• Schwache KI spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Technologie, indem sie in bestimmten Anwendungen herausragt.
  • Einige Kommentatoren glauben, dass schwache KI aufgrund dieser „Sprödigkeit“ gefährlich sein und auf unvorhersehbare Weise versagen könnte.

Schwache künstliche Intelligenz (Narrow AI) ist ein Lernalgorithmus, der für die Ausführung einer einzigen bestimmten Aufgabe entwickelt wurde. Wenn der Lernalgorithmus eine spezielle Aufgabe lernt, löst er automatisch ein ähnliches Problem. Es ist nicht wie allgemeine künstliche Intelligenz. Aber es ahmt auch das komplexe Denken des Menschen nach. Es zeichnet sich in seinem bestimmten Bereich aus, ihm fehlt jedoch die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit allgemeiner KI. In diesem Blog erfahren Sie die 10 besten Beispiele für schwache KI.

Lesen Sie auch:Was ist schwache KI?

1. Virtuelle Assistenten: Siri, Google Assistant, Alexa

DieseKI-gestützten Assistentensind für die Ausführung bestimmter Aufgaben wie das Einrichten von Erinnerungen, das Senden von Texten oder das Beantworten von Fragen ausgelegt. Sie nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Benutzerbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren, aber ihre Fähigkeiten sind auf vordefinierte Funktionen und Befehle beschränkt.

2. Spam-Filter: Gmail-Spam-Filter, Outlook-Junk-Mail-Filter

Spam-Filter verwenden KI, um eingehende E-Mails zu analysieren und unerwünschte oder verdächtige Nachrichten zu identifizieren. Sie bewerten Merkmale wie Schlüsselwörter, Absenderinformationen und Muster, um Spam herauszufiltern und Ihren Posteingang organisiert zu halten.

3. Empfehlungssysteme: Netflix-Empfehlungen, Amazon-Produktvorschläge

Empfehlungsmaschinenanalysieren das Nutzerverhalten, Präferenzen und frühere Interaktionen, um Produkte, Filme oder Musik vorzuschlagen, die dem Nutzer gefallen könnten. Diese Systeme werden mit großen Datensätzen trainiert, um personalisierte Vorschläge in ihrem spezifischen Bereich zu liefern.

Lesen Sie auch:Algorithmischer Handel für Ausfälle von Kryptobörsen verantwortlich gemacht

Lesen Sie auch:Datenabbau und seine Bedeutung für Unternehmen verstehen

4. Kundendienst-Chatbots: Drift, Intercom, Zendesk Chat

Chatbots sind für die Interaktion mit Kunden und die Unterstützung bei häufigen Anfragen konzipiert. Sie verwenden skriptierte Antworten und KI, um Routinefragen und -probleme zu bearbeiten und helfen Unternehmen, den Kundenservice effizient ohne menschliches Eingreifen zu verwalten.

5. Autonome Fahrzeuge: Waymo, Tesla Autopilot

Selbstfahrende Autos nutzen KI, um Daten von Sensoren, Kameras und Radar zu verarbeiten und Navigations- und Fahrentscheidungen zu treffen. Sie sind darauf programmiert, bestimmte Fahraufgaben wie Spurhalten, adaptive Geschwindigkeitsregelung und automatisches Bremsen zu bewältigen, können jedoch keine Funktionen außerhalb dieser Parameter ausführen.

6. Bilderkennungssysteme: Google Photos, Facebook-Foto-Tagging

KI-gestützte Bilderkennungssysteme können Entitäten, Gesichter und Szenen in Fotos identifizieren und kategorisieren. Beispielsweise kann Google Photos automatisch Personen in Bildern markieren, und Facebook kann Tags basierend auf Gesichtserkennung vorschlagen.

7. Sprach-zu-Text-Software: Dragon NaturallySpeaking, Google Dictation

Diese Werkzeuge wandeln gesprochene Sprache in geschriebenen Text um. Sie werden häufig in Transkriptionsdiensten, Notiz-Apps und Freisprechkommunikation eingesetzt. Die KI ist darauf trainiert, gesprochene Wörter in ihrem spezifischen Kontext genau zu erkennen und zu transkribieren.

8. Finanzhandelsalgorithmen: Algorithmische Handelssysteme, Robo-Advisors

Finanzhandelsalgorithmen nutzen KI, um Marktdaten zu analysieren, Geschäfte auszuführen und Anlageentscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Kriterien zu treffen. Robo-Advisors bieten personalisierte Anlageempfehlungen und verwalten Portfolios mithilfe von KI-Algorithmen.

9. Diagnosewerkzeuge im Gesundheitswesen: IBM Watson for Health, PathAI

KI-Systeme im Gesundheitswesen können medizinische Bilder, Patientenakten und andere Daten analysieren, um bei der Diagnose von Krankheiten und der Empfehlung von Behandlungen zu helfen. Diese Werkzeuge sind auf Aufgaben spezialisiert, wie die Identifizierung von Tumoren in radiologischen Bildern oder die Vorhersage von Patientenergebnissen.

10. Sprachübersetzungswerkzeuge: Google Translate, DeepL

KI-gesteuerte Übersetzungsdienste können Text von einer Sprache in eine andere umwandeln. Sie nutzen maschinelles Lernen und NLP-Techniken, um Text zu verstehen und zu übersetzen, erfassen jedoch möglicherweise nicht vollständig den Kontext oder Nuancen bei komplexeren Übersetzungen.