{"id":104481,"date":"2017-07-23T12:22:16","date_gmt":"2017-07-23T12:22:16","guid":{"rendered":"https:\/\/gerdtestpress.online\/?guid=8afcc5fe399e895902ed53df34e8ae93"},"modified":"2017-07-23T12:22:16","modified_gmt":"2017-07-23T12:22:16","slug":"when-moores-law-met-ai-artificial-intelligence-and-the-future-of-computing-medium","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/futuristgerd.com\/de\/2017\/07\/when-moores-law-met-ai-artificial-intelligence-and-the-future-of-computing-medium\/","title":{"rendered":"Wenn Moores Gesetz auf KI trifft - K\u00fcnstliche Intelligenz und die Zukunft der Computertechnik - Medium"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-size: 14px\">\"KI ist gr\u00f6\u00dfer als das Mooresche Gesetz<\/span>\u00a0<span style=\"font-size: 14px\">Auf den Punkt gebracht, fasst dieser Schritt von Tesla die Art der Nachfrage nach Anwendungen, die dem maschinellen Lernen \u00e4hneln, nach der verf\u00fcgbaren Datenverarbeitung zusammen. Es geht nicht nur um autonome Fahrzeuge. Es geht um unsere vernetzten Ger\u00e4te, ger\u00e4teinterne R\u00fcckschl\u00fcsse zur Unterst\u00fctzung pers\u00f6nlicher Schnittstellen, Sprachinteraktionen und Augmented Reality.\u00a0<\/span><span style=\"font-size: 14px\">Dar\u00fcber hinaus \u00e4ndern sich unsere Programmiermodalit\u00e4ten. In der Welt vor dem maschinellen Lernen wurde ein gro\u00dfer Teil der \"Schwerstarbeit\" von den Gehirnen der Softwareentwickler erledigt. Diese intelligenten Entwickler haben die Aufgabe, die Welt zu vereinfachen und mathematisch darzustellen (als Softwarecode), der dann auf deterministische und dumme Weise ausgef\u00fchrt wird.\u00a0<\/span><span style=\"font-size: 14px\"><strong>In der neuen Welt des maschinellen Lernens muss sich der Softwareentwickler weniger darum k\u00fcmmern, die detaillierten Abstraktionen der Welt in Code zu \u00fcbersetzen. Stattdessen erstellen sie probabilistische Modelle, die riesige Datens\u00e4tze verarbeiten m\u00fcssen, um eine optimale Ausgabe zu empfehlen.<\/strong> Was der Programmierer bei der Entwicklung einer mathematischen Abstraktion spart, macht er dadurch wett, dass er den Computer mit vielen Berechnungen (oft Milliarden auf einmal) beauftragt.\u00a0<\/span><span style=\"font-size: 14px\">Da sich das maschinelle Lernen im gesamten Unternehmen durchsetzt, wird der Bedarf an Datenverarbeitung im Unternehmen deutlich zunehmen. Welche Auswirkungen wird dies auf die IT-Branche, ihre Hardware- und Softwareanbieter haben? Wie werden sich die Praktiken \u00e4ndern? Welche M\u00f6glichkeiten werden sich daraus ergeben?\"<\/span><\/p>\n<div class=\"posthaven-post-body\">\n<div>\nWenn Moores Gesetz auf KI trifft - K\u00fcnstliche Intelligenz und die Zukunft der Computertechnik - Medium<br \/>\n<a href=\"https:\/\/medium.com\/s\/ai-and-the-future-of-computing\/when-moores-law-met-ai-f572585da1b7\">https:\/\/medium.com\/s\/ai-and-the-future-of-computing\/when-moores-law-met-ai-f572585da1b7<\/a><br \/>\n\u00fcber Instapaper<\/div>\n<div><\/div>\n<div id=\"AppleMailSignature\">\n<div id=\"posthaven_gallery[1185434]\" class=\"posthaven-gallery\">\n<p class=\"posthaven-file posthaven-file-image posthaven-file-state-processed\"><img decoding=\"async\" class=\"posthaven-gallery-image\" src=\"https:\/\/phaven-prod.s3.amazonaws.com\/files\/image_part\/asset\/1911917\/pLVeK9mOlDFFRnlD7u9R5vHsDAY\/medium_image1.JPG\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div>\n<div>\"KI ist gr\u00f6\u00dfer als das Mooresche Gesetz<\/p>\n<p>Auf den Punkt gebracht, fasst dieser Schritt von Tesla die Art der Nachfrage nach Anwendungen, die dem maschinellen Lernen \u00e4hneln, nach der verf\u00fcgbaren Datenverarbeitung zusammen. Es geht nicht nur um autonome Fahrzeuge. Es geht um unsere vernetzten Ger\u00e4te, ger\u00e4teinterne R\u00fcckschl\u00fcsse zur Unterst\u00fctzung pers\u00f6nlicher Schnittstellen, Sprachinteraktionen und Augmented Reality.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus \u00e4ndern sich unsere Programmiermodalit\u00e4ten. In der Welt vor dem maschinellen Lernen wurde ein gro\u00dfer Teil der \"Schwerstarbeit\" von den Gehirnen der Softwareentwickler erledigt. Diese intelligenten Entwickler haben die Aufgabe, die Welt zu vereinfachen und mathematisch darzustellen (als Softwarecode), der dann auf deterministische und dumme Weise ausgef\u00fchrt wird.<\/p>\n<p>In der neuen Welt des maschinellen Lernens muss sich der Softwareentwickler weniger darum k\u00fcmmern, die detaillierten Abstraktionen der Welt in Code zu \u00fcbersetzen. Stattdessen erstellen sie probabilistische Modelle, die riesige Datens\u00e4tze verarbeiten m\u00fcssen, um eine optimale Ausgabe zu empfehlen. Was der Programmierer bei der mathematischen Abstraktion einspart, macht er dadurch wett, dass er den Computer mit vielen Berechnungen (oft Milliarden auf einmal) beauftragt.<\/p>\n<p>Da sich das maschinelle Lernen im gesamten Unternehmen durchsetzt, wird der Bedarf an Datenverarbeitung im Unternehmen deutlich zunehmen. Welche Auswirkungen wird dies auf die IT-Branche, ihre Hardware- und Softwareanbieter haben? Wie werden sich die Praktiken \u00e4ndern? 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