds, brains and programs. In: Behavioral and brain sciences 3 (1980), 417-424.

John R. Searle: Minds, brains and programs. In: Behavioral and brain sciences 3 (1980), 417-424.

Autor:in Stefan Maron

Hiroshi Ishiguro, Direktor des Intelligent Robotics Laboratory am Department of Adaptive Machine Systems der Universität Osaka, entwickelt, welche sehraussehen und agieren. Sein künstliches Ebenbild gilt als bekannteste Schöpfung des exzentrischen Wissenschaftlers. Dieser Forschungszweig dient derund der Steigerung von deren Akzeptanz. Wie sieht es aber mit der bereits im derzeitigen Alltag verwendeten „Künstlichen Intelligenz“ aus? Zunächst ist, bzw. wird als intelligent empfunden? Ein frühes Gedankenexperiment von 1980 des Philosophen John Searlesoll zeigen, dass man durch ein Computerprogramm grundsätzlich keine menschliche Intelligenz simulieren kann.John Searle will damit zeigen, dass die Person, ähnlich wie ein Computerprogramm, zwar die richtigen Antworten geben kann, jedoch denbzw. diedahinter nicht versteht. Demnach ist ein Programm nicht zwangsläufig intelligent, sondern erscheint nur als intelligent. „Künstliche Intelligenz“ ist also keinesfalls mit menschlicher Intelligenz gleichzusetzen, da Programme zwar richtige Antworten geben, diesen aber keinen Sinn bzw. kein Bedeutung verleihen können. Soweit zum Kenntnisstand über künstliche Intelligenz im Bereich der Theorie. DochWie sieht hier die Perspektive kurzfristig und langfristig aus?Das Forschungsfeld der KI umfasst Disziplinen, welche sich Teilaspekte als Forschungsschwerpunkt zum Gegenstand ihrer Arbeit gemacht haben. Dies sind unter anderem:Daten spielen hier eine entscheidende Rolle – Unmengen von Daten in jeglicher Form. Geringe Mengen an Daten kann menschliche Intelligenz selbst gut verarbeiten und analysieren. Ab einer gewissen Menge an Daten wird die Verarbeitung ohne Hilfe eines Computers jedoch unmöglich. Nun haben wir Computer schon seit Jahrzehnten im Einsatz, ohne diese mit künstlicher Intelligenz versehen zu haben. Wir stehen jedoch an einer Schwelle der digitalen, die eineerfordern – eine intelligente Art. Deep Blue konnte im Jahre 1996 als erster Computer den Schachweltmeister Garri Kasparow in einer Partie Schach schlagen. Dies hatte weniger mit der „Intelligenz“ des Computers bzw. dessen Software zu tun, als vielmehr mit der enormenvon Deep Blue. Dieser berechnete im Durchschnitt 126 Millionen Stellungen pro Sekunde und verarbeitete damit eine Unmenge von Daten in einer sehr kurzen Zeit. Sehen wir davon ab, ob dies intelligent ist oder nicht, haben wirEin weiterer wichtiger Aspekt der KI sindund Systeme, die nicht nur genau das tun, was wir ihnen vorher beigebracht oder einprogrammiert habe, sondern auch Aspekte links und rechts davon berücksichtigen. Ein Beispiel hierfür sind. Die Heizung hat nicht nur den Zustand ‚an‘ oder ‚aus‘, sondern auch Zwischenzustände. Diese werden von Umweltfaktoren gesteuert, die genauso auch eine Vielzahl von Zuständen haben können. Würde man alle möglichen Zustände so einprogrammieren wollen, wie sie in der natürlichen Umgebung vorkommen, würde man ein recht komplexes System entwickeln müssen. Systeme, die mit einer gewissen Unschärfe umgehen können, wurden jedoch bereits in den 60er Jahren entwickelt. Bereits Plato hatte in der griechischen Antike über einephilosophiert, in der es neben ‚wahr‘ und ‚falsch‘ auch noch weitere Bereiche geben muss. Darauf basiert die sogenannte „„, die Angaben wie „ein bisschen“, „ziemlich“, „stark“ oder „sehr“ berücksichtigt und diese in mathematische Modelle einfließen lässt. Im Alltag finden sich, in unseren Autos in ABS- und ESP-Systemen. Diese Systeme finden eine Lösung für ein Problem, welches vorher so nicht programmiert wurde. Ist unser Auto nun intelligent? Es macht schließlich mehr, als wir oder die Entwicklungsingenieure Schritt für Schritt aufgezeichnet haben! Dies zu behaupten führt sicher zu weit. Solche Regelsysteme berücksichtigen mathematische Verfahren, die eine unscharfe Logik zulassen.Software kann aus Daten lernen.. Daten stehen ausreichend zur Verfügung. Es muss nur sichergestellt werden, dass die richtigen Inhalte zu einem gewünschten Ergebnis führen. Ein geführtes Lernen führt zu einem gewünschten Ergebnis. Dies kann z.B. die Erkennung einer Handschrift sein. Vor der Zeit des Online Bankings haben wir alle noch Überweisungsträger ausgefüllt – Maschinen haben diese dann verarbeitet.Der Software zur Erkennung eines Musters wird in der Trainingsphase eine große Anzahl von Zahlen und Ziffern mit der zugehörigen Lösung gezeigt.– auch wenn im Training nicht genau dieses Muster gezeigt wurde, sondern sehr ähnliche Muster. Was im Kleinen funktioniert, funktioniert auch mit sehr vielen Daten und sehr komplexen Mustern.Jede Stimme hat ihren eigenen Klang, Umgebungsgeräusche und Ausprachevarianten tun ihr eigenes zur Steigerung der Komplexität hinzu. Nicht mehr nur Deep Blue kann nur mit solchen Mengen an Daten umgehen, sondern mittlerweile auch unser alltäglicher Begleiter, das Smartphone. Sprachsteuerung ist da und wird ein weiterer gebräuchlicher Bestandteil der Mensch-Maschine-Kommunikation werden. Wir werden die Heizung nicht mehr am Drehregler justieren, sondern unsere Haustechnik mit Sprache steuern. Jüngst hat Mark Zuckerberg seine eigene intelligente Heimsteuerung fertiggestellt. Was zu Zeiten von James T. Kirk Fiktion war, ist da. Jetzt und heute.Wie gehen wir nun mit dem zunehmendenum? Einiges ist bereits Bestandteil unseres Alltags – und das, ohne dass wir davon abgeschreckt werden. Im Gegenteil:. Der Umgang mit IT wird menschlicher und einfacher.. Früher gab es komplexe Listen mit Zahlen und Ziffern, die nur von Fachpersonal verstanden wurden. Heute können komplexe Zusammenhänge auf das Wesentliche gebracht und visualisiert werden. Das geht bis hin zu virtuellen Welten undKünstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es computergesteuerten Systemen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen, die intelligent anmuten – ohne dass sie in Wirklichkeit über eine menschliche Intelligenz verfügen. Um dies zu tun, benötigen die „intelligenten“ Systeme im Wesentlichen drei Dinge:Heute stehen wir an einer Schwelle, in der KI zunehmend in Software Einzug hält und viele komplexe Arbeiten, die früher hoch technisch waren, für Menschen wesentlich vereinfacht. Dies geschieht zum Beispiel durch Sprachsteuerung für eine intuitive, einfache Mensch-Maschine-Kommunikation. Im Kleinen finden intelligente Systeme auch im Bereich der Heimsteuerung Anwendung. Diese arbeiten weniger mit großen Datenmengen und Mustererkennung, verwenden aber dafür verstärkt intelligente Algorithmen.

Beste kostenlose Software für künstliche Intelligenz für Windows 10

Künstliche Intelligenz ist eines der heißesten Themen in der Welt der Technologie. In diesem Artikel planen wir, Ihren PC etwas künstlicher zu machen. KI (Künstliche Intelligenz) ist ein fortschrittliches Computerprogramm, das Erkenntnisse und Datenmuster nutzt, um Menschen nachzuahmen. Es ist heute eine allgemeine Sache, die in fast allen Aspekten unseres Lebens zu sehen ist. Es verleiht Ihrem Gerät mehr Charme, indem es Ihnen mehrere erweiterte Funktionen bietet.

Zu diesen Funktionen gehören Automatisierung, Sprach- und Audioerkennung, maschinelles Lernen usw. Eine der häufigsten Funktionen ist der Sprachassistent, Cortana, Siri und Google Assistant sind die häufigsten. Eine weitere KI-Funktion, die wir verwenden, ist Computational Photography, mit der Ihr Smartphone einige wunderschön aussehende Bilder austeilen kann, die manchmal einer DSLR ähneln, jedoch ohne diese riesigen Sensoren.

AI Software hilft Ihnen, eine intelligente Anwendung von Grund auf neu zu erstellen, um Ihre Arbeit zu vereinfachen. Die meisten professionellen KI-Software werden jedoch bezahlt, in diesem Artikel präsentieren wir Ihnen jedoch einige der besten kostenlosen KI-Software für Windows 10

Beste Software für künstliche Intelligenz (KI) für Windows 10

Wir haben einige KI-Software für Windows 10 notiert. Sie sind:

Braina Lite Apache Prediction Lite NN öffnen Cortana TensorFlow

Lassen Sie uns ausführlich über sie sprechen.

1]Braina Lite

Für Windows 10 ist Braina lite ein Muss. Seine intuitive virtuelle Assistenz ist die beste, um schneller zur Arbeit zu kommen.

Braina ist eine Software mit der besten Spracherkennung, einer Benutzeroberfläche für die menschliche Sprache und mehr als 100 Sprachen, mit denen Sie Ihre Sprache in Text umwandeln können. Sie möchten mit Ihrem Windows kommunizieren, dann ist Braina Lite aufgrund seiner erweiterten Sprachbefehlsfunktionen genau das Richtige.

Wenn Sie eine Datei, einen Ordner oder etwas von Ihrem PC öffnen möchten, wenden Sie sich an Braina. Das Beste an Braina ist die Spracherkennung. Wenn Sie also weniger Wörter haben und nicht x-mal wiederholen möchten, dann entscheiden Sie sich für Braina. Braina hat zwei Versionen, aber die Lite-Version empfehlen wir, da sie kostenlos ist und ein guter Ausgangspunkt für Sie sein kann, um in die KI-Welt einzusteigen. Sie können Braina lite herunterladen von Hier.

2]Apache Prediction Lite

Apache Prediction Lite ist eine futuristische KI-Software, die nicht nur eine KI-Software, sondern auch ein Open-Source-Server für maschinelles Lernen ist.

Da es sich um einen Open Server handelt, ist er sicherer und stabiler. Darüber hinaus kann ein Entwickler fortschrittliche Engines für maschinelle Lernaufgaben erstellen.

Es handelt sich um eine High-Tech-KI-Software, mit der Sie den Apache PredictionIO-Code ändern, implementieren und auf Ihren Windows-Computer herunterladen können. Daher ist es für Entwickler von großem Vorteil. Sie können die kostenlose Version von Apache Prediction herunterladen von Hier.

3]OpenNN

Als kostenlose Open-Source-KI-Software arbeitet OpenNN ausschließlich mit C++-Programmierung. Es hat einen großartigen Algorithmus für maschinelles Lernen und eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit. Es hilft Ihnen bei der Klassifizierung, Regression, Assoziation, Prognose usw.

Es ist eine brillante KI-Software und kann auch als kostenlose neuronale Netzwerkbibliothek verwendet werden. Wenn Sie also nach diesen Funktionen suchen, probieren Sie es aus. Es hat eine Sache, die Sie dazu zwingen kann, nämlich seine hohe Leistung.

Es wird als gut erachtet, wenn es um Technologiebewertung, Konzeptnachweis, Implementierung und Design geht. Es verfügt über einen virtuellen Assistenten, der aus einem digitalen Assistenten sowie Spracherkennung und mehreren Sprachen besteht, um Flexibilität zu gewährleisten. Sie können OpenNN herunterladen von Hier.

4]Cortana

Cortana ist eine integrierte Windows-KI-Software, auf die auch unter Android, Xbox OS und iOS zugegriffen werden kann. Es ist ein virtueller Assistent, der auf Ihren Befehl Erinnerungen und Termine einrichtet oder eine Bestellung aufgibt.

Es hat eine große Auswahl an Sprachen. Sie können jede Sprache wie Englisch, Deutsch, Japanisch, Spanisch, Portugiesisch, Hindi, Französisch, Italienisch, Urdu und Chinesisch usw. verwenden.

Cortana verwendet Bing als Suchmaschine und bietet viele Funktionen nur für Sie. Es verfügt über Spracheingabe und Spracherkennung, um Ihre Zeit zu sparen. Es ist eine kostenlose KI-Software, hat jedoch ihre eigenen Einschränkungen, da Sie nur auf Fitbit-Szenarien und Open Table in den USA zugreifen können.

5]TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-KI-Software. Es ist ein großartiges Werkzeug zum Lernen und Entwickeln von Modellen für maschinelles Lernen. TensorFlow ermöglicht die einfache Bereitstellung von Berechnungen auf einer Vielzahl von Plattformen.

Wenn Sie ein Entwickler sind, sollten Sie TensorFlow ausprobieren, da es über eine Predictive Modeling-Anwendung verfügt und beim Verständnis von Wahrnehmung, Vorhersage, Erstellung und Klassifizierung hilfreich sein kann.

Wenn es um Spracherkennung, textbasierte Anwendungen, Spracherkennung, Bilderkennung und Zeitreihendaten geht, kann es eine zentrale Anlaufstelle für Sie sein.

Wenn Sie ein großes Unternehmen haben, ist der Zeitreihenalgorithmus von TensorFlows der ideale für Sie und wird in vielen Produkten und Unternehmen wie Dropbox, eBay, Uber, Twitter und Intel zum Gewinnen und für andere KI-Zwecke verwendet. Sie können TensorFlow herunterladen von Hier.

Das ist es.

Lesen Sie weiter: So richten Sie Google Assistant auf dem PC ein.

10 Open-Source- und Gratis-Tools für KI-Entwickler

Einstieg in KI und Machine Learning, Teil 2 10 Open-Source- und Gratis-Tools für KI-Entwickler

Die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Systemen ist aufwändig. Zum Glück gibt es eine Reihe praktischer Gratis-Tools, die Softwareentwickler bei der Arbeit unterstützen können. Wir zeigen, welche das sind.

Beim Einstieg in den Bereich der KI-Entwicklung helfen einige Gratis- und Open-Source-Tools. (© besjunior -

Wer sich mit der Entwicklung von Machine-Learning- und KI-Systemen beschäftigten möchte, braucht eine Menge Übung und gewisse Fähigkeiten im Bereich KI. Letztere sind in vielerlei Hinsicht eine Frage der persönlichen Charaktereigenschaften.

eBook „Künstliche Intelligenz für Developer“ (Bild: Dev-Insider) E-Book zum Thema Das eBook „Künstliche Intelligenz für Developer“ vermittelt ein grundlegendes Verständnis für KI und Machine Learning und nennt essenzielle Werkzeuge. eBook herunterladen

Übung allerdings lässt sich aufbauen, und dabei können einige kostenlose Gratis-Plattformen und Tools für die KI-Entwicklung helfen. Dabei geht es auch darum, herumzuexperimentieren und KI-Software nicht von Grund auf neu modellieren zu müssen.

OpenAI Gym

Die Non-Profit-Organisation OpenAI ist eine von Microsoft und Elon Musk unterstützte Initiative, die dabei helfen soll, künstliche Intelligenz zu einem nützlichen Helfer für die Menschheit zu entwickeln. Einige große Denker wie Stephen Hawking haben oder hatten nämlich die berechtigte Befürchtung, eine sich selbst verbessernde KI könnte sich schnell zu einer Bedrohung für die Menschheit erweisen.

Um einem dystopischen Szenario entgegenzuwirken, unterstützt OpenAI die Forschung und Entwicklung hilfreicher künstlicher Intelligenz. KI-Entwickler können von dieser Idee profitieren: Neben der Idee, möglichst viel KI-Technologie quelloffen zur Verfügung zu stellen, gibt es mit dem OpenAI Gym ein einfaches Toolkit, um simple lernende Algorithmen zu entwickeln.

Auf diese Weise können sich Entwickler spielerisch mit der Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen vertraut machen. Wer mehr möchte, kann sich über die OpenAI-API auch mit der Sprachverarbeitung von KI-Systemen beschäftigen, ein Blick auf den Beta-Kanal von OpenAI lohnt in jedem Fall.

Google TensorFlow

Google stellt ebenfalls eine kostenlose KI-Plattform für Entwickler zur Verfügung: Unter dem Namen TensorFlow bietet der Suchmaschinenriese eine quelloffene Library in Python für die KI-Entwicklung an. Als „End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen“ (Google-Eigenwerbung) erlaubt TensorFlow Anfängern wie Profis angepasste API-Anbindungen, um sich mit der Entwicklung von KI-Systemen zu beschäftigen.

Der Name „Tensor“ stammt von den Rechenoperationen, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken stattfinden. TensorFlow kommt bereits Google-intern zum Einsatz, weshalb es sich um eine sehr ausgereifte Plattform handelt und zahlreiche Programmiersprachen unterstützt.

Microsoft Cognitive Toolkit

Hocheffizient und auf Skalierbarkeit getrimmt – so lässt sich das Microsoft Cognitive Toolkit, kurz CNTK, am besten beschreiben. Um das zu gewährleisten, ist das Framework natürlich für den Einsatz auf Microsofts Azure optimiert.

Seine Stärken liegen dabei vor allem in der Echtzeit-Analyse von Daten. Microsoft selbst nutzt das Toolkit längst in Diensten wie Cortana oder Skype, wodurch das Cognitive Toolkit überall dort zum Einsatz kommen kann, wo große Datenmengen analysiert werden müssen.

PyTorch

Auch PyTorch stammt ursprünglich von einem der großen Player: Von Facebook-Ingenieuren aus der bereits seit 2002 existierenden Torch-Umgebung entwickelt, hat sich das Open-Source-Framework inzwischen zu einem der Standard-Tools für die KI-Entwicklung gemausert.

OpenAI setzt das Open-Source-Framework inzwischen ebenfalls ein, da es ausgesprochen viele Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter Systeme bietet. So gibt es Bibliotheken für alle wichtigen Bereiche des Machine Learnings, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Mustererkennung oder das Training neuronaler Netze. Eine solide Basis also, um Machine-Learning-Projekte zu realisieren.

Shogun

Bei Shogun handelt es sich um eine Open-Source-Library für KI-Entwicklung unter GPLv3-Lizenz. Die unter C++ verfasste Toolbox bietet Entwicklern eine Vielzahl von Werkzeugen, um Machine-Learning-Anwendungen zu gestalten.

Neben Interfaces für beliebte Programmiersprachen wie Python, Java, Ruby und C# gibt es Unterstützung für verschiedene Vector-Modelle sowie Cluster- und Online-Learning-Algorithmen. Bei der Entwicklung wurde auch die Bioinformatik im Auge behalten, wodurch Shogun in der Lage ist, enorme Datenmengen zu verarbeiten.

FluxML

FluxML ist ein Machine-Learning-Framework unter MIT-Lizenz. Es bezeichnet sich selbst als das „elegantes Machinen Learning Stack“ und wird deshalb gerne von KI-Forschern zur Hand genommen, weshalb auch namhafte Universitäten bei dem Projekt beteiligt sind.

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Flux ist darauf ausgelegt, Machine-Learning-Anwendungen möglichst intuitiv und mathematisch zu gestalten, weshalb das Framework auch auf Julia als Programmiersprache setzt. FluxML verfügt über eine Vielzahl von Paketen und Skripten, die spezifische Funktionen zur Verfügung stellen, darunter auch GPU- und TPU-Unterstützung.

Apache Mahout

Die Apache-Foundation ist vor allem für ihren Webserver bekannt. Allerdings gibt es mit Mahout auch ein KI-Framework, das sich vor allem für die Entwicklung statistischer und mathematischer Machine-Learning-Anwendungen eignet. Möglich wird das durch die Verwendung linearer Algebra, wodurch mit wenigen Zeilen Code eine erhebliche Effekte erzielt werden können.

Mahout setzt durch Java als Basis außerdem auf die Skalierbarkeit der entwickelten Anwendungen. Anders als andere ML-Toolkits kommt Mahout allerdings mit einer eigenen, R-ähnlichen Sprache, ohne andere Sprachen zu übersetzen, was die Konvertierung vorhandener Lösungen erschweren kann.

Deeplearning4j

Ebenfalls auf Java basiert Deeplearning4j und kann für die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen und neurale Netzwerke eingesetzt werden. Durch seinen effizienten Umgang mit verteiltem Rechnen per CPU und GPU via Spark und Hadoop ist es möglich, hier besonders leistungsstarke und gut skalierbare Algorithmen zu entwickeln.

scikit-learn

Die Machine-Learning-Bibliothek scikit-learn basiert auf Python und bietet sich vor allem für die vorhersagende Datenanalyse an: Verschiedene Algorithmen zur Klassifizierung und Sortierung von Daten sind an Bord, die ganze Bibliothek ist darauf optimiert, mit Python und den zugehörigen wissenschaftlichen Bibliotheken NumPy und SciPy zusammen zu arbeiten. Dadurch, und weil es im Lehreinsatz beliebt ist, gehört scikit-learn zu den wichtigsten und interessantesten Tools für die KI-Entwicklung.

E-Book zum Thema Künstliche Intelligenz für Developer eBook „Künstliche Intelligenz für Developer“ (Bild: Dev-Insider) Entwickler mit Erfahrung in Sachen Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind gesucht, die Einsatzszenarien vielfältig. Das eBook „Künstliche Intelligenz für Developer“ vermittelt ein grundlegendes Verständnis für KI und Machine Learning und nennt essenzielle Werkzeuge.<

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