Durch den verstärkten Einsatz neuer Technologien entstehen auch gänzlich neue gesellschaftliche, ethische und rechtliche Herausforderungen. Sie sind letztlich nur mit einer Überwindung der Kluft zwischen Geistes- und Naturwissenschaften zu bewältigen, wie Don Schuerman von Pegasystems erklärt.
Künstliche Intelligenz gilt als vielversprechende Zukunftstechnologie. Doch Unternehmen müssen zunächst klären, wie sie den bestmöglichen geschäftlichen Nutzen aus KI ziehen können. Dies lässt sich mithilfe eines dreistufigen Prozesses erreichen.
Die Plattform ist wichtiger Bestandteil der Huawei Full-Stack-KI-Lösung. Atlas bietet eine breite Palette an Produktformaten wie Module, Karten, Edge-Stationen und Anwendungen, die szenarioübergreifende KI-Infrastrukturlösungen ermöglichen, die Device-Edge-Cloud überbrücken.
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning waren DIE Themen 2018. Noch allerdings haben die meisten KI-Projekte den Status von Testballons und nutzen die Möglichkeiten bei Weitem nicht aus.
Für den Arbeitsplatz der Zukunft spielen digitale Assistenten eine immer wichtigere Rolle. Doch während manche Unternehmen und Belegschaften die Hilfe künstlicher Intelligenz dankend annehmen, tun sich andere schwer damit, die neue Technologie in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Die Menschheit erzeugt heute schätzungsweise 2,5 Quintillionen Bytes (eine Quintillion ist eine Zahl mit 30 Nullen – eine Milliarde hat neun) an Daten pro Tag. Allein in den letzten zwei Jahren wurden mehr Daten erzeugt als in der gesamten Menschheitsgeschichte.
Die Fertigungsindustrie wird sich in den nächsten Jahren mit zahlreichen technologischen, marktwirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen auseinandersetzen müssen. CIOs müssen kritische interne und externe Faktoren erkennen und entsprechend reagieren. Die Fertigungsszenarien von Gartner bieten eine erste Orientierung.
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Beschaffung grundlegend zu verändern. Franck Lheureux beleuchtet Voraussetzungen und aktuelle Optionen für den erfolgreichen Einsatz von KI-Applikationen im Einkauf.
Sie bieten mehr Leistung bei AI-Workloads. Bei der Bilderkennung soll beispielsweise Cascade Lake elfmal schneller sein als die aktuelle Xeon-Generation. Der Umstieg auf 10-Nanometer-Strukturen erfolgt allerdings erst im Jahr 2020.
Sie soll die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz im Bereich Cybercrime demonstrieren. In einem Beispiel verbreitet DeepLocker Schadsoftware über ein Konferenzsystem. Die Malware wird erst aktiv, wenn sie das Gesicht einer bestimmten Person erkennt.
Digitale Daten gibt es wie Sand am Meer, doch 75 Prozent dieser Daten bleiben laut Gartner ungenutzt und werden nicht herangezogen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – eine Verschwendung von Ressourcen.
Alexa, Siri & Co. halten Einzug in die deutschen Privathaushalte. Immerhin wohnen bereits 5 Prozent der Deutschen mit einer (digitalen) Alexa in einer Wohngemeinschaft und einige mehr bereiten schon den Einzug der digitalen Sprachassistentin von Amazon vor.
Der “Human Point” und wie er für mehr Sicherheit im Unternehmen sorgen soll, ist Thema im Gespräch zwischen silicon.de und Nicolas Fischbach, Global CTO bei Forcepoint.
Bei Künstlicher Intelligenz ist völlig offen, wie sich Unternehmen durch die neue Technologie verändern. Christoph Kull von Workday zeigt ein Modell, das Transformationsprozesse durch KI-Anwendungen beschreibt.
Der Ehrgeiz, Künstliche Intelligenz menschlich wirken zu lassen, hält vom echten Fortschritt ab, weiß Rainer Downar. Davon werde sich die Branche in diesem Jahr auch verabschieden.
Mit neuen Lösungen und einem optimierten HPC-System will HPE die Umsetzung von Projekten rund um Deep Learning und künstliche Intelligenz beschleunigen.
Dynatrace kündigt seine erste Perform Europe in Barcelona vom 22. – 24. Mai 2018 an. Bei dieser Veranstaltung haben Interessierte Gelegenheit, sich mit Gleichgesinnten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und IoT, Cloud-Innovation und Automation, Container und Services Monitoring, DevOps Best Practice, Digital Experience und Unified Enterprise Monitoring noch weiter zu vernetzen.
Welche Folgen hat der flächendeckende Einsatz von künstlicher Intelligenz für den Arbeitsmarkt und wie wird sich dadurch die Wirtschaft weiterentwickeln? Antworten darauf gibt Peter Sondergaard, Executive Vice President, Research bei Gartner in diesem silicon.de-Blog.
Die Eingabe von normalen Sätzen als Abfrage für Daten soll den Umgang mit analytischen Tools für jedermann ohne technische Vorkenntnisse ermöglichen.
Wie man mit Analytics den idealen Urlaubsort findet oder wie Unternehmen die Customer-Journey optimal begleiten, schildert das Autoren-Duo Andreas Becks/Andreas Heiz von SAS in ihrem Aktuellen silicon.de-Blog.
Gartner-Experte Hanns Köhler-Krüner sieht das Thema künstliche Intelligenz derzeit bestenfalls in der Experimentierphase. Dennoch zeigen erste gelungene Projekte das Potential dieser jungen Technologie.
Mit einem Digitalen Assistenten, neuen europäischen Cloud-Rechenzentren, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz will Oracle die Automatisierung der IT vorantreiben. Siri, Cortana und Alexa sollen in den Unternehmensalltag integriert werden.
Mit wenigen Vorkenntnissen sollen Anwender damit in der Lage sein, Modelle für Machine Learning zu erstellen. Das Auto ML soll Bilderkennung erleichtern.
Was schafft in diesem Jahr den Durchbruch und was nicht? Frank Mild von Avi Networks gibt eine aus seiner Sicht realistische Einschätzung zu den wichtigsten Business-IT-Trends.
Wenn Maschinen das Lernen lernen, dann stehen wir vor neuen Herausforderungen und vor allem neuen Fragen, warnt Heinz Paul Bonn in seinem aktuellen Blog.
Die neuen IBM AC922 Power Systems sollen vergleichbare Systeme auf Basis von x86 übertreffen und KI-Operationen erheblich beschleunigen.
Künstliche Intelligenz, Highspeed Trading an den Aktienmärkten, Standortbestimmung über GPS oder Qualitätskontrolle über Zeitstempel können nur funktionieren, wenn die Systeme synchron arbeiten. Aber in Datennetzwerken verhält sich die Zeit anders als im wirklichen Leben.
Die 249 Dollar teure Kamera kommt im April 2018 in den Handel. Sie kombiniert einen 4-Megapixel-Sensor mit einem Atom-Prozessor von Intel und Ubuntu-Linux. Entwickler können auf dem Geräte Deep-Learning-Modelle ausführen und für die App-Entwicklung nutzen.
Die Erweiterung Visual Studio Tools for AI bringt Support für Deep-Learning-Frameworks verschiedener Anbieter. Darunter sind das Microsoft Cognitive Toolkit und Google TensorFlow. Die Erweiterung ergänzt das bereits im September vorgestellte Visual Studio Code for AI.
Auf seiner weltweiten Kundenkonferenz Dreamforce schlägt Salesforce die Brücke zwischen dem Internet der Dinge und dem Kundenmanagement (CRM). Zentrales Hilfsmittel: Anwendungen mit künstlicher Intelligenz. Die sollen jetzt auch Anwender ohne Programmierkenntnisse entwickeln können.