In San Jose, Kalifornien, hat eine innovative, doch umstrittene Wendung die Diskussionen angeheizt: Die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Überwachung von Obdachlosigkeit.
Ein Artikel im Guardian entfachte auf X eine lebhafte Debatte über das Pilotprogramm, das öffentliche Plätze und Straßen durch automatisierte Überwachungskameras ins Visier nimmt. Ziel ist es, “unerwünschte Objekte” zu erkennen – ein Begriff, der sanft gesagt, eine breite Palette an Interpretationen zulässt.
Seit Juli 2023 durchstreift ein mit Kameras bestücktes kommunales Fahrzeug die Stadt, trainiert Algorithmen darauf, alles von Schlaglöchern bis hin zu falsch geparkten Autos zu identifizieren. Das eigentliche Ziel? Obdachlosenlager.
Khaled Tawfik, der IT-Direktor von San Jose, versichert, dass es um die Lager geht, nicht um die Menschen. Ein edler Gedanke, der jedoch bei den lokalen Sozialarbeitern Stirnrunzeln verursacht.
Jedoch hat die Geschichte bei den lokalen Sozialarbeitern an Beliebtheit verloren, die besorgt sind, dass die Technologie genutzt werden könnte, um San Joses obdachlose Bevölkerung auszulöschen.
Beliebteste KI-Trends in 2024
Quantum AI
Quantum AI ist ein aufstrebendes Gebiet der Informatik, das aus der Notwendigkeit leistungsstarker Computer entstanden ist, die den modernen Anforderungen an die Erforschung, Entwicklung und Verbesserung von künstlichen Intelligenzprodukten gerecht werden.
Heutige KI-Modelle und -Produkte haben klassische Computer an ihre Grenzen gebracht und sogar überfordert. Dies hat es für KI-Entwickler schwieriger gemacht, anspruchsvollere Anwendungsfälle zu erkunden, die komplexe Rechenleistung, ausgefeilte algorithmische Effizienz und ressourcenintensive Problemlösung erfordern.
Der Bericht von Market Digit prognostiziert, dass der globale Sektor für Quantum AI bis 2030 eine Bewertung von 1,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer Wachstumsrate von 34,1% CAGR, die 2023 beginnt. Die Leistung von Quantencomputern wird KI-Anwendungen in Bereichen wie Finanzmodellierung, Risikobewertung, Pharmazie und der Erreichung KI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) revolutionieren – die Fähigkeit eines Computers, Aufgaben auf dem Niveau menschlicher Intelligenz auszuführen.
Autonome KI und autonome Agenten
Autonome Systeme sind die Utopie, die die meisten KI-Befürworter anstreben, eine Welt, in der Maschinen die gesamte Arbeit für die Menschheit erledigen werden. Diese Kategorie umfasst nahezu alles über künstliche Intelligenz, einschließlich eines automatisierten Überwachungsprogramms wie dem, das San Jose derzeit testet.
In der künstlichen Intelligenz führen autonome Systeme Aufgaben entweder als einzelne Kette oder in Folge aus, um ein gewünschtes Ziel zu erreichen. Ihre Leistung wird durch die Nutzung der Leistung großer Sprachmodelle ermöglicht. Nachfolgend eine Vorhersage für autonome KI und autonome Agenten für den Zeitraum 2022-2028:
Die Verbreitung autonomer KI und Agenten ergibt sich aus der schnellen Verbreitung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung, Lieferkette, Logistik und Transport. Diese Branche nutzt maschinelles Lernen, fortschrittliche Algorithmen und Datenanalysemodelle, um wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren und auf automatisierte Entscheidungen zu reagieren.
Ethik der KI
Die Ethik der künstlichen Intelligenz oder die KI-Regulierung fällt unter angewandte Ethik. Das Ziel dieses Teilbereichs ist es, Fairness, Rechenschaftspflicht, Transparenz, Respekt vor menschlichen Werten und die Wahrung der Menschenwürde zu fördern. Das Ziel besteht darin, sicherzustellen, dass künstliche Intelligenzprodukte sicher und inklusiv für alle sind.
Bis zum Jahr 2024 hat der Markt für KI-Regulierung weltweit eine Bewertung von 264,18 Millionen US-Dollar erreicht. Für den Prognosezeitraum 2024 – 2029 wird erwartet, dass die Größe eine Wachstumsrate von 28,80 % CAGR erreicht und bis 2029 936,44 Millionen US-Dollar erreicht.
KI im Gesundheitswesen
Mia, ein KI-Tool, das erfolgreich vom NHS bei 10.000 Frauen getestet wurde, half dabei, winzige Anzeichen von Brustkrebs zu identifizieren, die Ärzten bei früheren Tests entgangen waren. Die Mehrheit der 10.000 Frauen, die beim Pilotversuch des Tools halfen, war krebsfrei.
Werkzeuge und KI-Produkte wie Mia sollen eine wichtige Rolle im globalen Gesundheitswesen spielen, da medizinische Einrichtungen künstliche Intelligenz weiterhin als eine disruptive Methode zur Verbesserung der Patientenergebnisse, zur Reduzierung der Gesundheitskosten und zur Bereitstellung proaktiver präventiver Pflege für Patienten betrachten.
Die weltweite Größe der KI-Gesundheitsindustrie wird bis 2024 auf 20,9 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 eine Wachstumsrate von 48,1 % CAGR erreichen und 148,4 Milliarden US-Dollar erreichen.
Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Eine Rezeptanforderung von Amazons Alexa, Faktenprüfung mit Siri oder die Verwendung von Shazam, um einen Song zu finden, sind einige der Möglichkeiten, wie wir natürliche Sprachverarbeitung kennen. ChatGPT, der erschreckend gut ist, ist einer der neuesten Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich damit befasst, wie Maschinen Bedeutung aus natürlicher menschlicher Sprache ableiten. Es gibt zwei Ebenen der NLP, die Datenvorbereitung und die Algorithmusentwicklung.
Das Erreichen eines Niveaus, auf dem Maschinen menschliche Sprache verstehen und verarbeiten können, ist keine einfache Aufgabe, insbesondere wenn abstrakte Konzepte wie Sarkasmus oder Satire analysiert werden müssen. Zusätzlich haben bis zu 64 % der englischen Wörter mehr als eine Bedeutung.
NLP hat bereits Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter Kundensupport, das Internet der Dinge, maßgeschneiderte Werbung und sogar Branchen, in denen man es am wenigsten erwartet, wie den Aktienhandel. Die Marktgröße des Sektors für Cloud-Natural-Language-Processing wird zwischen 2024 und 2032 voraussichtlich um eine jährliche Wachstumsrate von 23,56 % wachsen.
Die erwartete Wachstumsrate von NLP wird jedoch im folgenden Diagramm dargestellt, basierend auf Studien von Statista, während die vorherigen Prognosen von Zion Market Research stammen.
Edge Computing und KI
Das beste Beispiel für Edge Computing und KI sind selbstfahrende Autos, die ständig Daten um sie herum sammeln und verarbeiten, innerhalb von Millisekunden. Die Daten müssen in Echtzeit analysiert und darauf reagiert werden, da es unpraktisch wäre, sie zu einem Cloud-Computer zu übertragen und zurück.
Eines der Ziele von Edge Computing besteht darin, den Abstand zwischen Feldgeräten und Datenspeicherung zu verringern. Künstliche Intelligenz hingegen ermöglicht es diesen Geräten, intelligenter zu werden und Entscheidungen zu treffen, ohne sich auf eine externe Datenbank verlassen zu müssen.
KI-gesteuerte Robotik
Ein Gespräch über KI-gesteuerte Robotik ist tabu, wenn es nicht Sophia erwähnt, den ersten humanoiden Roboter der Geschichte. Sophia, ein beeindruckender Roboter, hat die Staatsbürgerschaft von Saudi-Arabien und einen Job als offizielle Botschafterin der Global AI Show & Global Blockchain Show. Sie wird daher in diesem Jahr die Diskussionen bei der Veranstaltung leiten, die vom 16. bis 17. April in Dubai stattfinden wird.
Robotik hat eine Geschichte, die bis zur industriellen Revolution zurückreicht. Sie haben sich jedoch zwischen den 90er und 2000er Jahren erheblich weiterentwickelt und sogar an inter-schulischen Wissenschaftswettbewerben teilgenommen. Heute sind Roboter hochentwickelt, wobei der Sektor über 38 % der Automobilindustrie und einen großen Teil der Elektronikindustrie ausmacht.
Seit der Veröffentlichung der neuesten KI-Modelle, neuronalen Netzwerken, natürlichen Sprachverarbeitung und maschinellem Sehen werden KI-Robotik weiterhin anspruchsvoller, wobei beispielsweise Sophia in der Lage ist, menschliche Emotionen zu erkennen, Gesichter zu unterscheiden und Handgesten zu verstehen.
Föderiertes Lernen
Föderiertes Lernen ist ein aufstrebendes Konzept in der künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, kollaboratives Training von KI-Modellen unter Verwendung mehrerer Berührungspunkte und dezentralisierter Datenfeeds zu ermöglichen.
Der Begriff “föderiert” tauchte in größeren Gesprächen ab 2016 auf, als die großen fünf global in die Kontroverse gerieten wegen ihres Umgangs mit persönlichen Daten. Heute hat der globale Markt für föderiertes Lernen einen Wert von 133,1 Millionen US-Dollar und könnte bis 2032 311,4 Millionen US-Dollar erreichen, laut Schätzungen von Markets.us.
KI in der Cybersicherheit
Experten glauben, dass künstliche Intelligenz dazu beitragen könnte, einige der drängendsten Herausforderungen der Cybersicherheit zu lösen, wie den Mangel an qualifizierten Computersicherheitsexperten, die große Angriffsfläche, die vielen Angriffsvektoren oder die Einschränkungen bei der Sicherstellung der Sicherheit beim Betrieb von Tonnen von Geräten in einer Organisation.
Ein selbstlernendes KI-Sicherheitsmodell kann kontinuierlich lernen und unabhängige Methoden zum Bekämpfen von Kriminellen und Eindringlingen sammeln. Im Folgenden finden Sie die geschätzte Wachstumskurve für die globale KI-Cybersicherheit:
Augmentierte Intelligenz
Wie der Name schon sagt, ist augmentierte Intelligenz ein Teilmarkt der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, die Effizienz und Produktivität von KI-Technologien durch Nutzung menschlicher Expertise zu verbessern.
Durch dies können Einzelpersonen und Unternehmen signifikante Ergebnisse und tiefere Einblicke erlangen, wenn autonome Systeme eingesetzt werden.
Im Jahr 2024 und darüber hinaus wird künstliche Intelligenz weiterhin verbessert, wobei Stakeholder widerstandsfähiger und anpassungsfähiger sind als je zuvor, um neue Innovationen und Fähigkeiten bereitzustellen. Alles zum Nutzen von Verbrauchern und Unternehmen.
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