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.
Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,
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.
Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Menschen Blutproben entnehmen kann. Studien zufolge ist er darin sogar besser als das menschliche Fachpersonal.
Im Computer entworfene „Xenobots“ bestehen aus Froschzellen, können sich bewegen und selbst reparieren – und bald vielleicht noch viel mehr, wie Videos zeigen.
Die USA schränken den Export von Software für Künstliche Intelligenz ein. Damit soll auch verhindert werden, dass China bessere KI-Produkte baut.
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.
Cyber-Medizin verändert die Gesundheitsbranche. Rolando Grandi, Fondsmanager bei der französischen Gesellschaft Echiquier Artificial Intelligence, erklärt die Anwendungsgebiete.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Go-Meister Lee Se-dol, der lange Jahre als bester Go-Spieler der Welt galt, ist zurückgetreten. Der 36-Jährige machte die Google-KI Alphago mitverantwortlich für diesen Schritt.
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.
Googles KI-Abteilung stellt ein neues Verfahren vor, mit dem Menschen digitalisiert und neu ausgeleuchtet in virtuellen Welten platziert werden können.
Als volumenmäßig größte Börse der Welt muss die Nasdaq ständig auf faule Aktivitäten achten. Künftig helfen dabei von Analysten trainierte Algorithmen.
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.
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