24.04.2018
Zugemailt von / gefunden bei: DJE Kapital AG (BSN-Hinweis: Lauftext im Original des Aussenders, Titel (immer) und Bebilderung (oft) durch boerse-social.com aus dem Fotoarchiv von photaq.com)
Kommentar von Maximilian Thaler, Erstanalyst für den Sektor Technologie bei der DJE Kapital AG: Schon seit einigen Jahren ist die Künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr vorrangiger Gegenstand akademischer Untersuchungen, sondern findet immer stärker den Einzug in den kommerziellen Markt. Wobei oft unklar ist, worum es sich bei KI und ihren Anwendungen handelt und wie diese unser zukünftiges Leben beeinflusst. KI sind Systeme, die so programmiert sind, dass sie eigenständig lernen bzw. mit menschenähnlichen Entscheidungsstrukturen „intelligente Lösungen“ finden. Ein Beispiel hierfür ist AlphaZero, ein autodidaktisches Programm, das von dem Google -Tochterunternehmen DeepMind entwickelt wurde. DeepMind hat das Programm bei der Entwicklung weder mit Datenbanken noch anderweitigen Informationen bespielt, sondern nur die Regeln erklärt – in diesem Fall die der Strategiespiele Schach, Go und Shogi. Der Computer spielte dann die drei Strategiespiele unzählige Male und mit sehr hoher Prozessgeschwindigkeit gegen sich selbst und verbessert sein neuronales Netz ohne weiteres menschliches Zutun. Man nennt dies „Reinforcing Learning.“ In diesem Fall führte die KI-Technologie dazu, dass AlphaZero alle bisher führenden Programme zum Teil deutlich geschlagen hat. Dieser Durchbruch im Bereich autodidaktischer Lernfähigkeit von Maschinen ist faszinierend und bedenklich zugleich. Google sowie eine Vielzahl an anderen Unternehmen testen die neuen Erkenntnisse in vielen weiteren Anwendungen, die im Wesentlichen mit der Analyse und Auswertung von Daten zusammenhängen, während sich die Präzision der Programme aufgrund der eigenständigen Weiterentwicklung zunehmend verbessert.
Eine Kerntechnologie, die gerade vielfach diskutiert wird, ist das autonome Fahren. Hierbei werden mittels Sensoren und anderer Messsysteme eine enorme Flut an Daten in die Fahrzeuge gespeist. Diese werden durch KI-Programme ausgewertet, um dabei die Software an die unendliche Variabilität in ihrer Umgebung und die Witterungsbedingungen einzustellen und sie zunehmend zu verbessern. Auch wenn bereits erste Pilotprojekte wie die der Google-Tochter Waymo in den USA laufen, kommt es immer noch zu größeren Unfällen bedingt durch das Systemversagen der Programme. Jedoch dürften bei der aktuell steilen Lernkurve diese Startprobleme zeitnah überwunden werden.
Vor allem durch die Digitalisierung vieler Lebensbereiche nimmt die Flut an Daten, die generiert wird, mit immer höherem Tempo zu. Laut Schätzungen wird diese bis 2020 mehr als 44 Billionen Gigabyte erreichen gegenüber rund einem Zehntel hiervon im Jahr 2013. Um diese Daten auszuwerten und zu nutzen, sind immer komplexere Programme notwendig. Ein Bereich mit hohem Anwendungspotential ist die Medizin. Insbesondere IBMs Watson, ein fast menschlich kommunizierender, kognitiver Computer, konnte hier eindrucksvolle Durchbrüche vorweisen. Nachdem dieser rund 3.500 Onkologiefachbücher und über 270.000 wissenschaftliche Artikel analysiert und diese mit realen klinischen Studien aufgearbeitet hatte, konnte er bei Krebspatienten mit sehr hoher Präzision die richtige Diagnose stellen und gleichzeitig den effektivsten Behandlungsplan unter Berücksichtigung der neuesten Forschungsstudien vorschlagen. Somit könnten Ärzte zukünftig von einer KI-basierten Zweitmeinung unterstützt werden, die zudem eine deutlich schnellere Arbeitsweise als der Mensch vorsieht.
Weitere Anwendungen liegen vor allem in der Prognostizierung von Ereignissen. Das könnte unter anderem in der globalen Logistik helfen weitere Effizienzen zu gewinnen und Wertschöpfungsketten zu optimieren. Auch in Industrieprozessen kann mittels vorausschauender Instandhaltung von Maschienen und Anlagen („Predictive Maintenance“) vorhergesagt werden, an welchen Stellen eine Wartung der Systeme vorzunehmen ist, um Produktionsausfälle zu vermeiden. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Sprachassistenz, wie sie zum Beispiel im Amazon Produkt Alexa eingesetzt wird, um eine sprachgesteuerte Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
Zunehmend warnen Experten mittlerweile vor der Kehrseite dieser Entwicklung: Einige glauben, dass dieser technologische Fortschritt repetitive Prozesse redundant macht und damit viele Arbeitsplätze kosten wird. Andere, wie zum Beispiel Stephen Hawking, dessen Sprachcomputer selbst auf einer einfachen Form von KI aufbaute, gehen soweit, dass für sie die Vollendung dieser Weiterentwicklung das Ende der Menschheit bedeuten wird, weil die Maschinen dann weit überlegen sind und nicht mehr kontrolliert werden können.
Auch wenn der Stand der Technologie heute weit davon entfernt ist, wird eine überlegte Einführung basierend auf gleichsamen ethischen Grundsätzen eine wichtige Rolle spielen. Viele Länder verfolgen jedoch ihre eigene KI-Agenda, um sich in eine Vorreiterstellung zu bringen und die potentiellen Effizienzsteigerungen als Erste für sich zu nutzen. Zum Beispiel stellte China jüngst einen aggressiven Fünf-Jahres-Plan vor, mit dem es seine Investitionen in die KI-Industrie bis 2020 auf über 50 Mrd. Euro steigern will. Außerdem verkündete Russlands Präsident Putin letztes Jahr, dass die Nation, die das KI-Thema anführt, zur Weltmacht aufsteigen wird. Er verwies aber gleichzeitig auf die Gefahren für die nationale Sicherheit, die mit dieser Technologie verbunden sind. Indes hat Frankreichs Präsident Macron im März konkrete Schritte angekündigt, um die landeseigene Softwareindustrie rund um das Thema KI noch deutlich stärker zu fördern. Auch die Vorstandsvorsitzenden führender Technologiefirmen, allen voran Facebook -CEO Mark Zuckerberg und Tesla -Chef Elon Musk, schalteten sich öffentlich in die Debatte ein. Während ersterer vor allem auf die Möglichkeiten für sichere Autos und bessere Diagnosen für Kranke verweist, sieht Musk in der KI eine der größten Bedrohungen für die Zivilisation und fordert eine proaktive Regulierung der Weiterentwicklung. Insofern dürfte das Thema eine anhaltende Debatte und ein schmaler Grat bleiben zwischen potentiell steigender Arbeitslosigkeit und genereller Verbesserung des Lebensumfelds.
Insgesamt bietet das KI-Thema auf Jahre strukturelles Wachstumspotential, wobei sich hier für den Privatanleger momentan kaum Anlagemöglichkeiten bieten, da die meisten KI-Abteilungen in Großkonzerne wie Alphabet (Google), IBM und Intel integriert und hier bisher nur einen sehr geringen Anteil der Umsätze erwirtschaften. Ansonsten wird vor allem ein amerikanisches börsengelistetes Unternehmen mit KI in Verbindung gebracht: NVIDIA . Das 1993 gegründete Entwicklerhaus ist Spezialist für Grafikprozessoren die in der Welt des Deep Learnings und der KI aufgrund ihrer höheren Rechenleistung deutlich mehr Anwendungen finden, als die bisher genutzten Computerprozessoren. Die restlichen KI-Abteilungen liegen bei wissenschaftlichen Forschungsteams sowie nicht gelisteten Neugründungen, die für den Aktieninvestor (noch) keine Investitionsmöglichkeiten bieten.
10818
fur_den_privatanleger_momentan_kaum_anlagemoglichkeiten_im_bereich_kunstliche_intelligenz
Aktien auf dem Radar:Pierer Mobility, UBM, Palfinger, Immofinanz, Addiko Bank, CA Immo, SBO, Porr, Rosenbauer, EuroTeleSites AG, Frequentis, Kostad, Linz Textil Holding, Marinomed Biotech, Wiener Privatbank, Warimpex, Agrana, Amag, EVN, Flughafen Wien, OMV, Österreichische Post, Telekom Austria, Uniqa, VIG, E.ON , BASF, Zalando, Mercedes-Benz Group, Allianz, Hannover Rück.
(BSN-Hinweis: Lauftext im Original des Aussenders, Titel (immer) und Bebilderung (oft) durch boerse-social.com aus dem Fotoarchiv von photaq.com)201955
inbox_fur_den_privatanleger_momentan_kaum_anlagemoglichkeiten_im_bereich_kunstliche_intelligenz
Liechtensteinische Landesbank (Österreich) AG
Die Liechtensteinische Landesbank (Österreich) AG ist mit einem betreuten Vermögen von mehr als 22 Mrd. Euro und über 230 Mitarbeitenden (per 30.6.2019) Österreichs führende Vermögensverwaltungsbank. Die eigenständige österreichische Vollbank ist darüber hinaus auch in den Ländern Zentral- und Osteuropas, in Italien und Deutschland tätig. Als 100-prozentige Tochter der Liechtensteinischen Landesbank AG (LLB), Vaduz profitiert die LLB Österreich zusätzlich von der Stabilität und höchsten Bonität ihrer Eigentümerin.
>> Besuchen Sie 68 weitere Partner auf boerse-social.com/goboersewien
24.04.2018, 9108 Zeichen
24.04.2018
Zugemailt von / gefunden bei: DJE Kapital AG (BSN-Hinweis: Lauftext im Original des Aussenders, Titel (immer) und Bebilderung (oft) durch boerse-social.com aus dem Fotoarchiv von photaq.com)
Kommentar von Maximilian Thaler, Erstanalyst für den Sektor Technologie bei der DJE Kapital AG: Schon seit einigen Jahren ist die Künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr vorrangiger Gegenstand akademischer Untersuchungen, sondern findet immer stärker den Einzug in den kommerziellen Markt. Wobei oft unklar ist, worum es sich bei KI und ihren Anwendungen handelt und wie diese unser zukünftiges Leben beeinflusst. KI sind Systeme, die so programmiert sind, dass sie eigenständig lernen bzw. mit menschenähnlichen Entscheidungsstrukturen „intelligente Lösungen“ finden. Ein Beispiel hierfür ist AlphaZero, ein autodidaktisches Programm, das von dem Google -Tochterunternehmen DeepMind entwickelt wurde. DeepMind hat das Programm bei der Entwicklung weder mit Datenbanken noch anderweitigen Informationen bespielt, sondern nur die Regeln erklärt – in diesem Fall die der Strategiespiele Schach, Go und Shogi. Der Computer spielte dann die drei Strategiespiele unzählige Male und mit sehr hoher Prozessgeschwindigkeit gegen sich selbst und verbessert sein neuronales Netz ohne weiteres menschliches Zutun. Man nennt dies „Reinforcing Learning.“ In diesem Fall führte die KI-Technologie dazu, dass AlphaZero alle bisher führenden Programme zum Teil deutlich geschlagen hat. Dieser Durchbruch im Bereich autodidaktischer Lernfähigkeit von Maschinen ist faszinierend und bedenklich zugleich. Google sowie eine Vielzahl an anderen Unternehmen testen die neuen Erkenntnisse in vielen weiteren Anwendungen, die im Wesentlichen mit der Analyse und Auswertung von Daten zusammenhängen, während sich die Präzision der Programme aufgrund der eigenständigen Weiterentwicklung zunehmend verbessert.
Eine Kerntechnologie, die gerade vielfach diskutiert wird, ist das autonome Fahren. Hierbei werden mittels Sensoren und anderer Messsysteme eine enorme Flut an Daten in die Fahrzeuge gespeist. Diese werden durch KI-Programme ausgewertet, um dabei die Software an die unendliche Variabilität in ihrer Umgebung und die Witterungsbedingungen einzustellen und sie zunehmend zu verbessern. Auch wenn bereits erste Pilotprojekte wie die der Google-Tochter Waymo in den USA laufen, kommt es immer noch zu größeren Unfällen bedingt durch das Systemversagen der Programme. Jedoch dürften bei der aktuell steilen Lernkurve diese Startprobleme zeitnah überwunden werden.
Vor allem durch die Digitalisierung vieler Lebensbereiche nimmt die Flut an Daten, die generiert wird, mit immer höherem Tempo zu. Laut Schätzungen wird diese bis 2020 mehr als 44 Billionen Gigabyte erreichen gegenüber rund einem Zehntel hiervon im Jahr 2013. Um diese Daten auszuwerten und zu nutzen, sind immer komplexere Programme notwendig. Ein Bereich mit hohem Anwendungspotential ist die Medizin. Insbesondere IBMs Watson, ein fast menschlich kommunizierender, kognitiver Computer, konnte hier eindrucksvolle Durchbrüche vorweisen. Nachdem dieser rund 3.500 Onkologiefachbücher und über 270.000 wissenschaftliche Artikel analysiert und diese mit realen klinischen Studien aufgearbeitet hatte, konnte er bei Krebspatienten mit sehr hoher Präzision die richtige Diagnose stellen und gleichzeitig den effektivsten Behandlungsplan unter Berücksichtigung der neuesten Forschungsstudien vorschlagen. Somit könnten Ärzte zukünftig von einer KI-basierten Zweitmeinung unterstützt werden, die zudem eine deutlich schnellere Arbeitsweise als der Mensch vorsieht.
Weitere Anwendungen liegen vor allem in der Prognostizierung von Ereignissen. Das könnte unter anderem in der globalen Logistik helfen weitere Effizienzen zu gewinnen und Wertschöpfungsketten zu optimieren. Auch in Industrieprozessen kann mittels vorausschauender Instandhaltung von Maschienen und Anlagen („Predictive Maintenance“) vorhergesagt werden, an welchen Stellen eine Wartung der Systeme vorzunehmen ist, um Produktionsausfälle zu vermeiden. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Sprachassistenz, wie sie zum Beispiel im Amazon Produkt Alexa eingesetzt wird, um eine sprachgesteuerte Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
Zunehmend warnen Experten mittlerweile vor der Kehrseite dieser Entwicklung: Einige glauben, dass dieser technologische Fortschritt repetitive Prozesse redundant macht und damit viele Arbeitsplätze kosten wird. Andere, wie zum Beispiel Stephen Hawking, dessen Sprachcomputer selbst auf einer einfachen Form von KI aufbaute, gehen soweit, dass für sie die Vollendung dieser Weiterentwicklung das Ende der Menschheit bedeuten wird, weil die Maschinen dann weit überlegen sind und nicht mehr kontrolliert werden können.
Auch wenn der Stand der Technologie heute weit davon entfernt ist, wird eine überlegte Einführung basierend auf gleichsamen ethischen Grundsätzen eine wichtige Rolle spielen. Viele Länder verfolgen jedoch ihre eigene KI-Agenda, um sich in eine Vorreiterstellung zu bringen und die potentiellen Effizienzsteigerungen als Erste für sich zu nutzen. Zum Beispiel stellte China jüngst einen aggressiven Fünf-Jahres-Plan vor, mit dem es seine Investitionen in die KI-Industrie bis 2020 auf über 50 Mrd. Euro steigern will. Außerdem verkündete Russlands Präsident Putin letztes Jahr, dass die Nation, die das KI-Thema anführt, zur Weltmacht aufsteigen wird. Er verwies aber gleichzeitig auf die Gefahren für die nationale Sicherheit, die mit dieser Technologie verbunden sind. Indes hat Frankreichs Präsident Macron im März konkrete Schritte angekündigt, um die landeseigene Softwareindustrie rund um das Thema KI noch deutlich stärker zu fördern. Auch die Vorstandsvorsitzenden führender Technologiefirmen, allen voran Facebook -CEO Mark Zuckerberg und Tesla -Chef Elon Musk, schalteten sich öffentlich in die Debatte ein. Während ersterer vor allem auf die Möglichkeiten für sichere Autos und bessere Diagnosen für Kranke verweist, sieht Musk in der KI eine der größten Bedrohungen für die Zivilisation und fordert eine proaktive Regulierung der Weiterentwicklung. Insofern dürfte das Thema eine anhaltende Debatte und ein schmaler Grat bleiben zwischen potentiell steigender Arbeitslosigkeit und genereller Verbesserung des Lebensumfelds.
Insgesamt bietet das KI-Thema auf Jahre strukturelles Wachstumspotential, wobei sich hier für den Privatanleger momentan kaum Anlagemöglichkeiten bieten, da die meisten KI-Abteilungen in Großkonzerne wie Alphabet (Google), IBM und Intel integriert und hier bisher nur einen sehr geringen Anteil der Umsätze erwirtschaften. Ansonsten wird vor allem ein amerikanisches börsengelistetes Unternehmen mit KI in Verbindung gebracht: NVIDIA . Das 1993 gegründete Entwicklerhaus ist Spezialist für Grafikprozessoren die in der Welt des Deep Learnings und der KI aufgrund ihrer höheren Rechenleistung deutlich mehr Anwendungen finden, als die bisher genutzten Computerprozessoren. Die restlichen KI-Abteilungen liegen bei wissenschaftlichen Forschungsteams sowie nicht gelisteten Neugründungen, die für den Aktieninvestor (noch) keine Investitionsmöglichkeiten bieten.
10818
fur_den_privatanleger_momentan_kaum_anlagemoglichkeiten_im_bereich_kunstliche_intelligenz
Was noch interessant sein dürfte:
Inbox: Kapsch TrafficCom in den USA gefragt
Inbox: Warimpex kauft und verkauft in Budapest
Inbox: Immo-Branche profitiert von starken Renditen für Investoren und positivem Konjunkturausblick
Inbox: voestalpine mit positivem Signal für die europäische Industrie
Inbox: Raiffeisen Bank tritt Blockchain Research Institute bei
Inbox: SW Umwelttechnik: Buchgewinn dank Liegenschafts-Verkauf
Inbox: Professionelle Fondskäufer haben die Rückkehr der Volatilität erwartet
SportWoche Podcast #140: Flag Football und Österreichs Top-Position dabei, erklärt von Ines-Jeanne Paupie
Aktien auf dem Radar:Pierer Mobility, UBM, Palfinger, Immofinanz, Addiko Bank, CA Immo, SBO, Porr, Rosenbauer, EuroTeleSites AG, Frequentis, Kostad, Linz Textil Holding, Marinomed Biotech, Wiener Privatbank, Warimpex, Agrana, Amag, EVN, Flughafen Wien, OMV, Österreichische Post, Telekom Austria, Uniqa, VIG, E.ON , BASF, Zalando, Mercedes-Benz Group, Allianz, Hannover Rück.
Liechtensteinische Landesbank (Österreich) AG
Die Liechtensteinische Landesbank (Österreich) AG ist mit einem betreuten Vermögen von mehr als 22 Mrd. Euro und über 230 Mitarbeitenden (per 30.6.2019) Österreichs führende Vermögensverwaltungsbank. Die eigenständige österreichische Vollbank ist darüber hinaus auch in den Ländern Zentral- und Osteuropas, in Italien und Deutschland tätig. Als 100-prozentige Tochter der Liechtensteinischen Landesbank AG (LLB), Vaduz profitiert die LLB Österreich zusätzlich von der Stabilität und höchsten Bonität ihrer Eigentümerin.
>> Besuchen Sie 68 weitere Partner auf boerse-social.com/partner
Die Useletter "Morning Xpresso" und "Evening Xtrakt" heben sich deutlich von den gängigen Newslettern ab.
Beispiele ansehen bzw. kostenfrei anmelden. Wichtige Börse-Infos garantiert.
Newsletter abonnieren
Infos über neue Financial Literacy Audio Files für die Runplugged App
(kostenfrei downloaden über http://runplugged.com/spreadit)
per Newsletter erhalten
AT0000A3BPU8 | |
AT0000A2REB0 | |
AT0000A3C5R2 |
Wiener Börse Party #796: ATX stärker und Tons of News sowie ein Reinhören in einen neuen Weihnachtssong von uns
Die Wiener Börse Party ist ein Podcastprojekt für Audio-CD.at von Christian Drastil Comm..Unter dem Motto „Market & Me“ berichtet Christian Drastil über das Tagesgeschehen an der Wiener Börse. Inha...
Erik Hinz
Twenty-one Years in One Second
2015
Peperoni Books
Emil Schulthess & Hans Ulrich Meier
27000 Kilometer im Auto durch die USA
1953
Conzett & Huber
Essick Peter
Work in Progress
2024
Fall Line Press