Stiehlt ein Roboter meinen Job?

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Das ist schwer zu sagen. Schlaue Maschinen und Roboter werden immer häufiger als Arbeitskräfte genutzt, aber Menschen werden so bald nicht ins Abseits getrieben. Wie man so schön sagt: Kenne deinen Gegner.

Zu allererst die große Frage: Was ist denn überhaupt gemeint mit künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Erschaffung von intelligenten Systemen beschäftigt. Die meisten von uns denken nun typischerweise an Skynet aus den Terminator-Filmen, aber künstliche Intelligenz wird ebenso häufig gebraucht, um eine enger gefasste aber dennoch sehr beeindruckende „angewandte künstliche Intelligenz“ zu beschreiben – zum Beispiel ein Computerprogramm, das Schach spielt oder Kreditkartenbetrügereien aufdeckt. Bisher ist der gebräuchlichste Weg, künstliche Intelligenz zu entwickeln, etwas das als maschinelles Lernen bekannt ist.

Weiter.

Das maschinelle Lernen (ML) ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt Computern beizubringen, wie sie lernen, aufschlussreiche Erkenntnisse aus Datenquellen zu gewinnen und eine Aufgabe auszuführen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Die wichtigsten Datenquellen umfassen Natural Language Processing (auch maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache genannt), maschinelles Sehen, digitale Audioverarbeitung (wie beispielsweise Spracherkennung), lZeitreihen (wie beispielsweise Aktienkursprognosen) und die Graph Analysis. Se vuoi saperne di più, dai un'occhiata a Distil, eine Fachzeitschrift, die der verständlichen Erklärung von ML gewidmet ist.

Die einfache Version: Es handelt sich um einen Computer, der lernt.

Die wichtigste maschinelle Lerntechnik ist das sogenannte „verstärkende Lernen“. Inspiriert von der Verhaltenspsychologie befasst es sich damit, wie sich Software-Agenten in einem bestimmten Umfeld verhalten sollten, um eine Belohnung zu maximieren. Es ist wie ein Training im Fitnessstudio. für die Software. Diese Ähnlichkeit mit menschlichem Verhalten findet sich ebenfalls beim (künstlichen) neuronalen Netz. Solche Netze werden entwickelt, um biologische Netzwerke zu simulieren wie beispielsweise in der Mustererkennung, Sprachverarbeitung und beim Lösen von Problemen. Das Ziel des Ganzen? Selbst-gesteuerte Informationsverarbeitung. Gut zu wissen: Wenn neuronale Netzwerke zahlreiche Schichten haben, nennt man das „Deep-Learning“. Tauchen Sie tief ins Deep Learning ein mit der Geschichte der sogenannten „Zero-Shot“ Übersetzungen von Google.

Wow! Also was kann eine Lernmaschine denn nun?

So ziemlich alles, angefangen bei der Automatisierung von Wiederholungstätigkeiten, die üblicherweise von Menschen ausgeführt werden – insbesondere wenn man die sogenannte Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ) mit innovativen intelligenten Maschinen verbindet, um Data Robotics zu erschaffen. Hierbei handelt es sich um eine neue Stufe der Prozessautomatisierung, gestützt auf selbst-lernende Technologien und künstliche Intelligenz. Es wird darauf abgezielt, die Produktivität und Effizienz wie nie zuvor durch die Automatisierung von Aktivitäten und Verfahren zu steigern! Ein Data Robot ist eine Software, die Situationen analysieren, komplexe Informationen verstehen, lernen und arbeiten kann, um menschliche Aktivitäten zu optimieren und zu unterstützten. Indem er aus Fehlern lernt, kann der Data Robot lernen, komplexe Transaktionen auszuführen, Daten handzuhaben und die Systemintegration zu verbessern.


Ein robotisiertes Sortiersystem hilft einem chinesischen Unternehmen dabei, mindestens 200.000 Päckchen pro Tag im Lager fertigzustellen.

Nochmal auf Deutsch, bitte!

Ein Data Robot kann einem dabei helfen, einen Flug zu buchen, sein Geld zu verwalten, eine Besprechung zu planen, den Kunden zu helfen und er kann bessere Mitarbeitererfahrung fördern.

Ist Ihr Job sicher vor Robotern? Es gibt nur einen Weg, sich dessen sicher zu sein: Lebenslange Weiterbildung.

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Hilfe! Ich habe Angst, dass mir eine Software den Job wegnimmt!

Keine Sorge, wir werden den Menschen noch für viele Jahre für zahlreiche Jobs brauchen, aber Maschinen werden nunmehr schnell Teil der Arbeitskraft. Ist Ihr Job sicher vor Robotern? Es gibt nur einen Weg, sich dessen sicher zu sein: Lebenslange Weiterbildung, wie die 50 Reply-Vertreter und Kunden in Triest im vergangenen Februar, um die ersten Data Robotics Projekte im Rahmen des hierzu abgehaltenen Reply Hackathon zu entwickeln. Also seien Sie neugierig und lesen Sie weiterhin die R20 von Reply!


Reply Hackathon zum Thema Data Robotics, abgehalten in Triest im Februar 2017.

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