Künstliche Intelligenz managen und verstehen: der Praxis-Wegweiser für Entscheidungsträger, Entwickler und Regulierer
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Berlin ; Wien ; Zürich
Beuth Verlag GmbH
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Über die Herausgeber................................................................................. V Über die Gastautoren................................................................................... VII XI Vorwort ................................................................................................ TEIL 1 Grundlagen............................................................................... Kapitel 1 Künstliche Intelligenz gestern, heute, morgen......................................... 3 Kl gestern: Ursprung und Evolution von Kl............................... Kl heute: Wirtschaftsfaktor dank industrialisierter Platt formen.................................................................... 6 Kl morgen: Nachvollziehbare intelligente Systeme für alle.... Kl übermorgen: Besser als der Mensch?................................... 9 13 Modellierung und Modelle Wie künstliche Intelligenz die Welt abbildet......... 19 Modelte als Schlüsselkonzept der Kognition........................... Regelbasierte Kl-Modelle.......................................................... Datengetriebene Kl-Modelle..................................................... Perspektiven und Grenzen der Kl-Modellierung........................ 20 23 25 27 1.1 1.2 1.3 1.4 Kapitel 2 2.1 2.2 2.3 2.4 Kapitel 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 Kapitel 4 4.1 4.2 Modelle wie am Fließband Datengetriebene Kl-Entwicklung im industriellen Maßstab... Kl-basierte Geschäftsprozesse erfordern einen „Human on the Loop“............................................. 37 Kl-
basierte Prozesse erfordern agile Organisationen und innovative Arbeitsabläufe..................................... 39 Größere AI Factories führen zu neuen Aufgabenbereichen.... AI Factories erfordern neue Technologien und Architekturen.. Kl-Fabriken müssen an die Geschäftsergebnisse angepasst werden...................................................................................... Schlussfolgerungen................................................................... Erfolg mit Kl-Geschäftsmodellen vier Faktoren für datengetriebene Kl.................... 55 Daten.......................................................................................... Talente........................................................................................ 1 3 35 42 44 49 51 55 59 XV
Künstliche Intelligenz Inhaltsverzeichnis managen und verstehen 4.3 4.4 Software.................................................................................... Vertrauenswürdigkeit von Kl..................................................... 63 67 TEIL 2 Eine Dreidimensionale Taxonomiefür Kl-Systeme.................... 75 Kapitel 5 Methoden, Fähigkeiten, Kritikalität ein dreidimensionaler Blick auf Kl............................................ 77 5.1 Vorbild Lebensmittelkennzeichnung......................................... 78 5.2 Konzept und Aufbau der AI=MC2-Taxonomie............................ 83 5.3 Anwendungsszenarien und Nutzen der AI=MC2-Taxonomie... 86 Kapitele 6.1 6.2 6.3 6.4 Klassifizierung von Kl-Methoden............................................. 93 Klassische künstliche Intelligenz............................................. 94 Symbolische künstliche Intelligenz.................... 96 Hybride Lernverfahren ..................................... ?..................... 99 Maschinelles Lernen.................................................................. 100 Kapitel? 7.1 7.2 7.3 7.4 Klassifizierung von Kl-Fähigkeiten............................................. 109 Wahrnehmen................................................................................111 Verarbeiten.................................................................................. 114 Handeln....................................................................................... 118 Kommunizieren............................................................................ 120 Kapitels
8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 Klassifizierung von Kl-Kritikalität............................................... 127 Kein oder geringes Schädigungspotenzial..................................130 Begrenztes Schädigungspotenzial............................................. 132 Regelmäßiges oder deutliches Schädigungspotenzial............ 133 Erhebliches Schädigungspotenzial............................................. 134 Unvertretbares Schädigungspotenzial....................................... 135 Kapitel 9 9.1 9.2 Analysieren und Vergleichen mit der AI=MC2-Taxonomie........ 139 Verkehrszeichenerkennung........................................................ 139 Automatisierte Schadensregulierung......................................... 143 TEIL 3 Kl in der Praxis........................................................................... 149 Kapitel 10 Kl-basierter Kundenservice Der Virtuelle Assistent der HUK24............................................ 151 10.1 Darstellung der Organisation und Arbeitsweise........................ 151 10.2 Der „Virtuelle Assistent“ übernimmt Aufgaben des Versicherungsberaters........................................................ 152 XVI 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 ì Kl übernimmt das Suchen und Antworten................................. 153 Sicherheit und Datenschutz........................................................ 156 Business Case und quantitative Verbesserung.......................... 157 Erfahrungen und Empfehlungen................................................. 157
Ausblick....................................................................................... 158 Kapitel il Kl-basierte Objekterkennung auf Luftbildern........................... 161 11.1 11.2 11.3 11.4 Die Kl-Lösung „Gebäudefeldvergleich“....................................... 162 „Human-in-the-Loop“ ֊ die Veränderung der Arbeitsprozesse 164 Business Case..............................................................................165 Schlussfolgerungen und Empfehlungen..................................... 166 Kapitel 12 Luminous - ein neues Kl-Sprach- und Bild-Weltmodell mit europäischem Kontextwissen.............................................. 169 12.1 AI Made in Europe: Das Sprachmodell „Luminous“ .................. 169 12.2 Eine neue Kl-Architektur: derTransformer..................................170 12.3 Beantwortung von Fragen und Übersetzung von Texten.......... 173 12.4 Luminous vervollständigt Texte im kulturellen Kontext Europas...................................................................................... 175 12.5 Zukunftsweisende Forschung: Gemeinsames Lernen von Bildern und Texten................................................................176 12.6 Neue Möglichkeiten der Mensch-Maschine-Interaktion.......... 178 12.7 Fazit............................................................................................. 179 Kapitel 13 Mobile Datenerfassung mithilfe künstlicher Intelligenz..........181 13.1 Kl-basierte mobile Datenerfassung........................................... 182 13.2 Entwicklung vertrauensvoller Kl-basierter mobiler
Datenerfassung......................................................................... 184 13.3 Erfahrungen und Empfehlungen................................................. 186 TEIL 4 Vertrauenswürdigkeit, Normung und Regulierung.................... 191 Kapi tel 14 Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz....................... 193 14.1 Von Misstrauen zu Vertrauen.................................................... 193 14.2 Neun Qualitätskriterien für Vertrauenswürdigkeit...................... 196 Kapi tells Normung künstlicher Intelligenz............................................ 209 15.1 Warum werden Normen für Kl-Produkte und -Dienst leistungen benötigt?............................................... 209 15.2 Wie sieht die aktuelle Landschaft von Normen und Standards aus?.........................................................211 XVII
Künstliche Intelligenz managen 15.3 15.4 15.5 15.6 15.7 und verstehen Welche Chancen bieten Kl-Standards und welche Risiken entstehen?................................................................ 220 Charakteristiken staatlicher Regulierung auf Basis von Normen und Standards........................................................221 Normung und Standardisierung in Europa..................................223 Normung und Standardisierung in Deutschland........................ 227 Nutzen von Normung und Standardisierung..............................229 Kapitel 16 Der AI Act - Europa auf dem Weg zu einem Gesetz zu künstlicher Intelligenz.......................................................... 237 16.1 Transparenz und Risikobewertung von Kl-Systemen.................. 238 16.2 Was bedeutet Marktüberwachung für Kl?................................... 243 16.3 Wie wird Normung ein Teil der Kl-Regulierung?......................... 244 16.4 Hochrisiko-Kl-Systeme................................................................ 248 16.5 Weitere Europäische Rechtsakte mit Relevanz für Kl-Systeme............................................................................. 250 Kapitel 17 Kl-basierte Medizinprodukte: Darstellung der Konformitäts bewertung anhand eines Beispiels .......................................... 255 17.1 Einleitung................................................................................... 255 17.2 Für den Marktzugang erforderliche Schritte.............................. 259 17.3 Fortlaufende
Verpflichtungen..................................................... 274 17.4 Weitere Anforderungen und Anmerkungen............................... 276 17.5 Abschließende Betrachtungen.................................................. 277 Kapitel 18 Schneller von der Idee in den Markt - Wie Kl-Lösungen für die medizinische Diagnostik von DIN-Standards profitieren .. 283 18.1 Erarbeitung einer DIN SPEC........................................................ 283 18.2 DIN SPECs 13288 und 13266: Bilderkennung mittels Deep Learning in der Medizin............................................................. 285 18.3 Fazit............................................................................................ 290 Anhang XVIII Software-Werkzeuge................................................................. 293
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Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Über die Herausgeber. V Über die Gastautoren. VII XI Vorwort . TEIL 1 Grundlagen. Kapitel 1 Künstliche Intelligenz gestern, heute, morgen. 3 Kl gestern: Ursprung und Evolution von Kl. Kl heute: Wirtschaftsfaktor dank industrialisierter Platt formen. 6 Kl morgen: Nachvollziehbare intelligente Systeme für alle. Kl übermorgen: Besser als der Mensch?. 9 13 Modellierung und Modelle Wie künstliche Intelligenz die Welt abbildet. 19 Modelte als Schlüsselkonzept der Kognition. Regelbasierte Kl-Modelle. Datengetriebene Kl-Modelle. Perspektiven und Grenzen der Kl-Modellierung. 20 23 25 27 1.1 1.2 1.3 1.4 Kapitel 2 2.1 2.2 2.3 2.4 Kapitel 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 Kapitel 4 4.1 4.2 Modelle wie am Fließband Datengetriebene Kl-Entwicklung im industriellen Maßstab. Kl-basierte Geschäftsprozesse erfordern einen „Human on the Loop“. 37 Kl-
basierte Prozesse erfordern agile Organisationen und innovative Arbeitsabläufe. 39 Größere AI Factories führen zu neuen Aufgabenbereichen. AI Factories erfordern neue Technologien und Architekturen. Kl-Fabriken müssen an die Geschäftsergebnisse angepasst werden. Schlussfolgerungen. Erfolg mit Kl-Geschäftsmodellen vier Faktoren für datengetriebene Kl. 55 Daten. Talente. 1 3 35 42 44 49 51 55 59 XV
Künstliche Intelligenz Inhaltsverzeichnis managen und verstehen 4.3 4.4 Software. Vertrauenswürdigkeit von Kl. 63 67 TEIL 2 Eine Dreidimensionale Taxonomiefür Kl-Systeme. 75 Kapitel 5 Methoden, Fähigkeiten, Kritikalität ein dreidimensionaler Blick auf Kl. 77 5.1 Vorbild Lebensmittelkennzeichnung. 78 5.2 Konzept und Aufbau der AI=MC2-Taxonomie. 83 5.3 Anwendungsszenarien und Nutzen der AI=MC2-Taxonomie. 86 Kapitele 6.1 6.2 6.3 6.4 Klassifizierung von Kl-Methoden. 93 Klassische künstliche Intelligenz. 94 Symbolische künstliche Intelligenz. 96 Hybride Lernverfahren . ?. 99 Maschinelles Lernen. 100 Kapitel? 7.1 7.2 7.3 7.4 Klassifizierung von Kl-Fähigkeiten. 109 Wahrnehmen.111 Verarbeiten. 114 Handeln. 118 Kommunizieren. 120 Kapitels
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