02.01.2018

Deep Neural Networks ahmen das Lernverhalten des menschlichen Gehirns nach. Bild-, Text- und Audiodateien dienen als Lernvorlage. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Transparenz für unternehmensinterne Netze. Künstliche Intelligenz soll zusätzlich für mehr Sicherheit gegen Cyber-Betrug sorgen. In einem Generative Adversarial Network stehen sich zwei Netzwerke gegenüber – der Generator und der Unterscheider. Der Generator spielt gefälschte Daten aus, die als echte Informationen getarnt sind. Das Unterscheider-Netzwerk grenzt die Daten voneinander ab. Unternehmen sollen sich so gegen Cyber-Kriminalität schützen können. PwC erwartet, dass 2018 neue Programmiersprachen entstehen. Diese sollen Probabilistic Programming beschreiben können und das Entwickeln einfacher gestalten. Probabilistisches Denken ist eine grundlegende Technologie des maschinellen Lernens. Probabilistisches Denken wurde verwendet, um Aktienkurse vorherzusagen, Filme zu empfehlen oder Bilderkennung zu ermöglichen. Automated Machine Learning wird künstliche Intelligenz weiter demokratisieren. So sollen Workflows zur Entwicklung automatisiert werden.