Description

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.

Grenzen der KI – theoretisch, praktisch, ethisch

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Paperback / softback by Klaus Mainzer , Reinhard Kahle

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Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind.... Read more

    Publisher: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
    Publication Date: 17/06/2022
    ISBN13: 9783662650103, 978-3662650103
    ISBN10: 366265010X

    Number of Pages: 155

    Non Fiction , Computing

    Description

    Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.

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