Was ist künstliche Intelligenz?
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Künstliche Intelligenz, außerdem artifizielle Intelligenz, englisch artificial intelligence ist ein Teilbereich der Computerwissenschaft, das sich mit der Automatisation schlauer Verhaltensweise und dem maschinenmäßigen Lernen befasst. Da es schon an einer exakten Bestimmung von Intelligenz mangelt, ist der Terminus mühsam zu bestimmen. Er wird gleichwohl in Erforschung und Weiterentwicklung benutzt.
Großteil bezeichnet künstliche Intelligenz das Bemühen, bestimmte Beschlussstrukturen der Person nachzubilden, indem zum Beispiel ein Rechner so errichtet und programmiert wird, dass er verhältnismäßig selbstständig Problemstellungen verarbeiten kann.
Beispielsweise bei Rechnergegnern in Computerspielen soll eine gebildete Verhaltensweise durch gewöhnlich simple Berechnungsverfahren vorgegeben werden. Dies wird oftmals nachgeahmte Intelligenz genannt.
Was versteht man unter starker KI?
Im Verständnis des Terminus künstliche Intelligenz spiegelt sich häufig die aus dem Aufschluss stammende Auffassung vom „Menschen als Maschinerie“ wider, dessen Nachbildung sich die sogenannte starke KI .
Eine Intelligenz zu schaffen, die den humanoiden Denkprozess abbilden soll beziehungsweise eine Maschinerie herzustellen und aufzubauen die intelligent reagiert oder sich gerade wie eine Person verhält. Nach Jahrzehnten der Erforschung sind die Zielsetzungen der starken KI noch weitblickend.
Wer hat den Begriff künstliche Intelligenz entwickelt?
Die Bezeichnung künstliche Intelligenz wurde 1955 von dem US-amerikanischen Informatiker John McCarthy im Zusammenhang eines Förderantrags für ein Forschungsvorhaben gekennzeichnet.
Zahlreiche Festlegungen für die Bezeichnung der KI sind vorhanden. Je nachAuffassung wird die künstliche Intelligenz in Wirtschaft, Wissenschaft und Politik entweder über die zu erreichenden Anwendungen oder die Ansicht auf die wissenschaftlichen Grundlagen definiert.
Was ist eine starke und schwache KI?
Starke KI wären Computersysteme, die auf Augenhöhe mit Menschen die Arbeit zur Erbringung schwieriger Aufgaben übernehmen können. Bei schwacher KI werden eindeutige Anwendungsproblematiken versucht zu beherrschen. In Einzelfeldern unterstützt werden sollen der menschliche Gedanke und technische Applikationen dabei.
Eine Hauptforderung an KI-Systeme ist die Fertigkeit zu erlernen und die Fertigkeit zu erlernen muss ein integrales Teil sein, der nicht erst im Nachhinein hinzugetan werden darf. Die Voraussetzung eines KI-Systems, mit Ungewissheit und probabilistischen Informierungen umzugehen ist ein zweites Leiterkriterium.
Solche Applikationen sind speziell von Bedeutung, zu deren Problemlösung nach generellem Verständnis eine Erscheinungsform von Intelligenz erforderlich zu sein scheint. Nicht um Herstellung von Besinnung oder um ein tiefgründigeres Verständnis von Intelligenz geht es der schwachen KI, sondern um die Nachbildung verständiger Verhaltensweise mit Methoden der Mathematik und der Computerwissenschaft geht es ihr letztendlich.
Während die Errichtung starker KI an ihrer nachdenklichen Frage bis heutzutage scheiterte, sind im Umfeld der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Weiterentwicklungen erreicht worden.
Viele Ähnlichkeiten mit der Menschheit muss ein starkes KI-System nicht haben. Vermutlich eine unterschiedliche kognitive Architektonik besitzen und in seinen Entwicklungsphasen ebenso nicht mit den evolutionären intellektuellen Arenen des humanen Gedankens ähnlich sein wird es. Stand heute gilt die Behauptung, dass eine künstliche Intelligenz nicht über Gefühle wie Liebe, Hass, Angst oder Freude verfügen.
Welche Forschungsgebiete nutzen KI?
Neben den Ergebnissen aus den Forschungen der Kerninformatik selbst sind die Erforschungen der KI Resultate der Seelenkunde, Nervenheilkunde und Neurobiologie, der Mathematik und Vernunft, Kommunikationswissenschaft, Denke und Sprachwissenschaft eingeworfen.
Die Forschung der KI nahm gegenteilig ebenfalls ihrerseits Auswirkung auf andere Bereiche, vor allem auf die Gehirnforschungen. In der Entwicklung des Gebiets der Neuroinformatik sowie der Computational Neuroscience zeigt dies sich. Er ist der biologieorientierten Computerwissenschaft beigeordnet.
Bei artifiziellen nervlichen Netzwerken handelt es sich um Methoden, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts erarbeitet wurden und auf der Neurobiologie aufbauen.
Kein verschlossenes Fachgebiet stellt KI daher dar. Methoden aus verschiedenartigen Fachdisziplinen werden stattdessen benutzt, ohne dass diese eine Verknüpfung untereinander haben müssen.
Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on artificial intelligence, die seit 1969 stattfindet.
Welche Teilgebiete hat die künstliche Intelligenz?
Was sind wissensbasierte Systematiken?
Wissensbasierte Systematiken modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Auf eine Fragestellung des Nutzers auf Basis formalisierter Fachkenntnis und daraus gezogener einleuchtender Schlussfolgerungen Antworten zu bieten, sind diese in der Lage. In der Beurteilung von Erkrankungen oder der Recherche und Aufhebung von Fehlgriffen in praktischen Komplettsystemen finden sich beispielhafte Applikationen.
Beispiele für Wissensbasierte Systematiken sind Cyc und Watson.
Was macht die Musterungsanalyse und Musterungserkennung ?
Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bildnisse beziehungsweise Formungen zu bemerken und zu untersuchen. Schriftenerkennung, Identifizierung von Menschen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Daktylogramme oder der Iris, industrielle Qualitätssicherung und Fertigungsautomatisation seien als Verwendungsbeispiele bezeichnet.
Mittels linguistischer Intelligenz ist es realisierbar ein geschriebenes Schriftwerk in Sprache umzuwandeln und ebenso ein gesprochenes Schriftwerk zu verschriften. Ausweiten lässt sich diese automatische Sprachverarbeitung. So kann beispielsweise durch latente semantische Untersuchung Begriffen und Schriften Bedeutsamkeit zugemessen werden.
Musterbeispiele für Systematiken zur Musterungserkennung sind Microsoft Adam und Google Brain.
Was bedeutet die Mustervorhersage?
Eine Ausdehnung der Musterungserkennung ist die Musterungsvorhersage. Die Basis des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers stellt sie beispielsweise dar.
Solche Verfahren bieten den Nutzen, dass zum Beispiel nicht bloß ein erkannter Gegenstand in einem separaten Foto festgestellt wird, sondern außerdem anhand einer Bildreihe vorausgesagt werden kann, wo sich der Gegenstand demnächst befinden wird.
Was ist Robotik?
Mit manipulativer Intelligenz beschäftigt die Robotertechnik sich. Unter anderem riskante Beschäftigungen wie beispielsweise die Minennachforschung oder sogar stets ähnliche Verfälschungen, wie sie zum Beispiel beim Schweißen oder Lacken vorkommen können können, mit Einsatz von Robotern automatisiert werden.
Komplettsysteme herzustellen ist der Kerngedanke. Sie können schlaues Verhalten von Wesen verstehen. ASIMO und Atlas sind Musterbeispiele für solche Roboter.
Wie funktioniert die Modellerstellung anhand der Entropiekraft?
Eine schlaue Systematik kann basierend auf dem Werk des Physikers Alexander Wissner-Gross durch die Entropiekraft gemodelt werden. Ein schlauer Vermittler versucht dabei sein Umfeld, durch eine Aktion zu influenzieren, um ein maximales Belieben in einem künftigen Istzustand X zu erzielen.
Was ist künstliche Lebensform?
KI überlagert sich mit dem Fachgebiet Künstliche Lebensform. Sie wird als primär oder auch als eine Subdisziplin ausgemacht. Da Verstand eine Hauptmerkmal von naturgemäßer Lebensform ist, nicht bloß der Personen, muss AL deren Einsichten eingliedern.
