Künstliche Intelligenz: Alle reden davon, aber was steckt dahinter?
Bei Künstlicher Intelligenz handelt es sich um ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, bestehend aus Informatik, Psychologie, Biologie, Linguistik und Mathematik. Es ist in den fünfziger Jahren in den USA unter dem Namen Artificial Intelligence (AI) entstanden und wird vor allem von zwei Motivationen angetrieben:
- Der Versuch, mit Computern das menschliche Gehirn zu simulieren, um seine Funktion besser zu verstehen (Kognitionswissenschaft), und
- Computerprogramme durch die Nachbildung menschlicher Problemlösefähigkeiten „intelligenter“ zu machen.
Ein faszinierendes Forschungsfeld also, das aber erst in der jüngsten Vergangenheit in der breiten Öffentlichkeit und außerhalb der Universitäten Beachtung findet. Das liegt an dem Durchbruch des Teilgebiets Generative Künstliche Intelligenz (GenAI).
GenAI ist in der Lage, neue, noch nie dagewesene Inhalte basierend auf den ihnen bereitgestellten Daten zu generieren. Sie basiert auf großen KI-Modellen, sogenannten Fundamentmodellen, die eine Vielzahl vordefinierter Aufgaben bewältigen können. Dazu gehört das Erstellen von Bildern und Musik bis hin zur Textgenerierung und sogar das eigenständige Finden einer Lösung für ein Problem. Einfach gesagt: Die Maschinen haben unsere Sprache gelernt.
Der populärste Vertreter der GenAI (und aktuell leistungsfähigste) ist übrigens GPT und dessen Chatbot ChatGPT.
Einführung in ChatGPT
ChatGPT ist ein künstlicher Intelligenz-Textgenerator, der auf dem Generative Pre-trained Transformer-Modell (GPT) basiert. GPT wurde von OpenAI entwickelt und stellt eine bedeutende Errungenschaft im Bereich des maschinellen Lernens und der natürlichsprachlichen Verarbeitung (NLP) dar.
GPT wurde über mehrere Versionen hinweg weiterentwickelt und verbessert, wobei die aktuellste Variante, GPT-4, eines der größten und leistungsfähigsten Modelle auf dem Markt ist. ChatGPT ist darauf trainiert, natürliche Sprache zu verstehen und darauf basierend Antworten oder Texte zu generieren. Es kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden.
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Die Entstehung von KI
Die Entstehung von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich auf mehrere Jahrzehnte zurückverfolgen und hat ihre Wurzeln in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen. Einige wichtige Etappen der Entwicklung von KI sind folgende:
1950
Alan Turing und der Turing-Test: Der britische Mathematiker Alan Turing legte mit seinem Artikel "Computing Machinery and Intelligence" den Grundstein für die Idee einer KI. Er schlug den sogenannten "Turing-Test" vor, um Maschinenintelligenz zu beurteilen.
1951
Ferranti Mark 1 mit erster KI: Die erste Maschine, die über eine Form von KI verfügt: der Rechner Ferranti Mark kann Dame spielen. Weitere Programme, die Aufgaben wie Schachspielen, Geometrie oder das Lösen von Worträtseln bewältigten, wurden in den 1960er Jahren entwickelt. Daraufhin wurden auch erste natürlichsprachige Verarbeitungssysteme konzipiert, um menschenähnliche Kommunikation zu ermöglichen.
1956
Das Dartmouth College-Symposium: Dieses Treffen von Experten, organisiert von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon, gilt als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz als eigenständige Forschungsdisziplin. Der Begriff "Artificial Intelligence" wurde hier geprägt.
1958
Anfänge des Maschinellen Lernens: In den 1950er Jahren entwickelten Forscher wie Arthur Samuel und Frank Rosenblatt Frühe Ansätze zum maschinellen Lernen, darunter den Perzeptron-Algorithmus.
1966
ELIZA, der erste Chatbot der Welt: Das von Joseph Weizenbaum entwickelte Computerprogramm ELIZA kann menschliche Sprache verarbeiten und direkt in Textform direkt. Somit wurde der erste Chatbot und Vorgänger der modernen Sprachassistenten geschaffen.
1971
Erste internationale KI-Konferenz: Die erste KI-Konferenz, die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), wurde 1971 gegründet und ist bis heute eine der wichtigsten.
1974
Entwicklung der Frame-Theorie: Marvin Minsky, ein Pionier der Künstlichen Intelligenz, entwickelte in den 1970er Jahren die Frame-Theorie. Damit versuchte er, das Allgemeinwissen in KI-Systemen zu repräsentieren, indem er "Rahmen" oder Datenstrukturen zur Repräsentation stereotyper Szenarien einführte.
1985
Entwicklung des Deep Learning: Der Informatiker und Kognitionspsychologe Geoffrey Hinton und seine Kollegen David Rumelhart und Ronald Williams stellen das Verfahren der Backpropagation vor. Backpropagation ist ein Algorithmus, mit dem künstliche neuronale Netze gebildet werden können, wodurch eine künstliche Intelligenz selbstständig lernen kann: Die Grundlage für Deep Learning.
1997
Deep Blue besiegt den menschlichen Schachchampion: 1997 spielte ein Schachcomputer namens Deep Blue von IBM gegen den damaligen Weltmeister Garry Kasparov und besiegte ihn. Dies war das erste Mal, dass eine KI einen amtierenden menschlichen Schachweltmeister in einem regulären Schachturnier besiegte. Auch der führenden Go-Spieler Lee Sedol wird 2016 von der Google-KI AlphaGo geschlagen.
2006
Deep Learning: Geoffrey Hinton stellt das Konzept des tieferen Lernens (Deep Learning) vor, mit dem neuronale Netzwerke auf sehr tiefe Schichten trainiert werden können.
2022
ChatGPT wird für die Öffentlichkeit kostfrei zugänglich: Nachdem die Software-Version GPT-3 am 30. November 2022 für die Öffentlichkeit kostenfrei zugänglich geworden war, meldeten sich innerhalb von fünf Tagen weltweit eine Million Nutzer an. Und das, obwohl das Tool von Beginn an bewusst limitiert war. Durch die Verwendung des Transformer-Modells und Deep Learning Techniken, ist GPT in der Lage, Texte mit erstaunlicher Kohärenz und Genauigkeit zu generieren. Es ist das erste Modell seiner Art, das menschenähnliche Texte erstellen kann, die oft schwer von menschlichen Schreibern zu unterscheiden sind.
2022
ChatGPT wird für die Öffentlichkeit kostfrei zugänglich: Nachdem die Software-Version GPT-3 am 30. November 2022 für die Öffentlichkeit kostenfrei zugänglich geworden war, meldeten sich innerhalb von fünf Tagen weltweit eine Million Nutzer an. Und das, obwohl das Tool von Beginn an bewusst limitiert war. Durch die Verwendung des Transformer-Modells und Deep Learning Techniken, ist GPT in der Lage, Texte mit erstaunlicher Kohärenz und Genauigkeit zu generieren. Es ist das erste Modell seiner Art, das menschenähnliche Texte erstellen kann, die oft schwer von menschlichen Schreibern zu unterscheiden sind.
Praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz
KI- und GPT-Technologien revolutionieren die E-Commerce-Branche und bieten Unternehmen innovative Möglichkeiten, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die Effizienz zu erhöhen. Entdecken Sie einige der faszinierendsten Anwendungsfälle, die diese Technologien in der E-Commerce-Welt ermöglichen:
Praktische Anwendung
Personaliserte Produktempfehlungen:
KI-Systeme analysieren das Verhalten und die Präferenzen von Kunden, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen anzubieten. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer Steigerung der Konversionsraten.
Praktische Anwendung
Automatisierter Kundenservice und Kundenbetreuung:
GPT-gestützte Chatbots bieten schnelle und effiziente Unterstützung, indem sie rund um die Uhr häufig gestellte Fragen beantworten, Informationen bereitstellen und bei Problemen helfen. Die präzise und zeitsparende Bearbeitung von Support-Anfragen und E-Mails entlastet Kundendienst-Teams und führt zur verbesserten Kundenzufriedenheit.
Praktische Anwendung
Optimierung von Preisen und Lagerbeständen:
KI-gestützte Algorithmen können Preis- und Lagerbestandsoptimierung ermöglichen, indem sie Angebot und Nachfrage analysieren, um den idealen Preis für Produkte festzulegen und Lagerbestände effizient zu verwalten.
Praktische Anwendung
Sentiment-Analyse für Produktbewertungen:
Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Kundenbewertungen und -feedback zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse über Produktqualität, Kundenzufriedenheit und Verbesserungspotenzial zu gewinnen.
Praktische Anwendung
Automatisierte Marketingkampagnen:
GPT-Technologie kann dazu beitragen, ansprechende und personalisierte Marketinginhalte zu erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Interessen der Kunden zugeschnitten sind. Dies kann dazu führen, dass E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Beiträge und PPC-Anzeigen effektiver werden.
Praktische Anwendung
Bilderkennung und -analyse:
KI-Lösungen können dazu verwendet werden, Produktbilder zu analysieren und zu klassifizieren, um die Suche und Navigation auf E-Commerce-Websites zu verbessern und die Produktdarstellung zu optimieren.
Praktische Anwendung
Automatisierte
Produkt-Detail-Seiten:
Mit APIs, Custom Dashboards und Integrationen werden bestehende Prozesse optimiert und nach Anlegen eines Produkts im PIM wird anhand der Daten eine Produktbeschreibung erstellt und durch KI-Videos, 3D- oder Bilder “im Einsatz“ ergänzt. Damit ist die PDS perfekt auf das Kundenerlebnis zugeschnitten und viel Zeit und Ressourcen werden eingespart.
Praktische Anwendung
KI-basierte
Produktsuche:
Die bestehende Shop-Suche wird durch den Einsatz von OpenAI optimiert und kann an die existierende Produktdatenbank angebunden werden. Der Nutzer kann nun in natürlicher Sprache nach den passenden Produkten suchen und erhält präzisere Ergebnisse, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit führt und die Konversions erhöht.
Ihre digitale Transformation mit fortschrittlichen KI- und GPT-Lösungen
Wir sorgen für eine klare Sicht im KI-Dschungel, denn wer fühlt sich aktuell nichtüberwältigt von KI, Big Data, Chatbots, Machine Learning und Natural Language Processing? Entdecken Sie, wie unsere fortschrittlichen KI- und GPT-Lösungen Ihr Unternehmen transformieren können, indem sie Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und innovative Ansätze ermöglichen. Unsere Experten bei i22 entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, die perfekt auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten sind - selbstverständlich immer auf dem neuestem Stand der Digitaltechnologie.
In unserem Webinar Praxis statt Science Fiction: Künstliche Intelligenz im E-Commerce geben wir Impulse und zeigen nicht nur relevante Beispiele von führenden Commerce-Treibenden, sondern eröffnen Einblicke in unsere aktuellen KI-Projekte und deren Umsetzung.
FAQ. Die wichtigsten Fragen kurz erklärt:
Was ist Künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?
Was sind Large Language Models?
Was ist ChatGPT und wie unterscheidet es sich von anderen AI-Chatbots?
Wie kann ChatGPT in der Kundenbetreuung und im E-Commerce eingesetzt werden?
Wie kann ich ChatGPT in meine Website oder Anwendung integrieren?
Wie kann ich sicherstellen, dass meine Inhalte von Google indexiert werden?
Wie wirkt sich die Verwendung von ChatGPT auf die User Experience aus?
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Was bedeutet Machine Learning?
Was hat ChatGPT mit Machine Learning (ML) zu tun?
Was sind die Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz?
Wir sind i22. Ihr Beratungs- und Umsetzungspartner für E-Commerce und Marketing-Transformation.
Wir begleiten mittelständische Unternehmen, um digitale Geschäftsmodelle schnell, zielführend, wirtschaftlich und nach neuestem Stand der Digitaltechnologie aufzubauen. Dabei verfolgen wir einen individualisierbaren Speedboat-Ansatz, der den Aufbau und den Betrieb Ihres digitalen Geschäftsmodells schlank und effektiv möglich macht. Wir arbeiten so, wie es Digital Best Practices vormachen:
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- maßgeschneiderte Prozesse, welche die Zusammenarbeit so einfach wie möglich machen, Ihre Mitarbeiter bestmöglich unterstützen und kontinuierlich für messbaren Fortschritt sorgen
