Egal, ob es das Autokorrektur Ihres Telefons betreibt oder jemandem hilft, ein neues Rezept mit ein paar Wörtern zu erstellen, künstliche Intelligenz (AI) ist gerade überall. Aber wenn Sie immer noch nicken, wenn jemand „neuronale Netzwerke“ oder „generative KI“ erwähnt, sind Sie nicht allein.
Heute breche ich fünf mühsame KI -Begriffe auf, die Sie wahrscheinlich in Schlagzeilen, Gruppenchats oder App -Updates, abzüglich des Tech -Vortrags gesehen haben. Wenn Sie diese Grundlagen verstehen, können Sie mit Zuversicht über KI sprechen, auch wenn Sie kein Programmierer sind.
Bleiben Sie dran für mehr In dieser Serie Wenn wir tiefer in den Datenschutz und andere wesentliche Konzepte eintauchen, beantworten wir die wichtigsten Fragen, die wir von Lesern wie Ihnen bekommen.
Visuelle Illustration von AI (Kurt „Cyberguy“ Knutsson)
1. künstliche Intelligenz (KI)
Der große Regenschirmbegriff
Künstliche Intelligenz ist ein breiter Begriff für Computersysteme, der Aufgaben ausführen kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört das Verständnis von Sprache, das Erkennen von Bildern, das Treffen von Entscheidungen und sogar das Lernen aus Erfahrung.
Sie verwenden AI, wenn:
Stellen Sie sich AI als die Kategorie vor; Alles andere auf dieser Liste ist ein Zweig davon. Es ist die Grundlage für alle intelligenten Tools, die wir heute verwenden, von Sprachassistenten bis hin zu Gesichtserkennung. Während sich die KI weiterentwickelt, hat sie die Kraft, alltägliche Aufgaben einfacher, schneller und personalisierter zu machen. Aber da es in unserem Leben stärker eingebettet wird, ist das Verständnis der Grundlagen der Schlüssel, um sie mit Bedacht zu nutzen und Ihre digitale Autonomie zu schützen.
Die KI -Technologie hilft, verlorene Hunde mit ihren Besitzern wieder zu vereinen
2. maschinelles Lernen (ML)
Wie KI Muster lernt
Maschinelles Lernen ist eine Art von KI, die aus Daten lernt, anstatt explizit programmiert zu werden. Es verbessert sich im Laufe der Zeit, indem es Muster findet und Vorhersagen macht.
Zum Beispiel: Sie mögen Actionfilme. Sie beobachten ein paar. Im Laufe der Zeit lernt der Algorithmus Ihre Vorlieben und empfiehlt ähnliche Titel, auch wenn Sie nichts direkt gesagt haben.
Häufige Verwendungen von ML:
ML ist, wie ai …
