KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
Ein technologischer Sprung soll Maschinen fit für Krankenhäuser, Bäckereien und den Handel machen.
Mehr Projekte, eine höhere Erfolgsquote und schnellerer Mehrwert - das Internet of Things (IoT) gewinnt in deutschen Unternehmen an Bedeutung und Reife.
Eine Künstliche Intelligenz schreibt einen Rap-Song, der verdächtig nah ans Original, Travis Scott, rankommt. Also, zumindest musikalisch.
Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Menschen Blutproben entnehmen kann. Studien zufolge ist er darin sogar besser als das menschliche Fachpersonal.
Um als Musiker erfolgreich zu sein, braucht es oft mehr als Talent. Ein Musiklabel plant nun den nächsten großen Wurf. Und das mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Im Computer entworfene „Xenobots“ bestehen aus Froschzellen, können sich bewegen und selbst reparieren – und bald vielleicht noch viel mehr, wie Videos zeigen.
Über 1.000 internationale Startups auf 34.000 Quadratmetern: Mit Station F ist Paris die Stadt mit dem weltweit größten Gründer-Campus.
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Reden halten, ohne anwesend zu sein, internationale Konferenzen besuchen, ohne fliegen zu müssen – dafür entwickeln Forscher Roboter und Hologramme, die einen vertreten sollen.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Die Anfänge der künstlichen Intelligenz gehen auf die 1950er Jahre zurück. Aber erst seit wenigen Jahren erlebt das Thema einen wahren Boom.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Entgegen vieler Behauptungen mangelt es deutschen Startups vor allem in der Gründungsphase an Kapital. Daran trägt die Bundesregierung eine Mitschuld, sagt t3n-Kolumnist Florian Nöll.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
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