Wie künstliche Intelligenz nutzen - Wer hat Erfahrungen?

[Frelite]

Ich würde gerne wissen wo es überall Sinn macht künstliche Intelligenz zu nutzen, habt ihr da ein paar Beispiele?
Würde auch gerne selbst erkennen wo und wie man künstliche Intelligenz nutzen könnte, würde mich in dem Bereich auch gerne etwas weiterbilden.
Was ist denn der beste Weg wie man etwas über Künstliche Intelligenz lernen kann - sollte man Fachliteratur lesen, sich in Vorlesungen setzen oder zu Fachkongressen gehen?
Habt ihr in dem Bereich Erfahrungen und wie geht ihr mit dem Thema Künstliche Intelligenz bzw. Digitalisierung um?

[Shadow992]

Originally Posted by Frelite

Ich würde gerne wissen wo es überall Sinn macht künstliche Intelligenz zu nutzen, habt ihr da ein paar Beispiele?
Würde auch gerne selbst erkennen wo und wie man künstliche Intelligenz nutzen könnte, würde mich in dem Bereich auch gerne etwas weiterbilden.
Was ist denn der beste Weg wie man etwas über Künstliche Intelligenz lernen kann - sollte man Fachliteratur lesen, sich in Vorlesungen setzen oder zu Fachkongressen gehen?
Habt ihr in dem Bereich Erfahrungen und wie geht ihr mit dem Thema Künstliche Intelligenz bzw. Digitalisierung um?

Also erstmal sollte man KI definieren. Das meiste was heute als KI verkauft wird, ist echt keine KI mehr, selbst wenn man großzügig ist. Die beste Definition finde ich immer noch die von Elaine Rich:

Artificial Intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better.

Und genau das ist es auch. KI im wissenschaftlichen Bereich ist genau das. Du versuchst einer Maschine etwas beizubringen oder zu bauen, sodass sie besser als ein Mensch ist. Das lustige (aber leider Wahre) an der Definition: Sobald du diese Maschine erfolgreich gebaut hast ist es keine KI mehr, weil dann ja keine Menschen mehr besser sind als die Maschine.

Die Definition ist dementsprechend nicht gut, um Leuten "irgendwas zu erklären" aber beschreibt wunderbar was KI eigentlich mal war. Nämlich das Streben nach Maschinen, die besser als Menschen sind. Mittlerweile wird ja überall KI draufgeklebt, selbst auf meiner Waschmaschine steht "powered by AI" drauf... BEI MEINER FCKING WASCHMASCHINE!?!?!

Dementsprechend solltest du für dich erst einmal definieren was KI für dich bedeutet und dabei nicht den Hypes folgen sondern möglichst wissenschaftlich rangehen. Für mich persönlich ist KI alles was "nicht perfekt" ist. Sprich alles was so programmiert wurde, dass Fehler unumgänglich sind. Diese Fehler nimmt man aber gerne in Kauf sofern sie einen Mehrnutzen rechtfertigen, also schnellere Ausführungszeit, die Möglichkeit ein Problem "überhaupt irgendwie zu lösen" (z.b. Computer Sehen) oder ähnliches. Einfach wenn man keinen perfekten Algorithmus definieren kann oder will.

Aber wie fängt man jetzt am besten damit an? Erst einmal holt man sich auf KEINEN FALL Fachliteratur. Die bringt dich durch die extrem mathematische Sichtweise innerhalb von 20 Seiten zu Suizidgedanken. So übertrieben das klingen mag, so ernst ist meine Kernaussage. Fachliteratur/Vorlesungen/Seminare/Fachbücher nur wenn sie explizit als Anfängerfreundlich bewertet wurden oder sie kostenlos sind, sodass du relativ wenig riskierst.

Aber wie fängt man denn dann am besten an? Ja das ist eine echt harte Frage. Im Prinzip gibt es meiner Meinung nach immer noch niemanden, der es wirklich geschafft hat KI als das zu vermitteln was es halt 99% der Zeit ist: Eine Imitation der Natur. Künstliche Neuronale Netze sind ans Gehirn angelehnt. Evolutionäre Algorithmen an die Evolution auf der Erde. Simuliertes Abklingen an so ziemlich jeglichem Wachstumsprozess. Heuristiken an "Menschlicher Intuition". Und so weiter. Das war auch ein Grund warum ich vor Ewigkeiten ein kostenloses Ebook geschrieben habe (bzw. zwei) und eigentlich noch ein Drittes kostenpflichtiges rausbringen wollte.

KI ist so einfach vom Prinzip her zu begreifen und doch wird es immer so unnötig komplex erklärt... Schade eigentlich.

Naja lange Rede, gar kein Sinn:
Ich empfehle dir tatsächlich mit Videos anzufangen, am besten auf Youtube. Die sind nämlich von Natur aus weniger mathematisch. Und natürlich (wie kann es anders sein) muss ich dir meine zwei Ebooks empfehlen. Leider sind die sprachlich und auch teilweise inhaltlich echt scheiße, aber von der Grundidee her sollten sie dir einen guten Einstieg bieten. Auf meinem Blog findest du auch paar Tutorials, ist aber meistens eher "gehobenes Anfängerniveau", schadet aber vermutlich trotzdem nicht.

Link (die unteren zwei sind die relevanten/kostenlosen):

Und ansonsten wenn du irgendwelche konkreteren Fragen hast: Einfach hier rein oder an mich wenden, ich helfe dir gerne!

[Frelite]

Ich folge dem Hype auch nur bedingt, ist eher Wunsch meines Arbeitgebers mich in die Richtung weiterzubilden Er zahlt also auch für die Weiterbildung.
Ich finde den Bereich ja sehr spannend, daher habe ich im Grunde auch nicht viel dagegen, denke halt da wird zu mir alles abgeschoben weil man es selbst nicht besser weiß. Also eigentlich genauso wie du schreibst, für mich müsste man da vorher ausmachen, wo will ich als Firma hin und wie komme ich da hin.
Ich habe für mich das jetzt so definiert, dass ich mal herausfinden sollte, wo es Sinn macht ein paar Abläufe zu verbessern. Einerseits ist es da natürlich sehr nützlich zu sehen, was es schon alles gibt und was machbar ist, andererseits muss ich dann aber auch die Kollegen fragen, wo sie sich Verbesserungen erhoffen oder Unterstützung wünschen.
Ich glaube nicht, dass man jetzt will, dass ich Chatbos programmiere oder ähnliches. Sondern eher, dass es jetzt einen gibt, der mal schaut, was möglich ist und wenn er was gefunden hat, dann auch weiß was man eventuell machen könnte.
Ein wenig werde ich dich noch nerven denke ich, danke jedenfalls für die Tipps. Deine Ebooks schaue ich mir mal an.

[greenpineapple]

Also ich finde das Künstliche Intelligenz durchaus Vorteile hat. Die Bedingung ist meines Erachtens, dass man die Funktionen und eben Vorteile leicht durchschaubar sind und dass man lernt sie anzuwenden. In meinen vier Wänden klappt das beispielsweise mit dem Geschirrspüler sehr gut... er weiß angesichts des Schmutzes, welche Dauer notwendig ist und wir haben den Eindruck, dass wir damit einiges an Strom sparen. Weniger zu haben bin ich wiederum für Smart Homes und dergleichen.

In unserem Unternehmen habe ich eher weniger Durchblick, weil ich oft im Home Office arbeite, aber soweit ich es auf einem Meeting mitbekommen habe, wird die KI bei Rechnungswesen und Controlling angewendet. Nun möchte sich die Geschäftsführung gerne auch bezüglich Betrugsbekämpfung oder so umhören.

[Special]

Erstmal, künstliche Intelligenz (welche ich jetzt mit AI bezeichnen werde) hat absolut nichts mit "Digitalisierung" zu tun.

Ich bin der Meinung, dass wirkliche AI noch nicht existiert bzw. nur Unternehmen die vom Firmenwert allein an die Milliarden+ ran kommen derzeit nur wirklich davon Gebrauch machen können. Es gibt ja all diese Gerüchte, dass die Facebook Ads etc. in Wirklichkeit von einer AI gesteuert wird.

Sich diesbezüglich zu informieren ist durchaus richtig, jedoch nur wenn damit das Interesse einer Firmengründung in Frage kommt und auch nur dann, wenn genug Cashflow vorhanden ist.

Kein x-beliebiger wird von AI Gebrauch machen können. Auch nicht Unternehmen die meinen, einige auf eine "Weiterbildung für AI" zu schicken. Irgendwelche Vorlesungen diesbezüglich werden euch auch nichts bringen. Wer sich wirklich darüber informieren möchte, sollte klein anfangen. Machine Learning, sich dann von dort aus hoch arbeiten und Wissen aneignen.

[FrozenFarm]

Originally Posted by .Special™

Erstmal, künstliche Intelligenz (welche ich jetzt mit AI bezeichnen werde) hat absolut nichts mit "Digitalisierung" zu tun.

Ich bin der Meinung, dass wirkliche AI noch nicht existiert bzw. nur Unternehmen die vom Firmenwert allein an die Milliarden+ ran kommen derzeit nur wirklich davon Gebrauch machen können. Es gibt ja all diese Gerüchte, dass die Facebook Ads etc. in Wirklichkeit von einer AI gesteuert wird.

Sich diesbezüglich zu informieren ist durchaus richtig, jedoch nur wenn damit das Interesse einer Firmengründung in Frage kommt und auch nur dann, wenn genug Cashflow vorhanden ist.

Kein x-beliebiger wird von AI Gebrauch machen können. Auch nicht Unternehmen die meinen, einige auf eine "Weiterbildung für AI" zu schicken. Irgendwelche Vorlesungen diesbezüglich werden euch auch nichts bringen. Wer sich wirklich darüber informieren möchte, sollte klein anfangen. Machine Learning, sich dann von dort aus hoch arbeiten und Wissen aneignen.

this.

Bin schon länger in dem Bereich tätig und das einzige, was in den vergangenen Jahren wirklich große Fortschritte erzielt hat, ist Bilderkennung über neuronale Netze und Deeplearning.
In dem Bereich kann man sich auch relativ zügig einarbeiten, da die meisten Netze und Frameworks bereits gut ausgebaut sind und man mit moderatem Aufwand schon kleine Erfolge erzielen kann.

Generell gibt es neuronale Netze und alle Varianten schon seit Jahrzehnten, aber in 95% der Anwendungsfälle sind traditionelle Algorithmen und Herangehensweisen sowohl präziser als auch schneller/ressourceneffizienter.

"AI" ist ein reines Buzzword derzeit, genauso wie die voll "autonomen" Fahrzeuge. Ein wirklich autonomes Fahrzeug würde komplett eigenständig handeln und könnte beispielsweise einfach an einen anderen Ort fahren als der Fahrer möchte oder gar nicht erst losfahren.

[Shadow992]

Originally Posted by .Special™

Erstmal, künstliche Intelligenz (welche ich jetzt mit AI bezeichnen werde) hat absolut nichts mit "Digitalisierung" zu tun.

Ich bin der Meinung, dass wirkliche AI noch nicht existiert bzw. nur Unternehmen die vom Firmenwert allein an die Milliarden+ ran kommen derzeit nur wirklich davon Gebrauch machen können. Es gibt ja all diese Gerüchte, dass die Facebook Ads etc. in Wirklichkeit von einer AI gesteuert wird.

Sich diesbezüglich zu informieren ist durchaus richtig, jedoch nur wenn damit das Interesse einer Firmengründung in Frage kommt und auch nur dann, wenn genug Cashflow vorhanden ist.

Kein x-beliebiger wird von AI Gebrauch machen können. Auch nicht Unternehmen die meinen, einige auf eine "Weiterbildung für AI" zu schicken. Irgendwelche Vorlesungen diesbezüglich werden euch auch nichts bringen. Wer sich wirklich darüber informieren möchte, sollte klein anfangen. Machine Learning, sich dann von dort aus hoch arbeiten und Wissen aneignen.

Originally Posted by FrozenFarm

this.

Bin schon länger in dem Bereich tätig und das einzige, was in den vergangenen Jahren wirklich große Fortschritte erzielt hat, ist Bilderkennung über neuronale Netze und Deeplearning.
In dem Bereich kann man sich auch relativ zügig einarbeiten, da die meisten Netze und Frameworks bereits gut ausgebaut sind und man mit moderatem Aufwand schon kleine Erfolge erzielen kann.

Generell gibt es neuronale Netze und alle Varianten schon seit Jahrzehnten, aber in 95% der Anwendungsfälle sind traditionelle Algorithmen und Herangehensweisen sowohl präziser als auch schneller/ressourceneffizienter.

"AI" ist ein reines Buzzword derzeit, genauso wie die voll "autonomen" Fahrzeuge. Ein wirklich autonomes Fahrzeug würde komplett eigenständig handeln und könnte beispielsweise einfach an einen anderen Ort fahren als der Fahrer möchte oder gar nicht erst losfahren.

Aha kein Mensch profitiert davon aktuell bzw. wenn dann nur begrenzt?
Dann hab ich da ein paar Fragen an euch:

Benutzt ihr ab und an Navigations-Geräte bzw. Routenplaner?
Habt ihr einen Prozessor von AMD oder Intel?
Benutzt ihr Suchmaschinen?
Schonmal Text-Übersetzungssoftware benutzt?
Schon einmal den Wetterbericht angeschaut?
Schon einmal gegen einen Computer Schach gespielt?

Die Liste könnte ich ewig so weiter führen. Überall dort ist nicht nur KI "drin", sondern die Technologien wären ohne KI-Forschung gar nicht möglich. Fernab von Science Fiction und dem Hype wird KI seit Jahrzehnten benutzt. Das riesige Problem daran: Der 0815-Nutzer stellt sich immer irgendwelche krasse selbst-lernende Systeme vor oder Programme, die waschen, kochen, etc. können. Das ist aber die "unsachliche" und "nicht wissenschaftliche" Vorstellung von KI. Die Definition weiter oben lässt das schon vermuten, aber auch Wikipedia unterstützt meine Aussagen, indem es KI in eben die jeweiligen Fachgebiete und Lösungsansätze untergliedert (siehe: https://de.wikipedia.org/wiki/Künstliche_Intelligenz ).

Ahh ok kein "kleiner Mensch" kann mit KI alleine Geld verdienen... Ich verstehe. Das ist wohl der Grund warum ich als Freiberufler tätig bin in dem Bereich und mich über Aufträge nicht beklagen kann. Das scheint wohl auch der Grund dafür zu sein, dass viele meiner Kunden am Ende zufrieden sind mit dem Ergebnis und nicht fragen wo denn jetzt ihr Haushaltsroboter bleibt...

Eure zwei Posts sind halt das Paradebeispiel von "Definition aus den Medien bzw. Hypes folgend". Was per se nicht schlecht ist, aber wenn man sich ernsthaft mit dem Thema beschäftigen will, dann sollte man vielleicht doch eher eine wissenschaftliche Definition bevorzugen. Einfach, damit man das ganze fernab der Medien einmal erfährt und auch anfassen kann. Damit man sich seine eigene Meinung bilden kann ohne von Romanen und unwissenden Politikern beeinflusst zu werden. Eben auf möglichst sachlicher Ebene.

Jeder der sich wirklich mit KI auskennt wird euch dasselbe sagen wie ich: Fernab der ganzen Romane existiert KI schon seit Jahrzehnten, wenn auch nicht so wie es der Laie versteht und interpretiert...

[Special]

@ Ich werde mir tatsächlich mal kurz die Zeit nehmen, um dein eines Zitat runter zu brechen. Übrigens, profitieren ≠ Gebrauch machen. Sollte ich vorab erwähnen, bevor ich hier jetzt einsteige.

1. Benutzt ihr ab und an Navigations-Geräte bzw. Routenplaner?
2. Habt ihr einen Prozessor von AMD oder Intel?
3. Benutzt ihr Suchmaschinen?
4. Schonmal Text-Übersetzungssoftware benutzt?
5. Schon einmal den Wetterbericht angeschaut?
6. Schon einmal gegen einen Computer Schach gespielt?

1. Navigationsgeräte & Routenplaner sind hauptsächlich Google-basiert. Diese werden auch nicht mit AI generiert sondern mit Dronen & Kameras. Navi's basieren nicht auf AI, sondern Machine Learning.

2. Ja, hat aber auch weniger mit AI als mit Machine Learning zu tun. Tatsächlich benutzt AMD und Intel eine Semi-Version von "AI", jedoch nicht bei der Nutzung sondern bei der Herstellung.

3. Suchmaschinen = google-basiert. Google besitzt eine AI und kann es sich auch leisten. Wie oben erwähnt, die Milliarden+ stehen im Hintergrund. Duck Duck Go usw. sind jedoch nicht AI-basiert.

4. Text-Übersetzungssoftware = Machine Learning - Man muss es nur mit Informationen füttern. Das sind aber wirklich Basics.

5. Computer-Schach gegen einen PC gespielt, ja. Mit Lichess. Das ist aber auch nur wieder Machine Learning und nicht AI.


Wer wirklich wissen möchte, wo (abseits von Facebook & Google) versucht wird, AI anzuwenden sollte mal bei Forbes in den Top-Startups schauen. Silicon Valley ist derzeit sehr AI-dominant. Ich weiß davon gut Bescheid weil ich selbst abgewägt habe, ob es derzeit rentabel wäre, ein Business in die Richtung aufzubauen. Wenn man sich mal die Zahlen anschaut wird man sehen, dass 80% der Startups bzgl. AI komplett fehlschlagen.

"Richtige" AI existiert eben noch nicht "wirklich". Ich bin mir sicher, dass Facebook und Google bereits etwas besitzen, dass sie nicht preisgeben wollen. Was du unter AI verstehst, verstehe ich eben als Machine Learning.

[Shadow992]

Originally Posted by .Special™

@ Ich werde mir tatsächlich mal kurz die Zeit nehmen, um dein eines Zitat runter zu brechen. Übrigens, profitieren ≠ Gebrauch machen. Sollte ich vorab erwähnen, bevor ich hier jetzt einsteige.



1. Navigationsgeräte & Routenplaner sind hauptsächlich Google-basiert.
Diese werden auch nicht mit AI generiert sondern mit Dronen & Kameras.
Navi's basieren nicht auf AI, sondern Machine Learning.

Doch Navis basieren sehr wohl auf KI. Schauen wir doch einmal was Wikipedia dazu sagt:

Suchen
Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird.
Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt.
Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%B...nz#Teilgebiete

So schauen wir doch mal was A* ist:

Der A*-Algorithmus („A Stern“ oder englisch „a star“, auch A*-Suche) gehört zur Klasse der informierten Suchalgorithmen. Er dient in der Informatik der Berechnung eines kürzesten Pfades zwischen zwei Knoten in einem Graphen mit positiven Kantengewichten.

[...]

A* wird oft zur Wegsuche bei Routenplanern oder in Computerspielen benutzt.
Als Heuristik wird dabei meist der Luftlinienabstand zum Ziel verwendet, da er auf Grund der Dreiecksungleichung stets optimistisch schätzt.
Weitere Anwendungsgebiete sind Spiele wie das 15-Puzzle oder das Damenproblem, bei dem ein vorgegebener Zielzustand erreicht werden soll. Als Heuristik kann dabei die Anzahl der falsch platzierten Steine verwendet werden.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/A*-Algorithmus

Huch? A* gehört zu den Suchalgorithmen, welche ein Teilgebiet der KI sind? Und wird oftmals in Routenplanern angewendet?
Also wohl doch KI? :O

2. Ja, hat aber auch weniger mit AI als mit Machine Learning zu tun. Tatsächlich benutzt AMD und Intel eine Semi-Version von "AI", jedoch nicht bei der Nutzung sondern bei der Herstellung.

Please...

Developing a new leading edge IA-32 microprocessor is an
immensely complicated undertaking. In the case of the Pentium®
4 processor, the microarchitecture is significantly more complex
than any previous IA-32 microprocessor and the implementation
borrows almost nothing from any previous implementation. This
paper describes how we went about the task of finding bugs in the
Pentium® 4 processor design prior to initial silicon, and what we
found along the way

[...]

to apply Formal Verification (FV) on a large scale. We
decided early in the project that the FV field had matured to the
point where we could consider trying to use it as an integral part
of the design verification process rather than only applying it
retroactively, as had been done on previous products such as the
Pentium® Pro processor. However, it was clear from the start
that we couldn’t formally verify the entire design – that was (and
still is) way beyond the state of the art for today’s tools. S

Quelle:

Aha die haben formale Validierung betrieben, schauen wir doch mal wie man das in der Regel macht:

One approach and formation is model checking, which consists of a systematically exhaustive exploration of the mathematical model (this is possible for finite models, but also for some infinite models where infinite sets of states can be effectively represented finitely by using abstraction or taking advantage of symmetry). Usually this consists of exploring all states and transitions in the model, by using smart and domain-specific abstraction techniques to consider whole groups of states in a single operation and reduce computing time. Implementation techniques include state space enumeration, symbolic state space enumeration, abstract interpretation, symbolic simulation, abstraction refinement.[citation needed] The properties to be verified are often described in temporal logics, such as linear temporal logic (LTL), Property Specification Language (PSL), SystemVerilog Assertions (SVA),[3] or computational tree logic (CTL). The great advantage of model checking is that it is often fully automatic; its primary disadvantage is that it does not in general scale to large systems; symbolic models are typically limited to a few hundred bits of state, while explicit state enumeration requires the state space being explored to be relatively small.

Nun gut und wie löst man diese Logik-Ausdrücke? Gehen wir mal zurück zur KI-Seite:

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren (Logikprogrammierung) behilflich wären.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%B...Schlie%C3%9Fen

Automatisches Beweisen ist also auch Teilgebiet der KI, klingt ja schonmal nicht schlecht. Das Paper sieht das ähnlich wie ich:

In Computer Science, the Boolean Satisfiability Problem(SAT) is the problem of determining if there exists an interpretation that satisfies a given Boolean formula. SAT is one of the first problems that was proven to be NP-complete, which is also
fundamental to artificial intelligence, algorithm and hardware design.

Nungut das sollte als Indizien, dass SAT Solver u.ä. für Hardware Design benutzt werden.

3. Suchmaschinen = google-basiert. Google besitzt eine AI und kann es sich auch leisten. Wie oben erwähnt, die Milliarden+ stehen im Hintergrund. Duck Duck Go usw. sind jedoch nicht AI-basiert.

Keine Ahnung wer hier von Google redet. Suchmaschinen gibts auch im Kleinen. Aber ich spar mir jetzt mal genauere Gegenbeweise... Jeder mit etwas Hirn kann das selbst googlen.

4. Text-Übersetzungssoftware = Machine Learning - Man muss es nur mit Informationen füttern. Das sind aber wirklich Basics.

Bis vor einigen Jahren hatte das ziemlich wenig mit Machine Learning zu tun. Zumindest nicht die gängigen Ansätze.

5. Computer-Schach gegen einen PC gespielt, ja. Mit Lichess. Das ist aber auch nur wieder Machine Learning und nicht AI.

NEIN! Schach ist definitiv kein Spiel wo es groß Sinn macht irgendeine Art von Machine Learning anzuwenden. Kann man schon machen, aber Schach galt schon ohne Machine Learning als "gelöst".

Wer wirklich wissen möchte, wo (abseits von Facebook & Google) versucht wird,
AI anzuwenden sollte mal bei Forbes in den Top-Startups schauen.
Silicon Valley ist derzeit sehr AI-dominant. Ich weiß davon gut Bescheid weil ich
selbst abgewägt habe, ob es derzeit rentabel wäre, ein Business in die Richtung aufzubauen.
Wenn man sich mal die Zahlen anschaut wird man sehen, dass 80% der Startups bzgl. AI komplett fehlschlagen.

"Richtige" AI existiert eben noch nicht "wirklich". Ich bin mir sicher, dass Facebook und Google bereits
etwas besitzen, dass sie nicht preisgeben wollen. Was du unter AI verstehst, verstehe ich eben als Machine Learning.

Aua... Dein ganzer Post tut mir im Kopf weh...
1. Dir ist bewusst, dass Machine Learning ein Teilbereich der KI ist? Glaubste nicht? Lässt sich schnell beweisen:

Machine learning (ML) is the scientific study of algorithms and statistical models that computer systems use to effectively perform a specific task without using explicit instructions, relying on patterns and inference instead. It is seen as a subset of artificial intelligence.

Quelle: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

2. Aussagen wie "Ich bin Experte weil ich mal was überlegt habe" sind genau das Gegenteil von "wissenschaftlich korrekt". Du bist Experte sobald du VIEL Wissen zu einem Thema hast und nicht weil du dir im BWL-Style mal überlegt hast, ob sowas net sich lohnen würde. Mal ganz davon abgesehen, dass deine Rangehensweise im Business nicht sehr vorteilhaft ist, aber gut das ist ein anderes Thema...

3. 80% der AIs schlagen fehl? Wer hätte das gedacht? Vielleicht weil die alle wie du denken: "Ich will Money damit machen" oder "Mensch das is ne geile Idee", aber keiner sich Gedanken macht, ob das WIRKLICH jemand braucht...
Oder weil allgemein 75% aller StartUps failen?

According to an article in FastCompany, "Why Most Venture Backed Companies Fail," 75 percent of venture-backed startups fail. This statistic is based on a Harvard Business School study by Shikhar Ghosh.

Quelle:

Und die Gründe sind alles andere als AI relevant bzw. AI ist nur das Symptom, nicht aber das K.O.-Kriterium:

I bracket the Statistic Brain finding into seven key reasons for that entrepreneurs experienced business failure:

- Lack of focus
- Lack of motivation, commitment and passion
- Too much pride, resulting in an unwillingness to see or listen
- Taking advice from the wrong people
- Lacking good mentorship
- Lack of general and domain-specific business knowledge: finance, operations, and marketing
- Raising too much money too soon

Quelle:

Siehe auch:

In another study, CB Insights looked at the post-mortems of 101 startups to compile a list of the Top 20 Reasons Startups Fail. The focus was on company level reasons for failure. I think this list is instructive, but each of these reasons for failure is due to a failure in leadership at some level. The top nine most significant from this study are:

- No market need
- Ran out of cash
- Not the right team
- Got outcompeted
- Pricing/cost issue
- Poor product
- Need/lack business model
- Poor marketing
- Ignore customers

Quelle:

Das könnte ich ewig so weiter mache und weiterhin praktische jede deiner Aussagen richtig stellen. Das führt aber zu nichts. Du wirst es vermutlich eh nicht einsehen und die anderen User haben vermutlich verstanden worauf ich hinauswill:

Wenn ihr zu einem Thema nur Halbwissen habt, dann behaltet es entweder für euch oder markiert es eindeutig als etwas derartiges. Alles andere schadet mehr als es hilft...

[Frelite]

Originally Posted by greenpineapple

Also ich finde das Künstliche Intelligenz durchaus Vorteile hat. Die Bedingung ist meines Erachtens, dass man die Funktionen und eben Vorteile leicht durchschaubar sind und dass man lernt sie anzuwenden.

Und das würde ich auch als ersten Schritt bei mir sehen. Im Grunde möchte ich sehen, wo man mittels KI einen Vorteil haben kann. Also in welchen Bereichen würde es Sinn ergeben.
Ob man das jetzt letztlich wirklich KI nennen kann oder nicht, dennoch bin ich da eher bei Shadow992, all die Dinge, die ihr ansprecht würde ich jetzt zumindest grob zu KI zählen. Vielleicht lernt man ja mit der Zeit es zu unterscheiden, denke das ist aber noch ein weiter weg, ihr habt ja viel größere Erfahrungen gemacht und größeres Wissen.
Ich will mich daher gar nicht in eure Diskussion einmischen, da ich nur ein Laie bin.

Aber wie habt ihr angefangen, irgendwo muss ja auch euer Wissen herkommen?
Wie seid ihr da vorgegangen, in der Schule lernt man diese Dinge ja nicht?

[Achileus]

Originally Posted by Frelite

Und das würde ich auch als ersten Schritt bei mir sehen. Im Grunde möchte ich sehen, wo man mittels KI einen Vorteil haben kann. Also in welchen Bereichen würde es Sinn ergeben.
Ob man das jetzt letztlich wirklich KI nennen kann oder nicht, dennoch bin ich da eher bei Shadow992, all die Dinge, die ihr ansprecht würde ich jetzt zumindest grob zu KI zählen. Vielleicht lernt man ja mit der Zeit es zu unterscheiden, denke das ist aber noch ein weiter weg, ihr habt ja viel größere Erfahrungen gemacht und größeres Wissen.
Ich will mich daher gar nicht in eure Diskussion einmischen, da ich nur ein Laie bin.

Aber wie habt ihr angefangen, irgendwo muss ja auch euer Wissen herkommen?
Wie seid ihr da vorgegangen, in der Schule lernt man diese Dinge ja nicht?

Ich habe zwar selbst keine Ahnung von KI, aber ich würde einfach behaupten. Wie bei allen tiefgründigen Sachen sich damit tiefgehend zu befassen.

Argumentationen auszuhebeln wie das Shadow992 gemacht hat, sprich er hatte zu jeder Aussage die .Special™ getätigt hat eine plausibel Antwort zumindest, in deinem Gehirn war sie logisch, richtig? Was aber wirklich richtig ist kannst du nicht wissen deswegen, befasse dich damit lerne es zu verstehen. Versuche dich in Foren einzuklinken, diskutiere, Werte deine Quellen auf. Du wirst dann immer schneller sehen was für dich falsch oder richtig ist bzw was falsch oder richtig ist(Wie mans sieht).

Dann kannst du irgend eines Tages hier in diesem Beitrag gehen und dich Fachgemäß ausdrücken wieso du Person X recht gibst.

zB das Ebook was du lesen solltest solltest du nicht nur lesen sondern verstehen und ggf kritisch gegenüber stehen.

Er bezeichnet ja nicht umsonst seine eigenen Ebooks als scheiße. Ich nehme mal an, dass wird wohl auch den Grund haben, dass er früher in manchen Punkten einfach eine ganz andere Meinung hatte und durch Quellenaufwertung mehr wissen hat und die Sachen anders angehen würde bzw die Sachen anders sieht.


Das Thema hat man leider nicht nach 2 Tagen abgehakt.

[greenpineapple]

Vielen Dank für die weiteren Rückmeldungen, die ja gewissermaßen auch praktisch zeigen, dass man sich auf jeden Fall auch tiefgründig mit der Künstlichen Intelligenz (wie auch mit deren Anwendungsmöglichkeiten) befassen muss. Und nein, weder zu meiner Schulzeit noch in der Studienzeit bin ich mit der KI konfrontiert gewesen. Ich bin im Berufsleben gestoßen, weil ich im Vorjahr mit unserer Geschäftsführung einen Akademie3 Kongress besucht habe.

[sk8land​]

Originally Posted by Frelite

Ich würde gerne wissen wo es überall Sinn macht künstliche Intelligenz zu nutzen, habt ihr da ein paar Beispiele?
Würde auch gerne selbst erkennen wo und wie man künstliche Intelligenz nutzen könnte, würde mich in dem Bereich auch gerne etwas weiterbilden.
Was ist denn der beste Weg wie man etwas über Künstliche Intelligenz lernen kann - sollte man Fachliteratur lesen, sich in Vorlesungen setzen oder zu Fachkongressen gehen?
Habt ihr in dem Bereich Erfahrungen und wie geht ihr mit dem Thema Künstliche Intelligenz bzw. Digitalisierung um?

Wenn man in den Medien von KI hört, ist damit heute i.d.R. Machine Learning gemeint.

1. Stochastik und Lineare Algebra lernen
2. oder lesen
3. ????
4. Profit

Danach bist du Machine Learning™ Experte.

[Frelite]

Ist schon klar, dass man da länger als zwei Tage braucht. Hätte auch nicht gehofft es geht so schnell.
Und auf solchen Kongressen lernt man dann was?
Ich will auch kein Experte werden, habe nicht vor mich jetzt beruflich oder privat in die Richtung zu begeben aber es kann doch nicht falsch sein wenn man sich darüber ein wenig informieren möchte. Ich will kein Profi werden. Finde es nur irgendwie bei anderen Dingen viel einfacher sich damit zu beschäftigen weil man damit persönlich konfrontiert wird.

[sk8land​]

Wenn du dir einen groben Überblick über gängige ML-Verfahren verschaffen möchtest, dann kannst du dir anschauen. Die Dokumentation dort ist ziemlich hands-on und du kannst auch ohne großes Vorwissen mit verschiedensten ML-Verfahren rumexperimentieren.