Künstliche Intelligenz (eBook)

Vom Schachspieler zur Superintelligenz?

Manon Bischoff (Herausgeber)

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2022 | 1. Aufl. 2022
XII, 187 Seiten
Springer Berlin Heidelberg (Verlag)
978-3-662-62492-0 (ISBN)

Infos

?Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein ernstzunehmender Schachgegner, sondern reicht in der Anwendung weit in unseren Alltag hinein. Doch was macht einen Computer eigentlich intelligent? Wie lernen Algorithmen und wie bringt man einer Maschine das Spielen bei? Wobei kann uns KI heute und in Zukunft helfen - und wo versagen die selbstlernenden Programme?

Die hier zusammengestellten Artikel aus »Spektrum der Wissenschaft«, »Gehirn&Geist« und »spektrum.de« bieten eine themenübergreifende Übersicht zu den wichtigsten Fragen der künstlichen Intelligenz. Interessierte Laien ohne besonderes Vorwissen erhalten einen Überblick von den Grundlagen neuronaler Netze und evolutionärer Algorithmen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen aus Naturwissenschaft und Technik.

Im ersten Teil des Buchs erfahren Sie, wie man einem Computer beibringt, selbstständig zu lernen, mit welchen Tricks man Algorithmen weiter verbessert und bekannte Schwächen behebt - und wie sogar Maschinen kreativ werden können. Inwiefern das speziell beim Erlernen von Brett- und Videospielen passiert und was das für weitere Anwendungen bedeutet, erklären wir im zweiten Teil. Der dritte Abschnitt beschäftigt sich mit den Fortschritten in Forschung und Technik, die Wissenschaftler mit Hilfe von KI erlangen: von der Suche nach neuer Physik bis hin zu der Entwicklung neuer Medikamente. Das letzte Kapitel widmet sich der Frage, wo die Grenzen des vermeintlichen Alleskönners KI liegen - und welche potenziellen Gefahren heute und in Zukunft davon ausgehen.

Manon Bischoff hat 2015 ihren Master-Abschluss in theoretischer Physik an der TU Darmstadt erhalten und anschließend als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gearbeitet. 2017 begann sie ein Praktikum und Volontariat beim Spektrum Verlag. Seit 2019 ist sie Redakteurin bei »Spektrum der Wissenschaft« für die Bereiche Mathematik, theoretische Physik und Informatik.

Inhalt

Vorwort 5
Inhaltsverzeichnis 7
Herausgeber- und Autorenverzeichnis 10
Teil I Lernstrategien 12
Vorbild Gehirn 13
Stoppschild oder Werbebanner? 16
Fataler Filmriss 17
Ein Blick fürs Wesentliche 19
Quellen 21
Die 5 Schulen des Maschinenlernens 22
Die Konnektionisten 23
Die Symbolisten 24
Die Evolutionisten 24
Die Bayesianer 25
Die Analogisierer 26
Der Master-Algorithmus 27
Quellen 27
Lernen wie ein Kind 28
Roboter als Zwitterwesen 29
Von unten nach oben … 31
… und von oben nach unten 32
Eine Frage der Wahrscheinlichkeit 35
Quellen 37
Maschinen das Träumen lehren 38
Maschinen mit menschlichen Zügen 45
Dem Gehirn nachempfunden 47
Das Lernen lernen 50
Gegnerische Netzwerke 53
Intelligente Bildbearbeitung 54
Maschinelle Argumentation 56
Quellen 58
KI lernt die Sprache der Mathematik 59
Das Gehirn als Vorbild 61
Quellen 62
Teil II Meister der Spiele 63
Die Intelligenzformel 64
Computer am Steuer 65
Maschinen als Sprachvirtuosen 67
Intelligente Datenkompression 71
Quellen 73
Talent am Joystick 74
Lernen durch „trial and error“ 76
Software trainiert sich selbst 78
Quellen 79
Computer bluffen am besten 80
Zehn von elf Pokerprofis besiegt 81
Intuition statt roher Rechenpower 82
DeepStack nutzt seine Erfahrung 83
Künstliche Intelligenz in der Medizin 84
Quellen 85
Das Go-Spiel ist geknackt 86
Warum Schach so schwer ist – und Go noch schwerer 87
Zig Millionen Übungspartien 88
Die Kombination macht den Unterschied 88
Quellen 89
Schlau, schlauer, am schlausten: AlphaGo Zero 90
Quellen 92
KI spielt StarCraft 2 auf Profiniveau 93
Quellen 95
Teil III Künstliche Intelligenz in der Anwendung 96
Interview mit einem Cog 97
Der State of the Art: Deep Learning 99
Lernen mit Wahrscheinlichkeiten 101
Vom Satzbau zur Semantik 102
Die drei Phasen der Computerlinguistik 104
Quellen 107
Armut auf der Spur 108
Quellen 110
Maschinen, die auf Sterne starren 111
Galaxien zeigen, was das Universum formte 112
Kann es der Computer mit dem Menschen aufnehmen? 114
Je größer die Datenmenge, desto besser der Computer 114
Quellen 115
Auf der Jagd nach neuen Medikamenten 116
Revolution in der medizinischen Forschung oder verfrühte Euphorie? 118
Baldige Tests am Menschen 121
Vielversprechendes Krebsmedikament 122
Quellen 126
DeepMind will Problem der Proteinfaltung gelöst haben 127
Die Struktur von Proteinen ist nur schwer zu ermitteln 128
Raus aus der „Spieleecke“ 129
Proteinkomplexe bereiten nach wie vor Probleme 130
Bei zwei Millionen Sequenzen soll AlphaFold nach der Struktur suchen 131
Liegen manche Ergebnisse komplett daneben? 132
Quellen 133
Mysteriöse Materialien 134
Neuronale Netze auf der Suche nach nützlichen Verbindungen 135
Ein Algorithmus enthüllt chemische Eigenschaften 136
Daten durchforsten mit Entscheidungsbäumen 138
Quellen 138
KI sucht nach neuer Physik 140
Lernende Maschinen werden kreativ 141
Schon vor dem Speichern werden Daten aussortiert 143
KI ist gut darin, Daten zu klassifizieren 144
Tiefe neuronale Netze finden Teilchen besser als klassische Verfahren 145
Deep Learning braucht Deep Thinking 146
Quellen 146
Teil IV Grenzen und Gefahren 147
Wie gefährlich ist künstliche Intelligenz? 148
Intelligenz einer Ameise 149
Eine 100 Jahre andauernde Studie 149
Das fünfte Gebot im KI-Krieg 151
Waffen mit Urteilsvermögen 152
Die Hilflosigkeit des Rechts 153
Gescheiterte Abrüstungsverhandlungen in Genf 154
Die Verantwortung des einzelnen Wissenschaftlers 155
Dringender Bedarf an Abrüstungsverhandlungen 157
Computer an der Grenze 159
Auch überwachtes Lernen ist kaum zu kontrollieren 160
Neuronale Netze lernen aus Erfahrungen 161
Informatiker sind nicht in Statistik ausgebildet 162
Unschuldige geraten zwangsläufig in Verdacht 163
Maschinelles Lernen ist theorielos 164
Wo hat sie das nur gelernt? 166
Männer für Mathe, Frauen für Kunst? 167
Statistisch Vorurteile lernen kann auch der Mensch 168
Ein Filter gegen Vorurteile 169
Quellen 170
Fehler haben Konsequenzen für das Leben echter Menschen 171
Lange gesund leben – dank KI 174
Mehr Realismus in die Vision 175
KI ersetzt keine Experimente 176
Wo es haken dürfte 178
Quellen 179

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 17.2.2022
• Zusatzinfo: XII, 187 S. 14 Abb., 11 Abb. in Farbe.
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
• Themenwelt: Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie
• Schlagworte: Deep learning • Evolutionäre Algorithmen • KI • Künstliche Intelligenz • Künstliche Neuronale Netze • machine learning • Maschinelles Lernen
• ISBN-10: 3-662-62492-3 / 3662624923
• ISBN-13: 978-3-662-62492-0 / 9783662624920