SHE-Blogpicks

Chatbots haben noch nicht viel drauf

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Chatbots sind im Kommen, obwohl sie – bislang – kaum etwas bringen. Zu diesem Schluss kommt Xiaofeng Wang (Foto). Die Analystin von Forrester Research hat einen ausführlichen (kostenpflichtigen) Report über das Potential der Hotline-Roboter, die sich auf einer zunehmenden Anzahl von Unternehmenswebsites tummeln, verfasst. Eine Zusammenfassung des Reports im Forrester-Blog verrät, welche Fehler oft gemacht werden, welche Einsatzfelder am meisten Erfolg versprechen und was sich in Zukunft mithilfe der Künstlichen Intelligenz an den Fähigkeiten der Chatbots tun wird.

 

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Indoor-Navigation mit KI-Hilfe

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Navigation in geschlossenen Räumen, etwa Fabrikhallen oder Shopping Malls, ist schwierig, weil kaum GPS-Signale empfangen werden. Gyroskope (Drehsensoren) und Beschleunigungssensoren in Mobilgeräten schaffen prinzipiell Abhilfe, melden aber auch irrelevante Bewegungen wie Armschwenken und liefern darum ungenaue Positionsangaben. An der privaten Rice University in Houston/Texas wurde nun laut Eurekalert! unter Leitung von Professor Anshumali Shrivastava (Foto: Rice) ein Ansatz entwickelt, der Gyroskopie- und Beschleunigungsdaten mit Machine Learning kombiniert: Erfahrungsbasierte Annahmen über typische menschliche Bewegungsmuster haben nach Angaben der Forscher zu doppelt so genauen Positionsangaben wie mit GPS-Navigation geführt. Einsatzgebiete sieht man unter anderem im Marketing und im Gesundheitswesen.

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Smart Services mit Künstlicher Intelligenz

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Persönliche Kundenansprache in Abhängigkeit von Gewohnheiten, Bedürfnissen und anderen Eigenschaften ist erfolgskritisch im Marketing. Existierende Systeme werten zwar Kundenverhalten in der Rückschau aus und passen künftige Angebote daran an. Sie schaffen es jedoch bisher nicht, Angebote für große Zahlen von Kunden zu  individualisieren und dabei Rücksicht auf wahrscheinliche künftige Kundenbedürfnisse und -absichten zu nehmen. So urteilt zumindest Ray Wang (Foto), Gründer der Marktforschungsfirma Constellation, in seinem Blog „Software Insider“. Er ist jedoch überzeugt, dass es künftig „Massenpersonalisierung“ mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) geben wird, listet Gründe des bisherigen Scheiterns auf und identifiziert fünf Komponenten für künftige KI-getriebene Smart Services.

 

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Für Anspruchsvolle: Deep Learning

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Beim Deep Learning geht es um die Optimierung neuronaler Netze mit komplexer innerer Struktur. Viel hat sich in diesem Feld getan in den letzten Jahren, aber die Wurzeln gehen zurück bis in die 60er Jahre, schreibt Amazon-CTO Werner Vogels (Bild) im neuesten Beitrag zu seinem Blog „All Things Distributed“. Wer ein tiefes Verständnis des Deep Learning anstrebt, dem empfiehlt Vogels die Lektüre einer Publikation von Jürgen Schmidhuber, 2014 am Institut für Künstliche Intelligenz der Universität Lugano veröffentlicht: „Deep Learning in Neural Networks: An Overview“. Etwas für echte Nerds mit hohem Anspruch.

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Suchtechnik für das Internet der Dinge

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payam_barnaghiamit_shethFür das Internet der Dinge reichen die herkömmlichen Suchmechanismen nicht mehr aus, die sich nur in den Formates Text, Bild und Video auskennen, heißt es bei Eurekalert!. Um den Output von Millionen vernetzter Geräte und Sensoren durchsuchen zu können, seien automatische Suchfunktionen erforderlich, die sich dynamisch und eigenständig verändern, abhängig etwa von ortsbezogenen Informationen. An den Universitäten Surrey (England) und Wright State laufen Forschungen dazu. Ein Artikel im Magazin „Intelligent Systems“ der IEEE von Payam Barnaghi (Surrey, links) und Amit Sheth (Wright) fasst die Möglichkeiten und Herausforderungen der neuen Technik zusammen.

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