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:
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.
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 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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Deep Learning: Geoffrey Hinton stellt das Konzept des tieferen Lernens (Deep Learning) vor, mit dem neuronale Netzwerke auf sehr tiefe Schichten trainiert werden können.
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.
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:
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.
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.
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.
Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Kundenbewertungen und -feedback zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse über Produktqualität, Kundenzufriedenheit und Verbesserungspotenzial zu gewinnen.
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.
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.
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.
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.
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