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Künstliche neuronale Netzwerke

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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) ist heutzutage in aller Munde und häufig fällt in diesem Zusammenhang das Wort „neuronales Netzwerk“. Was aber verbirgt sich hinter diesen Begriffen und wie hängen sie zusammen? Im Allgemeinen versteht man unter künstlicher Intelligenz Computerprogramme, die kognitive Aufgaben lösen. Zu diesen Aufgaben gehören zum Beispiel die Erkennung von Objekten, das Verständnis von Sprache oder die Entscheidungsfindung – Aufgaben, die wir tagtäglich in unserem Alltag meistern.

Eine Schlüsseltechnologie für die künstlichen Intelligenz ist das „Maschinelle Lernen“. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung wird beim maschinellen Lernen der Algorithmus, also die Rechenanleitung, nicht vollständig durch den Programmierer vorgegeben. Stattdessen lernt der Algorithmus anhand von Trainingsdaten, eine bestimmte kognitive Aufgabe zu lösen. Das maschinelle Lernen umfasst eine Vielzahl von Ansätzen, unter denen die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke „artificial neural networks (ANNs)“ eine bedeutende Rolle einnehmen, da es hier vor allem in den letzten Jahren bedeutsame Fortschritte gegeben hat.

In diesem Artikel werden wir den Aufbau sowie die Funktionsweise der ANNs erläutern. Des Weiteren diskutieren wir die aktuellen Herausforderungen der ANNs und der KI und erläutern mögliche Lösungsansätze. Artikel vollständig lesen

Machine Learning als wesentliches Element von KI

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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Einleitung

Die frühen KI-Forscher nahmen an, dass die Lösung einer jeden Aufgabe mit einer Abfolge von „wenn-dann“-Regeln beschrieben werden kann. In der Tat waren auch relativ schnell große Erfolge zu verzeichnen. Es stellte sich aber gleichzeitig schnell heraus, dass einige Lösungen eine so große Folge von „wenn-dann“-Entscheidungen benötigten, dass dies nicht mehr von Menschen manuell erstellt werden konnte.

Gleichzeitig begann in der Informationstechnologie das Zeitalter des Wissensmanagement und kurz darauf das Zeitalter von „Big Data“.
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Einführung in das Thema „Künstliche Intelligenz“

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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

1. Einleitung

In der Informatik werden unter dem Begriff „künstliche Intelligenz” ganz unterschiedliche Ansätze und Methoden zusammengefasst, die versuchen, geistige Leistungen von Menschen nachzubilden oder zu simulieren. Die Methoden lassen sich grob in vier Bereiche mit jeweils unterschiedlichen funktionalen Zielsetzungen einordnen:

  • Mustererkennung: Erkennen von Regelmäßigkeiten in Sprache, Bildern, etc.
  • Maschinelles Lernen: Konzeptbildung, Hypothesen, Regelgenerierung, etc.
  • Expertensysteme: Regelbasiertes Schließen, Bewertung von Sachverhalten, etc.
  • Maschinelles Planen und Handeln: autonome Fahrzeuge, Robotik, etc.

Im Folgenden werden diese vier Bereiche und ihre Möglichkeiten übersichtsartig vorgestellt.
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Artikelreihe: Künstliche Intelligenz

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„Künstliche Intelligenz”: Kaum ein „Hype-Cycle”, kaum eine Studie und kaum ein Digitalisierungs-Artikel ohne sie. Dabei wissen – Hand auf’s Herz – nur wenige, was sich dahinter wirklich verbirgt – oder was nicht. Die Informatik-Wissenschaft beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit „Künstlicher Intelligenz”. Es gibt aber bis heute keine einheitliche Definition. Und doch: Die Anwendungsbeispiele mehren sich, KI-Startups sprießen aus dem Boden und Bürger fürchten, dass Computer bald die Weltherrschaft an sich reißen. Oder jedenfalls der Hälfte von uns den Job wegnehmen.

Doch was bedeutet „Künstliche Intelligenz”? Welche Rolle spielen „Machine Learning” und Neuronale Netzwerke im Bereich der KI? Welche Auswirkungen hat KI auf die Wirtschaft? Und welche Rechtsfragen wirft der Einsatz von KI auf? Kann KI Künstler sein? Wird es bald eine eigene Roboter-Persönlichkeit geben? Diesen und anderen Fragen wird sich die Telemedicus-Artikelreihe „Künstliche Intelligenz” in den nächsten Wochen widmen. Artikel vollständig lesen

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