Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz für Dummies

Künstliche Intelligenz für Dummies:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Otte, Ralf (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley 2023
Ausgabe:	2. Auflage
Schriftenreihe:	... für dummies Lernen einfach gemacht
Schlagworte:	Künstliche Intelligenz Robotik Maschinelles Lernen AI Informatik KI Philosophie Spezialthemen Philosophie CSF0: Künstliche Intelligenz PLZ0: Spezialthemen Philosophie
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Auf dem Cover: "KI-Techniken verstehen, auch ohne Informatik- oder Ingenieurstudium - Potenziale und Grenzen der KI erfahren - Jede Menge Anwendungen kennenlernen"
Beschreibung:	503 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17.6 cm
ISBN:	9783527720996 3527720995

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adam_text	AUF EINEN BLICK UEBER DEN AUTOR . 9 EINFUEHRUNG . 21 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER . 27 KAPITEL 1: EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK . 29 KAPITEL 2: EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN . 37 KAPITEL 3: WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? . 45 KAPITEL 4: ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN . 77 KAPITEL 5: ALLES LOGISCH ODER WAS? . 117 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 155 KAPITEL 6: DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 157 KAPITEL 7: KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN . 205 KAPITEL 8: NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN . 225 KAPITEL 9: DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 275 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU . 291 KAPITEL 10: IST KL NUR MATHEMATIK? . 293 KAPITEL 11: KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? . 307 KAPITEL 12: MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT . 321 KAPITEL 13: UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT . 347 KAPITEL 14: KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS . 391 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 403 KAPITEL 15: MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE . 405 KAPITEL 16: MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? . 421 KAPITEL 17: ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN . 443 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL . 477 KAPITEL 18: ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN . 479 LITERATURLISTE . 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS . 493 STICHWORTVERZEICHNIS . 499 INHALTSVERZEICHNIS UEBER DEN AUTOR . 9 WIDMUNG . 9 DANKSAGUNG . 9 LESERHINWEISE . 10 EINFUEHRUNG . 21 UEBER DIESES BUCH . 22 WIE DIESES BUCH AUFGEBAUT IST . 23 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER . 23 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 24 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU . 24 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 25 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL . 25 SYMBOLE, DIE IN DIESEM BUCH VERWENDET WERDEN . 26 WAS NUN? . 26 TEIL I GANZ SCHOEN CLEVER . 27 KAPITEL 1 EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK . 29 WAS IST INTELLIGENZ? . 30 INTELLIGENZ MESSEN . 30 GIBT ES NICHT DIE EINE RICHTIGE ANTWORT? . 31 CODIERTE INTELLIGENZ . 34 SCHWACHE KL . 34 STARKE KL . 35 KANN EINE KL EIN BEWUSSTSEIN ENTWICKELN? . 35 KAPITEL 2 EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN . 37 AUTONOM VS. INTELLIGENT . 37 DENKEN MIT MATHEMATIK FORMALISIEREN . 38 DER UNIVERSALCOMPUTER . 38 DIE GEBURTSSTUNDE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 39 WICHTIGE MEILENSTEINE DER KL . 40 1 4 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 3 WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? . 45 DIE ANGEMESSENE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE 11 . 45 DIE LERNENDE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I2 . 49 MUSS WISSEN WAHR SEIN? . 50 KOENNEN MASCHINEN WISSEN ERZEUGEN? . 51 DEDUKTIVER WISSENSERWERB . 52 ABDUKTIVER WISSENSERWERB . 55 INDUKTIVER WISSENSERWERB . 56 DIE KREATIVE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I3 . 60 DIE BEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I4 . 66 DIE SELBSTBEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I5 . 68 EINORDNUNG DER KL IM RAHMEN DER VERSCHIEDENEN INTELLIGENZSTUFEN UND ANMERKUNGEN ZU BOTS . 69 DER TURING-TEST . 70 DAS CHINESISCHE ZIMMER . 73 ZUSAMMENFASSUNG . 74 KAPITEL 4 ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN . 77 VON DATEN ZU INFORMATIONEN ZU WISSEN . 77 REDEN WIR UEBER DATEN . 78 REDEN WIR UEBER INFORMATION . 80 INFORMATION UND IHRE BEDEUTUNG . 86 BERECHNEN WIR DIE QUANTITATIVE GROESSE DER BEDEUTUNG . 88 KOMMEN WIR ZUM WISSEN . 93 ALLES DIGITAL ODER WAS . - DIE GROSSE DIGITALISIERUNGSWELLE . 95 KL, DATENBANKEN UND WISSENSBASIERTE SYSTEME . 100 WAS IST EINE DATENBANK? . 101 WAS IST EIN EXPERTENSYSTEM? . 102 WAS IST EIN WISSENSBASIERTES SYSTEM? . 106 KI UND MULTI-AGENTEN-SYSTEME . 106 KL UND SEMANTISCHE NETZE . 110 KL UND NEURONALE NETZE ODER: WIE SPEICHERT DER MENSCH SEIN WISSEN? . 112 KL-SYSTEME SIND ETWAS TECHNISCHES . 114 WIR ERZEUGEN NEUES WISSEN . 115 KAPITEL 5 ALLES LOGISCH ODER WAS? . 117 KL UMFASST NOCH SEHR VIEL MEHR . 118 DIE GRUNDLAGEN DER LOGIK . 119 DIE LOGISCHE KETTENREGEL . 120 ARISTOTELES' LOGIK NENNEN WIR SYLLOGISTIK . 120 AUSSAGENLOGIK . 122 JUNKTOREN DER AUSSAGENLOGIK . 123 TAUTOLOGIEN . 128 INHALTSVERZEICHNIS 15 DAS DEDUKTIONSTHEOREM . 129 DAS ERFUELLBARKEITSPROBLEM DER AUSSAGENLOGIK . 135 PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE (PL1 ) . 136 SCHLUSSFOLGERN IN DER PRAEDIKATENLOGIK . 140 DAS RESOLUTIONSKALKUEL . 142 DIE PL1 IST KORREKT UND VOLLSTAENDIG . 143 DAS ENTSCHEIDBARKEITSPROBLEM DER PRAEDIKATENLOGIK . 143 PRAEDIKATENLOGIK 2. STUFE (PL2) . 144 DARUM PL2 -WIR QUANTIFIZIEREN UEBER PRAEDIKATE . 145 VOLLSTAENDIGE INDUKTION . 146 GRENZEN DER PL2 - DAS UNVOLLSTAENDIGKEITSTHEOREM . 147 UNABHAENGIG VON DER KL: WAS BEDEUTET DAS ERGEBNIS VON GOEDEL ERKENNTNISTHEORETISCH? . 151 ZUSAMMENFASSUNG UND KRITIKPUNKTE ZUR KLASSISCHEN LOGIK . 153 TEIL II WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 155 KAPITEL 6 DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 157 DIE ROHSTOFFE DES MASCHINELLEN LERNENS . 158 EINORDNUNG DES MASCHINELLEN LERNENS . 159 WEISSE SCHWAENE - SCHWARZE SCHWAENE . 160 BAUEN WIR MODELLE VON DER WELT . 160 ANALYTISCHER VS. EMPIRISCHER ANSATZ . 162 BEISPIELE FUER DIE EMPIRISCHE MODELLIERUNGSMETHODE . 165 STATISTIK IM UEBERBLICK . 167 SCHLIESSENDE STATISTIK IN DER KL . 169 VON DATENTYPEN, KENNZAHLEN UND FIESEN FALLSTRICKEN . 170 WELCHE DATEN SAGEN WAS - SKALENTYPEN . 172 BEGINNEN WIR MIT EINER EINFACHEN DATENTABELLE . 173 UNIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL . 174 MULTIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL . 177 AUF DER SUCHE NACH DER WAHRHEIT . 180 DIE GRENZEN DER STATISTIK . 182 MULTIVARIATE STATISTIK IM MATHEMATISCHEN DETAIL . 183 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON ZUSAMMENHAENGEN . 184 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON STRUKTUREN . 199 ZUSAMMENFASSUNG . 204 KAPITEL 7 KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN . 205 ENTSCHEIDUNGSBAEUME . 206 ENTSCHEIDUNGSBAUM BASIEREND AUF MAXIMIERUNG DES INFORMATIONSGEWINNS . 206 16 INHALTSVERZEICHNIS ASSOZIATIONSREGELN . 217 WICHTIGE GUETEMASSE . 217 EIN INTERESSANTES GUETEMASS: DIE INTERESSANTHEIT . 223 KAPITEL 8 NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN . 225 DAS NEURONENMODELL . 226 WIE ALLES BEGANN . 228 . UND (FAST) VOREILIG ENDETE . 230 DIE TOPOLOGIE VON NEURONALEN NETZWERKEN . 234 UEBERBLICK UEBER NEURONALE LERNVERFAHREN . 241 UEBERWACHTE LERNVERFAHREN . 242 UNUEBERWACHTE LERNVERFAHREN . 242 BESTAERKENDE LERNVERFAHREN . 242 HEBB'SCHE LERNREGEL - DAS EINFACHSTE LERNVERFAHREN . 244 DELTA-LERNREGEL ALS EINFACHES UEBERWACHTES LERNVERFAHREN . 245 BACKPROPAGATION-LERNREGEL - DER STANDARD DER UEBERWACHTEN LERNVERFAHREN . 247 LSTM-NETZE (ALS VERTRETER VON DEEP-LEARNING-NETZEN) . 253 COMPETITIVE NETWORKS - EIN EINFACHES UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN . 254 SELBSTORGANISIERENDE MERKMALSKARTEN (SOM) - EIN UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN DER KOENIGSKLASSE . 256 PROBLEME DER NEURONALEN NETZE BEIM EINSATZ IN DER PRAXIS . 266 GUETEMASSE NEURONALER NETZE FUER NUMERISCHE VORHERSAGEN (MODELLVORHERSAGEN) . 266 GUETEMASSE FUER KLASSIFIKATOREN . 267 PROBLEME DES GENERALISIERENS . 268 ZUSAMMENFASSUNG . 272 KAPITEL 9 DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 275 EIN KLEINES BISSCHEN BILDVERARBEITUNG . 276 BILDVERARBEITUNG DURCH FALTUNG . UND NICHT FILTERUNG . 277 EIN FALTUNGSKERN ZUR KANTENDETEKTION . 280 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN) - NEURONALE FALTUNGSNETZWERKE . 281 LERNPHASE EINES CNN . 282 ANWENDUNGSPHASE EINES CNN . 283 KRITISCHE ANMERKUNGEN ZUM DEEP LEARNING . 284 SO TAEUSCHT MAN EINE KL . 286 INHALTSVERZEICHNIS 17 TEIL III EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU. 291 KAPITEL 10 IST KL NUR MATHEMATIK? . 293 GRENZEN VON MATHEMATIK UND COMPUTERN . 294 WAS IST EIN ALGORITHMUS? . 295 IST AUCH DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ ALGORITHMISCH? . 297 WIE ABER KOMMT PENROSE UEBERHAUPT AUF DIE IDEE NICHT-ALGORITHMISCHER ANTEILE? . 298 IST DIE NATUR MECHANISIERBAR? - EINE PERSOENLICHE SICHTWEISE . 299 KANN DIE KL IRGENDWANN ALLES AUF DER WELT BERECHNEN? . 300 KANN DIE KL IRGENDWANN EINMAL MEHR ALS DER MENSCH IM BEREICH DES DENKENS LEISTEN? . 303 KAPITEL 11 KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? . 307 WIE KONNTE ES SO WEIT KOMMEN? . 307 DEEP BLUE GEWINNT IM SCHACH . 308 ALPHAGO GEWINNT IM GO . 313 ZUGNETZWERK (POLICY NETWORK) . 315 BEWERTUNGSNETZWERK (VALUE NETWORK) . 315 ALPHAZERO GEWINNT ALLES . 318 ZUSAMMENFASSUNG . 320 KAPITEL 12 MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT . 321 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER INDUSTRIE . 321 IBM WATSON - EIN PARADEBEISPIEL FUER KOGNITIVE INTELLIGENZ . 323 ROBOTER IN DER INDUSTRIE . 324 PRODUKTION, INDUSTRIE 4.0 UND INTERNET DER DINGE . 327 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER GESELLSCHAFT . 332 DAS INTERNET . 332 GESICHTSERKENNUNG . 332 SPRACHERKENNUNG UND SPRACHSTEUERUNG . 333 SPRACH-UEBERSETZUNG . 334 MEDIZIN . 334 SOZIALE NETZWERKE . 335 KL IN KUNST UND WISSENSCHAFT . 336 AUTONOME AUTOS (SELBSTFAHRENDE AUTOS) . 336 ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION . 344 18 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 13 UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT . 347 WAS ES ALLES GIBT . 347 WOZU DIESE VERFAHREN? . 348 WAS IST DATA MINING? . 350 DER DATA-MINING-PROZESS IN DER PRAXIS . 351 KL ALS DIE DATA-MINING-TECHNOLOGIE DER INDUSTRIE . 354 ALLGEMEINE SITUATIONSBEWERTUNG . 354 PRAXISBEISPIELE . 357 PRAXISBEISPIEL - AUSSCHUSSRATENSENKUNG IN EINER DISKRETEN FERTIGUNG . 357 PRAXISBEISPIEL - ANALYSE VON PROZESSEIGENSCHAFTEN CHEMISCHER PROZESSE . 366 PRAXISBEISPIEL - GLEICHZEITIGE OPTIMIERUNG MEHRERER ZIELGROESSEN (POLYOPTIMIERUNG) . 371 PRAXISBEISPIEL - KOSTENREDUKTION IM EINKAUF DURCH TEXT MINING . 374 UND VIELES MEHR . 378 ZUSAMMENFASSUNG . 379 KL & BIG DATA - FLUCH UND SEGEN ZUGLEICH . 382 SCHAUEN WIR ZUERST ZU FACEBOOK . 382 BUMMER UND DAS GESETZ DER GROSSEN ZAHLEN . 384 UND NUN ZU GOOGLE . 384 DA IST DER HAKEN . 387 KAPITEL 14 KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS . 391 1. MATLAB - MATRIX LABORATORY . 395 2. R UND PYTHON . 396 3. KNIME - KONSTANZ INFORMATION MINER . 397 4. TENSORFLOW - DAS KL-FRAMEWORK VON GOOGLE . 398 5. LABELME - EIN TOOL ZUM ANNOTIEREN VON BILDERN . 399 UEBERLEITUNG ZU TEIL IV . 401 TEIL IV IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 403 KAPITEL 15 MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE . 405 WIE KLUG IST DIE KL HEUTE SCHON? . 405 GENERELLES NACHDENKEN UEBER DEN GEIST UND DAS BEWUSSTSEIN . 412 DUALISMUS . 413 MONISMUS . 414 INHALTSVERZEICHNIS 19 EMERGENZTHEORIE . 415 FUNKTIONALISMUS . 415 SCHOEN PHILOSOPHIERT - UND NUN? . 417 ANDERE MEINUNGEN . 418 ZUSAMMENFASSUNG . 419 KAPITEL 16 MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? . 421 VON DER PHILOSOPHIE DES GEISTES ZURUECK ZUR EMPIRISCHEN FORSCHUNG . 421 WO UND WIE IST DENN NUN DIE QUALIA ABGESPEICHERT? . 422 DIE ANATOMIE NEURONALER NETZE IM MENSCHLICHEN GEHIRN 424 DIE PHYSIOLOGIE DER NEURONALEN INFORMATIONSVERARBEITUNG . 426 EINE WICHTIGE DISKUSSION: WETWARE VS. HARDWARE . 431 DER GROSSE VORTEIL DER WETWARE - UNSERE HEUTIGE HARDWARE BESITZT KEINE QUALIA . 433 1. DETAILLIERTE ANALYSE DES MENSCHLICHEN GEHIRNS . 434 2. MATHEMATISCHE MODELLIERUNG VON BEWUSSTSEIN UND QUALIA IM GEHIRN . 434 3. BESTIMMUNG DER EIGENSCHAFTEN, DIE EIN SYSTEM HABEN MUESSTE, UM BEWUSSTSEIN AUSZUPRAEGEN . 435 4. ZEIGEN, DASS DIE HEUTIGEN KL-SYSTEME DIESE EIGENSCHAFTEN NICHT BESITZEN . 436 EINE HYPOTHESE: ZUR ERZEUGUNG UND NUTZUNG VON BEWUSSTSEIN BENOETIGEN WIR QUANTENPHYSIKALISCHE SYSTEME . 436 EIN BEISPIEL: DER MENSCH SIEHT NICHT NUR MIT SEINEN AUGEN . 438 ZUSAMMENFASSUNG . 442 KAPITEL 17 ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN . 443 QUO VADIS KL ODER WARUM DIE SINGULARITAET AUSFAELLT . 444 AUSWIRKUNGEN BEI DER NICHTERKENNUNG TECHNISCHER GRENZEN DER HEUTIGEN KL-SYSTEME . 446 DIE EVOLUTION DER SCHWACHEN KL . 447 DEDUKTIVE KL - DIE KL BIS GESTERN . 447 INDUKTIVE UND KOGNITIVE KL - DIE KL DER GEGENWART . 447 NEUROMORPHE KL - DIE KL VON MORGEN . 450 DIE EVOLUTION DER STARKEN KL . 453 KL AUF QUANTENCOMPUTERN . 453 MASCHINELLES BEWUSSTSEIN AUF QUANTENCOMPUTERN? . 454 DIE DUNKLE SEITE DER KL . 460 WIDER ALLE TECHNIK - WIR MUESSEN UEBER ETHIK REDEN . 461 WAS HAT UNSERE GESELLSCHAFTLICHE DEBATTENKULTUR MIT KL ZU TUN? . 462 UND JETZT AUCH NOCH FAKE SCIENCE . 464 DAMIT KOMMEN WIR ZUR ETHIK . 465 20 INHALTSVERZEICHNIS FICTION 1: PLAEDOYER GEGEN DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DAS RISIKO VOM ENDE . 469 FICTION 2: PLAEDOYER FUER DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DIE CHANCE ZUM ANFANG . 471 DISKUSSION . 475 TEILV DER TOP-TEN-TEIL . 477 KAPITEL 18 ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN .479 DAMIT SIE DIE KL NICHT MISSVERSTEHEN . 479 TIPPS FUER STUDENTEN . 480 TIPPS FUER MANAGER . 480 UND EIN KLEINER TIPP FUER POLITIKER UND INTERESSIERTE LAIEN . 481 ES GIBT AUCH BIG DATA . 482 EIN EINSTIEG FUER INTERESSIERTE MITHILFE DES INTERNETS . 482 WERDEN SIE AKTIV - PROBIEREN SIE SELBST MAL WAS AUS . 483 HABEN SIE FREUDE MIT KL-ANWENDUNGEN . 484 KL IST GUT ORGANISIERT . 485 FUEHREN SIE KL IN IHREM UNTERNEHMEN EIN ODER WERDEN SIE DAFUER VERANTWORTLICH . 486 LITERATURLISTE . 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS . 493 STICHWORTVERZEICHNIS .499
adam_txt	AUF EINEN BLICK UEBER DEN AUTOR . 9 EINFUEHRUNG . 21 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER . 27 KAPITEL 1: EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK . 29 KAPITEL 2: EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN . 37 KAPITEL 3: WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? . 45 KAPITEL 4: ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN . 77 KAPITEL 5: ALLES LOGISCH ODER WAS? . 117 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 155 KAPITEL 6: DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 157 KAPITEL 7: KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN . 205 KAPITEL 8: NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN . 225 KAPITEL 9: DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 275 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU . 291 KAPITEL 10: IST KL NUR MATHEMATIK? . 293 KAPITEL 11: KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? . 307 KAPITEL 12: MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT . 321 KAPITEL 13: UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT . 347 KAPITEL 14: KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS . 391 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 403 KAPITEL 15: MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE . 405 KAPITEL 16: MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? . 421 KAPITEL 17: ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN . 443 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL . 477 KAPITEL 18: ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN . 479 LITERATURLISTE . 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS . 493 STICHWORTVERZEICHNIS . 499 INHALTSVERZEICHNIS UEBER DEN AUTOR . 9 WIDMUNG . 9 DANKSAGUNG . 9 LESERHINWEISE . 10 EINFUEHRUNG . 21 UEBER DIESES BUCH . 22 WIE DIESES BUCH AUFGEBAUT IST . 23 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER . 23 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 24 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU . 24 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 25 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL . 25 SYMBOLE, DIE IN DIESEM BUCH VERWENDET WERDEN . 26 WAS NUN? . 26 TEIL I GANZ SCHOEN CLEVER . 27 KAPITEL 1 EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK . 29 WAS IST INTELLIGENZ? . 30 INTELLIGENZ MESSEN . 30 GIBT ES NICHT DIE EINE RICHTIGE ANTWORT? . 31 CODIERTE INTELLIGENZ . 34 SCHWACHE KL . 34 STARKE KL . 35 KANN EINE KL EIN BEWUSSTSEIN ENTWICKELN? . 35 KAPITEL 2 EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN . 37 AUTONOM VS. INTELLIGENT . 37 DENKEN MIT MATHEMATIK FORMALISIEREN . 38 DER UNIVERSALCOMPUTER . 38 DIE GEBURTSSTUNDE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 39 WICHTIGE MEILENSTEINE DER KL . 40 1 4 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 3 WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? . 45 DIE ANGEMESSENE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE 11 . 45 DIE LERNENDE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I2 . 49 MUSS WISSEN WAHR SEIN? . 50 KOENNEN MASCHINEN WISSEN ERZEUGEN? . 51 DEDUKTIVER WISSENSERWERB . 52 ABDUKTIVER WISSENSERWERB . 55 INDUKTIVER WISSENSERWERB . 56 DIE KREATIVE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I3 . 60 DIE BEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I4 . 66 DIE SELBSTBEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I5 . 68 EINORDNUNG DER KL IM RAHMEN DER VERSCHIEDENEN INTELLIGENZSTUFEN UND ANMERKUNGEN ZU BOTS . 69 DER TURING-TEST . 70 DAS CHINESISCHE ZIMMER . 73 ZUSAMMENFASSUNG . 74 KAPITEL 4 ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN . 77 VON DATEN ZU INFORMATIONEN ZU WISSEN . 77 REDEN WIR UEBER DATEN . 78 REDEN WIR UEBER INFORMATION . 80 INFORMATION UND IHRE BEDEUTUNG . 86 BERECHNEN WIR DIE QUANTITATIVE GROESSE DER BEDEUTUNG . 88 KOMMEN WIR ZUM WISSEN . 93 ALLES DIGITAL ODER WAS . - DIE GROSSE DIGITALISIERUNGSWELLE . 95 KL, DATENBANKEN UND WISSENSBASIERTE SYSTEME . 100 WAS IST EINE DATENBANK? . 101 WAS IST EIN EXPERTENSYSTEM? . 102 WAS IST EIN WISSENSBASIERTES SYSTEM? . 106 KI UND MULTI-AGENTEN-SYSTEME . 106 KL UND SEMANTISCHE NETZE . 110 KL UND NEURONALE NETZE ODER: WIE SPEICHERT DER MENSCH SEIN WISSEN? . 112 KL-SYSTEME SIND ETWAS TECHNISCHES . 114 WIR ERZEUGEN NEUES WISSEN . 115 KAPITEL 5 ALLES LOGISCH ODER WAS? . 117 KL UMFASST NOCH SEHR VIEL MEHR . 118 DIE GRUNDLAGEN DER LOGIK . 119 DIE LOGISCHE KETTENREGEL . 120 ARISTOTELES' LOGIK NENNEN WIR SYLLOGISTIK . 120 AUSSAGENLOGIK . 122 JUNKTOREN DER AUSSAGENLOGIK . 123 TAUTOLOGIEN . 128 INHALTSVERZEICHNIS 15 DAS DEDUKTIONSTHEOREM . 129 DAS ERFUELLBARKEITSPROBLEM DER AUSSAGENLOGIK . 135 PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE (PL1 ) . 136 SCHLUSSFOLGERN IN DER PRAEDIKATENLOGIK . 140 DAS RESOLUTIONSKALKUEL . 142 DIE PL1 IST KORREKT UND VOLLSTAENDIG . 143 DAS ENTSCHEIDBARKEITSPROBLEM DER PRAEDIKATENLOGIK . 143 PRAEDIKATENLOGIK 2. STUFE (PL2) . 144 DARUM PL2 -WIR QUANTIFIZIEREN UEBER PRAEDIKATE . 145 VOLLSTAENDIGE INDUKTION . 146 GRENZEN DER PL2 - DAS UNVOLLSTAENDIGKEITSTHEOREM . 147 UNABHAENGIG VON DER KL: WAS BEDEUTET DAS ERGEBNIS VON GOEDEL ERKENNTNISTHEORETISCH? . 151 ZUSAMMENFASSUNG UND KRITIKPUNKTE ZUR KLASSISCHEN LOGIK . 153 TEIL II WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE . 155 KAPITEL 6 DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 157 DIE ROHSTOFFE DES MASCHINELLEN LERNENS . 158 EINORDNUNG DES MASCHINELLEN LERNENS . 159 WEISSE SCHWAENE - SCHWARZE SCHWAENE . 160 BAUEN WIR MODELLE VON DER WELT . 160 ANALYTISCHER VS. EMPIRISCHER ANSATZ . 162 BEISPIELE FUER DIE EMPIRISCHE MODELLIERUNGSMETHODE . 165 STATISTIK IM UEBERBLICK . 167 SCHLIESSENDE STATISTIK IN DER KL . 169 VON DATENTYPEN, KENNZAHLEN UND FIESEN FALLSTRICKEN . 170 WELCHE DATEN SAGEN WAS - SKALENTYPEN . 172 BEGINNEN WIR MIT EINER EINFACHEN DATENTABELLE . 173 UNIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL . 174 MULTIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL . 177 AUF DER SUCHE NACH DER WAHRHEIT . 180 DIE GRENZEN DER STATISTIK . 182 MULTIVARIATE STATISTIK IM MATHEMATISCHEN DETAIL . 183 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON ZUSAMMENHAENGEN . 184 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON STRUKTUREN . 199 ZUSAMMENFASSUNG . 204 KAPITEL 7 KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN . 205 ENTSCHEIDUNGSBAEUME . 206 ENTSCHEIDUNGSBAUM BASIEREND AUF MAXIMIERUNG DES INFORMATIONSGEWINNS . 206 16 INHALTSVERZEICHNIS ASSOZIATIONSREGELN . 217 WICHTIGE GUETEMASSE . 217 EIN INTERESSANTES GUETEMASS: DIE INTERESSANTHEIT . 223 KAPITEL 8 NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN . 225 DAS NEURONENMODELL . 226 WIE ALLES BEGANN . 228 . UND (FAST) VOREILIG ENDETE . 230 DIE TOPOLOGIE VON NEURONALEN NETZWERKEN . 234 UEBERBLICK UEBER NEURONALE LERNVERFAHREN . 241 UEBERWACHTE LERNVERFAHREN . 242 UNUEBERWACHTE LERNVERFAHREN . 242 BESTAERKENDE LERNVERFAHREN . 242 HEBB'SCHE LERNREGEL - DAS EINFACHSTE LERNVERFAHREN . 244 DELTA-LERNREGEL ALS EINFACHES UEBERWACHTES LERNVERFAHREN . 245 BACKPROPAGATION-LERNREGEL - DER STANDARD DER UEBERWACHTEN LERNVERFAHREN . 247 LSTM-NETZE (ALS VERTRETER VON DEEP-LEARNING-NETZEN) . 253 COMPETITIVE NETWORKS - EIN EINFACHES UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN . 254 SELBSTORGANISIERENDE MERKMALSKARTEN (SOM) - EIN UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN DER KOENIGSKLASSE . 256 PROBLEME DER NEURONALEN NETZE BEIM EINSATZ IN DER PRAXIS . 266 GUETEMASSE NEURONALER NETZE FUER NUMERISCHE VORHERSAGEN (MODELLVORHERSAGEN) . 266 GUETEMASSE FUER KLASSIFIKATOREN . 267 PROBLEME DES GENERALISIERENS . 268 ZUSAMMENFASSUNG . 272 KAPITEL 9 DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ . 275 EIN KLEINES BISSCHEN BILDVERARBEITUNG . 276 BILDVERARBEITUNG DURCH FALTUNG . UND NICHT FILTERUNG . 277 EIN FALTUNGSKERN ZUR KANTENDETEKTION . 280 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN) - NEURONALE FALTUNGSNETZWERKE . 281 LERNPHASE EINES CNN . 282 ANWENDUNGSPHASE EINES CNN . 283 KRITISCHE ANMERKUNGEN ZUM DEEP LEARNING . 284 SO TAEUSCHT MAN EINE KL . 286 INHALTSVERZEICHNIS 17 TEIL III EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU. 291 KAPITEL 10 IST KL NUR MATHEMATIK? . 293 GRENZEN VON MATHEMATIK UND COMPUTERN . 294 WAS IST EIN ALGORITHMUS? . 295 IST AUCH DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ ALGORITHMISCH? . 297 WIE ABER KOMMT PENROSE UEBERHAUPT AUF DIE IDEE NICHT-ALGORITHMISCHER ANTEILE? . 298 IST DIE NATUR MECHANISIERBAR? - EINE PERSOENLICHE SICHTWEISE . 299 KANN DIE KL IRGENDWANN ALLES AUF DER WELT BERECHNEN? . 300 KANN DIE KL IRGENDWANN EINMAL MEHR ALS DER MENSCH IM BEREICH DES DENKENS LEISTEN? . 303 KAPITEL 11 KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? . 307 WIE KONNTE ES SO WEIT KOMMEN? . 307 DEEP BLUE GEWINNT IM SCHACH . 308 ALPHAGO GEWINNT IM GO . 313 ZUGNETZWERK (POLICY NETWORK) . 315 BEWERTUNGSNETZWERK (VALUE NETWORK) . 315 ALPHAZERO GEWINNT ALLES . 318 ZUSAMMENFASSUNG . 320 KAPITEL 12 MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT . 321 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER INDUSTRIE . 321 IBM WATSON - EIN PARADEBEISPIEL FUER KOGNITIVE INTELLIGENZ . 323 ROBOTER IN DER INDUSTRIE . 324 PRODUKTION, INDUSTRIE 4.0 UND INTERNET DER DINGE . 327 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER GESELLSCHAFT . 332 DAS INTERNET . 332 GESICHTSERKENNUNG . 332 SPRACHERKENNUNG UND SPRACHSTEUERUNG . 333 SPRACH-UEBERSETZUNG . 334 MEDIZIN . 334 SOZIALE NETZWERKE . 335 KL IN KUNST UND WISSENSCHAFT . 336 AUTONOME AUTOS (SELBSTFAHRENDE AUTOS) . 336 ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION . 344 18 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 13 UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT . 347 WAS ES ALLES GIBT . 347 WOZU DIESE VERFAHREN? . 348 WAS IST DATA MINING? . 350 DER DATA-MINING-PROZESS IN DER PRAXIS . 351 KL ALS DIE DATA-MINING-TECHNOLOGIE DER INDUSTRIE . 354 ALLGEMEINE SITUATIONSBEWERTUNG . 354 PRAXISBEISPIELE . 357 PRAXISBEISPIEL - AUSSCHUSSRATENSENKUNG IN EINER DISKRETEN FERTIGUNG . 357 PRAXISBEISPIEL - ANALYSE VON PROZESSEIGENSCHAFTEN CHEMISCHER PROZESSE . 366 PRAXISBEISPIEL - GLEICHZEITIGE OPTIMIERUNG MEHRERER ZIELGROESSEN (POLYOPTIMIERUNG) . 371 PRAXISBEISPIEL - KOSTENREDUKTION IM EINKAUF DURCH TEXT MINING . 374 UND VIELES MEHR . 378 ZUSAMMENFASSUNG . 379 KL & BIG DATA - FLUCH UND SEGEN ZUGLEICH . 382 SCHAUEN WIR ZUERST ZU FACEBOOK . 382 BUMMER UND DAS GESETZ DER GROSSEN ZAHLEN . 384 UND NUN ZU GOOGLE . 384 DA IST DER HAKEN . 387 KAPITEL 14 KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS . 391 1. MATLAB - MATRIX LABORATORY . 395 2. R UND PYTHON . 396 3. KNIME - KONSTANZ INFORMATION MINER . 397 4. TENSORFLOW - DAS KL-FRAMEWORK VON GOOGLE . 398 5. LABELME - EIN TOOL ZUM ANNOTIEREN VON BILDERN . 399 UEBERLEITUNG ZU TEIL IV . 401 TEIL IV IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI . 403 KAPITEL 15 MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE . 405 WIE KLUG IST DIE KL HEUTE SCHON? . 405 GENERELLES NACHDENKEN UEBER DEN GEIST UND DAS BEWUSSTSEIN . 412 DUALISMUS . 413 MONISMUS . 414 INHALTSVERZEICHNIS 19 EMERGENZTHEORIE . 415 FUNKTIONALISMUS . 415 SCHOEN PHILOSOPHIERT - UND NUN? . 417 ANDERE MEINUNGEN . 418 ZUSAMMENFASSUNG . 419 KAPITEL 16 MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? . 421 VON DER PHILOSOPHIE DES GEISTES ZURUECK ZUR EMPIRISCHEN FORSCHUNG . 421 WO UND WIE IST DENN NUN DIE QUALIA ABGESPEICHERT? . 422 DIE ANATOMIE NEURONALER NETZE IM MENSCHLICHEN GEHIRN 424 DIE PHYSIOLOGIE DER NEURONALEN INFORMATIONSVERARBEITUNG . 426 EINE WICHTIGE DISKUSSION: WETWARE VS. HARDWARE . 431 DER GROSSE VORTEIL DER WETWARE - UNSERE HEUTIGE HARDWARE BESITZT KEINE QUALIA . 433 1. DETAILLIERTE ANALYSE DES MENSCHLICHEN GEHIRNS . 434 2. MATHEMATISCHE MODELLIERUNG VON BEWUSSTSEIN UND QUALIA IM GEHIRN . 434 3. BESTIMMUNG DER EIGENSCHAFTEN, DIE EIN SYSTEM HABEN MUESSTE, UM BEWUSSTSEIN AUSZUPRAEGEN . 435 4. ZEIGEN, DASS DIE HEUTIGEN KL-SYSTEME DIESE EIGENSCHAFTEN NICHT BESITZEN . 436 EINE HYPOTHESE: ZUR ERZEUGUNG UND NUTZUNG VON BEWUSSTSEIN BENOETIGEN WIR QUANTENPHYSIKALISCHE SYSTEME . 436 EIN BEISPIEL: DER MENSCH SIEHT NICHT NUR MIT SEINEN AUGEN . 438 ZUSAMMENFASSUNG . 442 KAPITEL 17 ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN . 443 QUO VADIS KL ODER WARUM DIE SINGULARITAET AUSFAELLT . 444 AUSWIRKUNGEN BEI DER NICHTERKENNUNG TECHNISCHER GRENZEN DER HEUTIGEN KL-SYSTEME . 446 DIE EVOLUTION DER SCHWACHEN KL . 447 DEDUKTIVE KL - DIE KL BIS GESTERN . 447 INDUKTIVE UND KOGNITIVE KL - DIE KL DER GEGENWART . 447 NEUROMORPHE KL - DIE KL VON MORGEN . 450 DIE EVOLUTION DER STARKEN KL . 453 KL AUF QUANTENCOMPUTERN . 453 MASCHINELLES BEWUSSTSEIN AUF QUANTENCOMPUTERN? . 454 DIE DUNKLE SEITE DER KL . 460 WIDER ALLE TECHNIK - WIR MUESSEN UEBER ETHIK REDEN . 461 WAS HAT UNSERE GESELLSCHAFTLICHE DEBATTENKULTUR MIT KL ZU TUN? . 462 UND JETZT AUCH NOCH FAKE SCIENCE . 464 DAMIT KOMMEN WIR ZUR ETHIK . 465 20 INHALTSVERZEICHNIS FICTION 1: PLAEDOYER GEGEN DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DAS RISIKO VOM ENDE . 469 FICTION 2: PLAEDOYER FUER DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DIE CHANCE ZUM ANFANG . 471 DISKUSSION . 475 TEILV DER TOP-TEN-TEIL . 477 KAPITEL 18 ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN .479 DAMIT SIE DIE KL NICHT MISSVERSTEHEN . 479 TIPPS FUER STUDENTEN . 480 TIPPS FUER MANAGER . 480 UND EIN KLEINER TIPP FUER POLITIKER UND INTERESSIERTE LAIEN . 481 ES GIBT AUCH BIG DATA . 482 EIN EINSTIEG FUER INTERESSIERTE MITHILFE DES INTERNETS . 482 WERDEN SIE AKTIV - PROBIEREN SIE SELBST MAL WAS AUS . 483 HABEN SIE FREUDE MIT KL-ANWENDUNGEN . 484 KL IST GUT ORGANISIERT . 485 FUEHREN SIE KL IN IHREM UNTERNEHMEN EIN ODER WERDEN SIE DAFUER VERANTWORTLICH . 486 LITERATURLISTE . 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS . 493 STICHWORTVERZEICHNIS .499
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Bestandesangaben von THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
Signatur:	2000 ST 300 O89(2)
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