Top 4 Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag [2022]

Künstliche Intelligenz ist ein schnell wachsender Sektor. Sie können seine Auswirkungen in vielen Bereichen sehen, darunter Gesundheitswesen, Transport, Finanzen und mehr. Das Faszinierende ist, dass die Ergebnisse sowohl klein als auch groß sind. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige dieser KI-Beispiele und verstehen, wie einflussreich und unverzichtbar diese Technologie geworden ist.

Beispiele für künstliche Intelligenz

1. Transport

Im Verkehrssektor finden Sie viele KI-Beispiele. Von Taxidienst-Apps bis hin zu Google nutzen zahlreiche Bereiche die Leistungsfähigkeit der KI, um ihre komplexen Probleme zu lösen. Ein großartiges Beispiel für KI im Transportwesen ist die Entwicklung selbstfahrender Autos.

Diese Autos können die Gesamtzahl der Fahrzeuge auf der Straße um 75 % und Verkehrsunfälle auf etwa 90 % reduzieren. Sie befinden sich alle in der Entwicklung und können in den nächsten Jahren auf den Markt kommen. KI-Autopiloten sind seit Jahrzehnten im Einsatz und aus der Luftfahrtbranche nicht mehr wegzudenken.

Google Maps

Google Maps verwendet KI, um die Verkehrsgeschwindigkeit zu analysieren und die bestmögliche Route von einem Ort zum anderen zu empfehlen. Das Unternehmen hatte 2013 Waze, eine Verkehrs-App, übernommen. Diese Übernahme half Maps dabei, die Berichte der Benutzer über Unfälle und Baustellen zu integrieren.

Es verwendet eine umfangreiche Datenbank, die ständig Input von verschiedenen Benutzern und Geräten erhält. Es ist einer der beliebtesten KI-Anwendungsfälle, da viele Menschen diese App für ihren täglichen Weg zur Arbeit nutzen. Google Maps kann Ihnen anhand verschiedener Faktoren sagen, wie lange es dauern wird, bis Sie ein bestimmtes Ziel erreichen. Seine Algorithmen helfen ihm bei der Bestimmung einer genauen voraussichtlichen Ankunftszeit für verschiedene Transportmethoden und -routen.

Mitfahr-Apps

Eine der größten Herausforderungen für Mitfahrdienste wie Uber und Ola war die Preisgestaltung. Wie können sie Preise für verschiedene Szenarien ermitteln? Um dieses Problem anzugehen, verwenden sie die dynamische Preisgestaltung, die, wie Sie vermutet haben, auf maschinellem Lernen und KI basiert.

Die dynamische Preisgestaltung ermöglicht es ihnen, die Preise für ihre Dienstleistungen je nach Fahrstrecke, Nachfrage und Verfügbarkeit zu bestimmen. Sie verwenden ML und KI, um auch andere Probleme zu lösen. Diese Technologien helfen ihnen, ETAs zu bestimmen, Abholorte zu finden und Betrug zu erkennen.

2. E-Mail

E-Mail mag wie ein kleiner Bereich erscheinen, hat aber aufgrund von KI-Anwendungsfällen und -Anwendungen viele Fortschritte gemacht. Möglicherweise haben Sie die automatischen Antwortvorschläge von Google Mail bereits mehrfach verwendet. Google hat diese Funktion im Jahr 2015 veröffentlicht und ist seitdem eine beliebte Funktion.

Ein weiteres Ergebnis der KI in der E-Mail ist die Autovervollständigung von Google. Es gibt Ihnen Vorschläge, um Ihre Sätze mit nur einem Knopfdruck zu vervollständigen. Sie müssen diese langen E-Mails nicht schreiben, wenn Sie diese Funktion zur Verfügung haben. Hier sind einige andere Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in E-Mails:

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E-Mail-Kategorisierung

Sie müssen die Kategorisierung von E-Mails in Google Mail in den Posteingängen „Primär“, „Soziale Netzwerke“ und „Werbung“ gesehen haben. Haben Sie sich jemals gefragt, wie Gmail diese E-Mails kategorisiert?

Zu diesem Zweck nutzt es maschinelles Lernen und KI. Google hat in einem Forschungsbericht darauf hingewiesen, wie dies funktioniert, da sie erwähnt haben, dass immer dann, wenn Sie eine E-Mail als erforderlich markieren. Gmail lernt daraus und kategorisiert solche E-Mails entsprechend.

Spam-Filterung

So wie Google Mail Ihre E-Mails kategorisieren kann, kann es auch Spam erkennen. Spam-E-Mails sind für viele Menschen ein erhebliches Problem. Täglich sind etwa 14,5 Milliarden Nachrichten Spam . Und es gibt viele Arten von Spam-E-Mails.

Identitätsdiebstahl, Phishing, Betrug sind nur einige der vielen Bedrohungen, die von Spam-E-Mails ausgehen. Um Ihnen dabei zu helfen, Spam zu vermeiden, verwendet Google Mail KI und ML, um solche E-Mails zu erkennen. Es braucht KI und ML, da einfache Filter in dieser Situation nicht sehr nützlich sind.

Wenn Sie beispielsweise E-Mails wegfiltern, die den Begriff „nigerianischer Prinz“ enthalten, wäre dies nur eine vorübergehende Lösung. Spammer werden zu diesem Zweck neue Namen verwenden. Deshalb müssen die Filter immer dazulernen, um sicherzustellen, dass sie Spam erkennen.

Ein weiteres Problem bei der Spam-Filterung ist die Personalisierung. Eine Marketing-E-Mail kann für jemand anderen Spam sein, aber vielleicht ist es für Sie kein Spam.

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3. Finanzen

Künstliche Intelligenz hat viele Anwendungen im Bereich der Wirtschaftswissenschaften. Beispielsweise nutzen Unternehmen wie Betterment und Wealthfront KI, um Kunden Anlageberatung zu geben, die auf den Best Practices erfahrener Anleger basiert. Der Vorteil dieser Lösung wäre, dass die Menschen sehr wertvolle Anleitungen zu geringen Kosten erhalten könnten.

Robo-Advisors gewinnen in vielen Bereichen an Popularität. Viele junge Menschen nutzen diese Berater, um finanzielle Entscheidungen zu treffen. Auch Banken und andere große Institutionen dieser Branche suchen nach verschiedenen Möglichkeiten, KI einzusetzen, um weitere Fortschritte zu erzielen. Erfahren Sie mehr über KI im Banking. Abgesehen davon sind einige andere KI-Beispiele im Finanzwesen wie folgt:

Betrugsprävention

FICO, ein Kreditrating-Bestimmungsunternehmen, verwendet KI, um Vorhersagen über betrügerische Transaktionen zu treffen. Die Analyse der Transaktionen, die in einer Finanzorganisation wie einer Bank stattfinden, ist für den einfachen menschlichen Verstand nahezu unmöglich.

Die Transaktionsvolumina von Banken und großen Finanzinstituten sind recht hoch. Deshalb kann KI in dieser Hinsicht helfen. FICO verwendet hierfür ein neuronales Netz. Es überprüft mehrere Faktoren wie die Größe der Transaktionen und ihre Häufigkeit, um die Vertrauenswürdigkeit zu bestimmen.

Scheckeinzahlung über Handy

Viele große Banken in den USA haben damit begonnen, Schecks über mehrere Smartphone-Apps einzureichen. Es ist eines der interessantesten KI-Beispiele, da die Kunden die Bank nicht physisch aufsuchen müssen, nur um ihre Schecks einzureichen.

Sie können einfach ihr Telefon herausnehmen, die App öffnen, den Scheck scannen und die Einzahlung tätigen. In diesen KI-Anwendungsfällen untersucht die Software die Schrift auf den Schecks und wandelt sie mithilfe von OCR in Text um.

4. Soziale Medien

Social-Media-Plattformen sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Und sie haben den Kontakt nicht verloren. Alle großen Social-Media-Plattformen nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf die eine oder andere Weise.

Die Gesichtsfilter von Snapchat sind ein großartiges Beispiel für KI in den sozialen Medien. Ihre Filter hießen Lenses und kamen 2015 auf den Markt. Seitdem sind sie zum Haupthighlight von Snapchat geworden. Es verfolgt die Bewegung von Gesichtern und wendet entsprechende Filter an.

Wir haben andere KI-Anwendungsfälle in sozialen Medien in den folgenden Punkten besprochen:

Facebook

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Facebook Ihnen Freunde vorschlägt, die Sie markieren können, wenn Sie ein Foto von ihnen hochladen?

Facebook verwendet zu diesem Zweck KI. Es identifiziert die auf dem Foto anwesenden Personen über eine Gesichtserkennungssoftware und gibt Ihnen entsprechende Vorschläge. Facebook ist durch erhebliche Investitionen in KI zu einer solch ausgefeilten Gesichtserkennung in der Lage.

Facebook hatte aufgrund ihrer Gesichtserkennungstechnologien mehrere Unternehmen übernommen. Sie hatten Faciometrics und Masquerade im Jahr 2016 und Face.com im Jahr 2012 übernommen. Sie alle waren Akquisitionen im Wert von mehreren Millionen.

Gesichtserkennung ist nicht der einzige Ort, an dem Facebook KI einsetzt. Es verwendet auch KI, um die Feeds seiner Benutzer zu personalisieren. KI hilft Facebook auch bei der Verbesserung seiner zielgerichteten Anzeigen. Je genauer zielgerichtete Anzeigen sind, desto höher ist ihre Klickrate. Facebook verdient Geld mit seinen Anzeigen und konzentriert sich daher stark auf die Verbesserung der Ausrichtung.

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Instagram und Pinterest

Instagram stieg in der Social-Media-Branche schnell auf. Das schnelle Wachstum war einer der Gründe, warum Facebook diese Plattform im Jahr 2012 übernommen hat.

Auch Instagram nutzt KI. Es verwendet künstliche Intelligenz, um den Kontext von Emojis zu verstehen. Durch das Verständnis der Bedeutung von Emojis hat es ein Empfehlungssystem aufgebaut, das Menschen Emojis vorschlägt. Beispielsweise könnte ein schockiertes Emoji ein Ersatz für „OMG“ sein.

Während es wie eine verschwenderische Anwendung von KI erscheinen mag, hat Instagram einen erheblichen Anstieg der Emoji-Nutzung erlebt. Und diese Funktion hat ihnen geholfen, die Benutzerinteraktion zu verbessern. Es hilft ihnen auch zu verstehen, wie Menschen ihre Plattform nutzen.

In ähnlicher Weise verwendet Pinterest KI, um die in einem Bild vorhandenen Objekte zu finden. Nachdem es die in einem Bild vorhandenen Objekte identifiziert hat, empfiehlt es dem Benutzer ähnliche Bilder (oder "Pins"). Die Vermeidung von Spam und die Optimierung der Anzeigenleistung sind weitere Bereiche, in denen Pinterest maschinelles Lernen einsetzt.

Chatbots

Sie müssen Chatbots auf mehreren Plattformen gesehen haben. Sie sind auch ein Produkt der künstlichen Intelligenz. Facebook hatte Wit.ai im Jahr 2015 übernommen. Wit.ai ist eine Engine, die Entwicklern bei der Erstellung von Chatbots hilft. Diese Bots können NLP (Natural Language Processing) integrieren.

Nachdem Facebook Wit.ai erworben hatte, gab es seinen Messenger für Entwickler frei, damit sie Chatbots bauen konnten, die dialogorientierter und fortschrittlicher sind, da sie die Fähigkeiten von Wit.ai für diesen Zweck nutzten.

Slack ist ein weiteres Beispiel für solche Plattformen. Es ermöglicht Entwicklern, Chatbots zu integrieren. Abgesehen von sozialen Medien nutzen auch viele Websites diese KI-basierte Technologie, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie einen Chatbot in Python erstellen.

KI ist die Zukunft

Nachdem Sie die verschiedenen KI-Beispiele gelesen haben, die wir hier geteilt haben, müssen Sie verstanden haben, wie wirkungsvoll diese Technologie geworden ist. Und es ist immer noch auf dem Vormarsch. Viele Organisationen nutzen KI, um ihre Benutzererfahrung, Leistung oder Effizienz zu verbessern.

Deshalb gibt es eine große Nachfrage nach KI-Profis. Wenn Sie KI-Experte werden möchten, empfehlen wir Ihnen, einen Kurs zum Thema Künstliche Intelligenz zu belegen . Besuchen Sie auch unseren Blog und werfen Sie einen Blick auf unsere Artikel und Leitfäden zu diesem Thema.

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