Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.
Anfang des Jahres haben wir die Artikelreihe „Künstliche Intelligenz” gestartet. Wir wollen damit „über den Tellerrand” schauen und versuchen, in das umfangreiche Thema „Künstliche Intelligenz” aus verschiedenen fachlichen Blickwinkeln kurz und prägnant einzuführen. Was gab es bisher zu lesen und was kommt als Nächstes? Ein Zwischenstand. Artikel vollständig lesen
Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.
Algorithmen sind nicht mit Software gleich zu setzen. Sie sind formalisierte Vorschriften, die endlich, eindeutig, verständlich, ausführbar und allgemeingültig für einen bestimmten Problembereich ausgestaltet sind. Wie diese Vorschriften notiert sind, ist nicht entscheidend. Algorithmen können mit Spielregeln verglichen werden: Ob sie als Kartenspiel, Brettspiel oder Software umgesetzt werden, ist nicht konstitutiv für die Definition eines Algorithmus.
Algorithmen sind die Basis eines Automatisierungsprozesses. Automatisierung ist so allgegenwärtig, dass sie kaum mehr auffällt. Autos, Ampeln, Geldautomaten, Türen in vielen Supermärkten, Treppen in der U-Bahn, der Fokus der Kamera und sogar Thermostate sind Beispiele für Automatisierung. Worin liegt nun die Brisanz des Themas „Algorithmus”? Was ist heute neu?
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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
„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