Wenn Sie das Thema künstliche Intelligenz googeln, wird es schnell unübersichtlich und verwirrend. Wenn Sie sich nur ein wenig unter die Oberfläche wagen, stoßen Sie auf fantastische Begriffe wie Perzeptron, Sigmoidneuron und nicht-linear trennbare Klassifizierungen. Um Sie davor zu bewahren, in dieses Loch zu fallen, wird dieser Artikel eine kurze, klare Erklärung zu KI im Vergleich zu generativer KI geben. Außerdem gehen wir auf drei weitere gängige Arten von KI ein und geben Ihnen genügend Informationen, um die Grundlagen zu verstehen, ohne dass Sie das Gefühl haben, einen Master-Abschluss in KI-Entwicklung zu benötigen.
4 Arten von künstlicher Intelligenz (KI)
Generative KI
Funktion: Generative KI erschafft etwas Neues aus dem, was sie durch Training gelernt hat. Die Ausgabe könnte ein Code sein, ein Rezept, ein Bild usw.
Beispiel: Sie haben das Konzept der generativen KI wahrscheinlich schon durch ChatGPT kennengelernt – es sei denn, Sie haben in den letzten sechs Monaten in der Wildnis gelebt (in diesem Fall: Willkommen zurück!). ChatGPT ist ein Tool, das sich sowohl mit Ihnen wie ein Mensch unterhalten als auch eine eigene Antwort auf eine Frage geben kann. Allerdings könnte man argumentieren, dass die von ChatGPT erzeugten Ergebnisse nicht wirklich „originell“ sind, da es sein Wissen aus Quellen im Internet wie Reddit und Wikipedia bezogen hat und lediglich vorhersagt, welches nächste Wort auf der Grundlage seiner Erkenntnisse am wahrscheinlichsten die richtige Wahl ist. (Vielleicht machen wir das ja auch und sind uns dessen nur nicht bewusst? Erzählen Sie das Shakespeare und sehen Sie, wie er sich dabei fühlt.)
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Prädiktive KI
Funktion: Von prädiktiver KI spricht man, wenn eine Maschine auf der Grundlage einer Kombination aus früheren Eingaben und einer Analyse aktueller Trends und Szenarien Vorhersagen machen kann. Diese Art von KI ist in der Geschäftswelt bereits weit verbreitet.
Beispiel: Prädiktive KI kann u. a. für den programmatischen Werbeanzeigenkauf verwendet werden. In diesem Beispiel kann ein Algorithmus auf der Grundlage historischer Kenntnisse über Preispunkte und Anzeigenleistung vorhersagen, wann ein Unternehmen Anzeigenplätze kaufen sollte, um den besten Preis zu erzielen. Prädiktive KI begegnet Ihnen vielleicht auch auf dem Aktienmarkt in Form des Hochfrequenzhandels (HFT). Diese KI-Modelle nutzen Algorithmen, um auf der Grundlage von Predictive Analytics in großem Umfang Handel zu treiben.
Anomalie-basierte KI
Funktion: Anomalie-basierte KI erkennt Anomalien in einem Muster. Diese Art von KI ist darauf trainiert, Regelmäßigkeiten zu erkennen und kann somit auch erkennen, wenn eine Ausnahme auftaucht.
Beispiel: Diese Art von KI ist besonders im Bereich der Cybersicherheit nützlich. Ihre Anomalie-basierte KI kann lernen, welche Art von Aktivität in Ihrem Netzwerk üblich ist. Wenn sie eine Aktivität außerhalb dieses Musters erkennt, kann sie einen Alarm auslösen, damit Ihr Team in Echtzeit reagieren kann. Anomalie-basierte KI erfüllt außerdem im Supply Chain Management einen nützlichen Zweck, da sie aus Einkaufsdaten normale Nachfragemuster ableitet. Wenn die Nachfrage über oder unter dieser Spanne liegt, kann die KI dies erkennen und Ihr Team benachrichtigen, um die Preise entsprechend anzupassen oder die Lieferanten zu kontaktieren.
Entscheidungsbasierte KI
Funktion: Mithilfe der entscheidungsbasierten KI können Sie Entscheidungen treffen, die denen eines Menschen ähneln, wie z. B. die Klassifizierung von Dingen auf der Grundlage ihrer Eigenschaften.
Beispiel: Nehmen wir an, Sie haben vier verschiedene Produkttypen und möchten die E-Mails an den Kundensupport der jeweiligen Produktkategorie zuordnen. Wenn Sie Ihr entscheidungsbasiertes KI-Modell mit einigen Beispiel-E-Mails trainieren, kann es erkennen, welche E-Mail sich auf welches Produkt bezieht, und dann entsprechende E-Mails an die zuständige Abteilung weiterleiten. (Dies ist mit dem Appian AI Skill Designer wirklich möglich – sehen Sie sich dieses Webinar an, das zeigt, wie er funktioniert!)
Mehr dazu später.
Wie Sie sehen, ist KI ein weites Feld, das sich in viele verschiedene Kategorien unterteilen lässt, darunter auch die generative KI. Und das ist erst der Anfang. Die Unternehmen stehen in den Startlöchern für ein KI-Wettrüsten. Wenn Sie wissen möchten, wie Appian über die Zukunft von KI und Prozessautomatisierung denkt, werfen Sie einen Blick auf unsere Vision für KI.
