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24 A Technologie
chenden Graphen für jeden Punkt immer wieder die Sinnhaftigkeit einer weiteren
vertieften Suche bestimmt und auf diese Weise verhindert, dass nach der besten
Strategie lange – im schlimmsten Falle unendlich lange – gesucht wird. Beim Schach
bedeutet dies, dass die möglichen Züge nach bestimmten Kriterien bewertet werden
und die Möglichkeiten, die sich aus offensichtlich schlechten Zügen ergeben, nicht
mehr weiter in Betracht kommen. Demnach führt die Heuristik dazu, dass ein Ent-
scheidungsbaum ganz gezielt durchsucht wird, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis
herauskommt, das nicht unbedingt das bestmögliche Resultat sein muss. Entschei-
dungsbäume und die damit verbunden Heuristiken sind in der KI ein sehr effektives
Verfahren für Problemstellungen, die durch ein klares und unveränderliches Regelsys-
tem beschrieben werden können.
Auf die ersten Erfolge der KI im Bereich der Logik und Spiele folgten Versuche, die
Verfahren auf allgemeinere Anwendungsfälle zu erweitern. In den 1970er Jahren
entstanden Expertensysteme, die über Wenn-Dann-Beziehungen probieren, eine
menschliche Wissensbasis in für Computer lesbare Informationen zu verwandeln.
Mit den Möglichkeiten zu logischen Schlussfolgerungen und dem effektiven Suchen
in diesen Wissensbasen mit Hilfe von Heuristiken konnten die Systeme zunächst
einige Erfolge aufweisen und weckten in den 1980er Jahren große Erwartungen an
die Möglichkeiten der KI. Ein wesentlicher Nachteil dieser Systeme ist jedoch der
immense Aufwand bei der Erfassung menschlichen Wissens und der Umwandlung in
die für das Expertensystem notwendige Wissensbasis. Anfang der 1990er Jahre wur-
den die großen Erwartungen an die KI enttäuscht: Viele Firmen, die zuvor für viel
Geld Expertensysteme gekauft hatten, schafften diese wieder ab. Eine große Anzahl
von Unternehmen, die solche Systeme angeboten hatten, verschwanden vom Markt.
Diese Misserfolge führten gemeinsam mit einer signifikanten Reduktion von For-
schungsgeldern im Bereich der KI ab Ende der 1970er Jahre zur ersten und zweiten
Phase des sogenannten AI Winters (Crevier 1995).
Maschinelles Lernen
Trotz der genannten Rückschläge für die Forschung wurden in den 1980er Jahren die
Grundlagen für den heute so zentralen Ansatz des ML gelegt. Die Grundidee ist ein-
fach: Wie bringt man ein Computerprogramm, das eine bestimmte Aufgabe hat,
dazu, aus Erfahrungen zu lernen und mit diesen Erfahrungen die Aufgabe in Zukunft
besser zu erfüllen (Mitchell 2010)? Der Unterschied zu einem statischen Programm
liegt darin, dass sich die Entscheidungsregeln über eine Rückkoppelung an das
Erlernte anpassen (Abbildung A.2). ML unterteilt sich in die drei Hauptkategorien
überwachtes Lernen (Supervised Machine Learning), unüberwachtes Lernen (Unsu-
pervised Machine Learning) und verstärktes Lernen (Reinforcement Machine Lear-
ning), auf die im Folgenden näher eingegangen werden soll. Zusätzlich unterscheidet
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Titel
- Künstliche Intelligenz
- Untertitel
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Herausgeber
- Volker Wittpahl
- Verlag
- Springer Vieweg
- Datum
- 2019
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Abmessungen
- 16.8 x 24.0 cm
- Seiten
- 286
- Schlagwörter
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Kategorie
- Technik
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort 7
- Inhaltsverzeichnis 15
- A Technologie 18
- B Anwendung 92
- Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
- 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
- 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
- 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
- 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
- 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
- 10. Maschinelle Übersetzung 194
- C Gesellschaft 212
- Ausblick 273
- Anhang 277
- Autorinnen und Autoren 277
- Abkürzungsverzeichnis 286